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
Ключевые практики архитектора ПО Можно купить
2 400 ₽ 57 500 ₽ −96%
Оплатили 28

Ключевые практики архитектора ПО

Михаил Соколов
Программирование на Python для начинающих Можно купить
198 ₽ 12 020 ₽ −98%
Оплатили 60

Программирование на Python для начинающих

ЕШКО
E
Можно купить
114 ₽ 1 750 ₽ −93%
Оплатили 50

Excel: основное для работы с массивами и базами данных

Nikita Sergeev
Б
Можно купить
408 ₽ 14 880 ₽ −97%
Оплатили 82

Бизнес-аналитик. Часть 1 из 8

Яндекс Практикум
Основы статистики для инженеров Можно купить
610 ₽ 4 200 ₽ −85%
Оплатили 15

Основы статистики для инженеров

Analytera
П
Можно купить
584 ₽ 5 990 ₽ −90%
Оплатили 24

Полный курс Excel — от новичка до профессионала

Себастьян Глекнер
B
Можно купить
324 ₽ 1 300 ₽ −75%
Оплатили 12

Big Data: Hadoop и экосистема больших данных

Frank Kane
М
Можно купить
494 ₽ 15 000 ₽ −97%
Оплатили 69

Методы описания бизнес-процессов: IDEF0, DFD, BPMN, EPC, UML

Анна Вичугова
Дашборды и отчеты с Google Data Studio. Экспресс курс Можно купить
160 ₽ 2 990 ₽ −95%
Оплатили 30

Дашборды и отчеты с Google Data Studio. Экспресс курс

Stepik
П
Можно купить
646 ₽ 13 500 ₽ −95%
Оплатили 47

Практический курс по Big Data. Часть 3. RT, NoSQL, Data layout, Kafka

bigdatateam
B
Можно купить
646 ₽ 13 500 ₽ −95%
Оплатили 47

Big Data. Часть 2. Spark: from zero to hero

bigdata team
П
Можно купить
752 ₽ 17 500 ₽ −96%
Оплатили 52

Практический курс по Big Data. Часть 1. HDFS, Map Reduce, Hive

bigdata team
M
Можно купить
200 ₽ 1 090 ₽ −82%
Оплатили 17

Microsoft Excel и Google Таблицы для анализа данных

Start-Tech Trainings
Продвинутая аналитика данных Можно купить
892 ₽ 25 000 ₽ −96%
Оплатили 62

Продвинутая аналитика данных

karpov.courses
П
Можно купить
200 ₽
Оплатили 16

Полный курс Google Таблиц

Ти Джей Уокер
Qlik Sense Certification - The Complete Practical Course Можно купить
462 ₽ 1 500 ₽ −69%
Оплатили 10

Qlik Sense Certification - The Complete Practical Course

Paul Scotchford

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.