Лучшие курсы аналитики данных в России 2025

Программа обучения курса «Основы веб‑аналитики для интернет-маркетологов» направлена на предоставление участникам базовых знаний и практических навыков для успешного применения аналитических инструментов в сфере цифрового маркетинга. Она включает собой цикл видеолекций, охватывающих ключевые темы, включая важность веб-аналитики для роста бизнеса и оптимизации затрат. Участники познакомятся с различными типами данных, которые можно собирать, и узнают о метриках, наиболее значимых для достижения бизнес-целей. Также в ходе обучения предусмотрены практические задания, включая работу с симулятором, в котором студенты смогут решать реальные задачи начинающего маркетолога, рассчитывая метрики и анализируя эффективность рек  ламных каналов.

В результате обучения участники смогут не только понять значимость веб-аналитики, но и овладеть технологиями сбора и анализа данных, необходимыми для принятия обоснованных решений. Они научатся применять различные метрики в контексте своих проектов и рекламных кампаний, а также анализировать кейсы, что позволит им глубже осознать практическую ценность веб-аналитики. Участники получат полезные навыки анализа данных, что облегчит процесс выбора оптимальных стратегий маркетинга и управления трафиком.

Программа обучения в курсе «Профессия Аналитик данных» предлагает участникам комплексный подход к освоению современного анализа и визуализации данных. Курс охватывает все необходимые темы, начиная с основ работы с языком Python и его библиотеками, такими как NumPy и Pandas, и заканчивая более сложными аспектами, такими как A/B-тестирование и гипотезы. Участники также освоят инструменты для визуализации данных, включая Power BI, что позволит им создавать интерактивные дашборды и проводить глубокий разведочный анализ. Каждый блок курса тщательно разработан, включая темы, такие как работа с Excel и Google Sheets для анализа и автоматизации данных, а также использование Power Query и Power Pivot для подготовки и обработки данных.

После завершения обучения участники приобретут набор ключевых навыков, необходимых для успешной карьеры в области аналитики данных. Они научатся проводить комплексный анализ данных, используя Python, и смогут активно применять библиотеки Pandas и NumPy в своих проектах. Владение SQL позволит выпускникам эффективно работать с базами данных, а их способности к визуализации данных с помощью Power BI сделают их ценными специалистами на рынке. Курс также прокладывает путь к пониманию анализа интернет-данных с помощью Яндекс.Метрики и проведению диагностической и описательной аналитики.

Программа обучения на курсе «Аналитик данных» предоставит участникам уникальную возможность углубиться в основные инструменты и методы, используемые в современном анализе данных. В первую очередь студенты изучат базовые принципы аналитики, которые включают исследование целевой аудитории и конкуренции, а также идентификацию возможностей для роста мобильных продуктов. Обучение будет охватывать использование таких инструментов, как Google Sheets и Google Analytics, а также SQL для работы с базами данных. Участники познакомятся с продуктовой аналитикой, освоив методы HADI-циклов и Lean Canvas для управления продуктом, а также научатся декомпозировать метрики для более глубокого анализа данных.

Завершив обучение, участники смогут уверенно интерпретировать большие объемы данных и визуализировать их с помощью различных инструментов, таких как Tableau и Power BI. Студенты овладеют A/B-тестированием, что позволит им принимать обоснованные решения на основе анализа эффективности различных подходов. Они также научатся работать с языком программирования Python для решений задач, связанных с обработкой данных, а понимание математики и статистики позволит извлекать ценные выводы для бизнеса. Использование систем контроля версий Git и освоение веб-разработки через Flask создаст основу для создания собственных инструментов анализа.

Программа курса «Аналитик данных с нуля» предлагает структурированное обучение, охватывающее ключевые аспекты аналитики с акцентом на практическое применение в реальных бизнес-сценариях. Курс начинается с основ работы в Excel, включая обработку, агрегацию данных и создание сводных таблиц. Участники получат навыки в когортном анализе, что позволит им глубже понимать клиентские данные и рассматривать показатели, такие как лайфтайм, LTR и LTV. Программа также включает изучение юнит-экономики, где студенты научатся рассчитывать финансовые метрики и строить калькуляторы юнит-экономики для анализа бизнес-проектов. Важным элементом курса является работа с нестандартными данными: участники освоят подключение и предобработку различных источников данных, а также визуализируют результаты своих анализов с использованием дашбордов в Google Sheets. Завершая курс, студенты познакомятся с основами логики, что поможет им делать обоснованные выводы для анализа бизнес-гипотез.

По завершению курса участники будут обладать широким набором навыков, необходимых для эффективной работы в аналитике данных. Они смогут справляться с запросами SQL, писать простейшие запросы и применять продвинутые техники обработки данных, включая агрегацию и объединение таблиц. Умения в визуализации данных и создании финансовых метрик помогут выпускникам проводить глубокий анализ и формировать управленческие отчеты. Знания в области логики и бизнес-метрик позволят выпускникам оценивать состояние продуктов.

Программа курса «Профессия Data Analyst» включает обширный обзор инструментов и методов, необходимых для успешной работы в аналитике данных в условиях современного рынка. Участники начнут обучение с основ Data Science, включая Excel, Python и SQL, чтобы получить представление о сборе и обработке данных. В ходе курса они освоят такие ключевые библиотеки, как Pandas и NumPy, что позволит эффективно работать с большими объемами данных и готовить их к дальнейшему анализу. Особое внимание уделяется разведывательному анализу данных (EDA), включая очистку и визуализацию данных, что поможет студентам лучше понимать их структуру и выявлять скрытые закономерности. Также обучение включает в себя использование Power BI и Grafana для создания дашбордов и визуализаций, а также A/B-тестирование и проверку гипотез.

По завершении курса участники получат практические навыки, которые существенно повысят их конкурентоспособность на рынке труда. Они смогут извлекать данные из различных источников, включая API и базы данных, а также проводить тщательную очистку и обработку полученной информации. Участники будут способны проводить разведывательный анализ данных и применять методы визуализации для представления результатов в понятной и доступной форме. Знания в области продуктовой и маркетинговой аналитики, а также аналитики данных в контексте бизнес-метрик, помогут выпускникам уверенно работать с аналитическими отчетами и давать рекомендации по улучшению бизнес-процессов.

Программа обучения в рамках курса «Профессия Аналитик данных» представляет собой комплексный подход к подготовке специалистов, работающих с большими объемами данных в современных бизнес-условиях. Курс охватывает все аспекты работы с данными, начиная от основ статистики и заканчивая продвинутыми приемами на Python и SQL. Участники изучат методы сбора данных, используя такие инструменты, как Google Analytics, Google Tag Manager и Яндекс.Метрики, что позволит им эффективно анализировать потребительское поведение и маркетинговую эффективность. Важной частью программы является изучение бизнес-моделей в сферах e-commerce и GameDev, что даст возможность работать с реальными данными и кейсами, а также проводить собственные исследования посредством тематических проектов. Студенты также усвоят ключевые метрики продукта и маркетинга, включая юнит-экономику.

По итогам курса учащиеся приобретут практические навыки, которые позволят им эффективно обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, а также делать обоснованные бизнес-выводы. Они научатся проводить анализ рекламных кампаний, сегментировать клиентов и получать углубленное понимание их предпочтений для дальнейшего улучшения продуктов. Курс подготовит специалистов к запуску и интерпретации A/B-тестов, что критически важно для оптимизации различных бизнес-показателей. Владение инструментами визуализации, такими как Power BI и Google Sheets, позволит выпускникам представлять результаты анализа в удобном для восприятия формате.

Программа обучения по специальности «Аналитик данных» предлагает всесторонний подход к подготовке специалистов, способных решать практические бизнес-задачи с использованием современных аналитических инструментов. Студенты начнут с освоения основ Excel, а затем перейдут к его продвинутым возможностям и Google-таблицам, изучая отличия в работе с данными. В последующих модулях предусмотрены углубленные знания в области обработки и визуализации данных с использованием Power BI и Power Query. Обучение нацелено на практическую работу с SQL и Python, где участники научатся программировать и применять алгоритмы для анализа данных. Темы, касающиеся юнит-экономики и бизнес-анализа, обеспечат навыки создания эффективных бизнес-моделей и анализа финансовых показателей. Темы по управлению проектами, системной аналитике и ведению презентаций помогут закрепить теоретические знания на практике.

По окончании курса участники смогут уверенно обрабатывать запросы от бизнеса и представлять свои находки с использованием различных аналитических инструментов. Наученные работать с крупными массивами данных, они смогут выделять важные метрики и находить оптимальные решения для оптимизации бизнес-процессов. Студенты приобретут навыки программирования на нескольких языках, включая SQL, Python и R, а также работу с полезными библиотеками, такими как Pandas и Numpy. Овладев методами визуализации данных с помощью Power BI и Tableau, они смогут создавать детализированные аналитические отчеты.

Программа обучения по направлению «Профессия Аналитик данных» обеспечивает комплексный подход к освоению необходимых знаний и навыков для успешной работы в области аналитики. Участники начнут с изучения веб-аналитики, где узнают о работе с важными инструментами, такими как Яндекс.Метрика и Google.Analytics, научатся устанавливать счетчики и анализировать данные с сайта, а также оптимизировать его на основе полученной информации. Далее курс переходит к изучению SQL, где участники овладеют техниками работы с данными, научатся писать запросы для эффективного анализа и автоматизации получения информации, включая работу с Google BigQuery. Позднее акцент смещается на изучение на Python, что позволит слушателям работать с данными из различных источников, проводить парсинг, тестировать гипотезы и визуализировать результаты. Завершающий этап обучения сосредоточен на создании отчетов и визуализации данных с помощью Power BI.

В результате обучения студенты приобретут солидные практические навыки, которые помогут им быстро адаптироваться в роли аналитика данных. Они будут уверенно использовать Python для выполнения комплексных задач обработки информации, станут опытными пользователями SQL для манипулирования данными и создания отчетов. Участники освоят методы тестирования гипотез и анализа поведения пользователей, что позволит им делать выводы на основе накопленных данных.

Программа обучения по курсу «Профессия Аналитик данных» построена таким образом, чтобы обеспечить студентов практическими навыками, необходимыми для карьеры в быстро развивающейся сфере анализа данных. В рамках курса предусмотрено изучение вводного материала, где участники познакомятся с основами аналитики и методами обработки данных. Далее акцент смещается на решение реальных задач в различных областях, таких как финансовая, продуктовая и веб-аналитика, а также на изучение программирования на языке Python для выполнения сложных аналитических задач. Студенты изучают SQL для работы с базами данных, включая написание сложных запросов, а также визуализацию данных с использованием инструментов и платформ, таких как Google Sheets, Looker Studio и Superset.

По завершении курса студенты будут уверенно анализировать данные, опираясь на статистику, и представлять результаты в виде наглядных диаграмм и графиков. Навыки написания SQL-запросов позволят выпускникам эффективно управлять данными и извлекать из них полезные инсайты. Опыт работы с метриками, такими как CTR, DAU/WAU/MAU и другими важными показателями, необходим для оценки эффективности бизнес-процессов и формирования обоснованных рекомендаций. Руководствуясь аналитическими выводами, студенты научатся формировать стратегии для маркетинга и продаж, а также обеспечивать сквозную аналитику на различных уровнях организации.

Программа обучения по специальности «Аналитик данных» предлагает интенсивное погружение в основы и продвинутые методы анализа данных. Курс начинается с бесплатного модуля, который позволяет познакомиться с профессией и оценить свои интересы в этой области. Студенты изучают ключевые инструменты и языки, такие как SQL для работы с базами данных, Google Таблицы для первичной обработки и визуализации данных, а также Python с его мощными библиотеками, включая Pandas, Matplotlib и Seaborn. В рамках курса акцентируется внимание на разработке аналитических отчетов, обеспечении обработки данных, включая решение ad-hoc задач с использованием DataLens и других BI-инструментов. Учащиеся научатся не только извлекать и фильтровать данные, но и создавать дашборды, что позволит эффективно визуализировать информацию и представлять результаты анализа в удобном для восприятия формате.

В результате обучения участники курса станут уверенными специалистами в области аналитики данных, обладая набором практических навыков, необходимых для решения сложных бизнес-задач. Выпускники смогут писать сложные SQL-запросы для работы с базами данных и обрабатывать большие объемы информации, анализируя метрики. Освоив Python, учащиеся смогут проводить исследовательский анализ данных, работать с библиотеками для визуализации и предобработки информации, а также использовать статистические методы, такие как A/B-тестирование и различные тесты значимости, для проверки гипотез.

Программа обучения профессии «Аналитик данных» предлагает комплексный подход к изучению навыков, необходимых для успешной работы в этой сфере. Курсы охватывают разнообразные области анализа, начиная с основ программирования на Python, использующегося для обработки и анализа данных, до работы с инструментами Git для управления версиями. Учебный план включает специфические модули по SQL, где студенты академически изучают основы работы с базами данных, применение теории вероятностей и статистики для анализа реальных данных. Основное внимание уделяется практическим задачам, которые имеют значение для бизнеса: от оптимизации маркетинговых каналов и сегментации клиентов в ритейле до экспериментов в сервисах доставки.

К окончанию курса выпускники получат востребованные на рынке навыки, такие как способность проводить комплексный анализ данных и предоставлять обоснованные рекомендации на основе собранной информации. Они научатся работать с инструментами для анализа и визуализации данных, включая BI-системы, что позволит представлять результаты в понятном для бизнеса формате. Умения в статистическом анализе, включая проведение A/B-тестов и RFM-анализов, помогут выпускникам выявлять ключевые метрики для повышения эффективности различных процессов внутри компаний. Конкретные результаты таких исследований помогут не только в принятии решений по оптимизации бизнес-задач, но и в умении рекомендовать стратегии, направленные на улучшение клиентского сервиса и удержание клиентов.

Курс «Из кадровика в аналитика данных» предлагает программу обучения, специально разработанную для тех, кто хочет сменить сферу деятельности и уйти в аналитику. Программа начинается с введения в профессию и охватывает основы работы с Excel, включая подготовку данных и применение различных формул, что позволяет будущим аналитикам эффективно обрабатывать и визуализировать информацию. Студенты изучают Power Query для автоматизации извлечения данных из множественных источников и работают с сводными таблицами для быстрой и практичной генерации отчетов. Далее в курсе уделяется внимание языку SQL, что дает возможность научиться формировать запросы для доступа к данным, объединять таблицы и управлять хранилищами информации. После этого студенты получают навыки работы с Python, включая использование библиотек для анализа и обработки данных, что дополнительно расширяет их инструментарий для анализа реальных бизнес-задач.

В результате обучения студенты приобретут всесторонние навыки, которыми могут эффективно пользоваться в своей будущей карьере. Они научатся не только интерпретировать данные и выявлять закономерности, но и создавать дашборды, обеспечивающие наглядное представление ключевых показателей эффективности.

Курс «Профессия Аналитик данных» ориентирован на глубокое освоение современных методов обработки и анализа информации с использованием Python и SQL. Программа начинается с основ профессии «Аналитик данных» и углубляется в технические аспекты, охватывая работу с базами данных. Студенты изучают синтаксис SQL, что позволяет им не только извлекать, сортировать и группировать данные, но и использовать сложные операции объединения таблиц и подзапросы для решения практических задач. В дополнение к этому, курс включает изучение библиотеки Pandas для работы с данными и позволяет участникам научиться собирать и подготавливать данные, используя API и выполняя веб-скрапинг с помощью BeautifulSoup.

В результате обучения студенты получат обширные навыки, необходимые для эффективного анализа данных. Они научатся проверять гипотезы, выявлять закономерности и аномалии в данных, а также проводить исследовательский анализ. Участники курса освоят методы описательной статистики и научатся создавать визуализации с использованием таких библиотек, как matplotlib, seaborn и plotly. Это позволит им не только обрабатывать и чистить данные, но также анализировать их, строить графики и делать выводы о бизнес-метриках, таких как воронка продаж и когортный анализ.

Программа обучения по направлению «Аналитик данных» охватывает ключевые аспекты работы с данными, начиная с основ работы с электронными таблицами Excel и Google Sheets, где студенты научатся импортировать и экспортировать данные, применять функции для анализа, а также строить диаграммы для отчетности. Далее программа включает знакомство с базами данных MS Access и LibreOffice Base, где студенты изучат построение запросов, связи между таблицами и создание отчетов. Значительную часть курса занимает изучение языка SQL, включая настройку серверных СУБД, работу с большими массивами данных и нормализацию данных. Обучение на Python затрагивает не только базовые операторы языка, но и практическую обработку данных из различных источников. Курс по визуализации данных с использованием библиотек Numpy и Pandas, а также Microsoft PowerBI позволит участникам подготовить данные для визуализации и анализировать их с помощью когортного анализа. Дополнительно студенты познакомятся с веб-аналитикой, включая настройку инструментов Google Analytics, Яндекс.Метрики и A/B тестирование для измерения эффективности маркетинговых кампаний.

В результате обучения участники научатся эффективно извлекать, очищать и обрабатывать данные с помощью языка SQL и Python, а также визуализировать результаты анализа в PowerBI. Выпускники освоят продвинутые функции работы с Excel и Google Sheets, а также углубят свои знания в области математической статистики для бизнеса.

Дипломная программа обучения по направлению «Аналитик данных» направлена на подготовку специалистов в области анализа больших данных. Обучение охватывает ключевые аспекты работы с данными и современными инструментами. Курс начинается с основ работы с большими данными и статистикой. Углубленное изучение Microsoft Excel включает в себя расширенные возможности анализа и визуализации данных, а также создание сложных формул и массивов. Важной частью программы является изучение языка SQL, что позволяет участникам эффективно работать с базами данных, выполнять сложные запросы и анализировать данные. Курс также включает обучение работе с Tableau для визуализации данных и Power BI для создания интерактивных дашбордов, что позволяет выпускникам представлять результаты анализа в наглядной и доступной форме.

По завершении обучения студенты смогут определять подходящие инструменты и методы для решения задач машинного обучения, использовать статистические методы для анализа финансовых показателей и эффективно применять Excel для обработки данных. Участники курса научатся создавать комбинированные отчеты и визуализировать данные с помощью Tableau и Power BI, а также выполнять трансформации данных для получения нормированных таблиц. Знания в области DAX и Power Pivot позволят им создавать сложные модели данных и отчеты.

Программа обучения в рамках курса «Аналитик данных» разработана для подготовки специалистов, способных эффективно работать с данными в современных бизнес-условиях. Курс охватывает ключевые аспекты анализа данных, начиная с основ бизнес-анализа и заканчивая техническими навыками в области дата-анализа и бизнес-аналитики. Участники изучат процесс принятия решений на основе данных, включая сбор требований и прототипирование, а также итеративную работу с заказчиками. Важной частью программы является изучение SQL и основ работы с базами данных, что позволит студентам писать запросы и строить отчеты. Также курс включает введение в Business Intelligence, где акцент делается на визуализацию данных с использованием популярных платформ, таких как Tableau и Yandex Data Lens.

По завершении обучения студенты смогут работать на начальных позициях в сфере анализа данных, общаться со стейкхолдерами и уточнять требования. Участники курса научатся предобрабатывать и исследовать сырые данные, а также писать код на SQL и Python для анализа и визуализации. Знания в области BI позволят им создавать дашборды и визуализировать данные, а также презентовать результаты работы, объясняя сложные концепции простым языком. Кроме того, выпускники будут иметь представление о различных инструментах в сфере дата-анализа и возможных путях дальнейшего развития в области машинного обучения и Data Science.

Программа обучения «Профессия Data-аналитик» нацелена на подготовку специалистов, способных эффективно извлекать, обрабатывать и анализировать данные из различных источников. Курс охватывает все этапы работы с данными, начиная с выявления бизнес-проблем и сбора требований, и заканчивая проведением разведочного анализа и подготовкой датасетов для дальнейшего использования. Участники освоят ключевые инструменты, такие как Python, SQL, Excel и Power BI, а также научатся работать с библиотеками для анализа данных, включая pandas и scikit-learn. Программа включает изучение основ математики и статистики, что позволит студентам глубже понять методы машинного обучения и их применение в реальных задачах.

По завершении обучения студенты смогут извлекать данные из различных источников, очищать и обрабатывать их, а также строить аналитические отчеты и визуализировать результаты в виде дашбордов. Участники курса научатся формулировать и проверять гипотезы, проводить A/B-тесты и выявлять зависимости в данных. Знания в области BI и работы с инструментами визуализации, такими как Grafana и Matplotlib, позволят выпускникам эффективно представлять результаты анализа для принятия управленческих решений.

Курс «Аналитик данных» представляет собой комплексную программу, ориентированную на подготовку специалистов, способных эффективно работать с данными. Программа охватывает все ключевые аспекты роли аналитика данных, начиная с основ программирования на Python и работы с библиотеками NumPy и Pandas для обработки и анализа данных. Участники курса изучат синтаксис Python, структуры данных, а также основы работы с системами контроля версий Git. Важной частью обучения является знакомство с теорией вероятностей и статистики, что позволит студентам проводить статистическую обработку данных и проверку гипотез. Курс также включает изучение SQL для работы с базами данных и визуализацию данных.

По завершении курса студенты смогут извлекать и обрабатывать данные из различных источников, проводить A/B-тесты и анализировать результаты с использованием статистических методов. Участники научатся визуализировать данные и представлять результаты анализа в понятной форме, что является ключевым для взаимодействия с заинтересованными сторонами. Знания в области продуктовой аналитики и работы с инструментами, такими как Airflow, позволят выпускникам эффективно управлять проектами и принимать обоснованные решения на основе данных.