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
Microsoft Excel: с нуля до уверенного пользователя Можно купить
1 380 ₽ 6 600 ₽ −79%
Оплатили 6

Microsoft Excel: с нуля до уверенного пользователя

Валерий Ермилов
Data Engineering Fast‑Track: Kafka → Airflow → Spark Можно купить
1 164 ₽ 8 990 ₽ −87%
Оплатили 19

Data Engineering Fast‑Track: Kafka → Airflow → Spark

Алексей Малышкин
Финтех от А до Я: введение в индустрию Можно купить
792 ₽ 6 990 ₽ −89%
Оплатили 22

Финтех от А до Я: введение в индустрию

Артем Смирнов
Python для инженеров Можно купить
2 400 ₽ 22 584 ₽ −89%
Оплатили 17

Python для инженеров

Дмитрий Петров
Большая библиотека системного аналитика и ИТ-архитектора Предзаказ
7 925 ₽ 115 000 ₽ −93%
Оплатили 14

Большая библиотека системного аналитика и ИТ-архитектора

Роман Исаев
Машинное обучение в биологии и биомедицине Предзаказ
7 677 ₽ 71 900 ₽ −89%
Оплатили 10

Машинное обучение в биологии и биомедицине

Илья Воронцов
Тестировщик данных: изучи SQL и начни карьеру Data QA с нуля Предзаказ
715 ₽ 3 200 ₽ −78%

Тестировщик данных: изучи SQL и начни карьеру Data QA с нуля

Дмитрий Мостыка
Аналитика в SPSS: от новичка до уверенного бизнес-пользователя Предзаказ
662 ₽ 1 790 ₽ −63%

Аналитика в SPSS: от новичка до уверенного бизнес-пользователя

Nikita Sergeev
Руководство по Google Sheets Предзаказ
2 213 ₽ 12 800 ₽ −83%
Оплатили 7

Руководство по Google Sheets

Юлия Витряк
Excel аналитика: ключевые функции для офисников Можно купить
92 ₽ 220 ₽ −58%
Оплатили 18

Excel аналитика: ключевые функции для офисников

Максим Смирнов
SmartData 2025. Конференция по инженерии данных Можно купить
2 400 ₽ 21 000 ₽ −89%
Оплатили 14

SmartData 2025. Конференция по инженерии данных

JUG Ru Group
Финансовый директор 3.0 Предзаказ
22 486 ₽ 269 346 ₽ −92%
Оплатили 15

Финансовый директор 3.0

Hock training
Научись делать выводы на основе данных Можно купить
1 896 ₽ 45 000 ₽ −96%
Оплатили 56

Научись делать выводы на основе данных

Андрон Алексанян
Excel аналитика: сводные таблицы, дашборды, ВПР и ЕСЛИ Можно купить
80 ₽ 290 ₽ −72%
Оплатили 36

Excel аналитика: сводные таблицы, дашборды, ВПР и ЕСЛИ

Максим Смирнов

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.