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
Машинное обучение: метрики качества классификации и регрессии Можно купить
190 ₽ 1 062 ₽ −82%
Оплатили 19

Машинное обучение: метрики качества классификации и регрессии

Сергей Спирёв
Microsoft Power BI для бизнес-аналитики Серия · 2 выпуска
100 ₽ 764 ₽ −87%
Оплатили 29

Microsoft Power BI для бизнес-аналитики

Ренат Лотфуллин
BI аналитика. Data engineer экспресс-курс Можно купить
82 ₽ 990 ₽ −92%
Оплатили 43

BI аналитика. Data engineer экспресс-курс

Трофим Воробьев
IT Аналитик: Основы IT-аналитики для начинающих, ввод в профессию Можно купить
290 ₽
Оплатили 9

IT Аналитик: Основы IT-аналитики для начинающих, ввод в профессию

Павел Старцев
Автоматизация в Excel с помощью сводных таблиц Можно купить
80 ₽ 643 ₽ −88%
Оплатили 41

Автоматизация в Excel с помощью сводных таблиц

Юлия Леонтиева
Мощный старт в анализе данных с Excel Можно купить
80 ₽ 310 ₽ −74%
Оплатили 32

Мощный старт в анализе данных с Excel

Юлия Леонтиева
Сводные таблицы и Дашборды в Excel Можно купить
80 ₽ 594 ₽ −87%
Оплатили 47

Сводные таблицы и Дашборды в Excel

Лариса Зубенкова
Временные ряды для прогноза криптовалют Можно купить
80 ₽ 200 ₽ −60%
Оплатили 28

Временные ряды для прогноза криптовалют

Елена Кантонистова
Практические аспекты внедрения регламентированного учета и расчета себестоимости в 1С:ERP Можно купить
1 980 ₽ 14 500 ₽ −86%
Оплатили 13

Практические аспекты внедрения регламентированного учета и расчета себестоимости в 1С:ERP

Вера Пикурен
Компромиссы проектирования — баланс между атрибутами качества, финансированием и сроками Можно купить
966 ₽ 4 900 ₽ −80%
Оплатили 13

Компромиссы проектирования — баланс между атрибутами качества, финансированием и сроками

Systems.Education
Junior Python Data Scientist Можно купить
738 ₽ 3 690 ₽ −80%
Оплатили 13

Junior Python Data Scientist

Alex Erofeev
Топ-100 задач на собеседовании для аналитиков Можно купить
520 ₽ 9 990 ₽ −95%
Оплатили 47

Топ-100 задач на собеседовании для аналитиков

Ольга Пономарёва
Таблицы отчетности и планирования Можно купить
110 ₽
Оплатили 51

Таблицы отчетности и планирования

Денис Смирнов
Применение ChatGPT в тестировании Можно купить
500 ₽ 5 500 ₽ −91%
Оплатили 20

Применение ChatGPT в тестировании

Ольга Назина
SQL для всех: от начинающих до продвинутых Серия · 2 выпуска
103 ₽ 2 500 ₽ −96%
Оплатили 34

SQL для всех: от начинающих до продвинутых

Алексей Андросов
Профессии будущего. Работа на современном рынке труда Можно купить
158 ₽ 670 ₽ −76%
Оплатили 17

Профессии будущего. Работа на современном рынке труда

Lectera
Новогодний апгрейд (Excel) Можно купить
2 000 ₽ 15 900 ₽ −87%
Оплатили 5

Новогодний апгрейд (Excel)

Марина Трушко

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.