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
SQL для анализа данных Серия · 2 выпуска
136 ₽ 1 485 ₽ −91%
Оплатили 35

SQL для анализа данных

Глеб Михайлов
Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python Можно купить
108 ₽ 580 ₽ −81%
Оплатили 25

Библиотека Matplotlib. Визуализация данных в Python

Сергей Спирёв
Симулятор собеседования аналитика Можно купить
3 000 ₽ 50 000 ₽ −94%
Оплатили 26

Симулятор собеседования аналитика

Андрон Алексанян
SQL для начинающих. Часть 3 Можно купить
106 ₽ 550 ₽ −81%
Оплатили 25

SQL для начинающих. Часть 3

Hayk Inants
Анализ данных в KNIME Можно купить
98 ₽ 500 ₽ −80%
Оплатили 26

Анализ данных в KNIME

Игорь Ким
Введение в статистику и проверку гипотез Можно купить
144 ₽ 1 500 ₽ −90%
Оплатили 33

Введение в статистику и проверку гипотез

Игорь Ким
Сквозная аналитика Можно купить
266 ₽ 9 900 ₽ −97%
Оплатили 92

Сквозная аналитика

Яков Осипенков
Advanced: Расширенный Power Query для бизнес-пользователей Можно купить
400 ₽ 950 ₽ −58%
Оплатили 11

Advanced: Расширенный Power Query для бизнес-пользователей

Nikita Sergeev
C
Можно купить
1 598 ₽ 38 000 ₽ −96%
Оплатили 24

ClickHouse для дата инженеров

АИС
Симулятор Аналитик данных (2025) Можно купить
1 696 ₽ 70 000 ₽ −98%
Оплатили 97

Симулятор Аналитик данных (2025)

Андрон Алексанян
Data Science от проблемы до решения Можно купить
272 ₽ 2 100 ₽ −87%
Оплатили 21

Data Science от проблемы до решения

Ержан Елемесов
Анализ требований: от идеи до задач в разработку Можно купить
656 ₽ 8 900 ₽ −93%
Оплатили 31

Анализ требований: от идеи до задач в разработку

GetAnalyst
Google Trends с Python: наука о данных, маркетинг и новости Можно купить
240 ₽ 2 002 ₽ −88%
Оплатили 11

Google Trends с Python: наука о данных, маркетинг и новости

Mahdi Behdani
Next Level для middle-дизайнеров Можно купить
4 000 ₽ 90 000 ₽ −96%
Оплатили 31

Next Level для middle-дизайнеров

Миша Розов
Теория вероятностей и статистика Можно купить
600 ₽ 4 700 ₽ −87%
Оплатили 17

Теория вероятностей и статистика

Ильяс Шакенов
Ч
Можно купить
396 ₽ 3 000 ₽ −87%
Оплатили 19

Чиним сломанные процессы

Podlodka.io
В
Можно купить
218 ₽ 3 000 ₽ −93%
Оплатили 36

Все про базы данных

Podlodka.io

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.