Складчина Каталог
Мои курсы

Аналитика данных

От выгрузки цифр из базы до дашборда, на основе которого команда принимает решение о продукте.

Аналитика данных объединяет разные роли и инструменты: SQL для выгрузки данных из базы, BI-системы вроде Tableau и Power BI для визуализации, Python для более сложной обработки и Data Science для построения моделей. Отдельно стоят узкие направления вроде продуктовой аналитики, веб-аналитики через Google Analytics и Яндекс.Метрику или работы с большими данными в Hadoop и Spark.

Прежде чем выбирать курс, полезно понять, какая часть цепочки вас интересует — сбор и обработка данных, их визуализация или построение прогнозных моделей, поскольку это разные наборы инструментов и разная глубина математики.

В каталоге
1121 курс
Доступно сейчас
621
На стадии сбора
497
Стоимость участия
от 40 ₽
Средний рейтинг
4.0 из 5

Данные каталога обновлены 21 сентября 2026 г.

Как сориентироваться в направлениях аналитики данных

  1. Инструмент под задачу

    SQL и Excel закрывают базовые выгрузки и отчёты, BI-системы — визуализацию, Python и Data Science — более сложный анализ и модели; определите, что нужно именно вам.

  2. Глубина математики

    Data Science и Big Data предполагают больше статистики и математики, чем, например, продуктовая или веб-аналитика — оцените свою готовность к этому.

  3. Практика на реальных данных

    Проверьте, работает ли курс с настоящими наборами данных или ограничивается учебными примерами без шума и пропусков, характерных для реальных данных.

Курсы в каталоге

Найдено: 1121
E
Можно купить
260 ₽ 999 ₽ −74%
Оплатили 12

Excel Power Query и Pivot (+BI)

Nikita Sergeev
И
Можно купить
376 ₽ 4 500 ₽ −92%
Оплатили 26

Интенсив по сквозной аналитике

Сергей Филатов
Аналитик данных расширенный. Часть 1/12 Можно купить
588 ₽ 13 175 ₽ −96%
Оплатили 50

Аналитик данных расширенный. Часть 1/12

Яндекс Практикум
Специалист по Data Science Плюс. Часть 1/16 Можно купить
520 ₽ 16 000 ₽ −97%
Оплатили 69

Специалист по Data Science Плюс. Часть 1/16

Яндекс Практикум
Apache Airflow 2.0: практический курс Можно купить
194 ₽ 2 290 ₽ −92%
Оплатили 27

Apache Airflow 2.0: практический курс

Адиль Хаштамов
О
Предзаказ
815 ₽ 7 900 ₽ −90%
Оплатили 11

Основы программирования и анализа данных в экономике с применением языка Python

РЭУ им Г. В. Плеханова
Мастер сводных таблиц + Power Query Предзаказ
861 ₽ 6 900 ₽ −88%
Оплатили 10

Мастер сводных таблиц + Power Query

Валерия Артис
Системный аналитик Предзаказ
2 830 ₽ 65 000 ₽ −96%
Оплатили 26

Системный аналитик

GeekBrains
P
Предзаказ
2 303 ₽ 29 127 ₽ −92%
Оплатили 13

Python/R for Data Science

Олег Сорокин
Н
Продажи приостановлены
0 ₽ 999 ₽ −100%

Несложно о сложных сетях для программистов и непрограммистов

Dmitry Zinoviev
Н
Можно купить
280 ₽ 999 ₽ −72%
Оплатили 8

Несложно о сложных сетях

Dmitry Zinoviev
Поисковые системы и конкурентная разведка в Интернете Можно купить
554 ₽ 23 500 ₽ −98%
Оплатили 94

Поисковые системы и конкурентная разведка в Интернете

Андрей Масалович
О
Можно купить
166 ₽ 999 ₽ −83%
Оплатили 21

Основы XML на примерах

Evgeniy Lestopadov
К
Можно купить
158 ₽
Оплатили 22

Как стать классным менеджером проектов и не ох..еть

Антон Кучер
Основы SQL для анализа данных Предзаказ
816 ₽ 24 000 ₽ −97%
Оплатили 32

Основы SQL для анализа данных

Skypro от Skyeng
Как создать финмодель и посчитать прибыль Можно купить
102 ₽ 990 ₽ −90%
Оплатили 37

Как создать финмодель и посчитать прибыль

Илья Щетников
Ф
Можно купить
158 ₽ 999 ₽ −84%
Оплатили 22

Финансовый анализ Python: основы инвестиций и данных

Марк Нильсен
Финансовое моделирование в Excel Можно купить
418 ₽ 3 000 ₽ −86%
Оплатили 18

Финансовое моделирование в Excel

Brpadvice
G
Можно купить
200 ₽
Оплатили 12

Google Ads для начинающих

Аблай Юсупов
P
Можно купить
122 ₽ 1 390 ₽ −91%
Оплатили 38

Python для Excel: использование xlwings для науки о данных и финансов

Alexander Hagmann

Направления внутри подкатегории

Авторы курсов: Аналитика данных

Школы и платформы

Похожие подкатегории

Частые вопросы

С чего начать изучение аналитики данных?

Часто рекомендуют начать с SQL и Excel как базовых инструментов работы с данными, а затем двигаться в сторону BI-систем или Python в зависимости от интересующего направления.

Обязательно ли программировать для аналитики данных?

Не всегда — часть задач решается через SQL и BI-инструменты без написания кода, но более сложный анализ и автоматизация обычно требуют Python.

Чем аналитик данных отличается от специалиста Data Science?

Аналитик чаще работает с уже собранными данными для отчётов и выводов, а специалист Data Science строит прогнозные модели — границы между ролями на практике часто размыты.