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
Программирование на Python: полный курс Python Bootcamp 2023 Можно купить
368 ₽ 3 090 ₽ −88%
Оплатили 21

Программирование на Python: полный курс Python Bootcamp 2023

Андрей Думитреску
Продвижение в Яндекс.Бизнесе с нуля Можно купить
452 ₽
Оплатили 50

Продвижение в Яндекс.Бизнесе с нуля

Кирилл Бадаев
Раскрытие возможностей ChatGPT в науке о данных: руководство от А до Я Можно купить
158 ₽
Оплатили 31

Раскрытие возможностей ChatGPT в науке о данных: руководство от А до Я

Prince Patni
S
Можно купить
180 ₽ 999 ₽ −82%
Оплатили 19

SQL для анализа данных и науки о данных

Temotec Learning Academy
П
Можно купить
86 ₽ 1 250 ₽ −93%
Оплатили 55

Практический Machine Learning

Stepik
Р
Можно купить
1 440 ₽ 10 800 ₽ −87%
Оплатили 17

Разработка и оркестрация ETL процессов в Airflow

МФТИ
Продуктовая аналитика: симулятор Можно купить
1 052 ₽ 43 830 ₽ −98%
Оплатили 92

Продуктовая аналитика: симулятор

Яндекс Практикум
P
Можно купить
200 ₽ 999 ₽ −80%
Оплатили 16

Python для науки о данных

Data Science YF
П
Можно купить
80 ₽ 1 000 ₽ −92%
Оплатили 60

Парсинг и анализ данных на Python: от азов до автоматизации

ITtensive
Алгоритмы и структуры данных Можно купить
774 ₽ 11 990 ₽ −94%
Оплатили 35

Алгоритмы и структуры данных

Stepik
П
Можно купить
1 534 ₽
Оплатили 11

Практика построения системы управления данными

Digital Era Leaders Academy
Б
Можно купить
1 596 ₽ 13 500 ₽ −88%
Оплатили 18

Быстрый старт в SQL

Гайк Инанц
Инженер данных Часть 2 из 5 Можно купить
824 ₽ 20 000 ₽ −96%
Оплатили 54

Инженер данных Часть 2 из 5

karpov.courses
Г
Можно купить
222 ₽ 999 ₽ −78%
Оплатили 15

Глубокое погружение в искусственный интеллект

Skillcart E-learning
К
Можно купить
388 ₽ 1 490 ₽ −74%
Оплатили 11

Как больше зарабатывать на навыках анализа

Валерия Артис
Специалист по Data Science Плюс. Часть 8/16 Можно купить
918 ₽ 16 000 ₽ −94%
Оплатили 39

Специалист по Data Science Плюс. Часть 8/16

Яндекс Практикум
М
Можно купить
84 ₽ 790 ₽ −89%
Оплатили 41

Математическая статистика

Stepik
Специалист по Data Science Плюс. Часть 7/16 Можно купить
832 ₽ 16 000 ₽ −95%
Оплатили 43

Специалист по Data Science Плюс. Часть 7/16

Яндекс Практикум

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.