Почему именно дата-аналитика. Дата-аналитика - одна из самых быстрых переквалификаций в 2026. Средняя зарплата junior аналитика данных: 80–120к в Москве, 60–90к в регионах. Через год middle - 150–250к. При этом 70% работодателей готовы брать без профильного ВУЗа, если есть портфолио с 5+ реальными проектами.
Кому подходит:
- Бухгалтерам, экономистам: у вас уже есть понимание цифр и логики.
- Администраторам, операционистам: вы знаете, как устроены процессы.
- Учителям математики, инженерам: у вас аналитический склад ума.
- Всем, кто умеет работать с Excel и хочет зарабатывать в 2–3 раза больше.
Что делает дата-аналитик: собирает данные из разных источников (1С, CRM, сайты), чистит их, анализирует и строит дашборды для бизнеса: «где растут продажи», «кто отваливается из клиентов», «какой канал рекламы окупается».
КУРСЫ: Топ-3 для переквалификации с нуля
1. Skillbox «Аналитик данных» (4 месяца)
Стоимость: 62 880 ₽ (рассрочка 3 490 ₽/мес на 18 месяцев). Программа:
- Excel/Google Sheets (продвинутый): сводные таблицы, формулы, макросы.
- SQL для работы с базами данных.
- Python (основы): библиотеки Pandas, NumPy.
- Power BI / Tableau — визуализация и дашборды.
- Работа с метриками: Яндекс Метрика, Google Analytics.
Что на выходе:
- Диплом о профпереподготовке (250 часов).
- 15 проектов в портфолио.
- Помощь с трудоустройством (доступ к базе вакансий).
- Гарантия: вернут деньги, если не устроитесь за 6 месяцев.
Для кого: самый структурированный вариант для тех, кто хочет «от А до Я».
2. Яндекс Практикум «Аналитик данных» (6 месяцев)
Стоимость: 90 000 ₽ (рассрочка 7 500 ₽/мес на 12 месяцев), первые 20 часов бесплатно. Программа:
- Python (углублённо): обработка данных, статистика.
- SQL (продвинутый).
- Tableau, Power BI.
- A/B тестирование, метрики продукта.
- Реальные кейсы от компаний (Яндекс, Авито, Ozon).
Что на выходе:
- Сертификат + диплом.
- 20+ проектов (половина — реальные задачи бизнеса).
- Менторство: ревью каждого проекта.
- Карьерный трек: составление резюме, подготовка к собеседованиям.
Для кого: кто готов вкладывать 15–20 часов/неделю и хочет глубокое погружение.
3. SkillFactory «Data Analyst PRO» (14 месяцев, но можно за 6)
Стоимость: 120 000 ₽ (рассрочка 5 000 ₽/мес), скидки до 50%. Программа:
- Python, SQL, Excel (продвинутый).
- Математика и статистика для аналитики.
- Machine Learning (базовый).
- Big Data: работа с большими массивами.
- Бизнес-аналитика: финансовые модели, метрики.
Что на выходе:
- Диплом гособразца.
- 30+ проектов (можно ускорить прохождение до 6 мес).
- Помощь с портфолио: код-ревью от senior аналитиков.
- Пожизненный доступ к материалам.
Для кого: кто планирует расти до middle/senior и хочет максимум знаний.
ИНСТРУМЕНТЫ: Что освоить обязательно.
Начинай с Excel и SQL — это 80% работы junior аналитика. Python — после первых проектов.
ПОРТФОЛИО: 5 обязательных проектов
Без портфолио не возьмут даже на junior. Вот структура, которая работает:
Проект 1: Анализ продаж интернет-магазина (Excel). Задача: найти, какие товары приносят прибыль, а какие убыточны. Сделать сводную таблицу + график.
Где взять данные: Kaggle (бесплатный датасет «E-commerce Sales») или выдумай для условного магазина.
Что показать:
- Таблица: ТОП-10 товаров по прибыли.
- График динамики продаж по месяцам.
- Вывод: «Рекомендую убрать товар X — убыток 15%».
Время: 2–3 дня.
Проект 2: SQL-анализ клиентской базы. Задача: написать 10 SQL-запросов: кто самые активные клиенты, сколько заказов в месяц, какая средняя сумма чека.
Где взять данные: тренировочная база данных на SQLite или PostgreSQL (курс даст доступ).
Что показать:
- Скрипты запросов с комментариями.
- Таблица результатов.
- Вывод: «20% клиентов дают 80% прибыли — сегмент для VIP-программы».
Время: 3–4 дня.
Проект 3: Дашборд по маркетингу (Power BI или Tableau). Задача: построить интерактивный дашборд: откуда приходят клиенты, какой канал выгоднее, динамика конверсии.
Где взять данные: Google Analytics Demo Account или датасет «Marketing Campaign» на Kaggle.
Что показать:
- Скриншот дашборда (или ссылка на Tableau Public).
- Фильтры: по месяцу, каналу, региону.
- Вывод: «Дзен даёт +30% конверсии vs ВК — перераспределить бюджет».
Время: 5–7 дней.
Проект 4: Python-анализ с визуализацией. Задача: проанализировать данные о популярных фильмах (рейтинги, жанры, доходы). Найти закономерности.
Где взять данные: датасет «IMDB Movies» на Kaggle.
Что показать:
- Код в Jupyter Notebook (Python, Pandas, Matplotlib).
- Графики: какие жанры зарабатывают больше, связь рейтинга и кассы.
- Вывод: «Фильмы с рейтингом >7.5 окупаются на 40% лучше».
Время: 7–10 дней.
Проект 5: Реальный кейс для бизнеса. Задача: найти 1–2 малых бизнеса (знакомые, фриланс) и сделать для них бесплатный анализ: продажи, клиенты, метрики сайта.
Где искать:
- Сообщения владельцам кафе/магазинов/салонов: «Сделаю анализ ваших данных бесплатно для портфолио».
- FL.ru, Kwork — откликнись на 5 проектов за 5–10к.
Что показать:
- Отчёт в PDF или презентация.
- Дашборд.
- Отзыв клиента + цифры: «Нашёл экономию 150к/год».
Время: 10–14 дней.
ПЕРВЫЕ ДЕНЬГИ: 3 способа заработать за 3–4 месяца
Способ 1: Фриланс на простых проектах (20–50к за 2–3 месяца).
Где искать:
- FL.ru, Kwork, Workzilla: фильтр «анализ данных», «Excel», «дашборды».
- Telegram-каналы «Работа для аналитиков», «Фриланс для начинающих».
Что брать:
- Простые отчёты в Excel: 5–10к за проект.
- Дашборды в Power BI: 10–20к.
- Анализ продаж МСП: 15–30к.
Первые 3 проекта делай за 50% цены рынка — соберёшь отзывы.
Способ 2: Стажировка с оплатой (30–50к/мес).
Где искать:
- HH.ru: фильтр «стажёр аналитик», «без опыта».
- Партнёры онлайн-школ (Skillbox даёт доступ к 500+ вакансиям).
- Telegram-каналы вакансий: «Junior аналитики», «Стажировки в IT».
Условия: обычно 3–6 месяцев, 30–60к/мес, с перспективой перехода на полную ставку (80–120к).
Способ 3: Волонтёрство в НКО + кейс в портфолио.
Где искать:
- Dobro.ru, «Теплица социальных технологий» - предложи помощь с данными.
- Местные благотворительные фонды: «Сделаю анализ ваших доноров бесплатно».
Выгода: бесплатно получаешь реальный проект + отзыв + можешь указать в резюме «опыт работы с данными НКО».
ПЛАН НА 6 МЕСЯЦЕВ (пошагово)
ЧЕК-ЛИСТ: что сделать сегодня:
- Пройти бесплатный вводный урок на Skillbox/Яндекс Практикум (1 час).
- Скачать Excel-датасет с Kaggle и сделать первую сводную таблицу.
- Завести аккаунт на GitHub для будущих проектов.
- Написать в комментариях: «Старт в дата-аналитику! Цель: 80к через 6 месяцев».
Дата-аналитика - одна из немногих профессий, где портфолио важнее диплома. Работодатели смотрят на проекты: если ты можешь сделать SQL-запрос, построить дашборд и объяснить выводы - тебя возьмут.
Реальные цифры: 4 месяца учёбы + 2 месяца активного поиска = оффер на 80–120к/мес. Или фриланс на 60–100к с гибким графиком.
Напиши в комментариях: какой из 5 проектов портфолио начнёшь первым? Отвечу лично и дам ссылки на датасеты.
📌 Подписывайтесь на наш YouTube-канал и Rutube-канал
📌 Подписывайтесь на наш телеграмм-
📌 Читайте или слушайте книги ”Умный бизнес + ИИ = формула успеха” и "Секреты прибыльного бизнеса" на ЛитРес
📌 Проходите бесплатный курс по экономике