Подборка из 34 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 912 000 ₽, средняя стоимость — 126 095 ₽, длительность обучения от 3 дней до 24 месяцев, в среднем — 7 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
✓
✓
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✓
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✓
✓
✓
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✕
✓
✓
✓
✓
✓
✓
✕
✕
✕
✕
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
Продолжительность
Ссылка>
Как аналитику ускорить свою работу? Основы Python для анализа данных
Ниже представлены бесплатные курсы с YouTube по анализу на Python.
Меньше занятий
Больше занятий
Курс
Школа
Стоимость
Продолжительность
Ссылка
Курс Python для начинающих аналитиков
youtube
Цена
бесплатно
Длительность
9 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
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
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
Формат: Видеоуроки в записи.
Занятий: 15 часов в неделю
Объем практики: 80%
Практика Консультация экспертов Бессрочный доступ Пробный период Для 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: 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 портфолио Практика Консультация экспертов Пробный период Чат Для 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
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
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 портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Пробный период Чат Для 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
Сертификат
Сертификат о прохождении курса при условии выполнения практических заданий
Особенности: Python, SQL, A/B testing, Machine Learning. Математическая статистика и причинно-следственный анализ в реальных бизнес-задачах
Для кого: Базовое владение Python и SQL, необходимость освоения методов статистического моделирования и инструментов принятия решений в продукте
Результат: Проекты: расчет продуктовых метрик, проведение A/B-тестов, построение моделей классификации и кластеризации, внедрение техник Causal Inference
Важно знать: Требуется уверенная база в математической статистике и синтаксисе программирования на Python
Плюсы: Прикладное использование методов Causal Inference для оценки эффектов изменений в продукте
Что еще: Развитие навыков перехода от дескриптивного анализа к предиктивному моделированию
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи
Занятий: 6−12 часов в неделю
Объем практики: 85%
Доп расходы: Информация о дополнительных лицензиях отсутствует%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Чат Для продвинутых
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 портфолио Практика Консультация экспертов Пробный период Чат Для 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
Формат: Лекции онлайн
Занятий: 2 часа в неделю
Объем практики: 70%
Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181495 от 19.04.2021
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Диплом магистра
Особенности: Python, Machine Learning, медицинская аналитика, компьютерное зрение, работа с базами данных, прогнозирование состояний пациентов
Для кого: Специалисты с базовыми знаниями синтаксиса Python и математики, стремящиеся применять алгоритмы машинного обучения для обработки клинических данных и медицинской визуализации
Результат: Модели для классификации патч-изображений, алгоритмы сегментации медицинских снимков, системы прогнозирования рисков на данных EHR (Electronic Health Records)
Важно знать: Требуется владение базовыми конструкциями Python и знание школьного курса математики. Узкая специализация на медицинской сфере требует погружения в специфические форматы данных
Плюсы: Навык обработки DICOM-файлов и интерпретации высокоразмерных биомедицинских данных через нейросетевые архитектуры
Что еще: Интеграция методов машинного обучения в специфику медико-биологических данных и медицинских стандартов хранения информации
Формат: Лекции онлайн, видеоуроки в записи, проверочные тесты, работа на тренажерах
Занятий: 10-15 часов в неделю
Объем практики: 70%
Свое портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Чат Для продвинутых
Образовательная лицензия: Л035-01271-78/00627708 от 25.07.2023
Сертификат
Сертификат о прохождении
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 портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Бессрочный доступ Чат Для 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: Л035-01267-40/00624021 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
Формат: Видеоуроки в записи
Занятий: 13 модулей
Объем практики: 95%
Домашние задания Консультация экспертов Чат Для начинающих
Образовательная лицензия: Л035-01298-77/00181515 от 28.01.2021
Помощь с трудоустройством
Сертификат
Документ о профессиональной переподготовке .
Возврат средств
Три занятия, чтобы попробовать. Если передумаете учиться, вам вернут всю сумму.
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 портфолио Практика Домашние задания Консультация экспертов Пробный период Чат Для 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 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
Формат: Видеоуроки в записи.
Занятий: 10-15 часов в неделю
Объем практики: 95%
Практика Консультация экспертов Бессрочный доступ Для продвинутых
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 распор...
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, ег...
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 исследов...
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 подро...
Настолько лагающий jupyterhub, что иногда просто невозможно выполнить задание. И чинится днями. Бесполезные эксперты. Главный совет от создателя: если не понимаете материал, то смотрите видео столько раз, пока не станет ясно.
Elkin Denis
26 декабря 2025
1
Смешанные впечатления
Я проходил курс Karpov.Courses Аналитик данных, который длился 6 месяцев.
Данный отзыв я хочу разделить на три части с плюсами, минусами и общим впечатлением.
Плюсы:
Ведущие:
Понравилась часть, в которой преподавал сам Анатолий Карпов. Анатолий является отличным преподавателем, который объясняет в...
Было желание изучить программу, чтобы получить hard skills: освоить программирование, научиться качественно анализировать данные. А также развить sfot skills, чтобы проходить собеседования в крутые команды. На текущий момент я научилась программировать в SQL, совершенно новой для меня программе. По...
Советую этот курс людям, которые хотят работать с большим количеством данных
Взял программу, чтобы углубить свои знания в аналитике данных и освоить современные подходы в анализе и презентации данных. Я научился: структурному подходу, SQL запросам и работе в Python, Tableau. Для меня самое полезное было: знакомство с Python и Tableau, lifehacks по работе с PowerPoint, сообщ...
Выбрал программу, чтобы освоить новую специальность, которую впоследствии намереваюсь применить в своей профессии. Аналитика данных — чрезвычайно полезная область знаний для любой профессии, включая профессию юриста. Моей целью было научиться анализировать данные, извлекать необходимую информацию и...
Приобретайте этот курс, вас там ждут прекрасные материалы
Всем привет, меня зовут Александр Баркар, и я хочу поделиться своим опытом прохождения курса “Аналитика данных” от Chagellenge >>
Не так давно, 23 июля, я получил свой диплом об окончании курса, который свидетельствует о том, что я успешно его закончил. Успешно освоил такие инструменты как Ex...
Привет, меня зовут Владислав, я выпускник программы «Профессия аналитика данных». Я работаю в горнодобывающей компании. В компанию я пришёл, уже имея опыт работы в due diligence финансового сектора, старшего аналитика в компании связи.
Я пришел на программу, чтобы усилить свои навыки в SQL и Python...
Привет, меня зовут Полина, я выпускница программы «Профессия аналитика данных». Я учусь в Высшей Школе Менеджмента на 4 курсе.
Я пришла на программу, чтобы получить hard skills,которые на данный момент востребованы во многих компаниях, как зарубежных, так и российских,и чтобы в дальнейшем мне было...
Цель была освоить для себя новое направление, такое как аналитик данных, и с дальнейшим развитием переход со старого места работы в новое
Во время учебы освоил и закрепил знания по: SQL, Python, Power by, Excel (научился создавать продвинутые формулы).
На мой взгляд, курс будет полезен тем, кто тол...
Каждый модуль курса становился для меня своеобразным открытием
До курса и по настоящее время я работаю следователем. В определённый момент понял, что достиг “потолка” на своём нынешнем месте работы и решил овладеть востребованными навыками, чтобы быть конкурентноспособным при смене карьеры. На профессию аналитика данных обратил внимание, потому что на своей ра...
Ранее работала в ЮниКредит банке в международном кредитовании для крупных корпоративных клиентов. Аналитика данных меня заинтересовала ещё во время учёбы в ВШЭ, когда я изучала мат. статистику, эконометрику и т.д., а также выполняла учебные проекты на R. Поработав в корпоративном кредитовании, я по...
Курс в целом очень хороший. Хотелось бы поблагодарить организаторов, экспертов и одногруппников за проделанную работу. Очень благодарен.
Самыми полезными для меня были блоки по питону. Очень пригодится на работе) Главный результат, который я получил благодаря курсу – знание того, над чем еще предс...
Работаю в финансах и аналитике давно, хотя в университете изучала лингвистику. Всегда хотела заниматься чем-то системным, и в результате попала в небольшую компанию, где аналитику пришлось создавать все с нуля. Несколько лет хватало пары рук и Excel, потом появились Qlik, Power BI, немного расширил...
Курс очень хороший.
Материал подаётся качественно(в основном).
Анатолий выкладывается на 10/10, остальные послабее (иногда заметно слабее, особенно с монотонной подачей информации).
Заданий много, проработаны почти всегда качественно, недочёты учитываются командой, вносятся правки.
Поддержка на уро...
Курс состоит из записанных видео 2-5 летней давности, с тех пор(по крайней мере модуль python) не обновлялся хотя есть над чем поработать. Видео лекции записанные Александрой Овсяниковой мне было сложно понимать, объясняет скучно и не понятно. Почему то у меня по рекламе сложилось впечатление что б...
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 пр...
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 ...
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, интере...
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 сжа...
Темы сложные (DWH, ML), объёмные (AB tests, ML), но всё очень по делу, без воды.
Мне пришлось взять академ на 1 месяц, потому что нагрузка на работе была высокая, но даже в этом случае служба поддержки пошла мне навстречу.
Курс советую. Мне помогло закрыть многие пробелы в знаниях и освоить продвин...
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
KursHub Quality Index: как мы считаем рейтинг. Мы разработали собственную систему оценок на основе данных, которые собираем и проверяем сами. Рейтинг рассчитывается автоматически по трем уровням:
Полнота и свежесть данных 🔍 Разбираем программу до мелочей: Изучаем не только темы, но и конкретный стек технологий (проверяем 100+ параметров). 🔄 Обновляем данные каждый день: Цены, скидки и даты старта синхронизируются напрямую со школами.
Проверка экспертами и безопасность ⚖️ Юридический и финансовый аудит: Читаем договоры, проверяем прозрачность возвратов и нашу внутреннюю статистику жалоб по школе. 👨🏫 Верификация спикеров: Эксперты вручную проверяют реальный опыт преподавателей и актуальность их знаний.
Опыт реальных студентов и результат ⭐ Анализируем «живой» опыт: Учитываем базу из 50 000+ отзывов, процент завершаемости обучения и динамику спроса на курс. 🛡️ Защита от накруток: Отсекаем аномальные всплески и отдаем приоритет свежим, детальным отзывам.