Онлайн-курсы по аналитике
45 курсов в каталоге
45 курсов по работе с данными: аналитика данных, Data Science, системная и бизнес-аналитика, финансовая аналитика. Больше всего программ у Яндекс Практикума (18), Нетологии (9) и Skillbox (7) — все в одном списке.
Machine Learning Engineer
Аналитик данных расширенный
Бизнес-аналитик расширенный
Data Scientist для специалистов с опытом
ДО Профессия Data Scientist с нуля до Junior
ДО Профессия Machine Learning Engineer
Искусственный интеллект. Специалист
SQL и получение данных
Математика для анализа данных
Профессия Аналитик данных
Системный аналитик расширенный
Специалист по анализу данных
ДО Выбор из профессий направления «Аналитик». Базовый
Акции по направлению «Аналитика и Data Science»
Все акции и промокоды →
Отказ от обучения в первые 14 дней — полный возврат по закону о защите прав потребителей; при обращении в первые 30 дней с даты доступа к модулю возвращают 50%, далее — пропорционально непройденному материалу.
Возврат 13–15% от стоимости обучения (до 15 600 ₽ в год). С марта 2025 года при оплате картой Т-Банка декларация заполняется автоматически, без документов.
Рассрочка через банки-партнёры на срок от 12 до 36 месяцев; типичный платёж — от ~4 200 ₽/мес. По карте «Халва» — до 12 месяцев без переплат и без первоначального взноса.
Курсы «Аналитика и Data Science» — что нужно знать
Аналитика — направление для тех, кто любит превращать разрозненные данные в понятные выводы. В категории 45 программ: у Яндекс Практикума — 18, у Нетологии — 9, у Skillbox — 7. Она рассчитана на новичков из других профессий и на специалистов из смежных ролей — маркетинга, финансов, поддержки, — которые хотят перейти к работе с данными.
Самый крупный блок — аналитика данных: сбор и очистка данных, отчёты, визуализация. Программы по Data Science уходят глубже в математику и машинное обучение, курсы по системной и бизнес-аналитике учат работать с требованиями и процессами, а финансовая аналитика представлена отдельными программами.
Что учат: SQL и Python, основы статистики, описание процессов, сбор требований, визуализацию и подачу результатов. Практика идёт с первых модулей: типовые задания — разбор датасетов и учебные кейсы, из которых к выпуску складывается портфолио.
Порог входа зависит от направления: в аналитику данных часто берут без опыта в IT, а Data Science требует больше времени на математическую базу. Цены у школ разные, часть программ можно оплачивать частями. Отсортируйте курсы по стоимости и длительности прямо в каталоге — так выбор сузится за минуту.
Частые вопросы
Можно ли войти в аналитику без опыта в IT?
Да, у многих курсов по аналитике данных опыт не требуется — обучение начинается с базовых инструментов и первого проекта. Ищите программы с пометкой «с нуля».
Чем Data Science отличается от аналитики данных?
Аналитик данных отвечает на вопросы бизнеса через отчёты, дашборды и исследования, а Data Scientist строит модели и работает с машинным обучением. Второе направление дольше и сильнее опирается на математику.
Нужно ли хорошо знать математику?
Для базовой аналитики данных достаточно школьной базы и готовности разобраться со статистикой. Для Data Science математика — фундамент программы, поэтому курсов «с нуля» там меньше.
Сколько длится обучение?
Базовые программы по работе с данными короче, курсы по Data Science и системной аналитике — длительнее из-за объёма теории и практики. Сроки удобно сравнивать в таблице каталога.
Какие проекты будут в портфолио?
Как правило, учебные исследования на датасетах, дашборды и разбор бизнес-кейсов. Конкретный набор зависит от школы — сравните несколько программ рядом.
Помогут ли с работой?
Аналитики нужны в продуктовых компаниях, банках, ритейле и консалтинге, а навыки можно проверить ещё на учебных проектах. К выпуску складывается портфолио, которое можно показать работодателю.