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 151-165 из 501
Excel academy + Power BI для анализа данных
Научим использовать все прикладные инструменты из функционала MS Excel, что повлияет на вашу производительность и скорость решения аналитических задач. 3 месяца обучения - Научитесь работать с таблицами Excel и Google, визуализировать данные на практике курса - Освоите сложные отчеты и научитесь прогнозировать, применять скрипты и писать макросы для экономии своего времени - Станете использовать свое рабочее время эффективно: автоматизируете рабочие процессы
- Старт 11 августа
Расширенное финансовое моделирование
Научим строить финансовые модели любой сложности для оценки компаний из различных отраслей, а также для прогнозирования их денежных потоков. 7 месяцев обучения - Научитесь профессионально составлять финансовые модели в Excel для оценки состояния бизнеса в разных отраслях экономики и перспектив роста - Освоите составление финансовой отчетности и проведение план-фактного анализа. Сможете оценивать компании разными методами, в том числе DCF - Сможете претендовать на повышение в должности или организовать эффективное управление собственным бизнесом
- Старт 12 августа
Искусственный интеллект в бизнесе: от хайпа к реальным результатам
Программа создана для предпринимателей и менеджеров, которые хотят внедрять ИИ не на уровне теории, а в конкретных процессах бизнеса для роста прибыли, оптимизации затрат и повышения эффективности
- Сертификат
Продуктовая аналитика: анализ рынка и эффективное развитие бизнеса
Курс «Продуктовая аналитика: анализ рынка и эффективное развитие бизнеса» предоставляет студентам ключевые навыки в области анализа данных для успешного управления и развития компании. Участники изучат методы стратегического анализа данных, их применение в оптимизации продуктов и принятии обоснованных бизнес-решений. Курс фокусируется на использовании данных для выявления потребностей клиентов, повышения качества пользовательского опыта и стимулирования роста организации
- Сертификат
Бизнес-аналитика
Курс MBA «Бизнес-аналитика» — освоите навыки анализа данных, моделирования и управления инновациями, а также научитесь принимать обоснованные решения в бизнесе.
Визуализация данных в Yandex DataLens
Выведи визуализацию данных на новый уровень в реальном проекте от РБК
- Сертификат
- Уроки в видеоформате
- Домашние задания с проверкой
- 6 часов в неделю
Показать всё
Скрыть
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. )
- Старт 12 августа
Инженерная подготовка (108 ч)
За 1 мес. получите актуальные навыки по инженерной подготовке и благоустройству!
ДО Выбор из профессий направления Аналитик. Базовый
Онлайн курс «Аналитик» от GeekBrains: получи новую профессию дистанционно! ✅ Курс ориентирован на уровень: Junior. ⌚ Длительность обучения: от от 6 месяцев. ✅ Помощь в трудоустройстве! Обучение на аналитика с нуля онлайн.
Автоматизация инженерных систем зданий и сооружений
Данное направление является одним из важнейших в сфере управления и строительства инженерных систем. Дисциплины, изучаемые в обучающем курсе, позволят оптимизировать эффективность работы инженерного оборудования и приобрести новые навыки по автоматизации технологических процессов.
Инженер-проектировщик
Инженер-проектировщик — это ключевая специальность в строительной отрасли. Такой специалист превращает архитектурные идеи в технически обоснованные проекты: создает чертежи, рассчитывает нагрузки, подбирает материалы и обеспечивает соответствие объекта нормам безопасности. Работая в тандеме с архитекторами, инженер-проектировщик отвечает за то, чтобы здания были не только эстетичными, но и надежными, функциональными и экономически эффективными.
Строительство объектов инженерной инфраструктуры окружающей среды
Курс разработан для специалистов, работающих в сфере проектирования зданий и сооружений. Слушатели курса смогут изучить нормативно-правовые аспекты сферы строительства, организацию инвестиционно-строительных процессов, а также промышленную безопасность.
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.
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.