О профессииПрограммаПомощь с работойКак учимКоманда курсаТарифы
КомпаниямНачать учиться

Аналитики помогают руководителям компаний принимать решения на основе данных

Для этого они собирают, обрабатывают и исследуют данные с помощью SQL и Python

А ещё запускают эксперименты — чаще всего A/B‑тестирования, визуализируют данные и готовят отчёты

Освоите профессию с нуля за 7 месяцев

Получите мощный набор навыков и инструментов

Google Таблицы
SQL
PostgreSQL
DataLens
Python
Pandas
Matplotlib
Seaborn
Plotly
NumPy
SciPy
A/B-тесты
T-тест
Z-тест
Тест Манна — Уитни

С расширенным форматом курса получите сразу 2 специальности и знания в машинном обучении

Расширенный курс на 5 месяцев длиннее, зато:

• Освоите ещё одну специальность: продуктового или BI‑аналитика — и сможете рассматривать больше вакансий
• Добавите в портфолио ещё 3 проекта + у вас будет больше кейсов от работодателей
Сравнить с базовым курсом

Программу обновляем раз в полгода, чтобы вы учились только актуальному

Учитываем отзывы студентов и требования работодателей. А чтобы вы плавно вошли в профессию, наращиваем сложность постепенно.
~2 часа
Бесплатно
Знакомство с профессией аналитика данных
1 модуль — бесплатно, чтобы вы попробовали себя в роли аналитика данных и поняли, хотите ли развиваться в этом направлении. А после бесплатной части выберете подходящий формат курса: базовый или расширенный.
  • Python
  • Pandas
  • Базовый и расширенный курс
Про профессию аналитика данных
На наглядных примерах разберёте, чем занимаются аналитики данных, узнаете, чему научитесь на курсе, выполните первые практические задания
Про учёбу в Практикуме
Познакомитесь с учебной платформой и экспертами, поймёте, какая будет нагрузка
Выполните первое практическое задание: выясните причину массовой поломки гаджетов на фабрике робокотов
2
24 темы・11 недель
Основы анализа данных с помощью SQL и BI
  • Google Таблицы
  • Базы данных
  • СУБД
  • SQL
  • PostgreSQL
  • Типы данных
  • Ad-hoc-задачи
  • DataLens
  • BI-инструменты
Введение в аналитику, аналитический отчёт в Google Таблицах
Использование данных в бизнесе, процесс анализа данных и задачи аналитика, Excel как инструмент аналитика, основы Google Таблиц: предобработка данных, использование формул и функций, визуализация
Основы SQL: извлечение данных для анализа
Работа с базами данных, СУБД, типы данных и их преобразования, извлечение данных из таблиц и фильтрация, группировка и сортировка данных
SQL: обработка данных
Работа с пропущенными значениями и дубликатами, присоединение таблиц, операции множеств и подзапросы, категоризация значений, создание новых столбцов, работа с датой и временем
SQL: анализ данных и решение ad‑hoc‑задач
Оконные, агрегирующие, ранжирующие и аналитические функции, функции смещения, исследовательский анализ данных, решение ad‑hoc‑задач
Визуализация данных с помощью DataLens, создание дашбордов
Интерфейс, подключения, датасеты, основы визуализации, чарты в DataLens, вычисляемые поля, создание дашбордов, параметры
Сделаете аналитический отчёт в Google Таблицах, поработаете с SQL‑запросами в тренажёре, решите ad‑hoc‑задачи и настроите дашборд с интерактивными графиками
3
19 тем・7 недель
Анализ данных с помощью Python
  • Python
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Seaborn
  • Jupyter Notebook
Основы Python
Переменные и типы данных, объекты, строки, списки, логические выражения, условный оператор, циклы, списковые включения, вложенные конструкции, функции, множества, словари
Python: предобработка данных
Основы библиотеки Pandas, обзор и типы данных, работа с датой и временем, индексация в датафреймах, фильтрация данных, работа с пропущенными значениями и дубликатами, категоризация данных
Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python
Объединение датафреймов, срезы данных, описательная статистика, сводные таблицы, базовые и расширенные графики, пример исследовательского анализа данных
Подготовите данные, проведёте исследовательский анализ и визуализируете данные, чтобы дать рекомендации бизнесу
4
15 тем・9 недель
Продвинутый анализ данных для бизнеса
  • SQL
  • Python
  • Pandas
  • SciPy
  • Statsmodels
  • Jupyter Notebook
  • T-тест
  • Z-тест
  • Тест Манна — Уитни
Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей
Что такое бизнес-метрики и зачем они нужны, основные бизнес-метрики, когортный анализ для расчёта метрик, выбор ключевых метрик для кейса, продуктовые воронки
Формулировка и проверка гипотез, статистический анализ данных
Основы теории вероятностей, случайные величины, распределения, проверка гипотез, T-тест Стьюдента, множественная проверка гипотез
Анализ результатов А/В-тестирования с помощью Python
Что такое A/B-тесты и зачем они нужны, выбор метрики для проверки гипотезы, расчёт размера выборки, валидация, проверка и анализ результатов A/B-теста, теста Манна — Уитни, Z‑теста пропорций
Проверите несколько гипотез с помощью статистических тестов, проанализируете результаты A/B‑тестирования и сформулируете выводы для бизнеса
5
Самостоятельно・2 недели
Финальный проект
Решите несколько сложных аналитических кейсов на большом объёме реальных данных, используя изученные технологии и инструменты. Презентуете свои решения бизнесу и оформите кейс для портфолио.
6
По желанию・~3 часа на кейс
Кейсы от работодателей
Во время всего обучения вам будут встречаться задачи от наших партнёров. Кейсы будут усложняться вместе с темами курса. Можно разбирать все или только по интересующим вас темам.
+14 недель
Расширенный курс со специализацией «Продуктовый аналитик»
После базового курса сможете определиться с направлением дальнейшего развития. У вас будет 2 специализации на выбор: «Продуктовый аналитик» или «BI-аналитик».
  • Excel
  • Логирование
  • Спецификации
  • Юнит-экономика
  • Когортный анализ
  • СR
  • LTV
  • Customer Journey
  • Воронки
Жизненный цикл продукта, логирование
Анализ работы продукта, подготовка аналитических спецификаций
Построение системы метрик продукта
Система метрик в продукте, расчёт и визуализация пользовательских и монетизационных метрик, кейсы и анализ поведения метрик, работа с системой метрик продукта для обнаружения проблем
Экономика продукта
Мониторинг здоровья продукта с точки зрения качества привлекаемых пользователей, расчёт и визуализация удержания для когорт, расчёт и визуализация конверсии, LTV и метрик окупаемости для когорт, основы юнит-экономики и расчёт её метрик, когортный анализ для решения ad‑hock‑задач
A/B-тесты в работе продуктового аналитика
Статистические тесты для проверки гипотез, подготовка и проведение A/B‑теста, анализ результатов
Поиск инсайтов в работе продукта
Методики поиска точек роста: воронки и User Journey; сегментация и разбор кейсов
Выполните несколько проектов, например разработаете аналитические спецификации для приложения и сегментируете пользователей
+14 недель
Расширенный курс со специализацией «BI-аналитик»
После базового курса сможете определиться с направлением дальнейшего развития. У вас будет 2 специализации на выбор: «Продуктовый аналитик» или «BI-аналитик».
  • Miro
  • DataLens
  • SQL
  • Superset
  • Дашборды
  • Визуализация данных
  • Оптимизация запросов
  • Витрины
Анализ бизнес‑требований и планирование отчётности
Знакомство с BI‑аналитикой, задачи BI‑аналитика и способы их решения, создание отчётности, требования к ней
Проектирование витрины данных и предобработка данных
Базы данных в компании, организация и трансформация данных, разработка архитектуры и витрин
Углублённая работа с данными и разработка отдельных визуализаций
Углублённые возможности SQL в части DDL, оптимизация запросов, принципы визуализации данных
Проектирование дизайна дашборда и документирование его логики
Дизайн дашборда, UX, взаимодействие между элементами дашборда
Завершение работы над дашбордом и документацией
Документация к отчётности, тестирование отчётности, финализация дашборда
Разработаете архитектуру данных и витрин, будете решать практические задачи по SQL в конкретных бизнес‑кейсах, подготовите документацию к дашборду
+8 недель
Дополнительные темы расширенного курса
После специализации пройдёте ещё 3 темы, чтобы решать более сложные задачи и повысить шансы на трудоустройство.
  • Линейная алгебра
  • NumPy
  • Sklearn
  • Машинное обучение
  • Python 3.9
  • Яндекс Контест
  • Алгоритмы
  • Структуры данных
Основы линейной алгебры
Векторы, нормы, матрицы; обратная матрица и определитель
Машинное обучение
Задачи машинного обучения в бизнесе, алгоритмы и процесс решения задач машинного обучения, линии тренда и прогнозы
Алгоритмы
Введение в алгоритмы, структуры данных, рекурсия и сортировки, сложность алгоритмов, методы решения задач
Разработаете модель машинного обучения и решите задачи на алгоритмы, которые встречаются при трудоустройстве
Дополнительно・В любое время
Нейросети для аналитиков
Научитесь с помощью YandexGPT:
  • Генерировать гипотезы для анализа данных
  • Проверять гипотезы и предлагать улучшения
  • Искать информацию о методах и инструментах анализа данных
  • Вести документацию по анализу данных
  • YandexGPT
Карьерный центр・1 месяц
Карьерный трек: подготовка к трудоустройству
Составите резюме, которое привлечёт внимание рекрутеров, и напишете сопроводительное письмо для откликов на вакансии. Узнаете, как правильно оформлять портфолио, и построите стратегию поиска работы.
Карьерный центр・До 6 месяцев
Акселерация: активный поиск работы с поддержкой HR‑экспертов
Будете откликаться на вакансии, делать тестовые и ходить на собеседования, а мы вас поддержим. Например, расскажем о типичных ошибках в общении с работодателями и о том, как их избежать. Акселерация может продолжаться до 6 месяцев — обычно этого достаточно, чтобы получить первую работу в IT.

Получите сертификат о переподготовке

Это официальный документ установленного образца, который принимают работодатели

Начать учиться бесплатно

И очень много практики

Соберёте солидное портфолио: в базовом курсе сделаете 15 проектов, а в расширенном — 22

Будете решать конкретные задачи бизнеса и разбирать кейсы из практики. Проекты проверят эксперты и подскажут, что у вас получается хорошо, а что нужно развивать.

В одном из заданий детализируете доходы и расходы салона красоты, а также оцените, насколько его услуги востребованы

Ещё 7 месяцев после выпуска бесплатно помогаем с поиском работы — для этого у нас целый карьерный центр

Готовим к выходу на рынок IT и поддерживаем, когда начинаете общаться с работодателями

10 000+ пользователей Практикума уже нашли новую работу

90% трудоустроились в первые полгода

Это данные исследования ВШЭ — они основаны на опыте пользователей Яндекс Практикума на российском рынке труда

Начать учиться бесплатно

Как устроена учёба

Никаких давно снятых видео и длинных лекций

Вы проходите теорию и закрепляете её на практике в интерактивном учебнике. Можно учиться во сколько и где удобно, главное — укладываться в дедлайны по проектам. Сложность нарастает постепенно: от отчётов в Google Таблицах до статистического анализа на Python.

Нагрузка ~10 часов в неделю: по расписанию только воркшопы, остальное — в своём темпе

Каждые 2 недели на воркшопах будете отрабатывать ключевые навыки, решать кейсы и разыгрывать типичные рабочие ситуации. На таких занятиях лучше быть онлайн, а когда не получается — пересматривать запись.

Учёба в Практикуме похожа на реальную работу

Программа поделена на спринты — отрезки по 2–3 недели, за которые вы изучаете тему и делаете проект. Потом отправляете его на ревью, а эксперт проверяет и комментирует. И тот же цикл дальше, пока не дойдёте до конца.

В курсе есть модуль по YandexGPT

Работодатели ценят специалистов, которые умеют работать с нейросетями

Увидите возможности нейросетей, научитесь использовать их в работе, поймёте, когда это безопасно и этично, а когда нет

YandexGPT может помочь аналитикам:
  • с генерацией и проверкой гипотез
  • ответами на вопросы о методах и инструментах
  • ведением документации

Эти выпускники уже стали аналитиками данных. Большинство — без опыта в IT

Ксения, 29 летSravni.ru
Кардинально изменила сферу деятельности

6 лет я работала на телевидении на позициях от инженера до монтажёра. С каждой задачей на ТВ я всё больше погружалась в данные. Но более полное знакомство произошло, когда наткнулась на Практикум, посмотрела программу и приняла решение начать учиться.

Спросить про обучение
Кирилл, 24 годаOzon
После обучения нашёл работу мечты

Полгода назад я понял, что мне не хватает хардскилов. Выбрал Практикум из‑за его репутации и соотношения цены и качества. После курса нашёл новую работу, которая соответствует моим ожиданиям.

Спросить про обучение
Евгений, 45 летЯндекс
Сменил профессию после 40 лет

Что мне помогло найти работу: проект на реальных данных, адаптированное резюме, сопроводительное письмо, подготовка к собеседованию. Ну и, конечно, упорство, вера и желание заниматься аналитикой. Даже в 44 года после совершенно иного опыта работы.

Спросить про обучение
Дмитрий, 28 летAdventum
Нашёл работу даже после переезда в другую страну

Моя история усложнилась тем, что после обучения я переехал в Казахстан. И мне помогли партнёрские вакансии карьерного трека. Для меня нашли удалённую позицию и помогли с тестовыми. Благодаря им я устроился на работу. Спасибо за помощь!

Спросить про обучение
Игорь, 45 летФГАУ НИИ «Восход»
Понял, что трудности в учёбе преодолимы

Основная программа весьма напрягает мозг, если работаешь головой и получается, что по 10–12 часов решаешь задачи. С этим ничего не сделать. Просто заниматься и понимать, что всё заканчивается — потом станет легче.

Спросить про обучение
Нил, 43 годаНЛМК
Сделал увлечение своей профессией

Я пошёл в аналитику, потому что у меня был собственный бизнес и сайт. Я хотел его улучшить, увлёкся аналитикой и начал искать курсы. В результате выбрал Практикум, закончил обучение и теперь работаю аналитиком.

Спросить про обучение
Пётр, 23 годаPanoramik Games
Совмещал обучение на курсе с учёбой в вузе

Я изучал информационную безопасность в вузе. Из‑за увлечения олимпиадной математикой, любви к этому предмету и желания не только кодить, но и общаться с людьми выбрал профессию аналитика данных. Сейчас я работаю продуктовым аналитиком в игровой компании.

Спросить про обучение
Даниил, 28 летНПО «Горизонт»
Доказал ценность аналитиков для бизнеса

Первое, что пришло в голову, — предложить на работе создавать дашборды. Теперь я уже несколько месяцев единственный аналитик в фирме.

Спросить про обучение

Попробуйте любой формат курса бесплатно — выбрать один-единственный можно позже

  •                                        

Что входит в любой формат

  • Ещё можно платить частями Практикуму столько месяцев, сколько идёт курс. Общая стоимость будет меньше, чем в рассрочку от банка
  • Вернём деньги в любой момент за остаток курса,
    если что-то не понравится. Подробности — в 7 пункте оферты

Отвечаем на вопросы

Подойдёт ли мне эта профессия?
Для тех, кто сомневается, мы спроектировали бесплатную часть, которая поможет получить ответ на этот вопрос. Если вы убедитесь, что выбранная профессия вам не подходит, — это тоже положительный результат.
Каким требованиям нужно соответствовать?
Вам не понадобятся специальные навыки или опыт — мы обучим всему с нуля. Главное — иметь компьютер и достаточно времени для занятий. Выше можно посмотреть программу, чтобы оценить количество учебного материала и свои возможности.
Чем базовый курс отличается от расширенного?
В расширенном больше тем и проектов. Вы освоите всё, что нужно для работы аналитиком, а ещё изучите основы машинного обучения, линейной алгебры и алгоритмов. Это позволит вам решать более сложные рабочие задачи.

Плюс вы сможете выбрать специализацию — продуктовая аналитика или BI-аналитика. В этом случае учёба продлится 12 месяцев.
Кто будет меня учить?
Все наставники — практикующие специалисты: сотрудники Яндекса и других крупных компаний. Программу составляют опытные преподаватели и методисты, а ещё действующие специалисты Яндекса, Школы анализа данных и других лидеров технологической и образовательной индустрий.
Смогу ли я найти работу после обучения?
Гарантий нет, но мы верим, что сможете. Работодателям важно, чтобы вы справлялись с реальными задачами, а не просто обладали набором знаний. Мы учим применять знания на практике, а также предлагаем помощь HR-специалистов из нашего карьерного центра. Но вам точно придётся приложить усилия, чтобы найти работу: активно откликаться на вакансии, проходить собеседования, показывать свои проекты и делать тестовые задания.

По данным исследования* Высшей школы экономики, 69% наших выпускников среди тех, кто хотел сменить профессию, начинают новую карьеру после обучения. Больше половины из них — во время учёбы и в первые 2 месяца после выпуска.

* Данные исследования ВШЭ основаны на опыте выпускников Яндекс Практикума на российском рынке труда.
А если я хочу работать в Яндексе?
Некоторые наши студенты работают в сервисах Яндекса, в том числе и в Практикуме. Но с нашей стороны было бы нечестно что-либо гарантировать и завышать ваши ожидания.

Без опыта попасть в крупную IT-компанию возможно, хотя и сложно. Программа составлена так, чтобы вы могли начать карьеру после выпуска и набраться первого опыта. С ним вам будет значительно проще претендовать на позицию в крупных компаниях.
Хорошо, а вы можете помочь с поиском работы?
Да. Вы сможете пройти программу трудоустройства, которая состоит из 2 частей:
  • Карьерный трек: студенты при поддержке наших HR-экспертов составляют резюме или оформляют портфолио, пишут сопроводительные письма.
  • Акселерация: студенты начинают активный поиск работы, а мы им помогаем — отвечаем на вопросы, проводим тренировочные собеседования, предлагаем вакансии от партнёров.
Важно помнить, что мы не ищем работу за вас, а помогаем её найти.
Что делать, если я не справлюсь с нагрузкой?
В программе предусмотрены каникулы, во время которых можно отдохнуть или повторить сложные темы.

Если случилось непредвиденное или понадобилось больше времени на закрепление материала, напишите своему куратору. Он поможет перенести дедлайн сдачи проекта или перевестись в более поздний поток. На общую стоимость курса это не повлияет.
Если не понравится, я могу вернуть деньги?
Конечно. Если поток ещё не стартовал, вернём всю сумму. Если учёба уже началась, придётся оплатить прошедшие дни со старта вашего первого потока — но мы вернём деньги за остаток курса. Более подробно рассказываем об этом в 7 пункте оферты.
Получу ли я какой-то документ после курса?
Да, вы получите сертификат о переподготовке.
Как можно оплатить?
Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Обучение будет стоить меньше, если оплатить весь курс сразу.

Через компанию: юридические лица также могут оплатить обучение в Практикуме. Чтобы заказать счёт для оплаты, оставьте заявку на странице для корпоративных клиентов.
На каком языке проходит обучение?
Всё будет на русском: теория, практические задания и вебинары, а ещё чаты с куратором, наставником и другими студентами.

Давайте поможем

Напишите, как вас зовут и по какому номеру можно связываться — позвоним и расскажем всё про курсы

Или позвоните нам сами:

+998(78)122-86-14

А если не любите голосом — напишите: