Курсы аналитики данных и Data Science онлайн
Курсы аналитики данных и Data Science онлайн с нуля: SQL, Python, Power BI, машинное обучение. Реальные проекты, менторы и помощь с трудоустройством. Старт в 2026.
Отображаются 271-285 из 446
Симулятор A/B-тестов
Научитесь проводить A/B-тесты, приносящие пользу бизнесу, на симуляторе.
- Сертификат
- Уроки в видеоформате
- Практика на реальных задачах
- Домашние задания с проверкой
- Сообщество студентов
- 6 часов в неделю
- Старт 27 августа
Показать всё
Скрыть
Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)
Программа «Deep Learning Engineer (Инженер глубокого обучения)» нацелена на подготовку студентов к продвинутым курсам в области NLP, CV и обработки аудио, предоставив им твердую базу в области глубокого обучения (DL). За 4 месяца обеспечим понимание основных концепций и навыков, необходимых для работы с различными задачами глубокого обучения в мультидоменной среде.
- Сертификат
- Уроки в видеоформате
- Практика на реальных задачах
- Домашние задания с проверкой
- Сообщество студентов
- 15 часов в неделю
Показать всё
Скрыть
Экономист аналитик - переподготовка
Курс профессиональной переподготовки «Экономист аналитик» по всей России. ✓ Дистанционное обучение ✓ Получение диплома с бесплатной доставкой ✓ Цена 32 980 руб.
Аналитик - переподготовка
Курс профессиональной переподготовки «Аналитик» по всей России. ✓ Дистанционное обучение ✓ Получение диплома с бесплатной доставкой ✓ Цена 32 980 руб.
Инженер-технолог - переподготовка
Курс профессиональной переподготовки «Инженер-технолог» по всей России. ✓ Дистанционное обучение ✓ Получение диплома с бесплатной доставкой ✓ Цена 32 980 руб.
MLOps инженер
Автоматизация ML процессов: версионирование данных и моделей, создание ML пайплайнов. Мониторинг производительности моделей, A/B тестирование ML решений. Облачные ML платформы, CI/CD для машинного обучения, контейнеризация моделей.
- Выдаётся сертификат
Инженер данных
Data Engineering: Python для обработки данных, SQL для работы с базами. Apache Airflow для оркестрации ETL процессов, облачные технологии для больших данных. Моделирование хранилищ данных, Tableau для визуализации результатов.
- Выдаётся сертификат
Machine learning
Машинное обучение: классические алгоритмы, глубокие нейронные сети. Компьютерное зрение, обработка естественного языка, анализ аудио. MLOps практики, развертывание моделей в продакшн, работа с облачными ML платформами.
- Выдаётся сертификат
Аналитика для директоров: тариф PRO
Курс для руководителей обучает аналитике и внедрению Data-Driven подхода для стратегических решений. Студенты прокачают продуктовое мышление, улучшат бизнес-процессы с помощью аналитики и внедрят изменения уже в ходе обучения.
- Персональный наставник
- Уроки в видеоформате
- Практика на реальных задачах
- Домашние задания с проверкой
- Бесплатный пробный урок
Показать всё
Скрыть
Руководитель отдела аналитики: тариф Базовый
Этот курс — это ключ к успешному управлению аналитикой и стратегическому влиянию на бизнес. Вы научитесь выстраивать data-driven процессы, эффективно взаимодействовать с бизнесом, управлять командой аналитиков и создавать систему метрик, которая действительно работает.
- Персональный наставник
- Уроки в видеоформате
- Практика на реальных задачах
- Домашние задания с проверкой
- Бесплатный пробный урок
Показать всё
Скрыть
Финансовый директор + нейросети для финансиста
Курс помогает повысить квалификацию или перейти в сферу с высоким доходом. Вы научитесь анализировать финансовую отчетность, составлять прогнозы и строить финансовые модели. Узнаете, как организовывать финансовые процессы компании и влиять на развитие бизнеса.
- Персональный наставник
- Уроки в видеоформате
- Практика на реальных задачах
- Домашние задания с проверкой
- Бесплатный пробный урок
Показать всё
Скрыть
Нейросети для отдела продаж
Постройте секретный отдел продаж без зарплат и отпусков
- Персональный наставник
- Уроки в видеоформате
- Практика на реальных задачах
- Домашние задания с проверкой
- Бесплатный пробный урок
Показать всё
Скрыть
Проектирование инженерных систем - курс переподготовки
«Проектирование инженерных систем» — переподготовка для руководителей и сотрудников проектно-строительных организаций, коммунальных предприятий, органов государственной власти и местного самоуправления. «АПОК» помогает пройти курс в сжатые сроки и приобрести новую специальность в сфере проектирования на базе первого образования за 1, 5 месяца. Без отрыва от труда и очных занятий — организуем профпереподготовку через интернет. Профессиональная переподготовка — дополнительное образование. Курсы помогают приобрести квалификацию проектировщика на базе диплома ВУЗа или ССУЗа, сформировать компетенции для проектирования внутренних и наружных инженерных коммуникаций в промышленности и гражданском строительстве. Профиль программы: комплексное изучение технологий выполнения предпроектных инженерных изысканий, проектирования наружных и внутренних сетей инженерного обеспечения объектов капитального строительства; проектно-конструкторские решения, расчеты и контроль качества строительства сетей электроснабжения, систем водоснабжения, водоотведения, теплогазоснабжения, иного санитарно-технического и инженерного оборудования. Программа обучения соответствует:закону № 273-ФЗ «Об образовании»;ФГОС 08. 03. 01 «Строительство» ;ЕКС «Инженер-проектировщик»;профессиональным стандартам 16. 146–16. 150 и пр.
Инженер-строитель - курс переподготовки
Профессиональная переподготовка по программе «Инженер-строитель» проводится в дистанционном формате и соответствует требованиям ФЗ №273 «Об образовании в РФ». Обучение рассчитано на специалистов, желающих получить новую квалификацию и работать в сфере строительства. Программа реализуется лицензированным учебным центром АПОК, выдается диплом установленного образца с внесением сведений в ФИС ФРДО.
Расширенный фильтр
Аналитик данных и специалист по Data Science — одни из самых востребованных IT-профессий в России 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
Разброс цен в 2026 году — от 40 тысяч рублей за интенсив по SQL до 180–250 тысяч за полноценную профессию аналитика или дата-сайентиста с менторским сопровождением. 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