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 16-30 из 368
Активны:
Нейросети для работы
- Обучение работе с ИИ
Продуктовая аналитика: анализ рынка и эффективное развитие бизнеса
Курс создан с целью научить участников принимать обоснованные продуктовые решения на основе данных о рынке, пользователях и поведении аудитории. Вы освоите весь путь продуктового исследования и аналитики: от формулирования и проверки гипотез до анализа ключевых метрик, проведения экспериментов, разработки концепции продукта, ценообразования и презентации результатов команде или заказчику
- Сертификат
Нейросети на практике
Курс по ИИ подойдет специалистам из любой сферы: вы научитесь применять нейросети в своих задачах, ускорять рутину, готовить тексты, автоматизировать процессы и освобождать время на действительно важное
- Сертификат
- Обучение работе с ИИ
Основы бизнес-аналитики и аналитическое мышление
Курс «Основы бизнес-аналитики и аналитическое мышление» предназначен для людей, интересующихся анализом данных и принятием обоснованных бизнес-решений. В рамках этого курса участники изучают основные концепции и инструменты бизнес-аналитики, а также развивают аналитическое мышление. Курс включает в себя обучение методам сбора, обработки и визуализации данных, анализу трендов, выявлению бизнес-проблем и поиску оптимальных решений на основе данных
- Сертификат
Технологии искусственного интеллекта
Технологии искусственного интеллекта
- Сертификат
- Обучение работе с ИИ
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
Аналитик по управлению персоналом (HR-аналитик) - курс переподготовки
- 400 ак. часов — ≈5 мес.
Экономист аналитик - курс переподготовки
Специалисты, занимающиеся финансами организаций и проводящие аналитические операции, должны обладать глубокими экономическими знаниями. Устроиться на работу без профильного диплома сегодня не получится. Однако учиться в вузе от 2 лет долго и дорого, поэтому многие ищут альтернативные способы освоения профессии. В центре допобразования «АПОК» проводится по профилю «Экономист-аналитик» профессиональная переподготовка через интернет. Мы организуем законные дистанционные курсы, позволяя слушателям учиться в комфортное время и без привязки к месту. Чтобы освоить профессию на курсах профессиональной переподготовки, нужно иметь любую специальность. Обучение проводится на базе первоначального образования, поэтому повторно изучать общие дисциплины не нужно. Для освоения профессии достаточно пройти только профильные темы по экономической аналитике, что сокращает продолжительность обучения. Составленная методистами нашей академии программа соответствует ФГОС и квалификационным требованиям. Вы сможете полностью освоить компетенции, необходимые для работы экономистом-аналитиком.
- 400 ак. часов — ≈5 мес.
Маркетолог-аналитик
Программа «Маркетолог-аналитик» подходит для желающих разобраться в тонкостях современного маркетинга. Умение пользоваться методами аналитики позволяет маркетологу принимать продуманные и выгодные стратегические решения. В рамках курса «Маркетолог-аналитик» изучаются различные методы аналитики, современные инструменты в работе маркетолога, методики анализа и сбора данных
Бизнес-аналитик. Московский диплом
Бизнес-анализ – это процесс сбора, анализа и обработки данных о бизнесе с помощью специфических IT-программ с целью интерпретации и использования для решения поставленных задач и потребностей компании. Специалист бизнес-аналитик для выполнения своих профессиональных задач должен при помощи IT-методов бизнес-анализа полноформатно выявлять потребности и желания клиентов и достигать поставленных целей в положенный диапазон времени. Данная профессия занимает высокую позицию востребованности в современных бизнес-решениях. Цель обучения данной программы профессиональной переподготовки для бизнес-аналитиков – сформировать грамотные навыки в сфере бизнес-аналитики, научить слушателей курса на основе информации выявлять проблемы бизнеса и составлять стратегический прогноз для доходного бизнес-роста.
Нейросети: практические инструменты
Сегодня искусственный интеллект — это такой же рабочий инструмент, как компьютер или интернет. Задача современного специалиста — научиться интегрировать нейросети в профессиональную деятельность для достижения максимального результата. Цель программы — сделать вас практиком, который уверенно применяет ИИ для решения реальных задач: от создания контента и анализа данных до автоматизации процессов и повышения личной эффективности.
- Обучение работе с ИИ
Аналитик данных 2. 0
300+ часов обучения — всё, что нужно для уверенного старта в аналитике
-
Сертификат
-
Уроки в видеоформате
-
Домашние задания с проверкой
-
Сообщество студентов
-
8 часов в неделю
Показать всё
Скрыть
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
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