Подборка из лучших курсов по анализу данных на Python. Мы тщательно отобрали обучающие программы, которые помогут освоить профессию аналитик данных на Python, получить необходимые знания и навыки. В подборке собраны курсы как для начинающих, так и для аналитиков с опытом.
Стоимость курсов — от 4 490 ₽ до 213 600 ₽, средняя стоимость — 93 787 ₽, длительность обучения от 3 дней до 13 месяцев, в среднем — 5 месяцев.
Таблица сравнения курсов по технологиям и инструментам
Курс
SQL
Python
Matplotlib
Pandas
Seaborn
NumPy
A/B-тестирование
Tableau
Статистический анализ
Power BI
✓
✕
✓
✕
✕
✓
✕
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✕
✓
✓
✕
✓
✕
✓
✓
✕
✕
✕
Apache Airflow для аналитика
✓
✓
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✕
Аналитик данных
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✕
✕
Анализ данных на Python
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
Python для бизнес - аналитики
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✕
✕
✕
Python. Анализ данных
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✕
✓
✕
Показать еще
Бесплатные курсы по анализу данных на Python с нуля
Ниже мы собрали бесплатные курсы разных онлайн-школ для анализа данных на Python с нуля. В основном, это записи уроков, они тоже могут быть полезны в освоении базовых навыков.
Популярные
Рейтингу, по убыванию
Рейтингу, по возрастанию
Сроку, сначала короткие
Сроку, сначала длинные
Курс
Школа
Стоимость
Дополнительно
Длительность
Ссылка
Неделя пробных занятий по работе с данными
Нетология
3.2
бесплатно
7 занятий
Курсы Python для анализа данных из YouTube
Ниже представлены бесплатные курсы с YouTube по анализу на Python.
Меньше занятий
Больше занятий
Курс
Школа
Стоимость
Продолжительность
Ссылка
Python для аналитики
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
1 занятие
Python для аналитиков
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
13 занятий
Python для работы с данными
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
20 занятий
Анализ данных на Python в примерах и задачах
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
12 занятий
Курс «Введение в анализ данных»
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
11 занятий
Курс Python для начинающих аналитиков
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
9 занятий
Бесплатные тренажеры и блоги для будущих Python аналитиков
Здесь собраны обучающие тренажеры и блоги, которые позволяют получить и закрепить знания Python аналитикам.
Название
Тип
Описание
Блог "Simulative"
Блог
Описание
Блог про аналитику данных простым языком. В блоге предоставляются обучающие материалы, видеоуроки и онлайн-курсы по анализу данных на Python, которые помогут как начинающим специалистам, так и опытным аналитикам расширить свои знания и навыки в области обработки и анализа данных.
Подробный обзор всех курсов по анализу данных на Python
Здесь вы найдете детальное описание всех курсов по анализу данных на Python. Изучите особенности, рейтинг и другие характеристики обучающих программ.
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.
Сертификат
Сертификат с подписями кураторов курса.
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
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: SQL, Python, Power BI, Statistics. Проекты в IDE и визуализация метрик в BI-системах
Для кого: Люди без технического бэкграунда, стремящиеся освоить количественные методы оценки бизнес-показателей
Результат: Проекты: расчет продуктовых метрик, дашборды для визуализации KPI в BI, интерпретация результатов A/B-тестирования, SQL-запросы для выгрузки данных
Важно знать: Наличие установленного программного обеспечения на персональном компьютере для работы с кодом и базами данных
Плюсы: Применение библиотек Python для автоматизации обработки данных и построения прогнозов через статистические модели
Что еще: Разработка навыка перевода бизнес-задач на язык метрик и очистка неструктурированных данных
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
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 повышении квалификации.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, SQL, A/B testing, Tableau, Git. Отработка бизнес-задач через регулярные проектные работы на реальных наборах данных в браузере
Для кого: Новичок без опыта, желающий освоить методы принятия решений на основе данных и инструменты автоматизации расчётов
Результат: Анализ клиентского оттока, оценка результатов A/B-теста, исследование поведения пользователей, прогнозирование конверсии
Важно знать: Обучение требует 15–20 часов в неделю. Теоретические знания проверяются через тренажёр, а навыки закрепляются в проектных работах с ревью
Плюсы: Навык проведения и профессиональной интерпретации A/B-тестов в сочетании со сложными SQL-запросами
Что еще: Прикладная работа с данными через интерактивный тренажер с систематической обратной связью от технических специалистов
Формат: Работа на тренажерах, видеоуроки в записи.
Занятий: от 20 часов в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолиоПрактикаКонсультация 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.
Особенности: Python, SQL, Power BI, Tableau, A/B-testing, инструментарий обработки и визуализации данных
Для кого: Без опыта в программировании, потребность в освоении навыков интерпретации данных и подготовки отчетности для принятия бизнес-решений
Результат: Дашборд в Tableau, структурированные SQL-запросы, прогнозная модель на Python, аналитический отчет по итогам A/B-тестирования
Важно знать: Требуется установка специализированного ПО (Tableau, Power BI, IDE для Python), дисциплинированное выполнение практических заданий
Плюсы: Применение методологии A/B-тестирования для проверки продуктовых гипотез на реальных датасетах
Что еще: Системный цикл обработки данных: от сбора и очистки до интерпретации и предоставления выводов бизнесу
Формат: Видеозанятия в записи, д/з, обратная связь.
Занятий: 3-5 часов в неделю
Объем практики: 80%
Доп расходы: Возможна необходимость подписки на платные версии ПО или облачных сервисов для работы с данными на продвинутых этапах%
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00182601 от 19.11.2020
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Удостоверение о повышении квалификации государственного образца и диплом Eduson с печатью.
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
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181515 от 28.01.2021
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Диплом о профессиональной переподготовке .
Возврат средств
Три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, вам вернут всю сумму.
Особенности: SQL, Python (Pandas/Scikit-learn), BI-инструменты. Интерактивная визуализация, статистический анализ и моделирование продуктовых метрик
Для кого: Без опыта в аналитической среде, нужно научиться обрабатывать массивы данных, визуализировать отчетность и проверять продуктовые гипотезы статистическими методами
Результат: BI-дашборд с системой визуализации, SQL-скрипты для автоматизации выгрузок, прогнозные модели оттока пользователей на Python, отчет с анализом результатов A/B-тестирования
Важно знать: Для обучения требуется установленное ПО, включая актуальные версии MS Excel и интерпретатор Python (рекомендуется Anaconda или аналогичные среды)
Плюсы: Прикладное использование Window functions в SQL совместно с методами Data Storytelling для презентации результатов стейкхолдерам
Что еще: Алгоритмический подход к очистке и подготовке данных для формирования управленческой отчетности
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, воркшопы.
Занятий: 2-3 занятия в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181498 от 16.08.2022
Сертификат
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: Л035-01271-78/00627763 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 его с рекомендациями компаниям-партнёрам.
Сертификат
Сертификат с подписями кураторов курса.
Особенности: SQL, Python, Product Metrics, Data Visualization, Business Simulation
Для кого: Специалисты с базовой статистической подготовкой, которым требуется прикладной опыт решения задач по анализу пользовательского поведения и бизнес-показателей
Результат: Кейсы с анализом продуктовых метрик в e-commerce и gameDev: построение воронок, оценка Retention и расчет юнит-экономики на реальных данных
Важно знать: Практика реализована через интерактивные тренажеры с автоматизированной проверкой кода и решений
Плюсы: Навык интерпретации метрик в прикладных бизнес-контекстах, объединяющий технический стек с пониманием экономики продукта
Что еще: Симулированная рабочая среда с бизнес-задачами, имитирующими ежедневные процессы обработки данных
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, подготовят к основным вопросам собеседования.
Сертификат
Сертификат или диплом о профессиональной переподготовке.
Возврат средств
Вы можете вернуть деньги за оставшееся время обучения.
Особенности: Python, SQL, Tableau, Yandex DataLens, Stat analysis, A/B testing, cohort modeling. Практика на реальных продуктовых задачах в облачной среде
Для кого: Базовое владение IT-инструментами, потребность в систематизации работы с продуктовыми данными и корректном выводе статистических метрик
Результат: Исследование оттока пользователей, статистический анализ A/B-тестов, прогнозная модель формирования спроса, автоматизированные дашборды отчетности
Важно знать: Ежедневная интенсивная нагрузка до 15–20 часов в неделю. Инженерия данных и архитектура баз данных не являются фокусом программы
Плюсы: Методологическое сочетание BI-инструментария с предиктивным моделированием на Python
Что еще: Валидация продуктовых гипотез через математический аппарат статистики и визуализацию
Формат: Работа на тренажерах, видеоуроки в записи.
Занятий: от 10 часов в неделю
Объем практики: 80%
Свое портфолиоПрактикаКонсультация экспертовПробный периодЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00185695 (старый номер: № Л035-01298-77/00185695 от 28.01.2022
Сертификат
Сертификат о прохождении
Особенности: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, SQL. Обработка датасетов, визуализация данных, применение алгоритмов машинного обучения в аналитических проектах
Для кого: Базовое владение синтаксисом языка, необходимо научиться преобразовывать наборы данных для построения моделей и автоматизации отчетов
Результат: Разработка сквозного проекта: очистка сырых данных, Exploratory Data Analysis, создание визуализаций и применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования
Важно знать: Требуется установка дистрибутива Anaconda или использование Google Colab. Работа в среде Jupyter Notebook
Плюсы: Применение инструментов анализа временных рядов в связке с SQL-запросами для подготовки данных
Что еще: Масштабируемая методология построения аналитических пайплайнов на базе библиотек для Data Science
Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627708 от 25.07.2023
Сертификат
Сертификат о прохождении
Аналитик данных
Особенности: Excel, Google Sheets, SQL, Python, Power BI, Tableau. Методологии визуализации данных, A/B-тестирование, проверка гипотез, системная работа с рыночной аналитикой
Для кого: Без опыта в IT, нужно научиться обрабатывать массивы данных для обоснования операционных решений внутри компании
Результат: Отчет по анализу e-commerce проекта: когортный анализ, настроенный дашборд с визуализацией продаж, прогноз выполнения KPI, реализация A/B-теста
Важно знать: Отсутствуют требования к навыкам программирования на момент старта. Необходим доступ к персональному компьютеру с операционной системой Windows или macOS
Плюсы: Методология A/B-тестирования в комбинации с навыками подготовки дашбордов в Power BI/Tableau
Что еще: Связка визуализации данных с инструментарием статистической значимости
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи
Занятий: 160 часов практики
Объем практики: 70%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовБессрочный доступЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00632669 от 24.08.2022
Гарантия трудоустройства
Сертификат
Сертификат о прохождении
Возврат средств
Если передумаете учиться, школа вернёт вам всю сумму.
Особенности: Python, SQL, PostgreSQL, Pandas, NumPy, анализ данных, регулярные проектные задачи, Git, работа с библиотеками визуализации
Для кого: Отсутствие опыта в IT, необходимость освоить методологию сбора и интерпретации данных для обоснования принимаемых решений
Результат: Четыре проекта в GitHub: анализатор логов, модель для прогнозирования оттока пользователей, анализ торговых показателей, интерактивный дашборд
Важно знать: Система обучения требует написания программного кода с первого дня, теория подается минимально необходимыми модулями для решения прикладных задач
Плюсы: Умение связывать написание SQL-запросов с дальнейшей программной обработкой результатов в Python, что выделяет специалиста на фоне пользователей BI-инструментов
Что еще: Инженерный подход к обработке данных через написание кода, исключающий зависимость от визуальных инструментов без программной базы
Формат: Видеоуроки в записи, работа на тренажерах, проверочные тесты
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00180479 от 28.02.2017
Помощь с трудоустройством
Помогают студентам с составлением резюме, преподаватели готовы дать рекомендации, сотрудничают с IT-рекрутингом и предоставляют им резюме и контакты успешных студентов.
Сертификат
Сертификат установленного образца с указанием изученного стека технологий, формы обучения, выполненных проектов и оценки.
Стажировка
Партнер Сколково регулярно проводит наборы на стажировку.
Анализ данных на Python
Особенности: Python, Pandas, Scikit-learn, SQL, Tableau. Кейсовая работа с данными, визуализация, статистические методы и предсказательное моделирование
Для кого: Есть базовые навыки работы с таблицами, нужно автоматизировать обработку массивов данных и строить предиктивные модели
Результат: Прогноз оттока клиентов (churn rate), дашборд в Tableau для анализа продаж, автоматизация проведения A/B-тестов
Важно знать: Требуется персональный компьютер с доступом к установке IDE и библиотек для обработки данных
Плюсы: Применение Scikit-learn для предсказательного моделирования в сочетании с навыком визуализации отчетов
Что еще: Интеграция SQL-запросов со средами визуализации и базами машинного обучения
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, офлайн занятия.
Занятий: 144 академических часа
Объем практики: 75%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияЧатДля начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01267-40/00624021 от 28.06.2023
Сертификат
Диплом об окончании курса
Возврат средств
Особенности: SQL, Python, Excel, бизнес-метрики, A/B-тестирование. Имитация рабочей среды для решения бизнес-задач
Для кого: Переход в сферу работы с данными, освоение практических навыков написания запросов и автоматизации отчетов
Результат: Отчет по когортному анализу, RFM-сегментация клиентской базы, расчет продуктовых метрик, выводы по результатам A/B-тестов
Важно знать: Обучение проходит исключительно в веб-интерфейсе симулятора без установки локальных сред разработки. Математический аппарат подается через прикладные бизнес-кейсы
Плюсы: Применение инструментов автоматизации Python для рутинных задач анализа, что сокращает время на подготовку стандартных отчетов
Что еще: Отработка навыков в эмулированной рабочей среде с использованием реальных наборов корпоративных данных
Курс превзошел ожидания. Это не просто теория по Python, а полноценный инструмент для работы. Самое крутое — это итоговый проект, где нужно было провести полный цикл исследования: от выгрузки данных через API до проверки статистических гипотез и построения выводов. После этого курса я чувствую себя ...
Курс дает знания, информации довольно много. Но не могу сказать, что структура и последовательность изложения мне понравились. У меня математическое образование, поэтому было проще. Для не столь подготовленных людей такой курс может показаться сложным, как мне кажется. Тем не менее, курс можно 3 раз...
Приобрел профессию Аналитик данных по выгодной цене, в подарок дали три дополнительных направления: Машинное обучение, Год английского и Визуализация данных в Power BI. Программа выстроена логично, после каждого раздела идут тесты и практические задания. Куратор внимательно проверяет работы и подроб...
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...
Начал обучение 21 августа 2025 года без какого-либо опыта в аналитике данных. Моей целью было разобраться в аналитических методах и метриках, научиться их применять и подготовиться к поиску работы аналитиком.
Ожидания от курса оправдались на 8 из 10. Очень понравились объем и глубина материала, ...
Сейчас прохожу курс Анатолия Карпова и пока что я доволен результатом. На курсе оооочень много практики как в виде тестов так и в виде самостоятельной работы, что для меня было важно, лекции курса выходят строго по графику что мне помогло планировать режим обучения и легко вписать его в свой распоря...
Очень насыщенная первая часть (Python), дальше чуть легче. Мне помогло разобраться и спустя пару месяцев после окончания устроиться продуктовым аналитиком в очень крупную компанию. Если это важно, мой бэкграунд - сильный технический вуз, но не ИТ.
Недостатки: модуль по Airflow был слишком сжатым,...
Начал обучение на курсе системный аналитик в начале июня этого года, опыт в аналитике есть, но это все самообучение, и есть необходимость структурировать знания и закрыть пробелы. Обучение в рамках курса от KarpovCurses очень понравилось, а именно, качественное объяснение и подача материала, интерес...
Я начала обучение в январе 2025 года. До этого работала маркетологом.
Курс очень интенсивный, и если раньше не было опыта, то будет непросто, особенно при совмещении с работой. Дедлайны очень жетские, темы объемные, домашки серьезные. Очень много практики, это несомненный плюс. Я тратила в среднем ...
Я впервые училась на онлайн-курсах. Имея высшее образование по направлению "Статистика", я могу отметить, что на данном курсе за полгода вы узнаете не меньше, чем за 2 года в универе. Лекции ведут замечательные спикеры, слушать которых - одно удовольствие! На каждом уроке была не просто "сырая" теор...
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.