Программа подходит для тех, кто хочет системно освоить работу с информацией и получить востребованные навыки для решения прикладных задач. Она позволяет с нуля погрузиться в современные методы обработки данных и понять логику аналитического мышления, что актуально для специалистов из смежных областе…
Курс поможет дополнить образование практическими навыками анализа данных на Python и создать первое портфолио для стажировок.
Маркетолог без технического бэкграунда
Позволит освоить базовый анализ данных для работы с метриками и отчётами, что повысит эффективность в текущей роли.
Специалист, меняющий профессию
Бесплатный формат с ментором даёт возможность попробовать силы в аналитике данных и получить сертификат для старта карьеры.
Начинающий аналитик данных
Поможет структурировать знания, пополнить портфолио реальными проектами и получить обратную связь от наставника.
Что вы получите
Сертификат
Сертификат о прохождении курса анализа данных.
Куратор
Поддержка куратора на протяжении всего обучения.
Портфолио
Проекты по анализу данных для портфолио.
Плюсы и минусы
Достоинства
✓Выдаётся сертификат по завершении курса по анализу данных
✓Работа с наставником для получения обратной связи
✓Создание портфолио проектов по аналитике данных
✓Практические задания для закрепления навыков Python
✓Бесплатный доступ к материалам курса по аналитике
* На основе характеристик курса
Зарплата аналитика данных в 2026 году
Растущий спрос
12 314+
вакансий
130 500 ₽
средняя
215 000 ₽
максимум
Москва: 150 000• СПб: 125 000• Удал: 148 950
Москва
150 000 ₽
Санкт-Петербург
125 000 ₽
Регионы
113 535 ₽
Удалёнка
148 950 ₽
Рост зарплаты по опыту
1 год
70 000 ₽
2 года
100 000 ₽
3 года
180 000 ₽
Спрос на аналитиков данных продолжит расти из-за увеличения объемов информации и внедрения технологий искусственного интеллекта в процессы принятия решений.
«...столбчатыми базами данных (мы используем Google BigQuery). Опыт построения моделей данных и витрин данных Опыт работы с инструментами BI (Metabase...»
Онлайн-школа Practicum.yandex предлагает обучение по направлению «Аналитика», в рамках которого доступен курс «Основы анализа данных и Python». Школа работает в среднем ценовом сегменте.
Помимо аналитики, в перечне направлений школы значатся программирование, дизайн, менеджмент, маркетинг, финансы, саморазвитие и нейросети.
Практическая методика — Обучение построено на выполнении реальных задач анализа данных с использованием Python.
2
Опытные преподаватели — Курс ведут специалисты, работающие в области анализа данных и применяющие Python в своей практике.
3
Проектная работа — Студенты развивают навыки через создание проектов по анализу данных на Python от простых к сложным.
4
Результаты выпускников — Выпускники курса успешно применяют полученные знания Python для решения задач анализа данных.
Вопросы и ответы
Нет, для полноценной работы аналитиком данных одного Python недостаточно. В индустрии стандартом является комплексное владение Python для продвинутого анализа и визуализации, SQL для работы с базами данных и Excel для быстрых расчётов и отчётности. Курс «Основы анализа данных и Python» от Practicum.yandex даёт стартовую базу по Python, что станет первым и критически важным шагом к освоению всего необходимого стека технологий.
Спрос на аналитиков данных стабильно высок, и начать карьеру, переходя из другой сферы, вполне реально. Ключевое преимущество — наличие предметных знаний в своей прежней области (например, в маркетинге, финансах или логистике), которые можно усилить техническими навыками анализа. Данный курс помогает как раз получить эти первые технические навыки работы с данными на Python, чтобы сделать такой переход осознанным.
С основами Python для анализа данных можно автоматизировать рутинные отчёты, проводить первичную очистку и исследование данных, а также строить наглядные графики для презентации результатов. Это позволяет быстро выявлять базовые тренды и аномалии в данных компании, экономя время на ручных операциях в Excel. Такой навык сразу добавляет ценности как внутри отдела, так и для фриланс-заказов начального уровня.
Нет, для начала работы в аналитике данных достаточно школьной математики и понимания базовых статистических понятий, таких как среднее значение, медиана и корреляция. Современные библиотеки Python, например Pandas, берут на себя сложные вычисления. Курс делает акцент на практическом применении этих инструментов для решения реальных задач, а не на углублённой теории.
Анализ данных (Data Analysis) фокусируется на исследовании готовых данных, поиске закономерностей и подготовке отчётов для бизнес-решений, в то время как Data Science больше связана с построением прогнозных моделей и машинным обучением. Освоив основы анализа на Python, вы сможете чётко определить, что вам ближе: углубляться в бизнес-аналитику и визуализацию или двигаться в сторону более сложной алгоритмической части.