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 211-225 из 569
BI-аналитик
Практический курс, на котором вы за 4 месяца узнаете все о профессии BI-аналитика, научитесь на продвинутом уровне собирать и анализировать данные, а также создавать понятные интерактивные дашборды без программирования. После обучения сможете быстро найти работу и быстрее справляться с рабочими задачами.
-
Персональный наставник
-
Уроки в видеоформате
-
Практические задания
-
Домашние задания с проверкой
-
Бесплатный пробный урок
Показать всё
Скрыть
Нейросети для тестировщиков
За 2 месяца вы освоите работу с нейросетями: от первых промптов до собственных AI-агентов, пайплайнов и тестирования самих LLM.
-
Персональный наставник
-
Уроки в видеоформате
-
Практические задания
-
Домашние задания с проверкой
-
Обучение работе с ИИ
-
Бесплатный пробный урок
Показать всё
Скрыть
Управление персоналом (HR) через данные: аналитика + автоматизация. Профессия
. В современных экономических условиях HR-функция перестала быть исключительно административной. В 2026 году конкурентное преимущество компании определяется способностью принимать кадровые решения на основе данных, а не интуиции. . . Данная программа профессиональной переподготовки разработана для комплексной трансформации HR-департамента из центра затрат в стратегического партнера бизнеса. . . Программа объединяет два ключевых вектора развития: HR-аналитику и автоматизацию рутинных процессов, что позволяет высвободить ресурсы для решения стратегических задач. . . Польза. . . Формирование стратегического мышления в HR-сфере. Освоение современных подходов к управлению персоналом. Применение HR-аналитики. Расширение профессионального профиля. . . Все организационные детали и описание доступных бонусов содержится в информационной памятке.
Бизнес-анализ и интеллектуальный анализ данных. MBA Professional
. Растущий в глобальном масштабе объем информации вынуждает компании выделять средства на бизнес-анализ и, более современно, — на интеллектуальный анализ данных — business intelligence. . . Эту функцию в компаниях выполняют руководители-стратеги, архитекторы бизнеса, системные аналитики. Компетентный бизнес-аналитик обеспечивает возможность увеличить эффективность работы в компаниях различных отраслей. Специалисты этого направления ценятся все больше. . . Навыки и знания, доступные выпускникам программы, помогут быстро и эффективно оптимизировать работу любого подразделения компании, за счет этого снизить издержки и увеличить прибыль. Кроме того, специалист, получивший образование и опыт в сфере бизнес - и интеллектуального анализа данных, будет всегда востребован на рынке труда. . . Соответствие стандартам. . Программа разработана с учетом требований соответствующего профессионального стандарта, утвержденного Министерством труда и социальной защиты Российской Федерации.
HR-аналитика и автоматизация hr-процессов
Курс «HR-аналитика и автоматизация hr-процессов» предназначен для обучения студентов методам и инструментам анализа данных, которые позволят им принимать обоснованные решения в области управления человеческими ресурсами (HR). Они также узнают о возможностях автоматизации HR-процессов с использованием современных технологий
- Сертификат
Аналитика продаж
Курс «Аналитика продаж» представляет собой обучающую программу, специально разработанную для сотрудников отдела продаж и менеджеров по работе с клиентами. В рамках этого курса студенты получат необходимые знания и навыки для эффективного анализа клиентской базы, выявления потенциальных возможностей и оптимизации продаж. Программа включает в себя изучение методов аналитики данных, работы с CRM-системами, а также практические кейсы для применения полученных знаний в реальных ситуациях
- Сертификат
Бизнес-аналитик
Курс профессиональной переподготовки бизнес-аналитиков дает обширные знания в сегменте анализа данных, долгосрочного планирования. После обучения вы разовьете коммуникативные и аналитические навыки, которые нужны аналитику для профессиональной деятельности. Мы подготавливаем аналитиков, помогающих организациям принимать обоснованные стратегические решения после изучения данных компании
Начальник финансового отдела
3 месяца обучения, 59 практических заданий в портфолио - Ведение бухгалтерского учёта в соответствии с ФСБУ (основные средства, НМА, запасы, аренда - Использование нейросетей для автоматизации бухгалтерских задач и анализа данных - Расчёт заработной платы, больничных, отпускных и страховых взносов в 1С - Управление денежными потоками и контроль операций, включая отчёт о движении денежных средств
- Обучение работе с ИИ
- Старт 21 октября
Финансы
Программа магистратуры по Финансам предлагает студентам углубленное изучение основных принципов финансового менеджмента, инвестиций, анализа финансовых данных, риск-менеджмента и других ключевых аспектов современной финансовой отрасли. Студенты программы обучаются финансовым теориям, моделям и инструментам, которые позволяют им понимать различные финансовые процессы и принимать обоснованные финансовые решения.
Цифровая экономика и искусственный интеллект
Программа магистратуры "Цифровая экономика и искусственный интеллект" предлагает углубленное изучение современных технологий и методов, связанных с цифровой экономикой и искусственным интеллектом. Студенты в этой программе получат навыки и знания, необходимые для работы в сферах, связанных с цифровой трансформацией бизнеса и промышленности. Они изучат основные принципы и концепции искусственного интеллекта, а также различные методы и алгоритмы его применения, включая машинное обучение, глубокое обучение и обработку естественного языка.
- Обучение работе с ИИ
Системный аналитик PRO
Пройдите переподготовку до продвинутого аналитика на курсе Нетологии Системный аналитик PRO, освойте API, DWH, BPMN, OpenAPI
- Сертификат
- Старт 3 ноября
SQL и получение данных
Изучите SQL на онлайн-курсе в Нетологии. Освойте основы работы с базами данных, создание запросов и анализ данных за 2 месяца. Обучение с практическими заданиями и сертификатом. Начните карьеру аналитика данных с нуля.
- Сертификат
- Старт 23 октября
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.
Категории: ИИ и нейросети, Аналитика данных и BI, Data Science и машинное обучение, Продуктовая и бизнес-аналитика, Инженерия данных
Школы: Нетология, Eduson Academy, Skillbox, Яндекс Практикум, Karpov Courses, Бруноям, Merion Academy, MBS, Международная школа профессий, Компьютерная академия TOP, Moscow MBA, ИПО
Промокод скопирован