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 1-13 из 13
Активны:
Робототехника и искусственный интеллект
Программа бакалавриата объединяет знания и навыки в области робототехники и разработки искусственного интеллекта. Студенты изучают различные аспекты робототехники - начиная от основных принципов построения роботов и их конструкции, до программирования и управления роботами. Они также изучают различные методы искусственного интеллекта, такие как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и робототехнические системы
- Обучение работе с ИИ
Информационный менеджмент
Программа бакалавриата по информационному менеджменту предоставляет студентам знания и навыки, необходимые для эффективного управления информационными ресурсами в организации. Студенты изучают широкий спектр тем, связанных с информационными системами, включая базы данных, управление знаниями, информационную безопасность, аналитику данных и процессы принятия решений на основе данных
Психология образования
Магистратура по психологии образования обладает целью развития у студентов глубоких знаний и практических навыков в области психологии, специфической для образовательной среды. Программа обучения включает изучение теоретических основ психологии образования, различных педагогических технологий и методик работы с детьми и подростками
Оценка бизнеса и риска
Программа "Оценка бизнеса и риска" направлена на подготовку специалистов в области определения стоимости различного имущества, бизнеса и ценных бумаг. Студенты смогут получить навыки расчета рыночной стоимости капитала, сделать вывод об эффективности работы коммерческой структуры и получить новые компетенции. Цель программы - обучить специалистов знаниям, необходимым для эффективности оценки бизнеса и управления рисками в организации
Финансовый контроль и экономический анализ
Программа "Финансовый контроль и экономический анализ" направлена на обучение специалистов в области контроля за законностью действий распределения фондов страны, а также методов изучения исследования определенных экономических процессов. Студенты в процессе обучения смогут научиться вести эффективное экономическое развитие страны и регионов. Основной целью программы является подготовка специалистов в области исследования экономических явлений и финансового контроля
Цифровая экономика и искусственный интеллект
Программа магистратуры "Цифровая экономика и искусственный интеллект" предназначена для студентов, которые интересуются вопросами развития цифровой экономики и применения искусственного интеллекта в различных сферах. Цель программы - подготовить высококвалифицированных специалистов, которые могут эффективно работать с новыми технологиями и используют данные искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнес-процессов и принятия важных решений
- Обучение работе с ИИ
Бизнес-аналитика
Программа обучения мини MБA в области бизнес-аналитики фокусируется на методах сбора и анализа данных для принятия обоснованных решений. Участники изучат инструменты визуализации и прогнозирования, что позволит им оптимизировать бизнес-процессы и повысить конкурентоспособность компании
Бизнес-аналитик
На курсе бизнес аналитика вы изучите мировые тренды в построении бизнес-моделей для развития компании и увеличения ее прибыли. Исследуете основы экономики и бюджетирования, сможете построить конкурентную стратегию организации на рынках повышенного спроса и предложения. Освоите инновационные методики организации бизнес-процессов и технологии определения точек роста предприятий
Интеллектуальные средства обработки информации
Программа бакалавриата "Интеллектуальные средства обработки информации" представляет собой образовательную программу, которая готовит студентов к работе в области информационных технологий и искусственного интеллекта. Она сочетает теоретические и практические знания, позволяющие студентам разрабатывать и применять интеллектуальные средства для обработки информации. Цель программы заключается в развитии у студентов навыков анализа, проектирования и разработки интеллектуальных систем, которые могут обрабатывать и анализировать большие объемы данных, принимать решения и выполнять задачи, требующие искусственного интеллекта. В программу включены такие дисциплины, как машинное обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение и другие
- Обучение работе с ИИ
Технологии искусственного интеллекта
Программа бакалавриата "Технологии искусственного интеллекта" предлагает студентам изучение и развитие компетенций в области искусственного интеллекта (ИИ) и его применения. В процессе обучения студенты ознакомятся с основными концепциями, методами и подходами в области ИИ и получат практические навыки в сфере искусственного интеллекта. Программа обеспечит студентов основными знаниями и навыками, необходимыми для понимания и применения технологий ИИ в их дальнейшей карьере
- Обучение работе с ИИ
Инженер искусственного интеллекта
Программа готовит специалистов для разработки, внедрения и сопровождения интеллектуальных систем. Студенты изучают машинное обучение, нейросети, компьютерное зрение, обработку естественного языка (NLP) и анализ больших данных. Практический фокус — на программировании (Python, фреймворки TensorFlow/PyTorch), создании AI-моделей и их интеграции в реальные продукты для автоматизации бизнес-процессов и принятия решений
- Обучение работе с ИИ
Финансы
Программа магистратуры по Финансам предлагает студентам более глубокое понимание различных аспектов финансового менеджмента и инвестиций. В течение обучения студенты изучают теоретические принципы и практические навыки, необходимые для работы в финансовой отрасли
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.
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