Онлайн курсы по аналитике данных
95 программ от 22 онлайн школ. Сортировка по популярности, рейтингу и цене – данные обновляются вручную редакцией.

- По популярности
- По возрастанию цены ↓
- По убыванию цены ↑
- По ближайшей дате ↓
- По поздней дате ↑
- По длительности ↓
- По длительности ↑
- По названию [А-Я]
- По названию [Я-А]
- Для всех
- Для взрослых
- Для детей
Хотите стать профессиональным аналитиком данных? Не знаете, с чего начать? Наши эксперты помогут вам выбрать подходящий курс, чтобы вы могли стартовать в Digital и IT.
Написать в чат ➜
Бесплатные курсы по аналитике данных
Бесплатные курсы по аналитике данных на YouTube
- Кол-во занятий
- 146 уроков
- Цена
- бесплатно
- Кол-во занятий
- 9 уроков
- Цена
- бесплатно
- Кол-во занятий
- 9 уроков
- Цена
- бесплатно
- Кол-во занятий
- 31 урок
- Цена
- бесплатно
- Кол-во занятий
- 39 уроков
- Цена
- бесплатно
Отзывы об онлайн-курсах
Я как раз искал курс, где можно заниматься в удобном темпе: все уроки доступны в записи, поэтому не нужно подстраиваться под жёсткое расписание.
Курс мне очень понравился! Материал изложен понятно и доступно, теория сразу же закрепляется практикой. Это огромный плюс, по сравнению с самостоятельным изучением или вебинарами, где я не получал нужных навыков.
Здесь же специалисты показывают все «на пальцах», и сразу становится ясно, как полученные знания пригодятся в работе.
По сравнению с другими курсами, которые я изучал, Karpov.Courses выделяется более практической направленностью. Особо хочу отметить тщательную проработку таких фундаментальных инструментов, как Python и SQL.
Статистический блок также оказался на высоте. Могу сказать, что материал курса позволил мне не только усвоить теоретические основы, но и получить навыки, необходимые для решения реальных аналитических задач. Конечно, всегда есть к чему стремиться, и хотелось бы видеть более глубокое погружение в такие темы, как API Python и Airflow.
Тем не менее, курс дает достаточно знаний для того, чтобы начать работать в качестве младшего аналитика данных.
Нетология реально прокачала меня в анализе данных! Курс «Аналитик данных-расширенный» — это находка для тех, кто хочет разобраться в этой теме глубоко.
Видосы и материалы классные, все разложено по полочкам. Преподы — настоящие профи, рассказывают не только теорию, но и делятся своими лайфхаками. Круто, что сразу можно попробовать новые знания на практике, это сильно помогает запомнить. Удобный онлайн-формат позволяет учиться в своем темпе, но иногда хотелось бы побольше задачек для закрепления.
И еще, следовать расписанию было немного сложно из-за других дел.
Всем доброго времени суток! Приобрел в школе курс аналитика данных. Но не всем доволен и распишу почему.
Лично мне не хватило видео уроков и побольше некоторых объяснений. Мне уже почти 40 лет и обучаюсь я совершенно новой профессии. Я абсолютно с другой сферы деятельности, а потому считаю себя новичком. Обучение мне дается сложно. Вроде бы я много конспектирую и зачастую повторяю старые темы, но на учебу и поиск нужных ответов времени уходит достаточно много.
Было бы большим плюсом если бы были методички с содержанием и объяснением проходимого материала, пусть даже за дополнительную плату. Уровень имеющихся знаний не учитывается и для многих изучение материала становится сложным. Видео разъяснений действительно не хватает.
Очень много времени уходит на самостоятельное изучение отдельных моментов. Менторы, конечно, помогают, но не всегда своевременно.
Привет! В обучении мне все понравилось, от его начала и до конца. Учеба дистанционная и это очень удобно для совмещения с работой, можно все распланировать.
Кураторы поддерживают на протяжении всего образовательного процесса. Присутствует мгновенная связь со школой, с положительным результатом. Сама программа классная, информации много и она интересная. Полученные знания с успехом применяла на работе (параллельно учебе) и это меня очень продвигало.
Рада, что когда-то выбрала эту школу. Спасибо всей команде, вы большие молодцы! Куратор мой Виктория – вы лучшая!
Обучаюсь на курсе аналитики данных в Я.Практикуме. В целом, всё хорошо и результатом доволен. Чувствуется, что курс хорошо проработан и уже обкатан.
Материал в курсе подан достаточно легко и понятно, несмотря на его довольно сложную практическую составляющую объясняют максимально понятно, без перегруза ненужной терминологией, а главное, вся информация максимально практична. Понравилось работать с проектами, получил классный фидбэк от преподавателей.
Единственное, сложно будет учиться если работаешь. У преподавателя рабочий день совпадает с тобой и задавая вопрос, в итоге долго ждёшь ответа, и не из-за того, что педагог долго отвечает, а просто ты на работе и не можешь подключиться к платформе. В итоге, проще погуглить самому. Хотелось бы, чтобы этот момент как-то скорректировали в будущем.
Окончил курс «Анализ Данных на Python» в данном заведении. Очень понравилось. Если вы выбираете между очными и он-лайн курсами, и вы только начинаете свой путь в IT и программировании, то лучше всего для вас это конечно же очные курсы, коими и являются курсы программирования в Nordic IT. Преподавал курсы Зорин Константин — лучшего преподавателя и придумать не мог). Всё было на уровне. Подача материала хорошая, темы разнообразные, охват широкий, практики много, а так же обратная связь.
Я инженер по профессии. Благодаря техническому образованию, имею хорошую материальную базу. В какой-то момент я решил все изменить в своей жизни, подумал о переобучении на IT-специалиста. Я долго не решался, были сомнения о том, смогу ли я сменить профессию и получить хорошие знания с курсов.
Некоторое время я выбирал школу и нужную программу обучения. Остановился на ProductStar, которая включала несколько специализаций, поскольку на тот момент я еще не определился с конкретной отраслью аналитики.
В течение первого месяца обучения я активно мониторил интернет и понял, что хочу заниматься продуктовой аналитикой. А продуктовому подходу и другим «фишкам» продукта на данном курсе уделялось много времени. Нравится все: и чему обучают и как подают нужный материал.
Обучение подходит к концу. Я сотрудничаю с карьерным ментором и уже прохожу собеседования.
Два года работаю в IT компании. Занимаемся много чем. Несколько раз были попытки внедрить продуктовую аналитику, брали информацию из разных источников, строили кастомные дашборды, делали в Exel кагорты, но это было слишком проблематично во всех отношения.
Для повышения квалификации записался на курс отус, скажем так, пощупать, попробовать на практике и поучиться у профессионалов. Преподаватели классные, делились своим опытом, давали возможность самостоятельно практиковаться на реальных данных. Очень понравился блок про SQL.
Обучение закончил, продолжаю работать в своей любимой компании, но уже с другими знаниями, отчего качество работы растёт.
Рейтинг лучших школ по аналитике данных
* В колонке – средняя оценка по отзывам, а место в таблице задаёт оценка с поправкой на число отзывов. Как считается рейтинг
| # | Школа | Рейтинг* | Отзывов | Преимущества и недостатки | |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Академия Эдюсон | 197 | сильные преподаватели; практические навыки; интерактивные уроки; карьерные перспективы. | высокая стоимость. | |
| 2 | SF-Education | 11 | резидент Сколково; удобная платформа; индивидуальный подход; быстрая техподдержка; практическая применимость знаний. | нет помощи с поиском вакансий; слабые преподаватели; не учитывается уровень подготовки. | |
| 3 | МФТИ ФПМИ | 5 | персональные карьерные консультации; безлимитный доступ к видеолекциям; бесплатные материалы; удостоверение сертификат или диплом; беспроцентная рассрочка и скидки. | мало практики; неоднородное качество лекций; затянутый материал. | |
| 4 | Karpov.Courses | 5 | бесплатные онлайн-курсы; упор на практику; действующая лицензия; эксперты-практики; курсы совместно с вузами. | устаревшие видеолекции; слабая обратная связь; ошибки в материалах и домашних заданиях. | |
| 5 | Stepik | 5 | библиотека курсов; курсы для разного уровня подготовки; мобильное приложение; скидки и акции; разнообразие форматов обучения. | технические проблемы приложения; качество курсов зависит от автора; нет помощи с трудоустройством. | |
| 6 | Компьютерная Академия TOP | 5 | разные форматы обучения; онлайн-обучение для детей; индивидуальное и групповое обучение; работа в 10 странах; действующая лицензия. | редкое обновление курсов; сложности с возвратом средств; перенос начала обучения; медленная техподдержка. | |
| 7 | МШП | 24 | доступные цены; обмен опытом с европейскими экспертами; преподаватели-практики; методические материалы; живые занятия с обратной связью. | длинные лекции; нет гарантии трудоустройства. | |
| 8 | Nordic IT School | 8 | IT-преподаватели с опытом; упор на практику; очное обучение; быстрая обратная связь и помощь с трудоустройством. | несоответствие домашних заданий материалу; высокая стоимость при коротком курсе; поверхностные программы. | |
| 9 | Яндекс Практикум | 122 | специальные тренажёры; много практики; качественная поддержка; диплом об обучении. | высокая нагрузка. | |
| 10 | Skillbox | 243 | удобный интерфейс; обратная связь от экспертов; последовательная подача материала. | высокая стоимость; непрозрачная система скидок. |
Преподаватели и эксперты
Гражданцев Александр Разработчик, Яндекс Практикум
Сергей Карпаев Системный аналитик 1С
Виктор Виноградов Маркетолог, Международная школа профессий
Андрей Рассказов Креативный продюсер
Влас Лёзин Специалист по финансам и инвестициям
Анна Николаева Аналитик, VK
Анатолий Карпов Основатель, karpov.courses
Ксения Краевская Генеральный директор, Leader-AI.PRO
Юлия Курзова Руководитель проектов 1С
Александр Доброкотов Основатель, Ai molodca Аналитика данных
Аналитика данных изучает сбор, обработку и интерпретацию структурированных и неструктурированных данных для принятия обоснованных решений. Применяется в продуктовой аналитике, маркетинге, финансах и операциях. Студент получает навыки работы с инструментами обработки данных, подготовки отчётов и интерпретации метрик.
- Новички, желающие работать с данными
- Менеджеры продуктов и маркетинга, нуждающиеся в метриках
- Бизнес-аналитики, стремящиеся к практической работе с данными
- Специалисты смежных областей, планирующие автоматизировать отчётность
- Людям, не готовым работать с цифрами и таблицами
- Тем, кто не планирует заниматься аналитикой в работе
- Специалистам, ориентированным исключительно на визуальный дизайн
Программа обучения
Основные темы
- Основы Python для анализа данных
- SQL и работа с базами данных
- Статистика и визуализация данных
- Обработка и подготовка данных (ETL)
- Создание дашбордов и отчётов
- Введение в машинное обучение
Инструменты
- Python (pandas, NumPy)
- SQL (PostgreSQL или MySQL)
- Jupyter Notebook или JupyterLab
- Excel
- Power BI или Tableau
- scikit-learn
Практика
- Подготовка и очистка реальных наборов данных
- Создание интерактивных дашбордов
- Автоматизация простых ETL-процессов
- Анализ A/B-тестов
- Построение базовых прогнозных моделей
Карьера аналитика данных
Аналитик данных собирает и анализирует данные, формирует отчёты и метрики для поддержки бизнес‑решений; навыки востребованы в маркетинге, продуктовой аналитике, финансах и операциях.
По данным hh.ru: 78 вакансий с указанной зарплатой по всей России, из них удалённых – 18. Обновлено 24.09.2026.
Кем вы сможете работать:
- Младший аналитик данных
- BI-аналитик (junior)
- Аналитик маркетинговых данных
- Специалист по отчётности
Какие задачи вы будете решать:
- Сбор и очистка данных
- Подготовка дашбордов и регулярных отчётов
- Анализ продуктовых и маркетинговых метрик
- Проведение и анализ A/B-тестов
- Построение простых прогнозных моделей
Тенденции в аналитике данных
Self-service BI и визуализация
Рост инструментов визуализации делает возможным самостоятельное исследование данных и подготовку отчётов бизнес‑пользователями.
Автоматизация ETL и потоковая обработка
Интеграция конвейеров данных и оркестрация задач ускоряют доставку актуальных наборов данных для аналитики.
Внедрение ML и AutoML в аналитические процессы
Автоматизированные инструменты позволяют быстрее тестировать модели и встраивать прогнозы в регулярные отчёты.
Нюансы при подборе программы
На что обратить внимание
- Содержание программы и соответствие целям
- Наличие практических проектов и возможность собрать портфолио
- Актуальность и перечень используемых инструментов
- Объём практики и домашних заданий
- Чёткие требования к начальному уровню
Частые ошибки
- Ориентироваться только на цену или длительность
- Игнорировать отсутствие практических заданий
- Выбирать курс с устаревшими инструментами
- Ожидать быстрых результатов без самостоятельной практики
Вопросы и ответы
- GeekBrains скидка 7%
- Нетология скидка 8%
- SkillFactory скидка 5%
- Skillbox скидка 5%
- SF-Education скидка 15%
- ProductStar скидка 25%
- Академия Эдюсон скидка 6%
- Karpov.Courses скидка 5%
- Otus скидка 10%
- Skypro скидка 12%
- Бруноям скидка 15%
- Hexlet скидка 10 000 руб.
- Слёрм скидка 7%
- Аналитика данных
- Нейронные сети
- 1С-аналитика
- Google Analytics
- Анализ данных на Python
- Аналитика больших данных
- Data Science
- Deep learning
- Машинное обучение
- Визуализация данных
- Tableau
- BI-аналитика
- Аналитика для руководителей
- Бизнес-аналитика
- Системная аналитика
- Продуктовая аналитика
- Веб-аналитика
- Яндекс.Метрика
- Все курсы по аналитике





























