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
M
Можно купить
1 154 ₽ 15 990 ₽ −93%
Оплатили 31

Microsoft Excel: Бизнес-аналитика с использованием Power Pivot, Power Query и 3D Map

Ольга Кулешова
Профессиональная загрузка данных из Power Query Можно купить
426 ₽ 1 099 ₽ −61%
Оплатили 8

Профессиональная загрузка данных из Power Query

Robert Kirakosyan
Системный аналитик Предзаказ
990 ₽ 22 700 ₽ −96%
Оплатили 11

Системный аналитик

Нетология
О
Можно купить
130 ₽ 800 ₽ −84%
Оплатили 24

Ответы на экзамен Яндекс.Метрика

Яков Осипенков
П
Можно купить
874 ₽ 16 000 ₽ −95%
Оплатили 41

Профессия мидл python-разработчик. Часть 2 из 6

Яндекс Практикум
GeekUniversity. Факультет аналитики Big Data 1/5 часть Предзаказ
2 740 ₽ 32 400 ₽ −92%
Оплатили 12

GeekUniversity. Факультет аналитики Big Data 1/5 часть

GeekBrains
К
Предзаказ
0 ₽
Оплатили 6

Курс по обучению amoCRM

BiArch
О
Можно купить
168 ₽
Оплатили 22

Основы Бизнес-анализа в ИТ. От А до БА

Кирилл Забавский
G
Можно купить
204 ₽ 1 490 ₽ −86%
Оплатили 22

Google Tag Manager. Теория + Практика

Евгений Алферов
B
Предзаказ
2 113 ₽ 30 300 ₽ −93%
Оплатили 14

Business Intelligence (BI) разработчик

Анастасия Котова
А
Предзаказ
0 ₽

Аналитик мобильных приложений Курс 01

Expertise Lab
К
Предзаказ
2 199 ₽ 25 900 ₽ −92%
Оплатили 12

Курс Data Scientist

Level UP
M
Предзаказ
2 830 ₽ 16 500 ₽ −83%
Оплатили 7

Microsoft Excel 2016/2019 PowerQuery L.3.1

Центр Мастеров
M
Предзаказ
1 207 ₽ 10 900 ₽ −89%
Оплатили 9

Microsoft Excel 2016 2019 Диаграммы и дашборды

Центр Мастеров

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.