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 76-90 из 303
Data-Driven подход в разработке продукта: SQL и Yandex DataLens
Отточи Data-Driven подход к разработке, освой SQL и DataLens на нашем интенсиве
-
Сертификат
-
Уроки в видеоформате
-
Домашние задания с проверкой
-
6 часов в неделю
Показать всё
Скрыть
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
- Старт 29 сентября
SQL: работа с базами данных
Запишитесь на курс SQL от Нетологии и изучите основы работы с базами данных. Получите сертификат и доступ к материалам сразу после регистрации. Пройдите обучение онлайн за 2 недели.
- Сертификат
Аналитик данных
Курс «Аналитик данных» от Нетологии: 20+ заданий по реальным кейсам, 4 проекта в портфолио, тренажёр для кода. Поможем с поиском работы.
- Сертификат
- Старт 5 октября
Системный аналитик PRO
Пройдите переподготовку до продвинутого аналитика на курсе Нетологии Системный аналитик PRO, освойте API, DWH, BPMN, OpenAPI
- Сертификат
Бизнес-аналитик - курс переподготовки
Проводить финансовую аналитику в бизнес-корпорациях можно только при наличии профессионального образования и диплома специалиста. Образование можно получить не только традиционным способом в вузе, но и на курсах переквалификации в центрах ДПО. «АПОК» приглашает пройти профессиональную переподготовку на бизнес-аналитика в удаленном формате, что позволяет не прерывать профессиональную деятельности на время обучения. Профпереподготовка направлена на изучение современных методов проведения финансового анализа бизнес-процессов в компании, а также правила составления отчетной документации. Дистанционная переквалификация на бизнес-аналитика рассчитана на слушателей, уже имеющих первичное высшее или среднее профессиональное образование. Основные этапы онлайн-переобучения: изучение профильных дисциплин; получение дополнительных знаний; экзамены в формате тестов.
- 256 ак. часов — ≈3 мес.
Администратор баз данных - курс переподготовки
- 400 ак. часов — ≈5 мес.
Инженер данных - курс переподготовки
Инженер данных разрабатывает и обслуживает инфраструктуру получения, хранения и первоначальной обработки данных. Data engineer - специальность технического характера, необходимая для обеспечения аналитиков и ML-инженеров необходимыми инструментами. Лицензированный центр ДПО «АПОК» предлагает курсы профессиональной переподготовки «Инженер данных». Мы предлагаем: освоение программы по актуальным учебным пособиям; получение диплома установленного образца; регистрацию выдаваемого диплома в федеральном реестре.
- 400 ак. часов — ≈5 мес.
Нейросети с нуля
Автоматизируйте рутинные процессы и оставьте больше времени на творческие.
-
Сертификат
-
Уроки в видеоформате
-
Домашние задания с проверкой
-
Сообщество студентов
-
Обучение работе с ИИ
Показать всё
Скрыть
Нейросети в коммуникационном дизайне
Станете мультидисциплинарным специалистом — научитесь генерировать графический дизайн, сложные 3D, иллюстрации и видео. Потренируетесь на настоящих дизайн-задачах и освоите экспертизу студии «ЦЕХ».
-
Сертификат
-
Уроки в видеоформате
-
Домашние задания с проверкой
-
Сообщество студентов
-
Обучение работе с ИИ
Показать всё
Скрыть
Курс: Специалист по управлению данными и информационными объектами
Курсы онлайн. Практические программы. Диплом. Рассрочка 0%. Учитесь из любой точки!
- 512 ак. часов — ≈6 мес.
Пользовательские исследования (UX-исследования)
• Научитесь проектировать клиентоцентричный опыт • Сможете принимать эффективные решения на основе исследований
-
Сертификат
-
Уроки в видеоформате
-
Домашние задания с проверкой
-
Сообщество студентов
-
Старт 19 октября
Показать всё
Скрыть
Бизнес-аналитик - переподготовка
Курс профессиональной переподготовки «Бизнес-аналитик» по всей России. ✓ Дистанционное обучение ✓ Получение диплома с бесплатной доставкой ✓ Цена 32 980 руб.
Нейросети в работе нутрициолога
Обучение онлайн на платформе Нетология - курсы IT и образовательные программы с трудоустройством. Получи профессию с нашими онлайн курсами!
- Сертификат
- 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