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
Переход с Excel на Python с Pandas Можно купить
328 ₽ 3 900 ₽ −92%

Переход с Excel на Python с Pandas

Michael Kennedy
А
Можно купить
284 ₽ 799 ₽ −64%
Оплатили 10

Альтернатива Excel: работа с данными в KNIME

Alexey Mokhnatkin
Мастер Google таблиц Предзаказ
1 923 ₽ 16 000 ₽ −88%
Оплатили 10

Мастер Google таблиц

Skilfactory
О
Предзаказ
1 099 ₽ 8 000 ₽ −86%
Оплатили 11

Обучение контекстной рекламе в Google Ads: От Новичка до Профессионала

Юрий Скаковский
Data Science с нуля Предзаказ
6 132 ₽ 167 700 ₽ −96%
Оплатили 29

Data Science с нуля

Skillfactory
A
Предзаказ
800 ₽ 22 400 ₽ −96%
Оплатили 10

Advanced Algorithmic Trading Workshop

Nick Firoozye
Онлайн-митап Service Desk Можно купить
168 ₽ 3 000 ₽ −94%
Оплатили 48

Онлайн-митап Service Desk

infostart.ru
Математика для анализа данных. Часть 1 Можно купить
498 ₽ 32 000 ₽ −98%
Оплатили 142

Математика для анализа данных. Часть 1

МФТИ
Анализ данных в Python Предзаказ
1 720 ₽ 57 000 ₽ −97%
Оплатили 27

Анализ данных в Python

Даниил Поляков
S
Предзаказ
663 ₽ 5 200 ₽ −87%
Оплатили 10

SQL для бизнес-анализа

Data BI
Python разработка - с нуля до профессионала. Python 3 Серия · 2 выпуска
92 ₽ 1 090 ₽ −92%
Оплатили 31

Python разработка - с нуля до профессионала. Python 3

YouRa Allakhverdov
Машинное обучение. Часть 5/5 Предзаказ
490 ₽ 9 600 ₽ −95%
Оплатили 23

Машинное обучение. Часть 5/5

GeekBrains
Машинное обучение. Часть 4/5 Можно купить
354 ₽ 9 600 ₽ −96%
Оплатили 62

Машинное обучение. Часть 4/5

GeekBrains
С
Предзаказ
1 332 ₽ 15 500 ₽ −91%

Системный анализ

ИТ Эксперт
Формулы массива Excel Можно купить
112 ₽ 1 000 ₽ −89%
Оплатили 33

Формулы массива Excel

Дмитрий Якушев
К
Предзаказ
10 637 ₽ 35 990 ₽ −70%

Курс 20775А: Обработка Данных с Microsoft HDInsight

Федор Самородов
М
Предзаказ
3 277 ₽ 21 990 ₽ −85%
Оплатили 8

М10988С: Развёртывание и эксплуатация BI на платформе SharePoint и SQL Server 2016

Федор Самородов

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.