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
1 182 курса
Доступно сейчас
599
Продажи открыты
5
Предзаказ
530
Стоимость участия
от 40 ₽
Средний рейтинг
4.0 из 5

Данные каталога обновлены 6 ноября 2026 г.

Направления

Курсы

Найдено: 286
Ц
Можно купить
106 ₽ 7 500 ₽ −99%
5.0 (13)
Оплатили 194

ЦМ-2

Как сориентироваться в направлениях аналитики данных

Как работает складчина
  1. Выберите материал

    Сравните программу, автора, отзывы и размер взноса в карточке.

  2. Проверьте статус

    Готовый курс можно приобрести. В предзаказ можно записаться и дождаться уведомления о старте.

  3. Внесите свою долю

    Перед оплатой проверьте актуальную сумму: взнос в предзаказе может измениться.

  4. Получите доступ

    После подтверждения оплаты следуйте инструкции из письма. Если нужна помощь, обратитесь в поддержку.

Подробнее об участии и получении материалов →

  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.

Отзывы участников

О курсах из этого раздела

Musyako 1.0 / 5
Добрый вечер! Сразу пишу, что претензий к организатору вообще нет, только если цена явно завышена. Одна звезда за полную халтуру автору. Была бы минусовая звезда — поставила бы однозначно. Вебинар длится 1,5 часа, первые 20-25 минут спикер не мог подключиться, потом 1С не запускалась. И эта манера повторять фразы по три раза говорит о том, что выступающий пр…
Основы аналитики 1С для бухгалтера: что изучать и как это поможет в работе
Marevo 5.0 / 5
Великолепный курс от классного автора, который собаку съел на работе продактом, выступал на множестве конференций и записал достаточно обучающих материалов. С этим курсом можно не только с нуля освоить специальность, но и вырасти по карьере и в деньгах. Рекомендую!
Путь продакта: от нуля до результата

Авторы и школы

Кто ведёт курсы в этом разделе

Авторы

Школы и платформы

Продолжить поиск

Темы и соседние разделы каталога

Направления внутри темы

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.