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
Машинное обучение и анализ данных на Python Можно купить
228 ₽ 3 998 ₽ −94%
Оплатили 44

Машинное обучение и анализ данных на Python

Николай Осипов
Обработка данных: из грязи в Excel-князи Можно купить
186 ₽ 2 900 ₽ −94%
Оплатили 42

Обработка данных: из грязи в Excel-князи

Алексей Колоколов
П
Можно купить
198 ₽ 899 ₽ −78%

Программирование на Python 3. От новичка до профессионального мастера

Ryan Ahmed, Kirill Eremenko
В
Можно купить
238 ₽ 899 ₽ −74%

Введение в MongoDB для анализа данных

Brian Dowe, Kirill Eremenko
Онлайн-конференция Data Science Можно купить
166 ₽ 790 ₽ −79%
Оплатили 18

Онлайн-конференция Data Science

Datastart
Математика для анализа данных. Часть 2 Можно купить
532 ₽ 32 000 ₽ −98%
Оплатили 133

Математика для анализа данных. Часть 2

МФТИ
M
Можно купить
586 ₽ 11 650 ₽ −95%
Оплатили 45

Microsoft Excel 2019/2016. Уровень 3. Анализ и визуализация данных

Лидия Максимова
Управлять данными легко с помощью Excel Предзаказ
2 018 ₽ 9 900 ₽ −80%
Оплатили 6

Управлять данными легко с помощью Excel

Андрей Житнов
Excel: Создание эффектных и профессиональных дашбордов Можно купить
150 ₽ 1 490 ₽ −90%
Оплатили 31

Excel: Создание эффектных и профессиональных дашбордов

David Kunela
Математическая статистика и A/B-тесты Предзаказ
2 973 ₽ 25 000 ₽ −88%
Оплатили 9

Математическая статистика и A/B-тесты

Experiment-Fest
Продвинутый уровень MS Excel: от новичка до эксперта Можно купить
94 ₽ 1 650 ₽ −94%
Оплатили 60

Продвинутый уровень MS Excel: от новичка до эксперта

Дмитрий Езепов
D
Предзаказ
328 ₽ 5 417 ₽ −94%
Оплатили 17

Data Scientist профессия . Часть 1 из 10

Нетология
П
Можно купить
80 ₽ 1 750 ₽ −95%
Оплатили 76

Продвинутый Excel: от ВПР до Power Query

Павел Коган
Q
Можно купить
280 ₽ 999 ₽ −72%

QlikView для начинающих

Andrey Komarov
Data Science c экспертом от Сбербанка Предзаказ
422 ₽ 10 368 ₽ −96%
Оплатили 27

Data Science c экспертом от Сбербанка

Skill-Branch
Л
Предзаказ
575 ₽ 7 900 ₽ −93%
Оплатили 16

Линейная алгебра для ШАД с нуля. Часть 1

ШАД Helper
Google Data Studio. Анализ данных. Data Visualization Можно купить
200 ₽ 1 090 ₽ −82%
Оплатили 18

Google Data Studio. Анализ данных. Data Visualization

Andrew Borysenko
А
Можно купить
242 ₽ 13 000 ₽ −98%
Оплатили 124

Алгоритмы для разработчиков. Часть 2/4

Яндекс Практикум

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.