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 — 94 450 ₽, длительность обучения от 3 дней до 13 месяцев, в среднем — 5 месяцев.
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.
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.
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: слушателям предстоит обязательная ежедневная работа 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.
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.
В программу входят Python, SQL, A/B testing, Tableau и Git. Отработка бизнес-задач происходит через регулярные проектные работы, которые выполняются 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.
Python, SQL, Power BI, Tableau, A/B-testing, инструментарий обработки и визуализации данных
Для кого:
Курс подойдёт тем, у кого нет опыта в программировании и есть потребность в освоении навыков интерпретации данных, а также подготовки отчётности для принятия бизнес-решений.
Результат:
Дашборд в Tableau, структурированные SQL-запросы, прогнозная модель на Python, аналитический отчет по итогам A/B-тестирования
Важно знать:
Слушателю потребуется установка специализированного ПО: Tableau, Power BI и IDE для Python. Также необходимо дисциплинированное выполнение практических заданий.
Плюсы:
Применение методологии A/B-тестирования для проверки продуктовых гипотез на реальных датасетах
Что еще:
Курс выстроен вокруг системного цикла обработки данных: от сбора и очистки до интерпретации результатов 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
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
SQL, Python (Pandas/Scikit-learn), BI-инструменты. Интерактивная визуализация, статистический анализ и моделирование продуктовых метрик
Для кого:
Курс подойдёт тем, у кого нет опыта в аналитической среде и кому нужно научиться обрабатывать массивы данных, визуализировать отчётность 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
Освойте Data Science с нуля: Python, SQL, ML, Power BI, Docker, Spark. Практика на реальных данных, 2 проекта в портфолио, помощь в трудоустройстве.
Для кого:
Новички без опыта в Data Science, желающие освоить профессию и получить востребованные навыки.
Результат:
Предсказание оттока аудитории в соцсети, анализ мобильного приложения, работа с данными сервиса аренды, модель кредитного риск-менеджмента, модель для поиска дублирующихся объявлений.
Важно знать:
Для начала обучения достаточно школьных знаний математики. Позже потребуется углубление в некоторые темы.
Плюсы:
Обучение работе с AI-помощниками (ChatGPT и аналоги) для автоматизации рутины и ускорения работы.
Что еще:
Возможность выбрать специализацию (ML-инженер, Data-инженер, Data-аналитик) после изучения основ и получить углубленные знания.
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.
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: Л035-01271-78/00627763 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.
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 на реальных данных, включающие построение воронок, оценку Retention и расчет юнит-экономики.
Важно знать:
Практическая часть реализована через интерактивные тренажёры, где предусмотрена автоматизированная проверка 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
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 предполагает написание программного кода с первого дня. Теория подается минимально необходимыми модулями, ориентированными на решение 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
Занятий:
3 модуля, 24 курса, 270 уроков, 190+ практик
Объем практики:
80%
Свое портфолиоПрактикаДомашние заданияКонсультация экспертовБессрочный доступПробный периодЧатДля начинающих
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
FAQ по курсам направления «Анализ данных на Python»
Мы отслеживаем реальные переходы пользователей на страницы программ и сортируем их по популярности. Это помогает понять, какие курсы направления вызывают наибольший интерес и доверие у тех, кто уже принял решение учиться. Рейтинг обновляется регулярно, чтобы вы видели актуальную картину спроса, а не архивные данные. Вот что выбирают чаще всего за последние 90 дней:
Эти платформы лидируют по числу переходов и записей на программы направления. Выбор школы влияет на формат поддержки, качество ревью и структуру учебных проектов, поэтому полезно ориентироваться на реальный интерес других студентов. Данные основаны на фактических переходах, что помогает отделить рекламные обещания от востребованности. Рейтинг и количество отзывов помогут сориентироваться:
Нет. Аналитику не нужны Django, Flask, асинхронность и ООП в полном объёме. Фокус совсем на других библиотеках: Pandas для манипуляций с таблицами, NumPy для числовых операций, Matplotlib и Seaborn для графиков, SciPy и Statsmodels для статистических тестов. Из «чистого» Python достаточно уверенного владения циклами, функциями, словарями, списками и генераторами. Если курс начинается с Django — это программа для веб-разработчиков, а не для аналитиков.
Вам понадобится стабильный интернет и компьютер с возможностью запускать Jupyter Notebook — локально через Anaconda или в облаке через Google Colab. Для работы с базами данных потребуется PostgreSQL и клиент вроде DBeaver или pgAdmin. Если курс включает визуализацию, уточните, предоставляют ли вам лицензию на Tableau или Power BI — иначе придётся использовать бесплатные версии с ограничениями. Git нужен с первых недель для сохранения версий кода и работы с проектами.
Программы направления требуют 15–20 часов в неделю. Это не пассивный просмотр лекций: вы будете писать код с первого дня, решать задачи в тренажёрах и выполнять проектные работы с ревью. Теория подаётся минимальными модулями — ровно столько, сколько нужно для решения прикладной задачи. Если вы работаете фултайм, закладывайте минимум два часа по будням и один полноценный день на выходных. Курсы с меньшей нагрузкой обычно растягивают программу и не дают достаточной практики.
Продуктовая аналитика сфокусирована на метриках конкретного продукта: конверсии, удержание, когортный анализ, A/B-тестирование изменений интерфейса или функциональности. Общий анализ данных шире — это работа с любыми бизнес-данными: финансы, логистика, маркетинг, продажи. Если курс делает упор на продуктовые метрики и A/B-тесты, он готовит вас к роли продуктового аналитика в IT-компании. Если в программе больше SQL, Excel и построения отчётных дашбордов — это подготовка к роли бизнес-аналитика.
Да, но не высшая. Достаточно школьной базы: понимание средних значений, медиан, процентов и базовых вероятностей. В процессе обучения вы столкнётесь со статистическим анализом — проверкой гипотез, доверительными интервалами, p-value. Эти темы подаются в прикладном ключе через SciPy и Statsmodels: вы сначала учитесь запускать тест, а потом разбираете, что значат результаты. Если школьная математика давно забыта, пройдите бесплатный вводный модуль по статистике параллельно с основным курсом.
Проверьте, что в курсе есть связка Python + SQL + визуализация, а не только программирование. Убедитесь, что SQL изучается на уровне оконных функций и JOIN, а не только SELECT. Важны практические блоки: A/B-тестирование, когортный анализ, работа с реальными датасетами. Проектные работы должны проходить с ревью от наставника — без обратной связи вы не узнаете о типовых ошибках в коде и интерпретации результатов. Если программа обещает «всё за месяц» — это поверхностный обзор, а не подготовка к работе.
Свежие отзывы о курсах по Python для анализа 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...
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 расширилс...
Вы можете оценить пользу всей страницы в целом, отметив необходимое количество звездочек. Это поможет нам отслеживать актуальную информацию и улучшать взаимодействие с вами.
Мы используем cookies: необходимые — для работы сайта, а дополнительные — для аналитики и улучшения сервиса. Можно принять все cookies, отклонить дополнительные или оставить только необходимые. Подробнее
