Курсы по аналитике данных — рейтинг, цены, карьера
Когда цифровизация стала нормой, обучение аналитике превратилось в быстрый и удобный путь к новой профессии. Лучшие курсы помогают за короткий срок освоить основы работы с данными и уверенно стартовать в карьере. Этот рейтинг составлен на основе программ обучения, отзывов студентов и реальных карьерных результатов выпускников. Мы сравнили форматы, длительность, стоимость, сложность и объём практики — всё, что важно при выборе своей будущей траектории в профессии.
EdTech-рынок в 2024 году вырос на 19% (до 144 млрд рублей), но в январе–сентябре 2025-го выручка школ на GetCourse уже просела на 5% год к году. Аудитория сместилась в две стороны: либо короткие недорогие курсы, либо полноценные премиальные программы с карьерной поддержкой и даже гарантией трудоустройства. Это говорит о том, что требования к качеству выросли, а выбирать обучение нужно особенно внимательно.
Обновление: январь 2025. Данные о программах и ценах проверяются ежемесячно. Автор: Руководитель направления аналитики данных в EdTech, опыт 8+ лет.
Онлайн-курсы по аналитике данных: что изучают и как выбирать
SQL, Python, BI-системы, статистика, A/B-тесты, продуктовые метрики — всё это ключевые навыки профессии Аналитик данных. Разные школы делают акцент на разных инструментах, поэтому важно понимать направленность программы.
Сравнительная таблица курсов для будущих аналитиков данных
Ниже — сравнение по уровню входа, длительности, цене, формату и ключевым навыкам. Это помогает понять, где вы получите больше Python, где упор на BI, а где — на продуктовую аналитику и практику.
- Sky.pro — Аналитик данных Подходит новичкам и будущим Junior-специалистам; длится 6–10 месяцев; стоимость — от 140 000 ₽. В программе Python, SQL, продуктовая аналитика, A/B-тесты. Формат онлайн, много практики, карьерный центр, есть гарантия трудоустройства.
- Яндекс Практикум — Аналитик данных Тоже ориентирован на старт с нуля. Обучение занимает 6–9 месяцев и стоит от 150 000 ₽. Основной стек — Python, SQL, статистика, A/B-тесты, Tableau. Менторы, проекты и круглосуточная поддержка.
- Skillbox — Профессия Data Analyst Курс для тех, кто хочет плавно войти в профессию или переквалифицироваться. Обучение длится 8–12 месяцев, стоимость — от 120 000 ₽. Основы SQL, Python, Excel и Power BI. Онлайн-формат с кураторами и дипломной работой.
- Karpov.Courses — Аналитик данных Программа для тех, у кого уже есть база. 4–6 месяцев интенсивного обучения стоимостью от 90 000 ₽. Углубление в SQL, Python и продуктовые метрики.
- Skillfactory — Аналитик данных Подходит новичкам и тем, кто меняет профессию. 6–9 месяцев, от 120 000 ₽. Упор на Python, статистику и A/B-тестирование.
- Нетология — Аналитик данных 6–9 месяцев, от 110 000 ₽. Основы SQL, Python и визуализация. Подходит новичкам и тем, кто хочет выйти на уровень middle.
- OTUS — Продуктовый аналитик Программа для middle/pro уровня — 3–5 месяцев. Стоимость от 80 000 ₽. Глубокая работа с метриками, юнит-экономикой и A/B-тестами.
- GeekBrains — Аналитик с нуля до Junior Длинный путь — 10–12 месяцев, цена от 130 000 ₽. Всё от Excel до BI и Python, плюс стажировки.
- Eduson — Аналитик данных с нуля Быстрый старт на 4–6 месяцев по цене от 80 000 ₽. Упор на Excel, Power BI и SQL.
- SF Education — Аналитик данных Доступная программа на 6–8 месяцев, от 100 000 ₽. SQL и BI — основные направления.
Рейтинг лучших курсов по аналитике данных 2025
1. Sky.pro — «Аналитик данных»
Лучший курс для старта с нуля с гарантией трудоустройства
Для кого: полные новички, смена профессии
Продолжительность: 6–10 месяцев; цена: от 140 000 ₽
Стек: Python, SQL, продуктовая аналитика, A/B-тесты
Sky.pro выделяется тем, что предлагает гарантию трудоустройства: если выпускник не находит работу в течение трёх месяцев, школа возвращает деньги или продлевает карьерную поддержку. Обучение фокусируется на практике: 80% времени — реальные задачи, 20% — теория. У каждого студента есть наставник, а итогом становится дипломный проект, который можно использовать в портфолио на собеседованиях.
Это идеальный выбор для тех, кто хочет не «посмотреть курс», а действительно стать Аналитик данных и выйти на рынок труда уверенно.
2. Яндекс Практикум — «Аналитик данных»
Курс с сильными проектами и мощной менторской поддержкой
Продолжительность: 6–9 месяцев; цена: от 150 000 ₽ Стек: Python, SQL, статистика, Tableau
Практикум известен продуманной проектной работой, в ходе которой студенты постоянно применяют теорию на практике. Нагрузка высокая, дедлайны жёсткие — но выпускники отмечают, что именно это помогает по-настоящему прокачать мышление аналитика.
3. Skillbox — «Профессия Data Analyst»
Оптимальный баланс цены, объема и гибкости
8–12 месяцев; стоимость — от 120 000 ₽ SQL, Python, Power BI, Excel
Skillbox делает акцент на работе с BI-инструментами и визуализацией. Это хороший вариант для тех, кто хочет изучать аналитику в свободном темпе и получить итоговый дипломный проект.
4. Karpov.Courses — «Аналитик данных»
Интенсив для тех, кто уже знаком с SQL и хочет ускоренного роста
4–6 месяцев; цена от 90 000 ₽ SQL, Python, продуктовые метрики
Курс короткий, плотный и максимально практический. Преподаватели — аналитики из крупнейших IT-компаний. Подходит для тех, кто хочет перейти в продуктовый анализ или углубить текущие навыки.
5. Skillfactory — «Аналитик данных»
Программа с сильным акцентом на Python и статистику
6–9 месяцев, от 120 000 ₽
Курс структурирован так, чтобы студент освоил полный цикл аналитической работы, включая основы машинного обучения. Особый плюс — карьерная поддержка.
6. Нетология — «Аналитик данных»
Сбалансированный курс с хорошей BI-подготовкой
6–9 месяцев, от 110 000 ₽
Подходит тем, кто хочет научиться строить отчёты, визуализировать данные и работать с SQL/Python на уровне, достаточном для middle-позиции.
7. OTUS — «Продуктовый аналитик»
Глубокая прокачка для опытных специалистов
3–5 месяцев, от 80 000 ₽
Программа рассчитана на тех, кто уже работает с данными и хочет перейти в продуктовую аналитику или достичь уровня Senior.
8. GeekBrains — «Аналитик с нуля до Junior»
Длинный цикл обучения + возможность стажировки
10–12 месяцев, от 130 000 ₽
Курс подойдёт тем, кто готов учиться долго и планомерно. Большой плюс — возможность попасть на стажировку в партнерские компании.
9. Eduson — «Аналитик с нуля»
Доступный быстрый старт через Excel и Power BI
4–6 месяцев, от 80 000 ₽
Хороший вариант, если нужно начать как можно быстрее и с минимальными затратами.
10. SF Education — «Аналитик данных»
Недорогой вариант с упором на SQL и BI
6–8 месяцев, от 100 000 ₽
Подходит тем, кто делает первые шаги и хочет освоить базовые навыки анализа данных.
Кто такой аналитик данных и чем он занимается
Профессия Аналитик данных — это работа на стыке статистики, программирования и бизнес-логики. Специалист превращает сырые данные в ответы на вопросы компаний, помогает тестировать гипотезы, оптимизировать конверсии и принимать решения на основе фактов.
Вот лишь часть реальных задач:
- оценка эффективности маркетинговых каналов, расчёт CAC и LTV
- сегментация клиентов
- анализ результатов A/B-тестов
- построение витрин данных и настройка ETL-процессов
- автоматизация отчётности
- визуализация метрик
- поиск трендов, закономерностей, аномалий
- участие в оптимизации бизнес-процессов
Работа аналитика — это цикл: сбор → очистка → анализ → визуализация → выводы → рекомендации.
Основные специализации в аналитике данных
Повествовательно, но с сохранением классификации:
- Бизнес-аналитик — связывает задачи бизнеса и разработку; формализует требования.
- BI-аналитик — строит дашборды, модели данных и отчётность.
- Веб-аналитик — анализирует трафик, события, воронки, помогает маркетингу.
- Продуктовый аналитик — отвечает за метрики продукта, A/B-тесты, ретеншн.
- Системный аналитик — описывает ИТ-системы, API, процессы.
- Маркетолог-аналитик — анализирует рекламные каналы и вклад каждого из них.
Навыки и инструменты аналитика: SQL, Python, Excel, BI
SQL и Python остаются основой профессии. Excel — инструмент быстрых расчётов. BI-системы упрощают визуализацию и доступность данных. Статистика помогает принимать решения на основе фактов. Важно также понимать основы ETL, уметь строить презентуемые графики и рассказывать историю через данные.
Как выбрать подходящий курс: 7 главных критериев
(переписано полностью, но логика сохранена)
- Уровень входа и цели: трудоустройство, апскилл, смена профиля.
- Содержание программы: SQL, Python, статистика, A/B, BI, практика, диплом.
- Организация обучения: расписание, дедлайны, темп, доступ к урокам.
- Наставники — действующие аналитики.
- Формат — записи, вебинары, интенсивы.
- Стоимость и длительность — адекватность цене и содержанию.
- Практика — реальные кейсы, портфолио, карьерный сервис.
Чему вы научитесь: основные методы анализа данных
Повествовательно, но список сохранён:
- EDA — очистка, описание, визуализация.
- Статистика и A/B-тесты.
- Когортный анализ.
- Факторный анализ.
- Конкурентный анализ.
- Продуктовая аналитика.
- Анализ поведения.
- BI-методы и дашборды.
Зарплаты аналитиков данных в 2025 году
Новички получают 70–120 тыс. ₽ Через 1–2 года — 140–220 тыс. ₽ Опытные специалисты — 250 тыс. ₽ и выше
Москва/СПб традиционно предлагают более высокие ставки; IT и финтех — ещё выше.
Кому подойдут курсы по аналитике данных?
Новичкам
Нужны курсы с фундаментом: SQL, Python, статистика, Excel, практика и наставники.
Опытным специалистам
Лучше выбирать курсы, где много продуктовой аналитики, A/B-тестов, продуктовых метрик, BI-архитектуры — например, Karpov.Courses, OTUS, Skillfactory.
FAQ
Сколько длится обучение? От 3 до 12 месяцев, в зависимости от формата и уровня входа.
Нужен ли опыт? Нет — достаточно базовой логики и желания учиться.
Что будет после курса? Сертификат, дипломная работа, портфолио, карьерная поддержка — в зависимости от школы.
Как формировался рейтинг
Мы оценивали программы по содержанию, стеку технологий, глубине практики, качеству наставников, отзывам, стоимости за час обучения и карьерной поддержке. Наибольший вес получали программа и практика (по 25%), так как именно они определяют реальную ценность обучения.
Реклама: ОАНО ДПО «СКАЕНГ» ИНН 9709022748 erid: 2VtzqwS2WZF
