Сравнивайте лучшие курсы по обучению Big Data аналитиков с нуля, и найдите подходящее предложение. Платные онлайн-курсы помогут вам анализировать большие данные.
Стоимость курсов — от 42 900 ₽ до 219 990 ₽, средняя стоимость — 124 482 ₽, длительность обучения от 4 недель до 17 месяцев, в среднем — 8 месяцев.
По данным HeadHunter и SuperJob в России:
Средняя зарплата
158 129 ₽
Вакансий
1 100+
Сортировка
Найдено 26 курсов
По выбранным условиям курсы не найденыПопробуйте убрать один из фильтров или сбросить условия.
Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627763 от 24.03.2022
Помощь с трудоустройством
По окончании курса помогут студентам устроиться на работу: объяснят, как правильно составить cv и сопроводительное письмо, отработают навыки самопрезентации, а затем отправят его с рекомендациями компаниям-партнёрам.
Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, A/B-тестирование, продуктовая аналитика. Задачи на визуализацию данных, расчет бизнес-метрик и автоматизацию ETL-процессов в рамках обучения
Для кого: Базовое владение логикой и математикой, потребность в систематизации навыков извлечения данных из БД и интерпретации показателей для проверки гипотез
Результат: Анализ когорт, расчет LTV, CAC, Retention, проектирование дашбордов для мониторинга продуктовых метрик, написание SQL-запросов к реальным базам данных
Важно знать: Программа предполагает высокую интенсивность нагрузки с обязательной ежедневной работой над практическими задачами
Плюсы: Комплекс навыков: сочетание чистого SQL-кодинга с практическими методами оценки результатов продуктовых изменений через статистику
Что еще: Системное применение методов статистического вывода при тестировании бизнес-решений
Особенности: Python, SQL, Power BI, Tableau, A/B-тестирование в рамках анализа бизнес-метрик
Для кого: Нулевой опыт в программировании, потребность в инструменте для принятия бизнес-решений на основе количественных показателей
Результат: Дашборды в Power BI/Tableau, SQL-запросы для агрегации данных, скрипты на Python для анализа воронки продаж, кейс по A/B-тестированию
Важно знать: Требуется владение табличными процессорами на базовом уровне. Программа сфокусирована на прикладных задачах без глубокого изучения математической теории
Плюсы: Умение соединять разрозненные источники данных через SQL для подготовки инфраструктуры отчетов
Что еще: Систематизация процесса обработки данных: от выгрузки БД до визуализации отчетов
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, воркшопы.
Занятий: 2-3 занятия в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать резюме и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning, A/B-тестирование, продуктовая аналитика
Для кого: Люди с техническим складом ума без опыта работы, которым необходимо освоить инструменты обработки данных и внедрения ML-моделей в продукты
Результат: Предиктивные модели для оценки оттока, системы сегментации клиентов (RFM), рекомендательные системы, распознавание изображений с помощью нейросетей, результаты статистических тестов
Важно знать: Требуется готовность уделять обучению 20 и более часов в неделю
Плюсы: Методология проведения A/B-тестирования в связке с продуктовой аналитикой и построением моделей машинного обучения
Что еще: Системное обучение от обработки «сырых» данных до деплоя ML-моделей в бизнес-среду
Формат: Работа на тренажерах, интерактивные задачи.
Занятий: от 15 часов в неделю
Объем практики: 85%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Помощь с трудоустройством
Предусмотрена помощь в составлении резюме и карьерное консультирование, приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах.
Сертификат
Сертификат OTUS выдаётся при полной оплате курса, в нём указано количество выполненных домашних заданий, а также тема проектной работы, если она была защищена.
Особенности: Python, SQL, Power BI, Tableau, A/B тестирование, статистическая обработка данных
Для кого: Базовое понимание таблиц и логическое мышление, потребность в освоении инструментов автоматизации обработки данных и визуализации бизнес-метрик
Результат: Исследовательский проект: очистка сырых данных, вычисление бизнес-метрик, построение дэшбордов и интерпретация выводов
Важно знать: Наличие базовых знаний линейной алгебры и математической статистики ускорит освоение аналитических модулей
Плюсы: Прикладное использование статистических методов для оценки значимости бизнес-экспериментов
Что еще: Связка визуализации данных с методологией A/B тестирования
Формат: Лекции онлайн, проверочные тесты.
Объем практики: 70%
Свое портфолиоДомашние заданияКонсультация экспертовБессрочный доступЧат
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, MLOps, Tableau, Power BI. Практика на реальных данных, разработка рекомендательных систем и аналитических дашбордов
Для кого: Без опыта в программировании, нужно научиться анализу данных и внедрению моделей машинного обучения для бизнес-задач
Результат: Система рекомендаций товаров, классификатор изображений, модель прогнозирования оттока клиентов, аналитические отчеты в Tableau
Важно знать: Ежедневная самостоятельная практика для усвоения синтаксиса и статистических методов
Плюсы: Навыки работы с Airflow и DVC, закрывающие разрыв между созданием моделей и их промышленной эксплуатацией
Что еще: Внедрение MLOps-инструментов в пайплайны подготовки данных и автоматизированного развертывания моделей
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Особенности: SQL, Python, Power BI, Tableau, Excel. Продуктовая аналитика, A/B-тестирование, визуализация, автоматизация отчетов, работа с базами данных
Для кого: Пользователи со знанием офисных программ, которым требуется освоить извлечение данных из СУБД, их обработку через скрипты и визуализацию в BI-инструментах
Результат: Дашборд в BI-системе, автоматизированный Excel-отчет, код для стат-проверки гипотез на Python, SQL-скрипты для агрегации метрик из базы данных
Важно знать: Выполнение практических заданий требует стабильного доступа к интернету и установку SQL-клиента. Облачные сервисы Google Sheets используются как основной инструмент на начальном этапе
Плюсы: Применение Python-библиотек для автоматизации и статистического обоснования решений, что позволяет выйти за рамки работы только с таблицами
Что еще: Связка навыков работы с сырыми данными через SQL и бизнес-визуализация в BI-системах
Формат: Видеоуроки в записи,работа на тренажерах.
Занятий: 205 видеоуроков
Объем практики: 70%
ПрактикаДомашние заданияБессрочный доступЧатДля начинающихОбучение с ментором
Особенности: Python, SQL, Tableau, Power BI, A/B-тестирование, визуализация данных, сценарное моделирование
Для кого: Отсутствие профильного бэкграунда, необходимость освоения инструментов количественного анализа для принятия бизнес-решений
Результат: Дашборды для мониторинга маркетинговых показателей, SQL-запросы к базам данных, отчеты по результатам A/B-тестов, прогнозирование оттока пользователей
Важно знать: Потребуется стабильный доступ к сети и наличие персонального компьютера; математический аппарат ограничивается основами статистики
Плюсы: Умение связывать SQL-запросы с бизнес-результатами через сквозную аналитику
Что еще: Практическое применение навыков обработки данных на реальных кейсах
Формат: Видеоуроки в записи.
Занятий: 10 часов в неделю
Объем практики: 75%
Доп расходы: Возможна необходимость подписки на специализированное облачное ПО или платные версии инструментов визуализации
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовБессрочный доступДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627763 от 24.03.2022
Помощь с трудоустройством
По окончании курса помогут студентам устроиться на работу: объяснят, как правильно составить резюме и сопроводительное письмо, отработают навыки самопрезентации, а затем отправят резюме с рекомендациями компаниям-партнёрам.
Образовательная лицензия: Школа имеет образовательную лицензию. Это значит, что вы сможете сделать налоговый вычет на образование, получить диплом (сертификат, удостоверение) государственного образца
Помощь с трудоустройством
Помогут собрать cv и научат писать сопроводительные письма, помогут в подборе вакансий.
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке установленного образца.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, SQL, Apache Airflow, PostgreSQL, Apache Spark, ELT pipelines. Проектирование хранилищ данных, автоматизация потоков обработки, работа с облачной инфраструктурой
Для кого: Разработчики базового уровня, нужно автоматизировать потоковую обработку данных и проектировать архитектуру хранилищ
Результат: Развертывание ETL пайплайнов, проектирование аналитических хранилищ ClickHouse, настройка автоматизированных графов задач в Apache Airflow, конфигурация интеграции потоков данных через Apache Spark
Важно знать: Наличие опыта программирования на Python и знание основ SQL требуется до старта обучения
Плюсы: Прикладная экспертиза в оркестрации данных через Apache Airflow и распределенных вычислениях на Apache Spark
Что еще: Архитектурное проектирование систем обработки данных вместо точечной настройки инструментов
Формат: Работа на тренажерах, интерактивные задачи.
Занятий: от 12 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовПробный периодЧатДля продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181487 от 29.11.2018
Помощь с трудоустройством
Skillbox помогает в трудоустройстве, но не гарантирует его, т.к. все зависит от самого человека. Они помогают с составлением резюме, учат правильному поведению на собеседованиях и гарантируют устроить вам 3 собеседования.
Возврат средств
Skillbox возвращает средства за курс в течение 14 дней после оплаты.
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, PySpark. Анализ данных на реальных кейсах e-commerce и ритейла
Для кого: Студенты с техническим бэкграундом или знанием математики, стремящиеся освоить прикладные методы статистического анализа и построения прогнозных моделей
Результат: Модель прогнозирования оттока клиентов в телекоме, дэшборды для мониторинга бизнес-метрик, решение задач классификации данных, анализ временных рядов для прогнозирования спроса
Важно знать: Базовые знания математики (алгебра, начало теории вероятностей) необходимы для освоения алгоритмов. Требуется ежедневная практика для закрепления синтаксиса
Плюсы: Навык объединения статистического анализа с продуктовыми метриками для оценки эффективности бизнес-решений
Что еще: Масштабируемая обработка данных с помощью PySpark
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Помощь с трудоустройством
Предусмотрена помощь в составлении резюме и карьерное консультирование, приглашение пройти собеседование в компаниях-партнерах.
Сертификат
Сертификат OTUS выдаётся при полной оплате курса, в нём указано количество выполненных домашних заданий, а также тема проектной работы, если она была защищена.
Особенности: Python, Scikit-learn, PyTorch, MLOps. Статистическое моделирование и реализация прикладных прогнозно-аналитических проектов в продакшене
Для кого: Есть понимание синтаксиса Python и математических основ, нужно научиться конструировать ML-модели от данных до деплоя в промышленную среду
Результат: Модели для анализа оттока, системы рекомендаций, классификация объектов по изображениям, API-сервис на FastAPI и упаковка решения в Docker
Важно знать: Наличие знаний линейной алгебры и основ математической статистики обязательно. Требуется еженедельное выделение времени на выполнение прикладных задач
Плюсы: Практика интеграции моделей в высоконагруженные системы через API и автоматизированного управления метаданными моделей в MLflow
Что еще: Развертывание и формализация жизненного цикла моделей с применением MLOps-инструментария
Особенности: Big Data, IoT, Cloud Computing, SQL. Теоретические основы проектирования сетей и аналитические методы данных. Методики защиты информации
Для кого: Специалисты с инженерным или управленческим бэкграундом, планирующие переход в функциональное управление проектами по внедрению систем автоматизации
Результат: Концептуальное обоснование системы мониторинга и план внедрения аналитических инструментов в бизнес-процессы
Важно знать: Отсутствует интенсивная практика написания программного кода и работа в IDE. Программа ориентирована на фундаментальное понимание принципов архитектуры систем
Плюсы: Методология синхронизации взаимодействия промышленных датчиков с облачными платформами для отчетности
Что еще: Концептуальное проектирование систем автоматизации на стыке обработки потоковых данных и сетевых протоколов
Формат: Лекции онлайн, Видеоуроки в записи, Проверочные тесты
Особенности: Python, SQL, Machine Learning, Deep Learning. Проектная практика с развертыванием моделей через API и Docker
Для кого: Специалисты с математическим или техническим бэкграундом, планирующие автоматизацию аналитики и разработку прогнозных моделей
Результат: Проекты: прогноз оттока клиентов (Churn Rate), система предсказания объема продаж, модель рекомендаций товаров, классификатор визуальных данных, сервис логирования экспериментов в MLflow
Важно знать: Требуется установка ПО (Python, Docker) на персональный компьютер, базовые знания высшей математики помогут быстрее освоить теорию алгоритмов
Плюсы: Применение MLOps-инструментов (MLflow, Docker, FastAPI) на начальном этапе обучения, что позволяет приблизить разработку моделей к реальным промышленным стандартам
Что еще: Систематизация процесса разработки модели от подготовки данных до реализации инфраструктуры деплоя
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи.
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
Особенности: Python, SQL, Scikit-learn, PyTorch, Docker, Airflow. Статистика, анализ данных и предиктивное моделирование в рамках прикладных лабораторных работ
Для кого: Студенты с аналитическим типом мышления и базовой математической подготовкой, стремящиеся трансформировать сырые данные в прогнозные бизнес-решения
Результат: Предиктивная модель прогнозирования спроса, алгоритм сегментации клиентской базы, система рекомендаций товаров, модель распознавания образов на основе глубокого обучения
Важно знать: Наличие персонального компьютера с операционной системой Windows 10+, macOS или Linux. Понимание формальной логики и школьной программы математики является входным требованием
Плюсы: Применение Airflow и MLflow в рамках учебных проектов, что позволяет продемонстрировать инженерный подход к жизненному циклу моделей
Что еще: Интеграция этапов обучения моделей с инструментами автоматизации конвейеров данных (MLOps)
Формат: Обучение онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты.
Объем практики: 75%
ПрактикаДомашние заданияПробный периодЧатДля начинающихОбучение с ментором
Курсы по направлению «Big Data» подойдут новичкам и специалистам, которые хотят системно разобраться в теме, получить практику и понять, какие программы обучения лучше подходят под их задачи. Такие курсы особенно полезны, если нужно перейти от разрозненных материалов к понятной траектории обучения с заданиями и обратной связью.
После проверки школ по направлению «Big Data» KursHub выделяет ведущие проверенные школы:
При выборе учитываются релевантность программ, практические задания, формат обратной связи, специализация школы, примеры работ и отзывы учеников.
На курсах по направлению «Big Data» обычно разбирают базовые понятия, практические задачи и инструменты, которые нужны для самостоятельной работы.
Специалист Data Scientist с нуля
Полный по анализу данных
Аналитик данных
Аналитик Big Data
Инженер данных
Перед выбором полезно сверить эти темы с программой конкретной школы и понять, сколько в обучении практики, разборов работ и обратной связи.
Да, если выбрать программу с вводным блоком, понятными заданиями и регулярной обратной связью. Новичкам стоит смотреть, объясняет ли школа базовые термины, показывает ли примеры работ и помогает ли постепенно переходить от простых задач к более сложным.
В направлении «Big Data» важны не только теория, но и умение применять ее на практике.
разбираться в ключевых понятиях и терминологии направления;
выбирать подход к задаче и проверять качество результата;
работать с типовыми инструментами и материалами курса;
получать обратную связь и исправлять ошибки в учебных работах;
собирать примеры выполненных заданий для дальнейшего развития.
Школу для обучения по направлению «Big Data» лучше выбирать по содержанию программы и качеству учебного процесса, а не только по месту в рейтинге.
проверьте, подходит ли программа вашему стартовому уровню;
посмотрите, есть ли практические задания и разбор работ;
оцените, насколько подробно описаны темы и инструменты обучения;
изучите отзывы учеников о преподавателях и обратной связи;
сравните, какие результаты обучения показывает школа на примерах работ.
Программы по направлению «Big Data» стоит сравнивать по тому, насколько они помогают решать реальные учебные и рабочие задачи.
какие модули входят в программу и в каком порядке они идут;
есть ли задания после ключевых тем;
как организована проверка работ и обратная связь;
есть ли итоговый проект или набор практических кейсов;
насколько свежими выглядят материалы и примеры в программе;
что пишут ученики о понятности объяснений и пользе практики.
Закончил универ, специальность не связана с IT. Решил уйти в аналитику данных. На курсе проходим Excel, SQL, Python, Power BI, плюс нейросети в работе. Преподаватели из Сбера и Яндекса, рассказывают на примерах из практики. В программе больше ста заданий и тренажеров, все выстроено грамотно, поэтому...
Я шла на курс аналитики осознанно, так как до декрета работала экономистом и с цифрами дружу. Но современный Excel, Tableau и уж тем более язык Python для меня были темным лесом. Самостоятельно учиться я бы в жизни не смогла банально не хватает самодисциплины, когда дома маленький ребенок. В Skypro ...
Долго присматривался к аналитике данных, но ценники на курсы везде просто пугали. В скайпро привлекла внимание их рассрочка условия очень демократичны, ежемесячный платеж по карману не бьет, и нет дикой переплаты, из-за которой чувствуешь себя ограбленным. Учусь уже второй месяц и очень доволен. Про...
-Предоставляют инструменты для практики SQL, Spark, Airflow; - тех. поддержка на связи каждый день; - профессиональные опытные преподаватели из больших и известных компаний; - гибкие дедлайны по домашним работам; - по модулю СУБД отсутствует практика для отработки теории после каждого урока; - досту...
Плюсы: 1. Общая стилистика оформления лекций, видеоматериалов. То есть сначала видео, потом конспект, презентация. Плюс цветовое оформление в едином стиле. 2. Почти после каждой лекции есть практические задания, тесты. 3. Есть эксперты для помощи и консультации. 4. Есть бесплатная вступительная част...
Платформа удобная, есть практика и уроки в формате видео
Я тот самый выпускник Скиллбокс. Прошел курс «Профессия Data Analyst PRO» на платформе и доволен тем гигантским объемом работы который сделал. За более чем год получилось ихучить как базовые так и продвинутые навыки анализа данных включая работу с реальными проектами и подготовку итогового исследова...
Впечатления хорошие. Позже, наверное, попробую один из платных симуляторов.
О школе узнал от знакомого, который когда-то посоветовал «Симулятор SQL». Симулятор зашёл отлично, особенно после Coursera и Udemy, где основной упор был на теории. А здесь задания реально прокачивали понимание SQL и работу с данными. Позже уже решился попробать курс «Инженер данных». Закончил буква...
Прошла курс Аналитик данных на платформе Skypro и осталась очень довольна! Цель была сменить профессию, на более интересную и перспективную. Курс длился год, за это время приобрела очень много знаний и навыков, поменялось даже мышление. Курс полностью себя оправдал.
Что понравилось:
Материал подае...
Для меня курс дался легко, так как были базовые понятия основ экономики и совсем небольшие познания в программировании. Также желательно хоть немного знать английский.
Курс основан на реальных кейсах. Существует формат взаимодействия наставник/студенты, где можно выйти "к доске" и с помощью наставн...
В целом программа очень полезная и вполне усвояемая.
Но конечно же небольшой опыт в знаниях и навыках нужен
Если ты ни разу не видел компьютер, то конечно сразу все не получится.
Зато очень прекрасная поддержка кураторов и наставников. Практически за ручку могут довести до нужного результата.
В ...
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
