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 1-9 из 9
Активны:
Обработка и анализ данных в SQL
SQL - рабочая лошадка современного специалиста. Этот язык позволяет разговаривать с базами данных на ты и является неотъемлемой частью технического инструментария профессионала. Обучаем языку SQL с нуля до senior-уровня! 1 месяц обучения - Освоите один из самых мощных инструментов для анализа данных — язык запросов SQL, с нуля до middle - Разберетесь в структуре и типах данных, работе с запросами, популярными функциями и операторами для составления отчётов и аналитики - Сможете эффективно решать более сложные задачи и обходиться без помощи аналитиков и разработчиков, претендуя на повышение своего дохода
Excel + Power BI для анализа данных
Наши онлайн-курсы Эксель доступны для всех, от начинающих пользователей до профессионалов, которые хотят улучшить свои навыки работы с этим инструментом2 месяца обучения и 120 + часов практики - Освоите базовые возможности и научитесь осуществлять классические финансовые, математические и логические расчеты - Изучите возможности Google-таблиц для работы в команде. Научитесь владеть различными вариантами сортировки, фильтрации, проверки и защиты данных - Сможете строить прогнозы на основе больших объёмов данных и рассчитывать варианты возможных итогов при различных условиях
SMM-менеджер + ИИ
Освойте smm-стратегию и все необходимые инструменты всего за месяц, чтобы стать эффективным специалистом1 месяц обучения и 53+ часов практики - Научитесь создавать smm-стратегии под цели бизнеса - Сможете планировать и создавать разные форматы контента - Научитесь работать с социальными сетями: телеграмм, инстаграм, вконтакте (вк)
Продуктовая аналитика
Научитесь оценивать разработку продукта на всех этапах: от старта производства до подсчета прибыли1 месяц обучения и 107+ часов практики - Научитесь оценивать важные метрики в продуктах, которые прямо влияют на финансовые результаты компании - Узнаете приемы оптимизации продукта, чтобы повышать прибыль или увеличивать обороты, сохраняя качество - Научитесь контролировать цены, маржинальность и юнит-экономику продукта
Маркетинговая аналитика
Научитесь работать с ключевыми метриками оценки маркетинга, разберетесь с коммерческими условиями, промо-стратегией, ценообразованием и скидками1 месяц обучения и 77+ часов практики - Построите операционный и инвестиционный бюджеты, научитесь управлять маркетингом, используя знания в финансах - Разбиретесь в основных подходах к продуктовой аналитике, ключевых метриках и научитесь строить бюджет продукта - Научитесь расчитывать ключевые метрики и показатели для контроля и формирования системы оценки работы маркетинга
ИИ для бизнеса: от стратегии до внедрения
Научитесь внедрять искусственный интеллект в бизнес: от идеи до рабочего ИИ-агента за 6 недель1 месяц обучения и 40+ готовых промптов - Научитесь анализировать информацию и строить предиктивные модели на базе Python и современных инструментов data science - Разберете практические кейсы внедрения AI в маркетинг, продажи, клиентский сервис и управление проектами - Научитесь использовать ChatGPT, Midjourney и другие платформы для генерации идей, контента и аналитики, применяя их в реальных бизнес-сценариях
Интернет-маркетолог + ИИ
Начните эффективно продвигать бизнес в интернете, привлекать новых клиентов и увеличивать продажи4 месяца обучения и 247+ часов практики - Научитесь владеть инструментами для аналитики ключевых показателей эффективности маркетинговых кампаний: Google Analytics, Яндекс. Метрика и другие - Создадите качественный контент, который привлекает аудиторию и повышает узнаваемость бренда - Узнаете особенности работы с различными видами интернет-рекламы: контекстная, таргетированная, реклама в социальных сетях, ретаргетинг
Бизнес-аналитик + ИИ
Получи полное представление о том, что включает в себя работа аналитика, какие задачи ему приходится решать и какие навыки необходимы для успешной работы. 4 месяца обучения и 256+ часов практики - Освойте новую профессию с нуля и развивайте навыки и компетенции в области аналитического мышления и бизнес-анализа - Развивайте коммуникативные навыки, ведь это важный аспект современного бизнеса - 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 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