Аналитика и Data Science в школе SF Education
Онлайн-курсы по аналитике и Data Science в школе SF Education: программы, цены и отзывы учеников. Сравните курсы школы и выберите подходящий. Каталог 2026 года.
Отображаются 1-11 из 11
Активны:
Mini-MBA: Аналитик 2. 0
Научитесь анализировать финансовую информацию, создавать финансовые модели и проводить финансовый анализ, что является важным аспектом работы аналитика13 месяцев обучения с практикой на реальных проектах - Получите математические знания, которые помогут при проведении качественного анализа данных - Научитесь работать с различными инструментами и технологиями, такими как Excel, Google-таблицы, Power BI, Power Query, SQL, Python и VBA - Поможем найти работу и выйти на уровень дохода - 200 000 рублей в месяц
Mini-MBA. Аналитик данных
Онлайн-обучение аналитика данных с дипломом установленного образца. Обзор курса MBA, анализ данных, поддержка кураторов, помощь с трудоустройством от SF Education4 месяца обучения и 246+ часа практики - Проведете полный цикл работы с информацией: от сбора до визуализации или презентации. - Работа с аналитическими сервисами: Яндекс. Метрика, Google Analytics, построение визуализации в одном окне. - Работа с большими массивами информации (Big Data), фильтрация, выделение ключевой информации. - 5 онлайн-встреч 1-на-1 с выбранными экспертами курса
Mini-MBA: Бизнес-аналитик
Курс бизнес-аналитика: обучение языкам программирования: Power BI, Google Sheets, Excel. Описание и анализ бизнес-процессов, бизнес-модели, оценка эффективности решений для развития карьеры бизнес аналитика. 6 месяцев обучения и 460+ часов практики - Подготовте бизнес-кейсы, которые определяют потенциальные выгоды за счет разработки новых или измененных процессов и связанных с ними бизнес-рисков - Проанализируете бизнес-процессы с учетом бизнес-стратегии и целей, потоков данных, существующих систем, ИТ-архитектуры и предложил способы их оптимизации - Подготовите описания алгоритмов для постановки задач Дирекции по информационным технологиям на разработку ИТ-платформ обработки и визуализации необходимых производственных показателей - 5 онлайн-встреч 1-на-1 с выбранными экспертами курса - Поможем найти работу и выйти на уровень дохода - 150 000 рублей в месяц
Специалист по ценообразованию
4 месяца обучения, 124 практических заданий и бизнес-кейсов в портфолио - Строю финансовую отчётность (ОПУ, ОДДС, Баланс) и анализирую финансовое состояние компании - Провожу факторный анализ отклонений и выявляю драйверы прибыли и убытков - Автоматизирую анализ данных с помощью Excel*, Power Query* и Power BI* - Формирую управленческую отчётность и готовлю рекомендации для руководства
Начальник финансового отдела
3 месяца обучения, 59 практических заданий в портфолио - Ведение бухгалтерского учёта в соответствии с ФСБУ (основные средства, НМА, запасы, аренда - Использование нейросетей для автоматизации бухгалтерских задач и анализа данных - Расчёт заработной платы, больничных, отпускных и страховых взносов в 1С - Управление денежными потоками и контроль операций, включая отчёт о движении денежных средств
- Обучение работе с ИИ
Специалист по работе с задолженностью
1 месяце обучения - Выявляю инвестиционные возможности на рынке проблемных активов - Оцениваю права требований и долговые портфели — от единичного долга до крупного портфеля - Рассчитываю экономику взыскания и потенциальную прибыль от приобретения долговых активов - Провожу анализ перспектив взыскания, в том числе с использованием искусственного интеллекта для оценки прав требования
Нейросети для начинающих
1 месяц обучения, 23 инструмента ИИ, 40 готовых промптов - Понимание ключевых технологии ИИ: LLM, машинное обучение, нейросети - Выявление процессов в компании, где ИИ принесёт наибольшую пользу - Анализ ROI от внедрения и построение дорожной карты проекта - Работа с инструментами и сервисами (ChatGPT, Midjourney, AutoGPT и др. )
- Обучение работе с ИИ
Курс по ИИ для бизнеса
Научитесь внедрять искусственный интеллект в бизнес: от идеи до рабочего ИИ-агента за 6 недель. Применение нейросетей, автоматизация процессов и анализ данных на практике1 месяц обучения, 23 инструмента ИИ, 40 готовых промптов - Понимание ключевых технологии ИИ: LLM, машинное обучение, нейросети - Выявление процессов в компании, где ИИ принесёт наибольшую пользу - Анализ ROI от внедрения и построение дорожной карты проекта - Работа с инструментами и сервисами (ChatGPT, Midjourney, AutoGPT и др. )
- Обучение работе с ИИ
Power BI и Power Query
Обучим функционалу программных продуктов Power BI и Power Query для ускорения обработки данных и их визуализации. 2 месяца обучения - Освоите возможности Power BI и Power Query для бизнес-анализа и визуализации данных - Научитесь строить интерактивные графики и удобные дашборды, быстро импортировать и анализировать данные без помощи программистов - Повысите свою производительность: автоматизируете обработку и вычисление данных, выстроите эффективную сквозную аналитику
Бизнес-аналитик + ИИ
Получи полное представление о том, что включает в себя работа аналитика, какие задачи ему приходится решать и какие навыки необходимы для успешной работы. 11 месяцев обучения и 190+ часов практики - Освойте новую профессию с нуля и развивайте навыки и компетенции в области аналитического мышления и бизнес-анализа - Развивайте коммуникативные навыки, ведь это важный аспект современного бизнеса - Поможем найти работу и выйти на уровень дохода - 200 000 рублей в месяц
- Обучение работе с ИИ
Расширенный фильтр
Аналитик данных и специалист по Data Science — одни из самых востребованных IT-профессий в 2026 году. Junior-аналитик получает 70–110 тыс ₽, middle 120–170, сильный middle Data Scientist — от 200 тыс ₽, senior уверенно выходит на 250+. Эта подборка курсов поможет войти в профессию с нуля или подтянуть стек для перехода из смежных сфер.
В чём разница между аналитиком и Data Scientist
Аналитик данных работает с готовыми метриками: собирает отчёты, строит дашборды в Yandex DataLens или Power BI, пишет SQL-запросы, помогает продукту принимать решения на основе чисел. Data Scientist идёт глубже — строит модели машинного обучения, прогнозирует отток, настраивает рекомендательные системы, работает с нейросетями.
На практике границы размыты, и в небольших командах один человек закрывает обе роли. Но вход в аналитику проще: за 4–6 месяцев можно дойти до Junior-позиции. Data Science требует года обучения и сильной математики.
Какой стек учить в 2026 году
- SQL. База всего. Без него ни одна вакансия не закрывается.
- Python. Pandas, NumPy, Matplotlib для работы с данными. scikit-learn и PyTorch — для ML.
- Power BI / Tableau / DataLens. Визуализация и дашборды.
- Statistics и A/B-тесты. Понимание доверительных интервалов, p-value, метрик качества.
- DWH и ETL. ClickHouse, PostgreSQL, Airflow — для middle и выше.
Кому подходит обучение
Легче всего в сферу заходят люди с математическим складом ума: инженеры, экономисты, физики, выпускники технических вузов. Но и гуманитарии справляются — если готовы каждый день работать с цифрами и не боятся Excel. Возраст не важен, а вот усидчивость — критична.
Если вы уже работаете маркетологом, продактом или финансистом — курсы аналитики данных напрямую прокачают ваш доход. Навык работать с SQL и строить дашборды выделяет вас на фоне коллег и даёт аргументы на перформанс-ревью.
Что входит в качественный курс
- Реальный SQL с практикой на больших датасетах, а не «SELECT FROM users» из учебника.
- Python для анализа: pandas, визуализация, чистка данных, джойны.
- Статистика и A/B-тесты на уровне, достаточном для собеседования.
- Итоговый проект — полноценное исследование с выводами и презентацией.
- Карьерный модуль: как проходить кейс-интервью, типовые вопросы продактов к аналитикам.
Совет. Перед покупкой курса попробуйте решить пару задач с LeetCode SQL Problems или StrataScratch. Если нравится — смело идите в аналитику. Если бесит — лучше выбрать другую IT-профессию.
Сколько длится обучение
Курс Junior-аналитика у крупных школ занимает 4–8 месяцев. За это время изучают SQL, Python для данных, визуализацию, основы статистики и A/B-тестов, делают итоговый проект. Курс по Data Science длиннее — 10–14 месяцев, и включает ML, нейросети, работу с большими данными.
После выпуска junior-аналитику нужно ещё 1–2 месяца на активный поиск и собеседования. Data Scientist ищет работу дольше — обычно 2–4 месяца, потому что позиций меньше и требования выше.
Документ и трудоустройство
Школы выдают сертификат о прохождении и удостоверение о повышении квалификации. Для рынка важнее портфолио на GitHub с разборами реальных кейсов: анализ оттока пользователей, построение воронки конверсий, разведочный анализ открытого датасета. Такой проект ценится выше бумажки.
Школы с сильными карьерными центрами (Skillbox, Яндекс Практикум, Нетология, GeekBrains, Skillfactory) дают доступ к партнёрским вакансиям и проводят mock-интервью с продакт-менеджерами и руководителями аналитики.
Как смотреть на цену
Короткий интенсив по одному инструменту — SQL, Excel или Power BI — и полная программа профессии с менторским сопровождением расходятся по цене в разы: за длительность, объём практики и карьерную поддержку платят отдельно. Условия оплаты у каждой школы свои, проверяйте на странице конкретного курса.
Сравнивать стоит не цифру, а качество практики: количество часов работы с реальными датасетами, количество проверенных домашних заданий, опыт менторов. Дешёвый курс без живой обратной связи — потерянное время.
Как выбрать направление
Если хотите быстро войти в IT и начать зарабатывать — идите в аналитику. Если вам интересна математика, ML и работа с моделями — выбирайте Data Science. Если сомневаетесь — начните с аналитики, а через год по своему интересу решайте, углубляться ли в DS.
Аналитика — одна из самых «удалёночных» и быстро окупаемых ниш в IT. Junior-аналитик за 6 месяцев — реалистичная цель, если заниматься 10–15 часов в неделю и делать домашки руками, а не глазами. Цифры правят бизнесом, и спецы, которые умеют с ними работать, рынку нужны всегда — это редкий случай, когда профессия не «модная», а структурно дефицитная.
Промокод скопирован