Как и многие, я сталкивалась с трудностью выбора среди десятков онлайн-курсов по анализу данных. Чувство растерянности и неуверенности захлестывало меня — ведь так страшно потратить время и деньги на обучение, которое не гарантирует реальное трудоустройство или значительных изменений в жизни. Я искала актуальную профессию, возможность войти в IT-сферу и стать уверенной в своих силах, а также обеспечить себе стабильное будущее
Мой ТОП-5 курсов:
- ТОП 1. Курс «Аналитик данных» - Яндекс Практикум
- ТОП 2. Курс Аналитик данных (Data Analyst) - Eduson Academy
- ТОП 3. Профессия Аналитик данных: расширенный курс - Нетология
- ТОП 4. Профессия Data-аналитик - Skillbox
- ТОП 5. Профессия Аналитик Данных (Data Analyst) - GeekBrains
Мой обзор лучших курсов по аналитике данных в Казахстане
Я решила погрузиться и посмотреть на программы детально. Вот что мне показалось интересным и заслуживающим внимания среди тех, что я изучала.
ТОП 1. Курс «Аналитик данных» - Яндекс Практикум

Начинала я с изучения Практикума, и мне сразу понравился их подход к практике. Чувствовалось, что здесь дают не только теорию, но и учат применять ее на реальных задачах. Мне показалось важным, что у них есть отдельные предложения для Казахстана.
- Длительность базового курса: 7 месяцев
- Формат: Онлайн
- Практика: 75%
- Проекты: 15 (базовый курс), 23 (расширенный курс)
- Помощь с трудоустройством: до 7 месяцев после выпуска
- Сертификат: о переподготовке
- Ближайшие даты старта: 5 июня, 19 июня, 3 июля
- Бесплатный вводный модуль: ~2 часа
- Нагрузка: ~10 часов в неделю
- Дополнительно: есть расширенный курс со специализациями (Продуктовый или BI-аналитик), машинное обучение
Посмотреть детали курса на сайте Яндекс Практикум. Подробнее о курсе
ТОП 2. Курс Аналитик данных (Data Analyst) - Eduson Academy

Ярким моментом в Eduson Academy для меня стала скорость — длительность базовой программы указана всего 4 месяца, хотя тут речь скорее об инструментах. Приятно удивило наличие официального диплома и фокус на такие нужные инструменты, как Excel и Power BI.
- Трудоустройство
- Официальный диплом
- Освоите Excel, Google Таблицы, Power Query, Power Pivot
- Длительность: 4 месяца (для курса "Инструменты аналитики данных", основной курс с трудоустройством дольше)
Кстати, мне попадалось интересное предложение. Вы можете приобрести любой курс от Академии Eduson со скидкой 65% по промокоду ЛИТРЕС.Посмотреть курс на сайте Eduson Academy
ТОП 3. Профессия Аналитик данных: расширенный курс - Нетология

Нетология предлагает более фундаментальный и длительный подход. Партнерство с МФТИ звучало солидно, и количество учебных часов впечатляло. Это вариант для тех, кто готов погрузиться в аналитику серьезно и надолго.
- Длительность: 13 месяцев
- 250 часов
- Документ: Диплом о профессиональной переподготовке
- Сотрудничество с МФТИ
- Помощь в трудоустройстве
- Вебинары и практические занятия
Если надумаете учиться, есть скидка 5% на все онлайн-курсы по промокоду WELCOME.Изучить расширенный курс Нетологии
ТОП 4. Профессия Data-аналитик - Skillbox

Skillbox предлагает довольно комплексную программу с фокусом на основные инструменты аналитика. Обещание помощи с трудоустройством или возврата денег звучало как хорошая гарантия. Плюс мне понравилась возможность вечного доступа к урокам.
- Рейтинг: 4.8 из 5 (информация с сайта)
- Обратная связь с наставником
- Помощь с трудоустройством (или возврат денег)
- Свободный график
- Доступ к урокам и обновлениям навсегда
- Изучение Python, SQL, Power BI, Excel, Яндекс.Метрика, Google Analytics, Google Sheets
- Длительность: 9 месяцев (Data Analyst с нуля до Junior)
- Хакатон с призовым фондом
У них часто бывают акции. Я находила скидку -60% на все профессии и -50% на все курсы по промокоду promokong60.Посмотреть программу Skillbox
ТОП 5. Профессия Аналитик Данных (Data Analyst) - GeekBrains

У GeekBrains программа показалась мне также очень насыщенной по инструментам, от SQL до Tableau. Год обучения звучит солидно, как и помощь с поиском первой работы после курса.
- Длительность: 12 месяцев
- Помощь с трудоустройством
- Сертификат
- Изучение SQL, NoSQL, Python, Power BI, Tableau
Если актуально, по промокоду GBSUMMER предлагается скидка 9% на все курсы.Узнать подробнее о курсе GeekBrains
6. Курс «Аналитик данных» - Skillfactory
В Skillfactory мне понравилось, что есть выбор специализаций — маркетинговая или продуктовая аналитика. Это позволяет чуть точнее нацелиться на будущую сферу работы. Гибкий график и поддержка менторов тоже большой плюс.
- Освоение основ анализа данных, Big Data, SQL, Python
- Специализации: маркетинговая или продуктовая аналитика
- Гибкий график обучения
- 5 видов практики
- Поддержка менторов и координаторов
- Длительность: 14 месяцев (профессия Аналитик данных)
По промокоду promokodi45 у них действует скидка 45% на обучение.Перейти на сайт Skillfactory и ознакомиться
7. Курс Аналитик данных с нуля - Skypro
Skypro показался мне хорошим вариантом для совсем новичков, ведь они предлагают начать "с нуля" и пройти весь путь. Наличие проектов для портфолио и поддержки кураторов и даже ИИ-наставника звучало как что-то полезное для адаптации.
- Длительность: 10 месяцев
- Помощь с трудоустройством
- Диплом
- 5 полноценных проектов для портфолио
- Изучение Excel, Google Таблицы, SQL, Python, Power BI
- Поддержка кураторов и ИИ-наставника
Я слышала, у них есть промокоды. Например, можно получить дополнительную скидку 10% по промокоду ADMITAD2024.Посмотреть программу курса от Skypro
8. Профессия Аналитик данных - ProductStar
ProductStar сфокусирован на аналитике, и длительность их программы в 16 месяцев сразу намекала на глубокое погружение. Помощь в поиске работы и возможность собрать портфолио — важные моменты для тех, кто как я, ищет смену профессии.
- Длительность: 16 месяцев (Профессия Аналитик данных, Тариф Стандарт)
- Обучение SQL, Python и BI-инструменты
- Помощь в поиске работы
- Пополнение портфолио
Если вам интересно, мне попадалась информация о скидке -62% на обучение по промокоду GDEPS.Изучить курс ProductStar детальнее
9. Аналитик данных - SF Education
Эта программа привлекла меня своей международной аккредитацией и относительно небольшой длительностью в 4 месяца для переподготовки. Набор инструментов кажется довольно полным для старта в профессии.
- Длительность: 4 месяца (для "Аналитик данных", профессиональная переподготовка)
- 246 ак. ч.
- Программа с международной аккредитацией
- Помощь в трудоустройстве
- Изучение SQL, Python, R, Power BI, Power Query
- Пополнение портфолио
На сайте у них была информация о хорошей выгоде. Я видела, что можно получить выгоду до 75% и еще -15% по промокоду promokodus.Перейти на сайт SF Education
10. Профессия Аналитик данных (Data Analyst) - OTUS
OTUS позиционирует себя как платформу для IT-специалистов, и их курс с ростом от Junior до Middle выглядит привлекательно для тех, кто сразу метит выше. Фокус на реальных кейсах и большая доля практики – это то, что я искала.
- Длительность: 6 месяцев
- Программа обучения: от Junior до Middle
- 70% практики
- Онлайн-лекции и домашние задания
- Помощь с карьерой
- Обучение на реальных кейсах
- Удостоверение о повышении квалификации
Для тех, кто ищет выгодные предложения, могу сказать, что я нашла информацию о доп. скидке 5% по промокоду smart.Узнать подробнее про курс OTUS
11. Профессия Аналитик данных - Karpov.Courses
Школа Карпова мне знакома своей специализацией на данных, и обещание 80% практики сразу вызывает доверие. Менторская поддержка и гарантия трудоустройства – это именно те факторы, которые важны при смене карьеры.
- Длительность: 10 месяцев
- 80% практики
- Трудоустройство
- Менторская поддержка
- Диплом о профессиональной переподготовке
- Изучение SQL, Python, Excel, Power BI, Google Sheets, AB-тесты
Для тех, кто решит выбрать этот путь, есть дополнительная скидка 5% по промокоду promokodinet.Посмотреть программу Karpov.Courses
12. Профессия Аналитик данных - Bang Bang Education
Bang Bang Education чаще ассоциируется с дизайном, но их курс по аналитике данных с фокусом на практические задания тоже попал в мой радар. Диплом о переподготовке и помощь с трудоустройством делают эту программу привлекательной для тех, кто приходит из другой сферы.
- Длительность: 8 месяцев
- Более 100 часов видеоуроков
- 15+ практических заданий
- Диплом о профессиональной переподготовке
- Помощь в трудоустройстве
- Изучение Python, SQL, Excel, Power BI
Мне встретилось специальное предложение для читателей. Можно получить доп. скидку 5 000р на все профессии школы или 2 000р на курсы дороже 20 000р по промокоду CityAds.Перейти на сайт Bang Bang Education
13. Курс "Аналитик данных" - ConvertMonster
ConvertMonster известен своей экспертизой в маркетинге, и их курс по аналитике данных с акцентом на практические задания выглядит полезным для понимания метрик. Пять месяцев обучения и сертификат – хороший старт для освоения базы.
- Длительность: 5 месяцев
- 22 урока
- 15 практических заданий
- Помощь в трудоустройстве
- Изучение Google Таблицы, SQL, Python, Power BI
- Сертификат
Ознакомиться с курсом от ConvertMonster
14. Профессиональный сертификат Google Аналитик данных - Google (через Coursera)
Мне было интересно посмотреть, что предлагают мировые гиганты, и сертификат от Google через Coursera — один из таких примеров. Привлекает его международный статус и ориентация на начинающих. График обучения очень гибкий, а список изучаемых инструментов внушительный.
- Длительность: примерно 6 месяцев (при 10 часах в неделю)
- Для начинающих, опыт не требуется
- 8 курсов
- Проекты для портфолио
- Гибкий график обучения
- Обучение навыкам SQL, Tableau, R, Excel
- Трудоустройство у партнеров Google
У Coursera есть пробный период, чтобы оценить формат, а потом подписка ежемесячная. Узнать больше про сертификат Google
15. Специализация «Аналитик данных» - Stepik
Stepik известен своей доступностью и качественными курсами. У них есть как короткие специализации для изучения конкретных инструментов, так и полноценные программы переподготовки. Количество задач для практики внушает уверенность, что материал будет закреплен.
- Длительность: 6 месяцев (для "Профессия Аналитик данных"), 5 недель (для специализации)
- 226 уроков
- 100+ задач
- Проекты для портфолио
- Изучение Python, SQL, Excel, Google Sheets, Power BI
- Диплом о профессиональной переподготовке
На Stepik можно найти много полезных курсов. Ознакомиться со специализацией на Stepik
16. Аналитик данных (Профессиональная переподготовка) - СберУниверситет
Курс от СберУниверситета показался интересным с точки зрения практики на реальных данных. Углубленное изучение методов анализа и машинного обучения, а также диплом о переподготовке от такого крупного игрока на рынке – это весомые аргументы.
- Длительность: 299 ак. часов (для "Data Analyst" professional program), 350 ак. часов (для "Аналитик данных")
- Углубленное изучение методов анализа данных
- Применение машинного обучения
- Практика на реальных кейсах Сбера
- Документ: диплом о профессиональной переподготовке
К сожалению, информация о стоимости на сайте не была сразу доступна. Перейти на сайт СберУниверситета
17. Профессия Data Analyst - DATA CULTURE (НИУ ВШЭ)
Проект Data Culture от Высшей школы экономики обещает комплексный подход к освоению навыков работы с данными. Здесь, насколько я поняла, можно не просто освоить аналитику, но и подтянуть общую цифровую грамотность, что важно в современном мире.
- Комплекс знаний и навыков по работе с данными
- Курсы цифровой грамотности, программированию, анализу данных и методам ИИ
- Уровни обучения
- Акцент на цифровые навыки
- Специализации: Advanced Machine Learning, Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science, Data Structures and Algorithms
Информация о стоимости также не была явно указана, скорее всего, доступ к курсам предоставляется через платформу Data Culture. Узнать подробнее о проекте Data Culture НИУ ВШЭ
Почему я выбрала курс "Аналитик данных" от Яндекс Практикума
При выборе курса для себя я ставила перед собой одну важную цель: найти программу, которая не оставит меня с дипломом и знанием теории, но реально поможет освоить профессию и уверенно выйти на рынок труда. Мне нужно было обучение, которое не только даст знания, но и обеспечит практический опыт, чтобы я могла применить их в реальной работе.
Я перебрала множество вариантов и не раз сталкивалась с сомнениями, боясь потратить время и деньги зря на неэффективное обучение. Поэтому для меня было критически важно выбрать курс, который действительно поможет мне стать специалистом в области аналитики данных и даст шанс найти работу в IT.
После долгих сравнений, моим выбором стал Курс «Аналитик данных» от Яндекс Практикума. Хотя такие платформы, как Нетология, Skillbox и Eduson Academy, предлагали интересные программы с помощью в трудоустройстве, Практикум оказался для меня наиболее подходящим по нескольким важным причинам.
Во-первых, меня привлекла структура курса. Семь месяцев обучения показались оптимальными: достаточно времени для того, чтобы освоить материал, но не слишком долго, чтобы не утратить мотивацию (как это могло бы случиться в более продолжительных программах). Важным моментом для меня стало то, что курс состоит на 75% из практических заданий. Многие курсы предлагали теоретические материалы, но я искала реальный опыт работы с данными, чтобы научиться не только понимать, но и применять знания. Практикум обещал целых 15 проектов, которые, как мне казалось, позволят создать сильное портфолио. Вдобавок, бесплатный вводный модуль дал мне возможность оценить формат курса и понять, подходит ли он мне, без риска потерять деньги.
Во-вторых, Практикум предложил конкретную поддержку в поиске работы. Возможность получить помощь в трудоустройстве в течение семи месяцев после завершения курса стала для меня важным фактором. Это реально снимало мои опасения по поводу того, что обучение может не дать ожидаемых результатов. Такой подход в организации поддержки выпускников был для меня более убедительным, чем абстрактное обещание "помощи в трудоустройстве" от других курсов.
Эти факторы в совокупности и стали решающими, когда я выбрала этот курс. Практикум оказался для меня наиболее подходящим вариантом, так как обеспечивал наиболее прямой и прозрачный путь к моей цели.
Как начать карьеру в аналитике данных с нуля
Когда я только начинала, главный вопрос для меня был: смогу ли я освоить сферу без технического бэкграунда? Пройдя через множество программ и самостоятельно исследуя этот путь, я могу с уверенностью сказать: да, это вполне реально. Многие онлайн-курсы, в том числе и тот, который выбрала я (Яндекс Практикум), а также Нетология и Skillbox, созданы именно для людей, начинающих свой путь в IT.
Отсутствие профильного образования — не помеха. Более того, гуманитарный опыт или опыт в других сферах порой помогает лучше понять бизнес-задачи и наладить общение с коллегами, что крайне важно для аналитика. Основной акцент следует сделать на развитии аналитического мышления, логики и освоении базовых инструментов.
Придется освоить Excel или Google Таблицы, изучить SQL, познакомиться с Python и основными библиотеками, такими как Pandas и NumPy. Важно также научиться работать с BI-системами вроде Power BI или Tableau.
Многое зависит от упорства и желания учиться. Ищите дополнительные бесплатные материалы, читайте документацию, решайте задачи на таких платформах, как Kaggle. Главное — больше практики и работа над реальными проектами, которые затем станут частью вашего портфолио и покажут работодателю ваши навыки в действии.
Как долго длится обучение по аналитике данных
Вопрос о продолжительности обучения беспокоил меня не меньше, чем выбор самого курса, потому что нужно было грамотно планировать время и совмещать учебу с повседневными делами. Программы по аналитике данных сильно разнятся по срокам: от сжатых 2,5 месяцев до более продолжительных 16 месяцев. Обычно курсы занимают от 4 до 13 месяцев, как, например, у Яндекс Практикума, Skillbox или Нетологии.
Большинство школ рекомендуют выделять на учебу от 5 до 15 часов в неделю. У Яндекс Практикума, например, заявлено около 10 часов. Это вполне реалистично, даже если у вас есть основная работа или другие обязательства. Конечно, реальная скорость усвоения материала зависит от множества факторов: насколько быстро вы схватываете новое, есть ли у вас хотя бы какой-то опыт работы с данными или программированием, насколько вы дисциплинированы.
Главное — не гоняться за скоростью, а качественно освоить материал, выделяя время на занятия и выполняя все практические задания. Гибкость онлайн-формата позволяет адаптировать график под себя, а деление курсов на спринты и ревью проектов помогает сохранять темп и не откладывать все на потом. Важно помнить, что кроме основных уроков, потребуется время на выполнение финальных проектов и создание портфолио.
Какие навыки нужны для аналитика данных
Изучая программы, я быстро поняла, что аналитика данных — это не просто набор инструментов, а целый комплекс навыков. На старте важно освоить базовые элементы: работать с данными в Excel или Google Таблицах, писать запросы к базам данных с помощью SQL, использовать Python для более сложных манипуляций и анализа (в этом помогут библиотеки, такие как Pandas), а также уметь создавать наглядные отчеты в BI-системах типа Power BI или Tableau. Знания основ статистики тоже являются необходимыми для правильных выводов.
Но одних технических навыков недостаточно. Настоящий аналитик должен обладать логическим и критическим мышлением, уметь четко формулировать свои мысли и представлять результаты так, чтобы их поняли даже те, кто далек от чисел. Способность понять бизнес-задачу и перевести ее в задачу анализа, а также умение работать в команде — тоже важные "мягкие" навыки.
Кроме того, нужно быть готовым постоянно учиться, ведь мир данных не стоит на месте.
Карьерные перспективы и зарплаты аналитиков в Казахстане
Переходя в новую профессию, меня волновал вопрос, насколько я буду востребована на местном рынке. С радостью увидела, что спрос на аналитиков данных в Казахстане действительно высок — на платформах типа HeadHunter можно найти сотни вакансий. Это придало уверенности в правильности выбранного пути.
Что касается зарплат, то, согласно исследованиям рынка на осень 2024 года, средняя зарплата аналитика данных в Казахстане составляет около 857 тысяч тенге, с медианой в 650 тысяч. Даже на старте, сразу после завершения курса, можно рассчитывать на доход от 400 тысяч тенге, а с опытом зарплата может вырасти в два-три раза.
Аналитиков данных активно ищут в различных отраслях, включая IT, финтех (например, крупные банки, такие как Kaspi.kz и Halyk), телеком и e-commerce. Успех в поиске первой работы во многом зависит от качественного портфолио с реальными проектами и активного нетворкинга.
Хорошо, что есть вакансии не только для опытных специалистов, но и для новичков, а многие компании предлагают удаленную работу. Карьерные перспективы в этой области значительные, особенно с учетом растущего спроса на специалистов в области данных и искусственного интеллекта.
Как выбрать лучший курс по аналитике данных
Выбор подходящего курса среди множества предложений — это, пожалуй, один из самых непростых этапов. Это важное решение, которое напрямую влияет на эффективность обучения и достижение вашей цели. Чтобы не растеряться, как это было у меня в начале, я составила для себя несколько ключевых вопросов и советов.
Вот основные моменты, на которые стоит обратить внимание при выборе:
- Ваши цели: Что именно вы хотите получить от курса? Планируете полностью сменить профессию, освоить конкретный инструмент (например, SQL или Python) или получить узкую специализацию (например, стать BI-аналитиком)? Четкое понимание цели поможет отсеять неподходящие программы.
- Бюджет и оплата: Оцените свои финансовые возможности. Стоимость курсов может сильно различаться, но многие предлагают рассрочку, иногда даже беспроцентную. Узнайте о вариантах оплаты, грантах или налоговых вычетах.
- Программа курса: Внимательно изучите, какие темы и инструменты будут преподаваться. Для начала нужны SQL, Python, Excel и основы BI-систем. Хорошо, если курс включает статистику и A/B-тесты. Сравните программы разных школ по набору навыков, которые они обещают.
- Практика и портфолио: Теория без практики — это нечто абстрактное. Узнайте, сколько реальных проектов вам предстоит сделать, есть ли домашние задания с подробной обратной связью. Реальные проекты — это ваше портфолио, которое вы сможете продемонстрировать работодателям.
- Помощь с трудоустройством: Для тех, кто, как и я, ищет первую работу в IT, это критически важно. Есть ли у школы карьерный центр? Помогают ли они с составлением резюме и подготовкой к собеседованиям? Предоставляют ли доступ к вакансиям своих компаний-партнеров? Некоторые школы даже предлагают гарантии трудоустройства или возврата денег.
- Отзывы и репутация: Изучите мнения выпускников. Смогли ли они найти работу после курса? Насколько качественной была поддержка менторов или кураторов? Репутация школы на рынке образования тоже имеет значение.
- Формат обучения: Удобен ли вам график? Это живые вебинары или записи, которые можно смотреть в любое время? Есть ли возможность задать вопросы преподавателям или менторам? Подумайте, какой формат подойдет под ваш стиль жизни и привычки.
- Бесплатные возможности: Почти у всех крупных школ есть бесплатные вводные модули или уроки, как у Яндекс Практикума, или консультации. Используйте их, чтобы понять формат, оценить подачу материала и задать все вопросы перед покупкой.
Правильный выбор курса — это не просто трата денег, а инвестиция в ваше будущее. Подойдите к этому процессу осознанно, учитывая свои цели, возможности и тщательно изучая все доступные варианты.
Комментарии