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 31-45 из 368
Активны:
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
- Старт 23 сентября
Русский язык. Подготовка к ВсОШ и Вузовским олимпиадам
Курс в записи. Данный курс готовит к крупным олимпиадам по русскому языку и лингвистике: Вс. ОШ, «Ломоносов», «Высшая проба», Традиционная олимпиада по лингвистике, лингвистический конкурс Турнира им. М. В. Ломоносова, олимпиада РГГУ по русскому языку, Устная олимпиада по лингвистике. На занятиях мы решаем реальные олимпиадные задачи прошлых лет, систематизируем знания по общей лингвистике и русистике, развиваем навыки анализа языковых единиц разных уровней. Учащиеся исследуют языковые факты, сравнивают русский язык с другими языками, знакомятся с современными областями языкознания. Курс состоит из 22 занятий и 159 заданий, 3 из которых с ручной проверкой – их проверят преподаватель и методисты.
Питон: продвинутый курс, 2 ступень.
Второй продвинутый курс программирования на «Питоне». Ребенок освоит мобильную и веб-разработку, анализ данных и машинное обучение.
Аналитик данных (Data Scientist) - курс переподготовки
Программа профессиональной переподготовки «Аналитик данных (Data Scientist)» разработана для тех, кто хочет освоить современные методы анализа данных и получить диплом установленного образца. Курс сочетает теоретические основы и практические навыки, необходимые для эффективной работы с большими массивами информации, построения моделей машинного обучения и подготовки аналитических отчетов. Обучение направлено на формирование ключевых компетенций в области Data Science. В рамках программы рассматриваются инструменты анализа данных, принципы статистического моделирования, алгоритмы прогнозирования и технологии визуализации данных. Особое внимание уделено практическому применению знаний с использованием современных библиотек и платформ.
- 400 ак. часов — ≈5 мес.
Курс: Бизнес-аналитика
Курсы онлайн. Практические программы. Диплом. Рассрочка 0%. Учитесь из любой точки!
- 958 ак. часов — ≈12 мес.
Курс: Машинное обучение
Курсы онлайн. Практические программы. Диплом. Рассрочка 0%. Учитесь из любой точки!
- 900 ак. часов — ≈11 мес.
Курс: Большие данные и интернет вещей
Курсы онлайн. Практические программы. Диплом. Рассрочка 0%. Учитесь из любой точки!
- 368 ак. часов — ≈5 мес.
Индивидуальные занятия с преподавателем по 50 минут
Индивидуальное обучение с преподавателем по 50 минут, которое учитывает особенности вашей речи и предусматривает максимум практики. А наш искусственный интеллект создать персонализированные задания на основе ваших интересов.
Профессия AI-креатор
- Обучение работе с ИИ
Нейросети для дизайна
Научитесь применять искусственный интеллект в дизайне и развитии личного бренда
- Обучение работе с ИИ
Нейросети для дизайнеров
На курсе дизайнеры научатся эффективно использовать нейросети для создания уникальных и качественных визуальных решений. Подробно разберем, как писать промпты для разных нейросетей, что позволит управлять результатом и достигать нужного эффекта. Участники курса познакомятся с основными платформами на рынке генерации изображений, такими как Midjourney и ChatGPT, и освоят их использование в своих проектах. Также в программу входит обучение принципам работы нейросетей, чтобы лучше понимать их потенциал и применять их для ускорения рабочих процессов, вдохновения и расширения творческих возможностей.
- Обучение работе с ИИ
Нейросети для решения творческих задач
- Обучение работе с ИИ
Технологии Будущего: Python и Нейросети (13-17)
Быстрый вход в ИИ: Python для анализа данных, базовые принципы машинного обучения и нейросетей, готовые модели для практики. Итог — простые AI-проекты (классификация, чат-бот) и понимание, как создавать свои первые нейронные сети.
- Обучение работе с ИИ
Data Scientist + ИИ
Обучайтесь с господдержкой за 300 ₽ в месяц и получите два IT-диплома за 10 месяцев
- 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