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
R для начинающих: программирование на R с нуля Можно купить
200 ₽ 910 ₽ −78%
Оплатили 16

R для начинающих: программирование на R с нуля

Udemy
Стань продуктовым аналитиком за 48 часов Предзаказ
1 138 ₽ 20 000 ₽ −94%
Оплатили 20

Стань продуктовым аналитиком за 48 часов

В
Предзаказ
532 ₽ 10 000 ₽ −95%
Оплатили 23

Вход в профессию аналитика данных с нуля

Loginom e-Learning
Аналитика для онлайн-школ Можно купить
300 ₽
Оплатили 13

Аналитика для онлайн-школ

Делай.Онлайн
И
Можно купить
108 ₽ 720 ₽ −85%
Оплатили 28

Изучение Apache Spark

Udemy
Яндекс сертификация Можно купить
190 ₽
Оплатили 29

Яндекс сертификация

Помогатор24
В
Предзаказ
2 421 ₽ 11 970 ₽ −80%

Веб-аналитика в интернет-маркетинге. Adventum

GeekBrains
В
Предзаказ
3 456 ₽ 11 370 ₽ −70%

Веб-аналитика в интернет-маркетинге

GeekBrains
И
Можно купить
350 ₽ 800 ₽ −56%
Оплатили 8

Изучи D3.js

UI5 Community Network
Корпоративная система управления проектами и программами на основе Microsoft Project Professional/Project Server 2019/2016 Можно купить
1 624 ₽ 12 990 ₽ −87%
Оплатили 18

Корпоративная система управления проектами и программами на основе Microsoft Project Professional/Project Server 2019/2016

Специалист
Transform your Data into Information and gain a competitive edge Предзаказ
15 601 ₽ 26 268 ₽ −41%
Оплатили 2

Transform your Data into Information and gain a competitive edge

Ken Puls, Miguel Escobar
Анализ данных на языке SQL. Уровень 2 Можно купить
1 650 ₽ 35 990 ₽ −95%
Оплатили 48

Анализ данных на языке SQL. Уровень 2

Федор Самородов
А
Серия · 2 выпуска
152 ₽ 660 ₽ −77%
Оплатили 18

Анализ торговли волатильностью с Python

Udemy
Т
Можно купить
106 ₽ 850 ₽ −88%
Оплатили 32

Тестирование ПО. Web, Mobile, API Testing

W
Можно купить
232 ₽ 750 ₽ −69%
Оплатили 12

Web Scraping на Node.js

Jazeb Akram
Курс программирования на Python 3.6 Можно купить
394 ₽ 34 500 ₽ −99%
Оплатили 193

Курс программирования на Python 3.6

Рекомендательные системы и Глубокое обучение на Python Можно купить
136 ₽ 700 ₽ −81%
Оплатили 21

Рекомендательные системы и Глубокое обучение на Python

Lazy Programmer

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.