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 1-10 из 10

Активны:
Business Intelligence (BI) разработчик
TeachMeSkills 4 мес.
Для новичков

Business Intelligence (BI) разработчик

Бизнес-аналитика и визуализация данных: SQL для работы с данными, Power BI, Tableau, Qlik Sense для дашбордов. Проектирование хранилищ данных, ETL процессы. Создание аналитических отчетов и KPI метрик.
  • Выдаётся сертификат
Data Scientist
TeachMeSkills 8 мес.
Для новичков

Data Scientist

Наука о данных: Python для анализа данных, библиотеки pandas, numpy, matplotlib. Машинное обучение sklearn, глубокое обучение TensorFlow/PyTorch. Статистический анализ, работа с большими данными, облачные ML сервисы.
  • Выдаётся сертификат
Machine learning
TeachMeSkills 8 мес.
Для новичков

Machine learning

Машинное обучение: классические алгоритмы, глубокие нейронные сети. Компьютерное зрение, обработка естественного языка, анализ аудио. MLOps практики, развертывание моделей в продакшн, работа с облачными ML платформами.
  • Выдаётся сертификат
Бизнес-аналитик в IT
TeachMeSkills 4 мес.
Для новичков

Бизнес-аналитик в IT

Бизнес-анализ в IT проектах: сбор и анализ требований, моделирование бизнес-процессов. Создание прототипов, работа со стейкхолдерами. Agile методологии, пользовательские истории. Использование AI инструментов для анализа.
  • Выдаётся сертификат
Системный аналитик
TeachMeSkills 2 мес.
Для новичков

Системный аналитик

Системный анализ: проектирование IT архитектуры, документирование требований к системам. UML диаграммы, API спецификации. SQL для анализа данных, понимание современных подходов к разработке ПО и использование AI инструментов.
  • Выдаётся сертификат
Продуктовый аналитик
TeachMeSkills 5 мес.
Для новичков

Продуктовый аналитик

Продуктовая аналитика: работа с метриками продукта, A/B тестирование, анализ пользовательского поведения. Python и SQL для анализа данных, Tableau для визуализации. Unit-экономика, когортный анализ, воронки конверсии.
  • Выдаётся сертификат
Инженер данных
TeachMeSkills 7 мес.
Для новичков

Инженер данных

Data Engineering: Python для обработки данных, SQL для работы с базами. Apache Airflow для оркестрации ETL процессов, облачные технологии для больших данных. Моделирование хранилищ данных, Tableau для визуализации результатов.
  • Выдаётся сертификат
MLOps инженер
TeachMeSkills 4 мес.

MLOps инженер

Автоматизация ML процессов: версионирование данных и моделей, создание ML пайплайнов. Мониторинг производительности моделей, A/B тестирование ML решений. Облачные ML платформы, CI/CD для машинного обучения, контейнеризация моделей.
  • Выдаётся сертификат
Вайбкодинг для начинающих
TeachMeSkills 6 нед.
Для новичков

Вайбкодинг для начинающих

No-code разработка: создание веб-сайтов, мобильных приложений и MVP без программирования. Интеграция с внешними сервисами, создание чат-ботов. AI инструменты для автоматизации, дашборды для аналитики, быстрое прототипирование идей.
  • Выдаётся сертификат
Промпт-инжиниринг для начинающих
TeachMeSkills 2 мес.
Для новичков

Промпт-инжиниринг для начинающих

Работа с AI системами: создание эффективных промптов для ChatGPT, Claude, других LLM. Промпт-дизайн для различных задач, создание AI-агентов. Мультимодальные инструменты, автоматизация через API, бизнес-применение искусственного интеллекта.
  • Выдаётся сертификат

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

  1. Реальный SQL с практикой на больших датасетах, а не «SELECT FROM users» из учебника.
  2. Python для анализа: pandas, визуализация, чистка данных, джойны.
  3. Статистика и A/B-тесты на уровне, достаточном для собеседования.
  4. Итоговый проект — полноценное исследование с выводами и презентацией.
  5. 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

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.

Промокод скопирован