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: 621
Python для инженеров Можно купить
2 400 ₽ 22 584 ₽ −89%
Оплатили 17

Python для инженеров

Дмитрий Петров
Excel аналитика: ключевые функции для офисников Можно купить
92 ₽ 220 ₽ −58%
Оплатили 18

Excel аналитика: ключевые функции для офисников

Максим Смирнов
SmartData 2025. Конференция по инженерии данных Можно купить
2 400 ₽ 21 000 ₽ −89%
Оплатили 14

SmartData 2025. Конференция по инженерии данных

JUG Ru Group
Научись делать выводы на основе данных Можно купить
1 896 ₽ 45 000 ₽ −96%
Оплатили 56

Научись делать выводы на основе данных

Андрон Алексанян
Excel аналитика: сводные таблицы, дашборды, ВПР и ЕСЛИ Можно купить
80 ₽ 290 ₽ −72%
Оплатили 36

Excel аналитика: сводные таблицы, дашборды, ВПР и ЕСЛИ

Максим Смирнов
Продвинутая автоматизация Python для Excel и бухгалтерского учета Можно купить
300 ₽ 4 750 ₽ −94%
Оплатили 19

Продвинутая автоматизация Python для Excel и бухгалтерского учета

Learnify IT
Мастер Excel: Онлайн-курс с практическими заданиями Можно купить
400 ₽ 4 500 ₽ −91%
Оплатили 15

Мастер Excel: Онлайн-курс с практическими заданиями

PapaHR
Продуктовая аналитика Можно купить
598 ₽ 14 990 ₽ −96%
Оплатили 32

Продуктовая аналитика

Сергей Колосков
Мастер Google Таблиц: полный курс по аналитике автоматизации Можно купить
300 ₽ 4 000 ₽ −93%
Оплатили 23

Мастер Google Таблиц: полный курс по аналитике автоматизации

PapaHR
Путь продакта: от нуля до результата Можно купить
1 328 ₽ 19 990 ₽ −93%
Оплатили 36

Путь продакта: от нуля до результата

Сергей Колосков
VesperfinCode: Wall Street Портфели Можно купить
304 ₽ 3 300 ₽ −91%
Оплатили 29

VesperfinCode: Wall Street Портфели

Арина Веспер
Как построить управленческий учет в Excel и не сойти с ума Можно купить
260 ₽ 1 300 ₽ −80%
Оплатили 7

Как построить управленческий учет в Excel и не сойти с ума

Екатерина Ярушкина
Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение Можно купить
228 ₽ 3 315 ₽ −93%
Оплатили 39

Пакет курсов "Data Scientist": Python + SQL + Машинное обучение

Влад Бурмистров
Руководство для начинающих по данным и аналитике данных Можно купить
400 ₽ 2 000 ₽ −80%
Оплатили 9

Руководство для начинающих по данным и аналитике данных

Serge LeBlanc, Colby Schrauth

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.