В эпоху цифровизации компании ежедневно генерируют массу информации, но вычленить из этих массивов полезные сведения и превратить в практические бизнес-решения способен только квалифицированный специалист. Аналитик данных помогает организациям находить скрытые закономерности, прогнозировать тренды, оптимизировать процессы и принимать обоснованные стратегические решения на основе фактов, а не интуиции. Рынок труда отражает высокую потребность в таких экспертах — на hh.ru открыто более 900 вакансий аналитика данных с зарплатами от 55-60 до 260+ тысяч рублей.
Мы собрали лучшие платные и бесплатные курсы обучения Data Analyst, многие из которых доступны со скидками по промокодам, чтобы помочь вам освоить эту профессию и войти в число востребованных специалистов по работе с данными.
✅ Лучшие онлайн-курсы по анализу данных для начинающих и профи
- 🥇 Профессия Аналитик данных от Eduson Academy
🔥Эксклюзивный Промокод: EDDU — Дополнительная Скидка 7% на заказ - Аналитик данных от Otus
Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.
Не можешь выбрать профессию? На Eddu.pro — подборка бесплатных тестов для профориентации. Узнай свои сильные стороны и выбери направление. Подробнее на сайте.
1. Профессия Аналитик данных от Eduson Academy (сайт школы)
Коротко о главном:
- Длительность: 8 месяцев, от 6 часов в неделю.
- Стоимость: 4 156 ₽/мес., налоговый вычет.
- Формат: видеолекции, скринкасты, тренажеры.
- Особенности: содействие в трудоустройстве, подойдет новичкам.
- Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации.
🔥Эксклюзивный Промокод: EDDU — Дополнительная Скидка 7% на заказ
Программа
- Знакомство с аналитикой.
- Развитие и важность бизнес-мышления.
- Работа по анализу данных в Excel, Google-таблицах.
- Решение задач в Power Query, Power Pivot.
- Подготовка данных для статистического анализа в Excel.
- Работа с БД в SQL.
- Автоматизация обработки, визуализация в Power BI.
- Юнит-экономика, использование метрик.
- Тесты А/В, проверка гипотез.
- Синтаксис Python.
- Карьерный блок.
- В подарок - модуль по PowerPoint, публичные выступления.
Чему научитесь
- Проводить аналитические исследования.
- Делать анализ данных в Excel, Google Sheets, Python.
- Работать с БД, формировать запросы в SQL.
- Писать сопроводительные письма.
- Тестировать через A/B-тестирование гипотезы.
- Строить дашборды с элементами интерактива в Power BI.
Преимущества:
- Добавите 3 работы в портфолио.
- Получите официальный документ.
- Упор на практику: тренажеры, учебные проекты, задачи, решение кейсов.
- Кураторская поддержка на каждом этапе обучения в течение года..
- По проектам получите подробный код-ревью.
Недостатки:
- Не найдено.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
2. Аналитик данных от SF Education (сайт школы)
Коротко о главном:
- Длительность: 4 месяца, 15 часов в неделю.
- Стоимость: 4 622 ₽ или в рассрочку на 18, первый платёж — через месяц .
- Форма обучения: вебинары, практические задания, кейсы, сквозной проект.
- Особенности: демо-доступ на 3 дня, помогут найти работу, бонусные модули.
- Документ после курса: диплом.
- 🔥Промокод: ADVCAKE — скидка 15% при покупке курса
Программа
- Знакомство с профессией и карьерными возможностями.
- Фин. учет и проведение анализа.
- Изучение Excel с нуля до уровня PRO.
- Гугл-таблицы.
- Power BI, визуализация и обработка данных.
- Особенности работы с данными в Power Query.
- Анализ данных, обработка в SQL.
- Основы программирования.
- Введение в общую математику.
- Unit-экономика и другие темы.
Чему научитесь
- Работать с сервисами аналитики, языками программирования, BI-инструментами.
- Обрабатывать запросы, строить бизнес-модели и оценивать их эффективность.
- Навыкам финансового планирования.
- Решать сложные задачи, проверять гипотезы.
- Обрабатывать Big Data, выделять из массивов данных главное.
- Анализировать продуктовые и финансовые метрики.
- Создавать аналитические отчеты в Excel, Google-таблицах.
- Работать с данными от извлечения, приема до обработки.
Преимущества:
- Учиться можно в любое время.
- Дополнительные бонусы в подарок, включены темы по карьере и развитию гибких навыков.
- Быстрая обратная связь от практикующих экспертов, чат 24/7.
- Используется практический подход, включена отработка в тренажере.
Недостатки:
- Не найдено.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
3. Аналитик данных от Skypro (сайт школы)
Коротко о главном:
- Время обучения: 10 месяцев.
- Стоимость: от 4 266 ₽/мес.
- Формат: мастер-классы, видеолекции, разбор тем в онлайн с преподавателем, практика, групповые проекты.
- Особенности: работы в портфолио, три тестовых собеседования, возврат денег.
- Документ по окончании: диплом.
🔥Промокод: GEEK — 10% на любой онлайн-курс Skypro
Программа
- Excel: анализ данных, базовые формулы, Powerpivot и Power Query, автоматизированные модели визуализации.
- SQL: анализ и преобразование данных, Metabase и написание SQL-запросов.
- Python: библиотеки для обработки данных, визуализации, функции и проверка гипотезы.
- Бонус - модуль по Power BI.
- Подготовка к трудоустройству: оформление портфолио, составление резюме, подготовка к собеседованию.
- Практика: бизнес-метрики, тестирование гипотез, A/B-тесты.
- Групповые проекты.
Преимущества:
- 5 проектов в портфолио.
- Практика на реальных задачах.
- Преподаватели — эксперты в аналитике.
- Бесплатная карьерная консультация и курс в подарок.
- Бонусные модули.
Недостатки:
- Не найдено.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
4. Аналитик данных с нуля до middle от Нетология (сайт школы)
Коротко о главном:
- Длительность курса: 13 месяцев;
- Стоимость: от 4 532 ₽/месяц или 155 000 ₽ (-5%) сразу;
- Формат: видеолекции, воркшопы, вебинары, тестирование;
- Документ об окончании: документ о профессиональной подготовке.
🔥Промокод: GEEK — Дополнительная Скидка 5% на заказ
Программа
- Введение, погружение. Развитие аналитического мышления, базовые знания по визуализации данных, основные метрики, точки роста, гипотезы.
- Работа с данными. SQL, получение данных, работа с Big Data.
- Автоматизация. Языки R, Python, A/B-тестирование, SeaBorn.
- Soft Skills. Ведение переговоров, эмоциональный интеллект, выступления на публике.
Чему научитесь
- Использовать в работе SQL, сможете писать запросы, работать с массивами данных без переноса в таблицу, научитесь использовать в работе разные форматы файлов.
- Программировать для получения сведений из внешних источников, грамотно работать с массивами, искать в цифрах закономерности.
- Внедрять data-driven подход.
- Эффективно работать с информацией, используя актуальные инструменты анализа.
- Делать понятные, ёмкие графики, диаграммы, другие типы интерактивной визуализации.
Преимущества:
- Лучшие студенты смогут попасть на стажировку.
- 6 кейсов в портфолио.
- Фидбек от экспертов по вашим домашним заданиям.
- Личный куратор, чат для общения с преподавателями, одногруппниками.
- Проверка знаний на итоговом проекте.
- Рассрочка.
- Выпускники работают в крупных компаниях – Mail.Ru Group, Билайн, Альфа-Банк.
Недостатки:
- Дорого.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
⭐ Больше курсов от Нетологии:
2-месячный курс, который поможет получить базовые знания в работе с большими данными и научит их грамотно анализировать, рассчитан на начинающих специалистов. Студенты узнают, как сформировать команду для Big Data проекта, и как ею грамотно управлять, используя CRISP-DM подход, научатся выстраивать стратегию работы с большими данными, улучшать результаты своей работы.
Преимущества:
- Поддержка лекторов, личных наставников.
- Практические домашние задания, актуальные материалы.
- Документ о повышении квалификации.
Основательный курс на 15 месяцев обучения, который позволит с нуля освоить востребованную профессию, получить диплом о профессиональной переподготовке.
Выпускники смогут эффективно автоматизировать работу с большими данными, правильно создавать конвейеры обработки, схемы для хранения информации, настраивать мониторинги. Полученные знания позволят претендовать на вакансии уровня middle, работать инженером данных, MLOps или ETL-экспертом.
Преимущества:
- Фундаментальный курс.
- Платформа выдает диплом установленного образца.
- 10 кейсов в портфолио.
Аналитика и аналитическое мышление для начинающих
Базовая программа обучения, продолжительностью в 1,5 месяца, которая даст студентам базу аналитического мышления, поможет определиться, интересно ли вам развиваться в этом направлении. В рамках обучения научитесь работать с Google-таблицами, изучите основы статистики, визуализацию, познакомитесь с машинным обучением.
Преимущества:
- Обратная связь от экспертов.
- Документ об окончании установленного образца.
Обучение для новичков. На курсе вы узнаете, как при помощи языка Пайтон автоматизировать реальные задачи аналитика, как обрабатывать большие объемы информации, изучите ключевые инструменты машинного обучения, аналитики.
Преимущества:
- Практические знания.
- Поддержка экспертов.
5. Профессия «Аналитик данных» | Хекслет (сайт школы)
Коротко о главном:
- Время: обучение на курсе длится 9 месяцев;
- Стоимость обучения: от 5 651 ₽/мес.;
- Формат: онлайн-тренажер, вебинары, ДЗ, упражнения, проекты для портфолио;
- Особенности: интенсивное обучение с гарантией трудоустройства;
- Документ об окончании: сертификат.
- 🔥Промокод: EDDUPRO — Скидка 10000 руб. на заказ
Программа
- Знакомство с аналитикой данных.
- Аналитика данных для решения задач.
- Анализ информации на Python.
- Q&A сессия.
Чему научитесь
- Анализировать данные с помощью знаний статистики.
- Работать с метриками маркетинга и продукта.
- Делать визуализации с помощью Google Таблицы, Python.
- Собирать и обрабатывать данные.
- Писать к БД SQL-запросы.
- Создавать в BI-системах отчетность.
- Использовать инструменты аналитики.
Преимущества:
- Гарантированное трудоустройство.
- Создадите 3 проекта для портфолио.
- Преподают опытные действующие аналитики.
- Первые уроки можно посмотреть бесплатно.
- Подойдет новичкам.
Недостатки:
- Не найдено.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
6. Аналитика данных: курс повышения квалификации | Otus (сайт школы)
Коротко о главном:
- Длительность: 4 месяца;
- Стоимость: 90 000 ₽ или в рассрочку, платеж от 7 500 ₽/мес.;
- Формат: интерактивные вебинары, ДЗ, проектная работа;
- Особенности: работы для портфолио;
- Документ об окончании: сертификат, удостоверение о повышении квалификации.
Программа
- Работа с SQL, СУБД.
- Как принимать бизнес-решения на основе данных.
- Визуальный анализ данных.
- Основы Python.
- Дата-аналитика, использование специальных методов.
- Статистика и ее основы.
- Предобработка, методы анализа данных.
- Проектная работа.
Чему научитесь
- Уточнять требования и обсуждать запрос на анализ данных.
- Исследовать данные, статистику и описывать и готовить их к дальнейшему анализу.
- Анализировать и визуализировать данные с помощью написания кода.
- Делать продвинутые визуализации с помощью BI-платформ.
- Презентовать результаты своей работы.
- Работать с инструментами в области дата-анализа.
Преимущества:
- Безлимитный доступ к курсу.
- Прямое общение с педагогом, предоставляют по ДЗ развернутый фидбек.
- Используется системный подход, приобретете практические навыки и результаты проектной работы добавите в портфолио.
- Карьерная поддержка.
Недостатки:
- Не подойдет новичкам: нужно уметь работать в Excel, знать матанализ, статистику, желательно иметь базовые навыки программирования.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
7. Курс по аналитике данных с трудоустройством от SkillFactory (сайт школы)
Коротко о главном:
- Длительность: 14 месяцев;
- Стоимость: 281 412 ₽, со скидкой 168 840 ₽ или в рассрочку на 36 месяцев, платеж от 4 890 ₽/мес.
- Как проходит обучение: видеоуроки, практические задания;
- Документ после обучения: удостоверение о повышении квалификации.
🔥Промокод: GEEK — Дополнительно -5% по промокоду
Программа
- Тренажер по Google таблицам для анализа данных.
- Тренажер по базам данных, Python.
- Статистика для аналитиков.
- Отчёты в BI системах.
- Выбор специализации: маркетинговая или продуктовая аналитика.
Чему научитесь
- С нуля выстраивать сквозную аналитику.
- Применять дата-драйвен подход для принятия решений.
- Эффективно автоматизировать обработку данных.
- Обрабатывать большие массивы с помощью Пайтон.
- Создавать удобную инфраструктуру для подготовки отчетов специалистов из других отделов компании.
- Проектировать, создавать аналитическую архитектуру компании, учитывая специфику бизнеса.
- Составляю рекомендации по изменению стратегии, рекламных кампаний на основе анализа данных.
- Создавать аналитические дашборды.
- Просчитывать эффективность бизнеса.
- Выстраивать гипотезы, проверять, отсеивать неработающие, проводить А/В тесты.
- Использовать прикладную математику для бизнес-задач.
Плюсы:
- Возможность выбрать специализацию.
- Много практических заданий, работа над проектами для портфолио.
- Получите обратную связь и поддержку личного куратора.
- Центр карьеры поможет трудоустроиться: консультации, помощь в составлении резюме, подготовке к собеседованиям.
- Удостоверение о повышении квалификации.
- Несколько пакетов обучения на выбор – стандартная и расширенная версии.
- Рассрочка.
Минусы:
- Нет стажировок у работодателя.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
⭐ Больше курсов от SkillFactory:
2-месячная программа для аналитиков, маркетологов, менеджеров, которая поможет освоить необходимую базу языка программирования, применять его для работы с большими массивами данных. Научитесь работать с библиотеками, парсить данные из интернета, автоматизировать отчеты.
Преимущества:
- Практические знания.
- Сертификат.
- Помощь в трудоустройстве.
12-недельный практикум в формате тренажера. Вы разберёте программу на примере реальных кейсов и выполните практические задания для закрепления знаний.
8. Аналитик Big Data от GeekBrains (сайт школы)
Коротко о главном:
- Длительность: 6-12 месяцев;
- Стоимость: 245 232 ₽, со скидкой 134 892 ₽ или в рассрочку на 36 месяцев, платеж от 3 747 ₽/мес.
- Формат: лекции, вебинары, практические задания;
- Документ об окончании: диплом о профессиональной переподготовке.
- 🔥Промокод: GEEKPROMO — Скидка 7% на заказ
Программа
- Знакомство с программированием.
- Контроль версий.
- Выбор специализации.
- Языки программирования, БД.
- Основы математики.
- Видеокурсы: БД в музее, команда ИТ.
- Знакомство с гибкими методологиями.
- Веб-технологии.
- Введение в язык программирования Python и другие темы.
Чему научитесь
- Профессионально работать с информацией: собирать, изучать, правильно интерпретировать.
- Превращать информацию в понятные графики, отчеты в Excel.
- Делать на основе полученных данных выводы для планирования развития бизнеса.
- Работать с Google Analytics, AppMetrica, Power BI, Tableau, Яндекс.Метрика и другими инструментами.
Преимущества:
- Есть рассрочка на 6-36 мес.
- Готовое портфолио.
- Помощь с трудоустройством.
- Обратная связь по домашним заданиям от экспертов, поддержка личного наставника.
- Доступ на год к платформе по изучению английского.
- Две специализации на выбор.
Недостатки:
- Не найдены.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
⭐ Больше курсов от GeekBrains:
Алгоритмы и структуры данных на Python. Базовый курс
Месячная программа обучения, которая даст возможность улучшить свое программирование на Пайтоне и алгоритмическое мышление. Вы разберетесь с фундаментальными алгоритмами, сможете использовать их для решения реальных задач бизнеса.
Преимущества:
- Практические знания.
- Доступная цена.
Аналитик с 0 до PRO | ProductStar
Годовая программа обучения, подойдет для новичков без предварительного опыта. За это время студенты смогут освоить актуальные инструменты продуктового аналитика: Google Analytics, Python, BI-инструменты, Machine Learning.
На курсе изучите множество тем, среди которых: основные метрики, вычислительные функции, формулы, BigQuery, ClickHouse, OWOX BI, математическая статистика, базы данных, Python, Pandas, Tableau, линейная регрессия, валидация, Feature Engineering, Feature Selection, бинарная классификация, Tensorflow + Keras, Hadoop, MapReduce, AWS, GCP, Azure, прогностические и предсказательные модели, переобучение.
Преимущества:
- Акцент на практике.
- Поддержка личного наставника.
- Программа трудоустройства.
Библиотеки Python для Data Science: Numpy, Matplotlib, Scikit-learn
Курс из 10 уроков, рассчитанный на новичков в науке о данных. Он даст возможность разобраться с основными терминами, понятиями, изучить популярные библиотеки для работы с данными, визуализацией, машинным обучением.
Преимущества:
- Актуальные знания.
- Доступная цена.
Курсы по аналитике данных | Карпов
Практическая программа продолжительностью 5,5 месяцев для новичков и специалистов. Включает 490+ практических заданий и от десятка проектов, которыми усилите портфолио. Авторы и преподаватели курса — эксперты из Ozon.Fintech, Яндекс, VK и других компаний. Выпускники получают карьерное сопровождение и помощь в трудоустройстве.
Преимущества и особенности:
- 🔹 Практика на реальных бизнес-задачах.
- 🔹 Постоянная поддержка кураторов и чат-бота на базе ChatGPT.
- 🔹 Карьерная помощь: разбор резюме, консультации HR, вакансии от партнёров.
Аналитик данных | ВШЭ
12-месячная программа включает очное обучение и практическую работу над бизнес-кейсами. Студенты изучают SQL, Python, статистику, A/B-тестирование, BI-инструменты, машинное обучение и продуктовую аналитику. Курс завершается финальным проектом, который можно включить в портфолио, сразу после чего получите диплом о профессиональной переподготовке.
Преимущества:
- Преподаватели — действующие специалисты крупных компаний.
- Практика на реальных задачах.
- Поддержка кураторов и руководителей проектов.
- Доступ к материалам и чатам сообщества даже после завершения курса.
Профессия Data Analyst | SkillBox
двухлетний курс, после которого сможете стать продуктовым, BI-аналитиком или аналитиком-маркетологом. Вы научитесь правильно вести переговоры с заказчиком, грамотно извлекать данные из различных источников, очищать, трансформировать их, находить аномалии. Изучите исследования: когортный анализ, прогнозирование, коэффициенты корреляции, научитесь формулировать гипотезы, проверять их. Кроме того, сможете емко, интересно визуализировать результаты своих исследований, презентовать их для клиентов.
Преимущества:
- Лояльная, адекватная оплата с рассрочкой, отсрочкой первого платежа.
- Помощь в трудоустройстве.
- Поддержка преподавателей, личных кураторов.
SQL с 0 для анализа данных | ProductStar
Базовый курс, продолжительностью 2 месяца, рассчитанный на начинающих аналитиков, менеджеров, разработчиков, программистов, бухгалтеров, специалистов по маркетингу, руководителей. Он позволить изучить работу с базами данных, научится обрабатывать большие массивы данных и самостоятельно визуализировать результаты своих исследований.
Big Data для менеджеров | Product Live
Курс для менеджмента, которая поможет изучить основы Big Data и AI, а также научиться грамотно внедрят современные технологии в деятельность компании, понимать, какие проблемы они реально могут решить и какие аспекты деятельности оптимизировать.
Преимущества:
- Онлайн-обучение на практике, разбор кейсов.
- Расширение деловых контактов.
- Есть корпоративное обучение с оплатой от юрлица.
Как стать специалистом по Data Science | Яндекс Практикум
Основательная программа от топовых специалистов Яндекса, которая позволит за 8 месяцев изучить основной инструментарий и пополнить свое портфолио целым набором достойных кейсов. Вы изучите: Python и его библиотеки, в том числе Scikit-Learn и XGBoost, Jupyter Notebook, SQL для аналитики.
Преимущества:
- Проекты в портфолио.
- Есть тестовые модули, которые можно пройти бесплатно.
- Обучают топовые эксперты.
Data Science academy | SF Education
7-месячная программа, которая позволит изучить машинное обучение, программирование, работу с данными и математические расчеты. Освоите линейную алгебру, статистику, теорию вероятностей, математический анализ и методы оптимизации.
Преимущества:
- Удостоверение о повышении квалификации.
- Поддержка личного ментора.
- Гибкий формат обучения.
Лучшие бесплатные программы
Анализ данных в R | Stepik
Трехнедельная программа, позволяющая разобраться с основными этапами статистического анализа, чтения и предобработки данных, применении статистических методов, вычислений и визуализации, взаимосвязями признаков.
BI разработчик. Основы работы в Tableau | Stepik
Базовый курс по популярной программе для создания дашбордов. Пройдете путь от основ до опытного пользователя.
Анализ данных просто и доступно | Stepik
Авторский курс Игоря Клейнера, который ранее работал в Microsoft, Intel, Skype. Полезный курс для тех, кто хочет получить профессию Data Engineer или Scientist. Охватывает такие темы: ML – машинное обучение, кластеризация, нейронные сети и deep learning, многое другое. Будет интересен и взрослой аудитории, и старшеклассникам.
Основы статистики | Stepik
Программа от Института биоинформатики, в рамках которой вас учат методологии и принципам статистического анализа, интерпретации и визуализации результатов. Изучите дисперсионный, регрессионный, кластерный анализ, коэффициенты корреляции и корреляционный анализ.
Опрос от редакции GeekHacker.Ru
FAQ (Часто задаваемые вопросы)
Кто такой аналитик данных и чем занимается?
Аналитик данных — это специалист, который работает с информацией: собирает, обрабатывает и изучает её, чтобы найти полезные закономерности или ответы на важные вопросы. Он использует специальные инструменты и программы (например, Excel, Python или SQL), чтобы превратить "сырые" данные в понятные выводы. Его работа помогает компаниям принимать умные решения, например, улучшать продукты, оптимизировать расходы или понимать поведение клиентов.
Простыми словами, аналитик данных — это "переводчик" между числами и людьми. Он берёт сложные цифры, таблицы и графики, а потом объясняет их значение так, чтобы даже неспециалист понял. Например, он может показать, почему продажи падают в определённый сезон или какие товары чаще покупают вместе. Без таких специалистов бизнес часто действует вслепую, теряя время и деньги.
Какая зарплата аналитика данных с России и Мире?
ЗП колеблется в широких пределах.
💰 Что предлагают работодатели в зависимости от опыта работы .
- Без опыта (junior, стажер): 40 – 90 тысяч ₽.
- Опыт 1-3 года (middle): 60 – 220 тысяч ₽.
- Стаж 3-6 лет (senior): 120 – 350 тысяч ₽.
- Опыт работы 5+ лет (lead): от 220 тысяч ₽.
📊 Анализ зарплат по направлениям аналитики.
- BI-аналитик: 80 – 220 тысяч ₽ в месяц.
- Финансовая: 105 – 220 тысяч ₽.
- На маркетплейсах: 60 – 150 тысяч ₽.
- CRM-аналитика: 110 – 170 тысяч рублей.
- В логистике: 80 – 125 тысяч ₽.
- В здравоохранении: до 100 тысяч ₽.
- Дата сайентист: 200 – 350 тысяч рублей в месяц.
Какие ВУЗы учат дата аналитиков в России?
В России подготовкой аналитиков данных занимается достаточно большое количество университетов, каждый из которых предлагает свои особенности обучения.
НИУ ВШЭ является одним из лидеров в области подготовки специалистов. Это уже пятая образовательная программа факультета компьютерных наук, получившая столь престижную профессионально-общественную аккредитацию. Университет предлагает очную и онлайн-магистратуру, рассчитанную для начинающих с нуля: тех, кто хочет освоить науку о больших данных.
МФТИ также активно развивает направление анализа данных. Магистерская программа МФТИ — это системный и фундаментальный подход к обучению, а курс машинного и глубокого обучения охватывает от базовых алгоритмов до нейросетей. Кроме того, магистерская программа МФТИ и Skillfactory — это системный и фундаментальный подход к обучению в области прикладного анализа информации в медицине.
МГТУ им. Н.Э. Баумана предлагает продвинутый курс по Data Science с дипломом государственного образца, который можно пройти как в очном, так и в онлайн формате.
НИТУ МИСИС разработал образовательную программу "Науки о данных (онлайн-программа)" в магистратуре, которая адаптирована для дистанционного обучения и позволяет совмещать работу с получением образования.
Университет Иннополис входит в топ-15 вузов для аналитиков данных наряду с такими университетами, как Иннополис, МФТИ, ВШЭ, МГУ и другие. Этот молодой университет предлагает современные программы в области IT и анализа данных.
Интересным форматом является магистерский курс по аналитике Big Data по совместной программе ВШЭ и школы Karpov Courses, который объединяет академическую базу с практическими навыками.
Для тех, кто уже работает, доступны корпоративные программы обучения. СберУниверситет предлагает программы по Data Science в рамках корпоративного обучения, что позволяет повышать квалификацию без отрыва от работы.
При выборе университета стоит учитывать как репутацию учебного заведения, так и формат обучения, который подходит именно вам — будь то очная программа для полного погружения в учебу или онлайн-формат для совмещения с работой.
Сколько стоят курсы по аналитике данных?
Цены обучения Data Analytics колеблются от ~3 750 до 7 500 рублей в месяц при оформлении рассрочки. Подробнее – в таблице.
В чём суть аналитики данных, каковы её функции?
Аналитика данных — это процесс превращения сырой информации в понятные выводы и рекомендации для принятия бизнес-решений. Простыми словами: вы берёте цифры из разных источников, приводите их к нужному виду, находите закономерности и объясняете происходящее в бизнесе процессы руководству, предлагаете решения, делаете прогнозы. Рассмотрим основные функции науки.
🗂️ Сбор и подготовка данных
Вы собираете информацию из разных источников: БД, Excel-файлы, CRM-системы, веб-аналитика, затем очищаете её от ошибок, дубликатов и приводите к единому формату.
Пример: объединить данные о продажах из 10 региональных офисов в одну таблицу.
🔍 Анализ и поиск закономерностей
Изучаете данные, чтобы найти тренды, аномалии, взаимосвязи. Отвечаете на вопросы: что произошло? почему это произошло? какие факторы влияют на результат?
Пример: определить, почему в сентябре продажи упали на 12%, как это связано с новой ценовой политикой конкурентов.
📈 Визуализация
Создаёте понятные графики, диаграммы, дашборды, отчёты, чтобы продемонстрировать найденное сотрудникам, руководству. Хорошая визуализация помогает быстро увидеть главное.
Пример: сделать динамический дашборд с показателями продаж по регионам, где оранжевым выделены проблемные зоны.
🔮 Прогнозирование
На основе исторических данных делаете предположения о будущем: помогаете планировать бюджет, складские запасы продуктов, нагрузку на персонал во время предновогоднего бума продаж.
Пример: спрогнозировать спрос на товары в предновогодний сезон, чтобы удовлетворить всех клиентов.
💡 Формирование рекомендаций
Вы предлагаете конкретные действия на основании обработки цифр: что нужно изменить, куда направить ресурсы, какую стратегию лучше выбрать.
Пример: порекомендовать увеличить маркетинговый бюджет для региона на 10%, ведь там наивысшая конверсия при минимальных логистических и рекламных затратах.
⏱️ Мониторинг показателей
Отслеживаете ключевые метрики бизнеса, быстро находите проблемы и успехи.
Пример: ежедневно проверять показатели посещаемости сайта и конверсии для своевременного обнаружения технических сбоев.
Компании, которые умеют анализировать информацию, принимают более взвешенные решения, экономят деньги и обгоняют конкурентов, в чём им помогает аналитик.
В 30 лет поздновато ли заниматься наукой о данных?
Совсем нет, порой возраст будет даже преимуществом.
💪Опыт. В 30+ люди понимают, как работает бизнес, как общаться с коллегами и заказчиками, расставлять приоритеты, они становятся более ответственными и серьёзными. Аналитик — это не только код и формулы, но и умение глубоко разбираться в бизнес-задачах, задавать правильные вопросы, делать и доносить выводы. Многие выпускники вузов знают Python, но не понимают, как его применять в бизнесе.
🎓 Осознанность и мотивация. В 30+ люди нередко меняют карьеру осознанно, понимая, чего хотят, порой разработчики переходят в аналитику, что даёт мотивацию учиться, в отличие от 20-летних, которые часто учатся, ведь нужно, да и «слишком горячие» у них головы. Работодатели ценят зрелых специалистов, которые целенаправленно пришли в профессию аналитика данных.
👥 Индустрии нужны разные специалисты. В аналитике ценят разнообразие опыта. Компании ищут не только технарей, но и людей с пониманием маркетинга, финансов, логистики, медицины и даже разработки. Ваш предыдущий опыт станет конкурентным преимуществом в нишевой аналитике.
По статистике JetBrains, порядка 35% специалистов по данным – люди в возрасте 30–39 лет.
Как стать аналитиком данных?
Получить профессию data analyst реально за 8–12 месяцев, даже если вы начинаете с нуля. Главное — практиковаться.
📊 Шаг 1. Базовые навыки работы с данными (2–3 месяца)
- Фундамент – Excel и Google Sheets. Изучите сводные таблицы, условное форматирование, работу с формулами и функциями.
- Power Query и Power Pivot. Освойте подготовку и трансформацию данных: загрузка из разных источников, очистка, объединение таблиц, создание связей между ними.
- Power BI или Tableau. Научитесь создавать дашборды и интерактивные визуализации, понятные без объяснений.
Пройдите курс по Excel, решайте практические задачи, анализируйте данные вокруг себя, сделайте пару дашбордов на публичных датасетах.
📐 Шаг 2. Математика и статистика (1-2 месяца)
- Статистика, теория вероятностей. Изучите базовые понятия: среднее, медиана, мода, дисперсия, стандартное отклонение, корреляция, распределения.
- Гипотезы, критерии. Освойте проверку статистических гипотез, A/B-тестирование, понимание статистической значимости.
- Математическая логика. Развивайте умение формулировать выводы на основе данных, понимать причинно-следственные связи.
⚡ Теперь вы понимаете данные с доказательствами, статистически обосновываете собственные выводы.
💾 Шаг 3. SQL и хранилища (1-2 месяца)
Основы работы с PostgreSQL либо MySQL с помощью SQL.
- SELECT, WHERE, ORDER BY — базовые запросы и подзапросы (subqueries).
- Агрегатные функции: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, GROUP BY, HAVING.
- JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL) — объединение таблиц.
- Оконные функции (window functions): ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD.
- Временные таблицы (CTE — Common Table Expressions).
Практикуйтесь на платформах SQLBolt, Learn SQL, LeetCode, HackerRank, Stepik. Решите минимум 50 задач разного уровня сложности.
⚡В итоге научитесь «доставать» данные из БД.
🐍 Шаг 4. Python (2-3 месяца, опционально)
Изучите.
- Основы языка. Переменные, типы данных, функции, циклы, условия, коллекции, обработка исключений.
- NumPy и Pandas. Работа с массивами, таблицами: чтение файлов, фильтрация, группировка, объединение, агрегация, очистка информации.
- Matplotlib, Seaborn, Plotly. Создание визуализаций: линейные графики, диаграммы рассеяния, тепловые карты, дашборды.
Пройдите курс по Python для анализа данных, решайте задачи на Kaggle, Stepik.
⚡ Теперь сможете автоматизировать аналитику и анализировать большие массивы данных.
💼 Шаг 5. Продуктовая аналитика
- Метрики продукта и бизнеса. Изучите ключевые показатели: Retention (удержание), Churn (отток), LTV (lifetime value), CAC (стоимость привлечения), ROI, конверсия.
- Unit-экономика. Научитесь рассчитывать прибыль на клиента, точку безубыточности, маржинальность.
- Коммуникация с бизнесом. Постановка задач, приоритизация, понимание целей компании, презентация результатов, работа со стейкхолдерами.
Читайте статьи о метриках и кейсы реальных компаний, ознакомьтесь с маркетингом, продуктовым менеджментом.
⚡ В итоге будете говорить на языке бизнеса, понимать, как анализ влияет на решения компании.
🚀 Шаг 6. Data Science и машинное обучение.
- Базовые модели ML. Регрессия (линейная, логистическая), классификация, кластеризация, деревья решений.
- Библиотеки. Scikit-learn для классических моделей, основы TensorFlow/PyTorch для нейросетей.
- PySpark — обработка Big Data, с которыми не справится рядовой компьютер.
- ML-проекты в бизнесе. Прогнозирование оттока клиентов, рекомендательные системы, сегментация аудитории, предиктивная аналитика.
⚡ Теперь сможете строить прогнозы и использовать модели ML для решения бизнес-задач.
🛠️ Дополнительно стоит освоить Agile/Scrum, Git/GitHub, веб-аналитику, нейросети и технический английский.
Где лучше учиться на аналитика данных — вуз или курсы?
Для быстрого старта карьеры выбирайте курсы, для получения фундаментальных знаний — вуз. Основные отличия мы вынесли в таблицу.
Кому стоит выбрать вуз:
- Вам 16–19 лет – заканчиваете школу или колледж.
- Хотите фундаментальное образование по математике, статистике, программированию.
- Планируете карьеру в DS, ML.
- Есть 4+ года на обучения.
⚠️ Минусы: долго, много «воды» и устаревшей информации, не освоите часть новых методик и инструментов, мало практики с реальными бизнес-данными – после выпуска всё равно придётся доучиваться.
Когда лучше пойти на курсы Data Science:
- Вам 20+ лет, вы ограничены во времени.
- Хотите сменить профессию за год.
- Нужны практические навыки.
- Уже есть среднее профессиональное или высшее образование.
- Хотите портфолио и помощь с трудоустройством.
🏛️Куда поступить на аналитика данных.
- Высшая школа экономики (ВШЭ).
- РАНХиГС.
- Университет МИФИ.
- МГТУ им. Баумана.
- Университет Иннополис.
- Томский государственный, Уральский или Дальневосточный федеральные университеты.
- ИТМО.
- Московский физико-технический университет.
- РУДН им. Патриса Лумумбы.
- СПбГУ и десятки иных вузов по всей стране.
Какие навыки нужны аналитику данных в 2025/2026 году?
Профессия требует комбинации технических инструментов, математических знаний и понимания бизнеса. Вот результат анализа программ курсов и требований работодателей в актуальных вакансиях.
💻 Какие программы и инструменты должен знать начинающий аналитик?
📊 Работа с таблицами, визуализация.
Вы должны уметь превращать сырые данные в понятные графики, дашборды и отчёты. Хорошая визуализация — это 50% успеха аналитика.
- Excel и Google Sheets — работа с таблицами, сводными таблицами, формулами, создание аналитических отчётов.
- Power BI — комплексный инструмент для анализа и визуализации. Позволяет создавать интерактивные дашборды, самостоятельно строить визуализации.
- Google Data Studio — бесплатный инструмент для создания отчётов, быстрой визуализации и командной работы.
- Tableau — профессиональный инструмент визуализации данных.
💾 SQL, работа с базами данных.
Информация хранится в БД, а не в Excel-файлах. Без SQL вы не сможете самостоятельно получать информацию для анализа и будете зависеть от других специалистов.
- SQL — написание запросов к хранилищам – критичный навык.
- PostgreSQL — реляционная база данных, знание которой открывает двери в большинство компаний.
- MySQL, MS SQL Server — основные СУБД.
Позволяет автоматизировать рутинные задачи, работать с данными, визуализировать их, создавать сложные аналитические решения. Изучите
- Python (основы) — переменные, функции, циклы.
- Pandas — ключевая библиотека для обработки и анализа данных.
- NumPy — библиотека для математических вычислений, работы с массивами.
- Matplotlib и Seaborn — библиотеки, с помощью которых делают визуализации, графики.
- Jupyter Notebook — интерактивная среда для написания кода, создания отчётов, визуализаций.
📐 Математика и статистика.
Статистика позволяет делать выводы на основе данных с научной точностью.
- Основы статистики — нужно понимание средних величин (среднее, медиана, мода), дисперсия, стандартное отклонение, корреляция.
- Проверка гипотез — с помощью статистических критериев.
- A/B-тестирование — сравнение двух версий продукта.
- Теория вероятностей — понимание распределений, случайных величин, вероятностей событий.
- Прогнозирование — методы предсказания будущих значений на основе исторических данных (временные ряды, тренды, сезонность).
- Машинное обучение — понимание: регрессия, классификация, кластеризация.
📱 Веб-аналитика и продуктовые инструменты.
Если работаете с digital-продуктами, освойте:
- Google Analytics — инструмент для отслеживания трафика сайта, поведения пользователей, источников переходов, конверсий.
- Яндекс.Метрика — российский аналог Analytics с допе6н78олнительными возможностями (вебвизор, карты кликов, записи сессий).
- Amplitude — платформа для глубокого понимания поведения пользователей. Показывает «поведенческий слой» данных: что делают пользователи, где отваливаются, какими функциями пользуются.
- Mixpanel — аналог Amplitude для продуктовой аналитики, популярен в стартапах и SaaS-компаниях.
💼 Бизнес-навыки
📈 Понимание бизнес-метрик.
Аналитик — это мост между данными и бизнесом. Он должен понимать, какие метрики важны для компании, как они влияют на прибыль, уметь анализировать финансовые и продуктовые показатели, выявлять слабые места в бизнес-процессах.
- Продуктовые — знание ключевых показателей.
- Маркетинговые — CAC (стоимость привлечения клиента), ROI/ROMI (возврат инвестиций), CTR (кликабельность), CPC/CPM (стоимость клика/показа), CR (конверсия воронки).
- Финансовые — выручка, прибыль, маржинальность, точка безубыточности, юнит-экономика.
- Операционные — показатели эффективности бизнес-процессов: время выполнения заказа, количество обращений в поддержку, индекс лояльности.
🎯 Аналитическое мышление и подход к задачам
Инструменты — только средство, главное — умение мыслить аналитически, задавать правильные вопросы, находить причины проблем и предлагать их решения.
- Полный цикл работы с данными — умение пройти весь путь: получение данных → их очистка → анализ → визуализация → презентация результатов → рекомендации.
- Решение аналитических задач — способность декомпозировать сложную проблему на части, формулировать гипотезы, проверять их данными, делать обоснованные выводы.
- Работа с Big Data — фильтрация шума, выделение ключевой информации, обнаружение инсайтов.
- Построение бизнес-моделей для финансового планирования, прогнозирования доходов, оценки эффективности процессов.
- Критическое мышление – проверка качества данных, поиск ошибок в логике с учётом ограничений анализа.
🗣️ Soft Skills
Технические навыки — это только 60% успеха, остальные 40% — это умение работать с людьми, доносить результаты своей работы и приносить пользу бизнесу. Это сложно без следующих навыков.
- Умение объяснить сложное простым языком, презентовать результаты анализа руководству, составлять понятные отчёты, защищать свои выводы.
- Сбор и анализ требований заказчиков — понимание, в чём нуждается бизнес, какой анализ будет для него полезным.
- Взаимодействие с продуктовыми менеджерами, маркетологами, командой разработчиков и дизайнеров
- Внимательность к деталям – тщательность, проверка результатов, поиск аномалий, ошибок.
- Самообучение — желание разобраться глубже, изучать новые инструменты, оставаться в тренде.
- Умение расставлять приоритеты, работать с дедлайнами, не застревая в деталях.
🎓 Дополнительно желательно знать английский язык, понимать отрасль, в которой работаете, принципы Agile/Scrum и уметь работать с ИИ-помощниками.
Сколько зарабатывает аналитик данных в России и Москве?
Зарплата в зависимости от опыта (в среднем по России) по результатам анализа вакансий на HeadHunter.
- Новички (Junior): 40 – 90 тысяч ₽.
- 1-3 года (Middle): 65 – 220 тысяч ₽.
- 3-6 лет (Senior): 120 – 310 тысяч ₽.
- Более 5 лет (Lead): от 220 тысяч ₽.
Сколько получает аналитик данных в Москве:
- Начинающие: 50 – 95 тысяч ₽.
- 1-3 года: 70 – 240 тысяч ₽.
- 3-6 лет: 120 – 310 тысяч ₽.
Можно ли устроиться аналитиком данных без опыта, где искать вакансии?
Не все проходят курсы, тем более с трудоустройством, но даже начать карьерный путь с нуля самому реально, рынок довольно дружелюбен. На сайтах с объявлениями ~20% вакансий рассчитано на новичков + есть проекты на биржах фриланса.
🌐 Сайты с объявлениями – откликайтесь на вакансии для людей без опыта на hh.ru, LinkedIn, Хабр Карьера, Superjob, Работа.ру, Авито Работа, Зарплата.ру
💼 Биржи фриланса – позволяет получить первый реальный опыт и кейсы в портфолио.
- Международные: Upwork, Freelancer, Fiverr, Toptal.
- Российские: Kwork, FL.ru, Freelance.ru, Хабр Фриланс, Weblancer.
👥 Знакомые – до 2/3 вакансий закрывают личные связи. Расскажите всем друзьям и знакомым, что ищете работу аналитиком, напишите об этом в социальных сетях, предложите бесплатно или за мизерную цену помочь знакомым.
Также ищите вакансии в тематических сообществах, по тегам в социальных сетях, Телеграм-каналах и чатах.
Можно ли работать аналитиком данных удалённо?
Да, конечно, около 40% вакансий на сайтах с объявлениями подразумевают удалённую работу, ещё до 20% предпочитают гибридный формат.
Какие направления и специализации бывают у аналитиков данных?
Аналитика данных — широкая область с множеством специализаций в зависимости от индустрии. Основные направления.
💰 Финансовая аналитика данных
- Финаналитик работает с финансовыми показателями компании, строит прогнозные модели, анализирует прибыльность, риски, инвестиционную привлекательность. Использует данные из бухгалтерских систем, банковских транзакций, рыночных котировок для принятия финансовых решений.
- Аналитик данных в банке специализируется на банковских продуктах: анализирует кредитные портфели, строит скоринговые модели для оценки заёмщиков, выявляет мошеннические транзакции, прогнозирует отток клиентов, оптимизирует процентные ставки.
- Риск-аналитик оценивает финансовые, кредитные, операционные риски, строит модели предсказания дефолтов, проводит стресс-тестирование портфелей.
📱 Продуктовая аналитика – анализирует поведение пользователей цифровых продуктов: приложений, сайтов, SaaS-платформ: проводит A/B-тесты, изучает метрики вовлечённости, строит воронки конверсии, помогает продуктовым менеджерам принимать решения о развитии продукта.
📢 Маркетинговая
Маркетинг-аналитик оценивает эффективность рекламных кампаний, анализирует ROI/ROMI маркетинговых каналов, сегментирует аудиторию, строит атрибуционные модели, работает с Google Analytics и Яндекс.Метрика. CRM-аналитик специализируется на анализе клиентских данных в CRM-системах, изучает жизненный цикл клиента, рассчитывает LTV, разрабатывает стратегии удержания.
🛒 E-commerce и ритейл
- E-commerce специалист анализирует продажи интернет-магазинов, поведение покупателей на сайте, эффективность ассортимента, конверсию корзины, средний чек. Работает с рекомендательными системами, динамическим ценообразованием, персонализацией предложений.
- Ритейл-аналитик изучает офлайн-продажи: эффективность торговых точек, оборачиваемость товаров, сезонность спроса, оптимизацию запасов, мерчандайзинг.
🏭 Аналитика производственных данных работает с данными с производственных линий, датчиков оборудования, систем мониторинга. Анализирует эффективность производства, простои оборудования, качество продукции, предсказывает поломки (predictive maintenance), оптимизирует загрузку мощностей.
🔢 Аналитика больших данных – обрабатывает с огромные объёмы информации (терабайты, петабайты) при помощи Hadoop, Spark, распределённых хранилищ, облачных платформ.
📊 Статистический аналитик – специализируется на статистическом анализе, проверке гипотез, построении статистических моделей. Работает в исследовательских организациях, фармацевтике (клинические исследования), социологии, государственных структурах (анализ демографии, экономики).
💼 BI Analyst создаёт дашборды и отчёты для руководства компании, визуализирует KPI, автоматизирует регулярную отчётность. Работает в Power BI, Tableau, Qlik, строит многомерные кубы данных (OLAP), разрабатывает корпоративные хранилища (Data Warehouse).
💻 Аналитик 1С специализируется на работе со сведениями из систем 1С (Бухгалтерия, Управление торговлей, ERP). Настраивает отчёты в 1С, выгружает данные для анализа, интегрирует 1С с BI-системами, помогает оптимизировать учётные процессы на основе данных.
Специализированные направления.
- 📺Телеком-аналитик работает с данными операторов связи: абонентская база, трафик, качество сигнала, тарифные планы. Анализирует отток клиентов, оптимизирует тарифы, предсказывает нагрузку на сеть.
- 🚗Транспортный – оптимизирует маршруты доставки, загрузку транспорта, анализирует данные с GPS-трекеров, предсказывает спрос на перевозки.
- 🏥 Медицинский – обрабатывает электронные медкарты, результаты исследований, данные страховых компаний. Анализирует эффективность лечения, предсказывает риски заболеваний, оптимизирует работу клиник, изучает эпидемиологические данные.
- 🎮 Игровая – изучает поведение игроков: сколько времени проводят за развлечением, где застревают, что покупают внутри игры. Оптимизирует монетизацию, баланс геймплея, проводит A/B-тесты игровых механик.
- 🌐 Веб- – специализируется на анализе трафика сайтов, поведения пользователей, конверсий. Работает в Google Analytics, Яндекс.Метрике, настраивает цели и события, строит отчёты по источникам трафика, оптимизирует посадочные страницы.
- 🤖 ML-ориентированный аналитик – строит предиктивные модели: прогнозирует продажи, отток клиентов, цены, спрос с применением машинного обучения.
- 🏛️ Аналитик в госсекторе – работает с информацией государственных структур: демографические показатели, бюджеты, социальные программы, данные переписи населения.
- 🎓 В образовании (EdTech) – изучает информацию образовательных платформ, помогает улучшать учебные программы на основе данных.
- 🔐 В кибербезопасности – анализирует логи систем безопасности, выявляет аномалии и потенциальные атаки, строит модели обнаружения угроз, работает с SIEM-системами, помогает предотвращать инциденты информационной безопасности.
Большинство специалистов учатся как универсалы, а затем выбирают специализацию.
Книги по дата-аналитике
Ключевая литература по основам:
- Бослаф — «Статистика для всех».
- Грас — «Data Science. Наука о данных с нуля».
- Савельев — «Статистика и котики».
- Хафф — «Как лгать при помощи статистики».
- Уилан — «Голая статистика».
- Усачева — «Data Yoga. Путеводитель по грамотной работе с данными».
Python:
- Маккинни — «Python и анализ данных».
- Мюллер и др. — «Python и наука о данных для чайников».
- Шрайбер — «Python для анализа…»
Управление, бизнес-аналитика:
- Еременко — «Работа с данными в любой сфере».
- Паклин, Орешков — «Бизнес-аналитика».
- Уинстон, Лесли — «Бизнес-моделирование и анализ данных».
- Андерсон— «Аналитическая культура».
Визуализация данных и сторителлинг:
- Богачев — «Графики, которые убеждают всех».
- Нафлик — «Данные: визуализируй, расскажи, используй».
- Желязны — «Говори на языке диаграмм».
- Колокольников— «Заставьте данные говорить».
Прогностическая аналитика и веб-аналитика:
- Сильвер, Нэйт — «Сигнал и шум. Почему большинство прогнозов ошибочно».
- Кошик, Авинаш — «Веб-аналитика 2.0 на практике».
- Морроу, Джордан — «Как вытащить из данных максимум».
Какое образование нужно для аналитика данных, реально ли устроиться на работу без диплома?
Из 525 открытых вакансий в 316 работодатели готовы рассмотреть кандидатов без высшего образования, что составляет примерно 60% всех вакансий. Это указывает, что практические навыки и умение работать с данными для бизнеса важнее, чем формальное образование и диплом.
Можно ли освоить профессию без образования?
Получить востребованные навыки и начать карьерный путь можно без профильного образования. Вы можете обучаться по книгам, информации в открытых источниках вроде видеоуроков на YouTube, пройти бесплатные курсы, в том числе навыковые, например, по Пайтон, Tableau, Excel, визуализации. Получив какое-то представление о деятельности, инструментах, методиках и решив пару десятков простых задач, можно проходить структурированный платный курс.
Могу ли я изучить анализ данных за 3 месяца?
Большинство курсов рассчитаны на 6–14 месяцев обучения при интенсивности порядка 8 часов еженедельно. Если у вас полно свободного времени, и сможете учиться от 15–20 часов еженедельно, сможете освоить основы профессии и претендовать на роль начинающего специалиста. За это время вы можете освоить основы Python с библиотеками или R, статистики, визуализации, SQL, Excel, научитесь проводить простые расчёты и автоматизировать часть задач аналитика.
Кто зарабатывает больше: программист или аналитик данных?
Сравнивать сложно, но мы проанализировали самые просматриваемые вакансии на hh.ru и получили следующие результаты.
Многое зависит от сферы, ниши, опыта специалиста, но в целом программистам платят чуть больше – в среднем на 5–15%.
Резюмируя
Если вы хотите получить образование в вузах, советуем обратить внимание на магистратуру по анализу данных, artificial intelligence в НИУ ВШЭ или программу бакалавриата «Математика, алгоритмы и анализ данных» от СПБГУ.
Наука о данных – обширное направление, связанное самыми передовыми технологиями. В этой сфере можно хорошо зарабатывать, а освоение профессии не требует обязательного высшего образования. Сегодня не один интернет-ресурс предоставляет образовательные программы, которые позволяют углубленно изучить эту тему, а при должной внимательности вы сможете самостоятельно оценить полезность и актуальность этих курсов, учитывая такие критерии, как помощь в трудоустройстве, соответствие запросам работодателям в вакансиях, серьезный выпускной экзамен и наличие документа государственного образца, лицензии на образовательную деятельность.
В топе мы собрали разносторонние курсы, где получите все востребованные работодателями навыки и знания, а опытные преподаватели помогут пройти этот путь. Надеемся, наша выборка онлайн-курсов помогла вам подобрать оптимальную программу обучения и сделать первый шаг на пути к желаемой профессии.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.
