Курсы по аналитике
Хотите стать профессиональным Аналитиком? Не знаете, с чего начать? Наши эксперты помогут вам выбрать подходящий курс, чтобы вы могли стартовать в Digital и IT.
Написать в чат ➜
- 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
Бесплатные курсы по аналитике
Отзывы об онлайн-курсах
Курс по бухгалтерии построен логично, все темы последовательно раскрываются. Преподаватели компетентны и…
Курс ChatGPT Professional подойдет тем, кто хочет не просто "поиграться" с ИИ, а использовать его для реальных задач.…
Я шёл на курс, чтобы сменить сферу и не пожалел. Курс построен системно: от сбора требований до визуализации…
Год работы аналитиком данных дал мне хорошую основу, но курс Karpov вывел мои знания на новый уровень. За три…
Курс мне очень понравился! Материал изложен понятно и доступно, теория сразу же закрепляется практикой. Это…
Я прошел курс аналитика 1С. Что сказать о курсе? Мне было сложно, но со временем, когда начал понимать больше,…
Мини-курс Яна Агеенко по нейросетям предоставил отличное введение в тему для новичков. Я получила массу…
Нетология реально прокачала меня в анализе данных! Курс "Аналитик данных-расширенный" - это находка для тех,…
Начну с того, что я жесткий нелюбитель видеоуроков, Практикум для меня это 100% попадание. У меня проблем со…
Я решил сменить профессию и выбрал перспективное направление Data Science. После тщательного поиска остановился…
Почему стоит выбрать направление по аналитике данных
Компании собирают терабайты информации каждый день. Но толку ноль, если некому превратить цифры в решения. Аналитик данных нужен везде: банки, ритейл, маркетинг, медицина, IT.
Становитесь человеком, который видит закономерности там, где другие видят хаос. Это направление даёт возможность влиять на стратегические решения и получать за это хорошие деньги. На практике аналитики часто становятся ключевыми игроками в командах - без них продукт развивается вслепую.
Преимущества и недостатки направления
Плюсы:
- Высокий спрос - вакансий куча в любой отрасли
- Хорошая зарплата даже на старте
- Удалёнка и гибкий график
- Постоянное развитие - скучно точно не будет
- Работа с реальными бизнес-задачами, результат виден сразу
- Можно начать без технического бэкграунда
Минусы:
- Математика и статистика обязательны
- Грязные, неструктурированные данные - это норма
- Учиться новым инструментам придётся постоянно
- Заказчики не всегда понимают, что вы делаете
- На начальных этапах много рутины
Работа с цифрами вас не пугает? Готовы копаться в данных ради ответов? Тогда эти минусы - мелочь. Типичная ошибка новичков - ждать, что все данные будут чистыми и готовыми. Не будут. Аналитика для тех, кто любит докапываться до сути.
Кому подойдут курсы
Новичкам без технического опыта, которые хотят освоить востребованную профессию с нуля. Научитесь работать с данными, строить визуализации, делать прогнозы.
Специалистам из смежных областей - маркетологам, финансистам, менеджерам по продукту, экономистам. Навыки аналитики усилят экспертизу. Откроют новые карьерные возможности.
Программистам и разработчикам, которые хотят переключиться на работу с данными или расширить компетенции в сторону Data Science.
Какое направление вам больше подходит
- Бизнес-аналитика - работа с метриками, отчётами, помощь бизнесу в принятии решений
- Продуктовая аналитика - разбираетесь, как пользователи взаимодействуют с продуктом и как его улучшить
- Маркетинговая аналитика - оценка эффективности рекламных кампаний, оптимизация бюджетов
- Финансовая аналитика - инвестиции, риски, финансовое моделирование
- Data Science - для любителей математики, готовых строить предиктивные модели и работать с машинным обучением
- Веб-аналитика - анализ поведения пользователей на сайтах и в приложениях
Навыки после обучения
Научитесь собирать, очищать, обрабатывать данные. Освоите SQL для работы с базами - это основа основ, без неё никуда. Построите визуализации в Tableau, Power BI или Python. Доносить результаты до команды и руководства - отдельный навык.
Поймёте, как работать со статистикой, проверять гипотезы, строить прогнозы. Автоматизируете рутину с помощью Python или R. Получите опыт с реальными бизнес-кейсами: от постановки задачи до презентации результатов. Соберёте портфолио, которое покажет навыки работодателям. На собственном опыте убедитесь - хорошее портфолио важнее диплома.
Программа курса
Начинаете с основ: что такое данные, какие бывают типы анализа, как правильно ставить вопросы. Изучаете SQL для извлечения данных, Excel для быстрого анализа и отчётов. Затем Python - библиотеки pandas, numpy, matplotlib. Осваиваете статистику: средние, корреляции, тестирование гипотез.
Учитесь строить дашборды в Tableau или Power BI. Практика включает реальные данные: сегментация клиентов интернет-магазина, оценка эффективности маркетинговых кампаний, модель оттока пользователей. В конце защищаете итоговый проект - полноценный кейс от сбора данных до рекомендаций.
Примеры проектов и портфолио
Студенты разбирают реальные задачи: анализируют продажи интернет-магазина и находят точки роста, строят модель прогнозирования оттока клиентов банка, исследуют поведение пользователей мобильного приложения. Портфолио включает 4-6 проектов с описанием задач, методов анализа, результатов.
Качественное портфолио показывает не просто код, а весь путь: от формулировки проблемы до конкретных рекомендаций. Ваш главный козырь при поиске работы. Работодатели хотят видеть, что умеете решать реальные задачи, а не только знаете теорию.
Трудоустройство после обучения
Аналитики нужны всем: стартапам и корпорациям. Банки ищут для анализа рисков и кредитных портфелей. Ритейл - для оптимизации ассортимента и цен. IT-компании - для улучшения продуктов. Дефицит кадров играет вам на руку. Хорошие аналитики на вес золота, буквально. Работайте в офисе, удалённо или на фрилансе.
Средние зарплаты и перспективы
| Уровень | Зарплата |
| Junior-аналитик | 70 000 - 100 000 рублей |
| Middle-аналитик | 120 000 - 200 000 рублей |
| Senior-аналитик | 220 000 - 350 000 рублей и выше |
Рост зависит от специализации и опыта с инструментами. Опытные аналитики с навыками машинного обучения зарабатывают от 400 000 рублей в месяц. Перспективы: Lead Data Analyst, Head of Analytics или переход в Data Science.
Инструменты, которые осваивают студенты
Работаете с SQL для извлечения данных из баз, Python с библиотеками pandas, numpy, matplotlib, seaborn для обработки и визуализации. Изучаете Excel и Google Sheets для быстрого анализа. Осваиваете Tableau и Power BI для интерактивных дашбордов.
Познакомитесь с Jupyter Notebook для написания и документирования анализа, Git для версионирования кода. Научитесь работать с Google Analytics и Яндекс.Метрикой для веб-аналитики, облачными платформами типа Google BigQuery для работы с большими объёмами данных.
- Нетология скидка 7%
- Skillbox скидка 5%
- Eduson Academy скидка 5%
- SkillFactory скидка 5%
- ProductStar скидка 25%
- GeekBrains скидка 7%
- Karpov.Courses скидка 5%
- Skypro скидка 12%
- Бруноям скидка 15%
- Hexlet скидка 10 000 руб.
- Слёрм скидка 7%
- Merion Academy скидка 25%
- НАДПО скидка 5%
- GeekBrains
- Нетология
- Otus
- Skillbox
- SkillFactory
- Skypro
- Яндекс Практикум
- LoftSchool
- ProductStar
- Бруноям
- Eduson Academy
- Hexlet
- МШП
- 3D CLUB
- Сабатовский
- Слёрм
- SF-Education
- Convert Monster
- D`SKUL
- Специалист.ру
- HEDU (irs.academy)
- Nordic IT School
- CORS Academy
- Stepik
- Русская Школа Управления
- Академия АйТи
- Софт Культура
- SMM.school
- Компьютерная Академия TOP
- Зерокодер
- Karpov.Courses
- Учебный центр FORWARD
- МФТИ ФПМИ
- Merion Academy
- Onskills
- Академия «Сигма»
- Актион
- Университет искусственного интеллекта
- Moscow business school
- Среда обучения
- НАДПО
- Академия Синергия
- Digital Skills Academy
- Московская Бизнес Академия
- Москва
- Санкт-Петербург
- Нижний Новгород
- Новосибирск
- Екатеринбург
- Казань
- Краснодар
- Ростов-на-Дону
- Самара
- Воронеж
- Красноярск
- Пермь
- Уфа
- Челябинск
- Омск
- Саратов
- Тюмень
- Волгоград
- Балашиха
- Иркутск
- Рязань
- Тула
- Сочи
- Ярославль
- Владимир
- Ижевск
- Томск
- Барнаул
- Тверь
- Владивосток
- Пенза
- Тольятти
- Ульяновск
- Липецк
- Ставрополь
- Оренбург
- Калуга
- Киров
- Чебоксары
- Калининград
- Хабаровск
- Курск
- Иваново
- Кемерово
- Подольск