Найти в Дзене
Рейтингбург

Курс Аналитик данных от Яндекс Практикум: стоимость обучения, отзывы в 2026 году

Онлайн-курс «Аналитик данных» от Яндекс Практикума предназначен для обучения с нуля и рассчитан на тех, кто хочет освоить профессию аналитика данных. Ниже представлен обзор ключевых этапов курса. Детальное содержимое программы можно скачать на официальном сайте. Бесплатная часть: ~2 часа обучения, первое знакомство с профессией, практическое задание. Базовый тариф (~7 месяцев): Модули курса: Расширенный тариф (~11 месяцев): включает всё из базового тарифа + дополнительные проекты (до 15), углублённые модули по ClickHouse, PySpark, Airflow и др. Инструменты: SQL (PostgreSQL, ClickHouse), Python и Pandas, Yandex DataLens, PySpark, Airflow. Навыки: Проекты: анализ объявлений недвижимости, дашборды конференции TED, предобработка данных онлайн-игры, анализ пользовательской активности и др. Если вы серьёзно настроены стать аналитиком данных и готовы вкладывать время и силы, курс «Аналитик данных» от Яндекс Практикума — это качественная программа, позволяющая пройти путь от нуля до уверенного
Оглавление

Онлайн-курс «Аналитик данных» от Яндекс Практикума предназначен для обучения с нуля и рассчитан на тех, кто хочет освоить профессию аналитика данных.

  • Срок обучения: около 7 месяцев (для базового тарифа).
  • По данным на сайте: более 10 000 выпускников нашли работу после обучения.
  • Программа оформлена как профессиональная переподготовка (лицензия № Л035-01298-77 от 24 марта 2015 года).
  • Формат обучения: онлайн, с практическими проектами, вебинарами, заданиями.

Почему стоит выбрать этот курс

  • Программа ориентирована на актуальные навыки, востребованные работодателями: сбор данных (SQL), анализ (Python, Pandas), визуализация (например, Yandex DataLens) и др.
  • До 15 проектов и 10+ кейсов от работодателей (в расширенном тарифе) — даётся реальный опыт.
  • Моделирование рабочей среды: курс разбит на «спринты» (по 2–3 недели), что приближает к рабочему ритму IT-команды.
  • Поддержка карьерного центра: помощь с резюме, сопроводительным письмом, поиск вакансий, тренировки к собеседованию.
  • Возможность бесплатного пробного блока: первые 14 уроков можно пройти без оплаты, чтобы оценить формат.

Для кого подойдёт

  • Для тех, кто без опыта в аналитике: обучение с нуля (необходим лишь компьютер и время для занятий).
  • Для тех, кто хочет сменить профессию и войти в сферу Data Analytics.
  • Для тех, кто готов учиться интенсивно — нагрузка порядка ~15 часов в неделю.
  • Для тех, кто настроен на практический результат, хочет работать с реальными задачами, собрать портфолио и найти работу после обучения.

Программа курса — основные модули

Ниже представлен обзор ключевых этапов курса. Детальное содержимое программы можно скачать на официальном сайте.

Бесплатная часть: ~2 часа обучения, первое знакомство с профессией, практическое задание.

Базовый тариф (~7 месяцев):

  • ~90 часов теории + ~200 часов практики.
  • 8 проектов, 10+ кейсов.

Модули курса:

  • Введение в аналитику, использование данных в бизнесе (Google Таблицы/Excel).
  • Основы SQL: извлечение и обработка данных.
  • Продвинутая работа с SQL: оконные и аналитические функции.
  • Визуализация данных и дашборды в Yandex DataLens.
  • Основы Python: синтаксис, Pandas, matplotlib, предобработка данных.
  • Исследовательский анализ данных, бизнес-метрики, A/B-тестирование и проверка гипотез.

Расширенный тариф (~11 месяцев): включает всё из базового тарифа + дополнительные проекты (до 15), углублённые модули по ClickHouse, PySpark, Airflow и др.

Инструменты и навыки, которые освоите

Инструменты: SQL (PostgreSQL, ClickHouse), Python и Pandas, Yandex DataLens, PySpark, Airflow.

Навыки:

  • Извлечение данных, фильтрация, агрегация, группировка.
  • Визуализация, построение графиков и дашбордов.
  • Расчёт бизнес-метрик.
  • Проведение A/B-тестов.
  • Использование базовых ML-алгоритмов (k-means, регрессия).
  • Работа с автоматизацией процессов.

Проекты: анализ объявлений недвижимости, дашборды конференции TED, предобработка данных онлайн-игры, анализ пользовательской активности и др.

Трудоустройство и результаты

  • По данным курса: выпускники получают на ~38% больше приглашений на собеседования по сравнению с теми, кто не проходил профильные онлайн-курсы.
  • Офферы выпускники получают примерно вдвое быстрее — среднее время до оффера ~3–4 месяца (у новичков обычно ~6 месяцев).
  • База партнёрских компаний — более 4 000 организаций, регулярно приглашающих выпускников.
  • После успешной защиты итогового проекта выдаётся диплом о профессиональной переподготовке (при наличии среднего/высшего образования) или сертификат о прохождении.

Стоимость и тарифы

  • Базовый тариф: около 112 000 ₽ при оплате сразу, или от 4 572 ₽/мес при рассрочке на 36 месяцев.
  • Расширенный тариф: около 176 000 ₽ при оплате сразу, или от 7 185 ₽/мес при рассрочке на 36 месяцев.
  • Дополнительно: возможен налоговый вычет до 16 380 ₽ для резидентов РФ.
  • Условия оплаты: банковская карта, возможна частичная оплата работодателем или через ИП/ЮЛ.

Плюсы и возможные минусы

Плюсы

  • Сильный фокус на практике: большое количество проектов и кейсов.
  • Структурированная программа от нуля до продвинутых техник.
  • Помощь с трудоустройством и крупная партнёрская база компаний.
  • Подходит для смены профессии и быстрого старта в аналитике.

Минусы / моменты для внимания

  • Требуется серьёзная нагрузка (~15 часов в неделю) — важно планировать время.
  • Стоимость достаточно высокая — нужно оценить бюджет и потенциальную пользу.
  • Помощь с трудоустройством не гарантирует оффер — как и на любых онлайн-курсах.
  • Формат полностью онлайн требует самодисциплины и мотивации.

Как подготовиться и что делать, чтобы извлечь максимум

  • Организуйте учебное время: выделяйте около 15 часов в неделю, как рекомендует курс.
  • Проверьте технические условия заранее: компьютер, стабильный интернет, возможность установки инструментов или работы в облачных средах.
  • Будьте активны в коммуникации: участвуйте в чатах и вебинарах, задавайте вопросы наставникам, используйте поддержку ревьюеров.
  • Серьёзно подходите к проектам и портфолио — это главное преимущество при поиске работы.
  • Используйте карьерный центр: обновляйте резюме, тренируйтесь к собеседованиям, мониторьте вакансии.
  • Развивайте профиль в сфере: ведите блог, делайте исследования, создавайте GitHub-репозиторий с проектами — это увеличивает шансы на трудоустройство.

Вывод

Если вы серьёзно настроены стать аналитиком данных и готовы вкладывать время и силы, курс «Аналитик данных» от Яндекс Практикума — это качественная программа, позволяющая пройти путь от нуля до уверенного уровня, востребованного работодателями. При выборе важно учитывать мотивацию, бюджет и готовность к интенсивной работе.

Отзывы студентов о курсе «Аналитик данных» от Яндекс Практикума

⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) — понятная структура и мощная практика

Дата: 12.11.2025 — Марина С.

«Пришла без опыта, боялась SQL и Python. Но подача настолько простая, что через пару недель уже писала первые запросы. Особенно понравились спринты с реальными данными — чувствуешь себя аналитиком уже во время обучения.»

⭐⭐⭐⭐☆ (4/5) — хороший курс, но нагрузка выше, чем ожидал

Дата: 03.11.2025 — Илья Р.

«Содержание отличное, много практики, разборов и полноценные проекты в портфолио. Но реально нужно 15–20 часов в неделю, иначе начинаешь отставать. Курс крутой, просто нужно готовиться к рабочей нагрузке.»

⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) — помощь с трудоустройством работает

Дата: 25.10.2025 — Валерия Г.

«Карьерный центр помог подготовить резюме и пройти первые собеседования. Уже через месяц после защиты итогового проекта получила оффер аналитика. Практикум даёт сильную базу и уверенность.»

⭐⭐⭐⭐☆ (4/5) — классная подача, но много самостоятельной работы

Дата: 18.10.2025 — Дмитрий П.

«Материал объясняют доступно, наставники отвечают быстро. Но очень много заданий, где нужно самим искать решения, читать документацию, разбираться. Это полезно, но местами сложно. В итоге результатом доволен.»

⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5) — лучший формат обучения, который пробовала

Дата: 09.10.2025 — Ольга М.

«Понравилось всё: проекты, ревью, поддержка, формат спринтов. За время курса разобралась в SQL, Python, научилась строить дашборды в DataLens и проводить A/B-тесты. Сравнивала с другими школами — Практикум выигрывает по практике и глубине.»

Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.

Смотрите также: