Освоите Excel, SQL и Python с pandas для работы с данными. Построите дашборды в Power BI.
Чему научитесь
- Вести анализ данных в Jupyter Notebook
- Хранить версии кода анализа в Git
- Делать расчёты над массивами в NumPy
Показано 12 из 47 найденных курсов
Освоите Excel, SQL и Python с pandas для работы с данными. Построите дашборды в Power BI.
Чему научитесь
Пройдёте путь с нуля до уровня Middle. Соберёте портфолио на реальных рабочих задачах.
Чему научитесь
Научитесь собирать и обрабатывать данные. Сможете делать выводы для решений в бизнесе.
Чему научитесь
Программа для новичков без опыта в аналитике. Решите задачи на тренажёрах в браузере.
Чему научитесь
Освоите SQL, Python и визуализацию в Power BI. Сделаете три проекта на реальных данных.
Чему научитесь
Научитесь строить модели машинного обучения и прогнозы. Освоите визуализацию и отчёты.
Чему научитесь
Старт в аналитике данных с нуля. Соберёте работы в портфолио на реальных кейсах.
Чему научитесь
Программа для входа в аналитику с нуля. Освоите то, что нужно начинающему аналитику.
Чему научитесь
Курс о полном цикле аналитики: сбор данных на SQL и Python, обработка в Pandas, визуализация в Power BI и Matplotlib, статистика и основы машинного обучения.
Чему научитесь
и ещё 3 навыка
Освоите Excel, SQL и Python с нуля. Научитесь строить дашборды и проводить A/B-тесты.
Чему научитесь
Освоите SQL, Python и R для работы с данными. Пройдёте стажировку у компаний-партнёров.
Чему научитесь
Освоите Excel, SQL, Python и Power BI. Выберете специализацию в продуктовой или BI-аналитике.
Чему научитесь
Подборка онлайн-курсов аналитики данных 2026 с подробным сравнением: длительность, стоимость, формат обучения, документ об окончании, помощь с трудоустройством. Все программы охватывают стандартный стек 2026 года: SQL для получения данных, Excel и Google Таблицы для работы с табличками, Power BI для дашбордов, Python с библиотекой pandas для сложной обработки, статистика и A/B-тесты, основы продуктовых метрик. Подкатегории помогают сузить выбор.
| Название курса | Платформа | Цена | Длительность | Уровень |
|---|---|---|---|---|
| Симулятор SQL | Karpov.Courses | Бесплатно | 1 мес | Все уровни |
| Математика для анализа данных | Karpov.Courses | Бесплатно | 1 мес | Все уровни |
| Аналитика данных: первые шаги в Python | Нетология | Бесплатно | 1 мес | Начинающий |
| Основы аналитики и аналитического мышления | Нетология | от 1 000 ₽/мес | 1 мес | Начинающий |
| Какую профессию выбрать в анализе данных | Яндекс Практикум | Бесплатно | — | Начинающий |
Аналитика данных — самая массовая и доступная для входа специализация в категории Data Science. По состоянию на 2026 год активных вакансий аналитика данных на крупных российских сайтах поиска работы — более 5 000 в месяц по всей стране. Это в 2-3 раза больше, чем по другим data-направлениям. Главная причина массовости — низкий порог входа: не требуется программистский опыт, достаточно логического мышления и умения работать с данными. Освоить базовый стек (SQL плюс Excel плюс Power BI) можно за 4-6 месяцев.
Главные тренды 2026 года: рост спроса на продуктовых аналитиков (внутри продуктовых команд, не в централизованных отделах), активное использование больших языковых моделей для генерации SQL-запросов и анализа данных (специалист должен уметь работать с искусственным интеллектом как с инструментом), популярность отечественного Yandex DataLens как альтернативы Power BI после санкций, повышение требований к продвинутому Excel (особенно Power Query и DAX).
В финтехе и крупных банках (Сбер, Тинькофф, Альфа-Банк, ВТБ) зарплаты на 20-30 процентов выше среднерыночных. Узкие специализации (продуктовая аналитика, маркетинговая аналитика, финансовая аналитика) дают надбавку 10-20 процентов.
Если уже знаете специализацию, переходите на более узкую подборку:
Для углубления в работу с базами — Курсы SQL. Для построения дашбордов — Курсы Power BI. Для аналитики на Python — Курсы Python для аналитики. Для перехода в более глубокие data-профессии — Курсы Data Scientist или Курсы машинного обучения.