Курс: Аналитик — курс от ProductStar

Программа «Аналитик» от ProductStar, разработанная совместно с РБК, готовит специалистов по аналитике данных за 10-14 месяцев. Курс разбит на десять тематических блоков, последовательно проводящих студента от продуктовой и маркетинговой аналитики через SQL и Python к визуализации в Tableau и Power BI, а затем к машинному обучению и Big Data. Преподавателями и менторами выступают практикующие аналитики из крупных компаний, включая специалистов из Amazon, Яндекса и Skyeng. Обучение проходит в формате видеолекций с кураторской поддержкой. По окончании выдаётся диплом о профессиональной переподготовке, а содействие в трудоустройстве длится шесть месяцев.

7.4/10
Рейтинг ToolFox
Как мы оцениваем курсы

Рейтинг ToolFox формируется по 5 критериям, каждый оценивается от 1 до 10:

  • Качество программы — полнота материала, актуальность технологий
  • Практика — реальные проекты, код-ревью, тренажёры
  • Поддержка — наставники, обратная связь, сообщество
  • Трудоустройство — карьерный центр, помощь с резюме
  • Цена/качество — соотношение стоимости и получаемых навыков

Итоговый балл — среднее арифметическое 5 критериев. Обновляется при каждом пересмотре курса.

Платформа
ProductStar
Длительность
13 мес, 6 ч/нед
Формат
Онлайн, видеолекции + кураторская поддержка
Уровень
Новичок
Язык
Русский
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке
Обновлено
март 2026 г.
от 7 278 ₽/мес

Полная стоимость: 84 900

Программа и содержание

Модули и темы

Освоите фреймворки продуктовой аналитики: метрики AARRR, построение воронок, когортный анализ, расчёт retention и Unit-экономики. Научитесь оценивать здоровье продукта и находить точки роста.

  • Продуктовые метрики
  • Воронки конверсий
  • Когортный анализ
  • Unit-экономика
  • Retention
  • AARRR

Продуктовая аналитика

Метрики продукта, воронки, когорты, Unit-экономика

Освоите фреймворки продуктовой аналитики: метрики AARRR, построение воронок, когортный анализ, расчёт retention и Unit-экономики. Научитесь оценивать здоровье продукта и находить точки роста.

  • Продуктовые метрики
  • Воронки конверсий
  • Когортный анализ
  • Unit-экономика
  • Retention
  • AARRR

Маркетинговая аналитика

A/B-тестирование, атрибуция, рекламные метрики

Изучите инструменты маркетингового аналитика: проектирование A/B-тестов, модели атрибуции, расчёт CAC, LTV и ROI рекламных кампаний, сегментацию клиентской базы.

  • A/B-тестирование
  • Атрибуция трафика
  • CAC и LTV
  • ROI рекламы
  • Клиентская сегментация

SQL и базы данных

Извлечение и обработка данных через SQL

Полный курс SQL для аналитика: от базовых запросов и объединения таблиц до оконных функций и оптимизации. Практика на реальных бизнес-датасетах из различных предметных областей.

  • Основы SQL
  • JOIN
  • Подзапросы
  • Агрегатные функции
  • Оконные функции
  • Работа с базами

Python для аналитика

Программирование, pandas, визуализация данных

Освоите Python для аналитических задач: обработка и анализ данных в pandas, визуализация через Matplotlib, автоматизация рутинных задач и работа с внешними API для сбора данных.

  • Основы Python
  • pandas и NumPy
  • Matplotlib
  • Обработка данных
  • API
  • Автоматизация

Визуализация: Tableau и Power BI

Построение дашбордов в двух ведущих BI-инструментах

Научитесь строить наглядные дашборды в Tableau и Power BI: подключение источников, расчётные поля, визуализации разных типов, параметры, сортировка и сторителлинг на данных.

  • Tableau Desktop
  • Параметры и LOD
  • Power BI
  • DAX
  • Дашборды
  • Сторителлинг

Machine Learning и дипломная работа

Базовые ML-алгоритмы, Big Data, дипломный проект

Познакомитесь с основами машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация. Узнаете принципы работы с Big Data. Завершите обучение дипломным проектом и получите помощь с трудоустройством.

  • Линейная регрессия
  • Классификация
  • Кластеризация
  • Прогнозирование
  • Big Data
  • Дипломный проект

Чему научитесь

SQL-запросы и работа с базами данных
Python: pandas, визуализация, API
Tableau и Power BI
A/B-тестирование и статистика
Продуктовая и маркетинговая аналитика
Основы Machine Learning
Работа с Big Data

Для кого подходит

  • Новички без опыта в аналитике
  • Специалисты, желающие перейти в аналитику данных
  • Маркетологи и продакт-менеджеры, углубляющие навыки

Требования

  • Не требуются

Плюсы и минусы курса Курс: Аналитик

Обзор подготовлен редакцией ToolFox · Обновлено: март 2026 г.

Плюсы

  • Диплом о профессиональной переподготовке
  • Содействие в трудоустройстве 6 месяцев
  • Преподаватели-практики из Amazon, Яндекс, Skyeng
  • Доступная цена — 84 900 ₽ за полную программу

Минусы

  • Длительная программа — 10-14 месяцев в зависимости от тарифа
  • ProductStar менее известен, чем крупные платформы
  • ML и Big Data рассматриваются обзорно

Отзывы (1)

Был ли полезен этот инструмент?
💬

Загрузка комментариев...

Часто задаваемые вопросы

Помогают ли с трудоустройством?
Да, центр карьеры ProductStar оказывает содействие в трудоустройстве на протяжении 6 месяцев: помощь с резюме, подготовка к собеседованиям, доступ к вакансиям партнёров.
Кто преподаёт на курсе?
Преподаватели и менторы — практикующие аналитики из крупных компаний, включая специалистов из Amazon, Яндекса, Skyeng и других технологических компаний.
Сколько времени нужно уделять учёбе?
Рекомендуемая нагрузка — 6-8 часов в неделю. Видеолекции доступны в записи, что позволяет учиться в удобном темпе.
Какой документ выдаётся?
Диплом о профессиональной переподготовке от ProductStar, подтверждающий квалификацию аналитика данных.
Можно ли совмещать с полной занятостью?
Да, формат видеолекций и гибкий график позволяют совмещать обучение с работой. Лекции доступны в записи, дедлайны по заданиям достаточно мягкие.

Помогают ли с трудоустройством?

Да, центр карьеры ProductStar оказывает содействие в трудоустройстве на протяжении 6 месяцев: помощь с резюме, подготовка к собеседованиям, доступ к вакансиям партнёров.

Кто преподаёт на курсе?

Преподаватели и менторы — практикующие аналитики из крупных компаний, включая специалистов из Amazon, Яндекса, Skyeng и других технологических компаний.

Сколько времени нужно уделять учёбе?

Рекомендуемая нагрузка — 6-8 часов в неделю. Видеолекции доступны в записи, что позволяет учиться в удобном темпе.

Какой документ выдаётся?

Диплом о профессиональной переподготовке от ProductStar, подтверждающий квалификацию аналитика данных.

Можно ли совмещать с полной занятостью?

Да, формат видеолекций и гибкий график позволяют совмещать обучение с работой. Лекции доступны в записи, дедлайны по заданиям достаточно мягкие.

Информация проверена: март 2026 г.