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
Системный анализ. Проектирование интеграций ИТ-систем Предзаказ
5 507 ₽ 42 000 ₽ −87%
Оплатили 10

Системный анализ. Проектирование интеграций ИТ-систем

Егор Марюшко
Системный анализ. Разработка требований к ПО: классический подход и AI ИИ–инструменты Предзаказ
6 049 ₽ 41 000 ₽ −85%
Оплатили 14

Системный анализ. Разработка требований к ПО: классический подход и AI ИИ–инструменты

Егор Марюшко
Комбо из 14 постов по каузальному анализу 14 jupyter-тетрадок Можно купить
552 ₽ 4 826 ₽ −89%
Оплатили 21

Комбо из 14 постов по каузальному анализу 14 jupyter-тетрадок

Артем Груздев
SmartData. Data + AI: от источника данных до работающих моделей Предзаказ
5 973 ₽ 20 000 ₽ −70%
Оплатили 11

SmartData. Data + AI: от источника данных до работающих моделей

JUG Ru Group
Системный аналитик. Часть 3 Предзаказ
990 ₽ 22 700 ₽ −96%
Оплатили 15

Системный аналитик. Часть 3

Нетология
Системный аналитик. Часть 2 Предзаказ
990 ₽ 22 700 ₽ −96%
Оплатили 16

Системный аналитик. Часть 2

Нетология
Подписка на контент Полезная нагрузка Предзаказ
1 790 ₽
Оплатили 1

Подписка на контент Полезная нагрузка

Олег Булыгин
Отбор признаков с помощью генетического алгоритма Jupyter-тетрадка Можно купить
106 ₽ 600 ₽ −82%
Оплатили 24

Отбор признаков с помощью генетического алгоритма Jupyter-тетрадка

Артем Груздев
Системный аналитик Продвинутый System Analyst Advanced Предзаказ
30 426 ₽ 156 000 ₽ −80%
Оплатили 9

Системный аналитик Продвинутый System Analyst Advanced

Степ Бай Степ
ИИ-агенты для финансов и бизнеса: без программирования Можно купить
574 ₽ 1 490 ₽ −61%
Оплатили 8

ИИ-агенты для финансов и бизнеса: без программирования

Максим Спиридонов
Анализ причинно-следственных связей в Python Можно купить
596 ₽ 5 653 ₽ −89%
Оплатили 24

Анализ причинно-следственных связей в Python

Артем Груздев
Yandex DataLens для начинающих | дашборды и BI за час Можно купить
330 ₽ 790 ₽ −58%
Оплатили 9

Yandex DataLens для начинающих | дашборды и BI за час

Дмитрий Баров
BI-Конструктор. Учебный курс Предзаказ
3 982 ₽ 20 000 ₽ −80%
Оплатили 5

BI-Конструктор. Учебный курс

Webmens
Архитектор отчетов Предзаказ
11 887 ₽ 19 900 ₽ −40%
Оплатили 12

Архитектор отчетов

Дмитрий Якушев

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.