Аналитик данных

Рассрочку без переплат можно оформить через Сбер, Т-Банк и другие банки-партнёры на сроки от 6 до 36 месяцев. Решение о предоставлении рассрочки принимает банк.

Оплата частями — сервис, который помогает разбить стоимость покупки на равные части и выплачивать их в течение нескольких месяцев (от 2 до 24). Покупателю не нужно заключать кредитный договор. При использовании этого сервиса возможна переплата.

Это возврат 13% от стоимости курса. Для получения нужно быть налоговым резидентом РФ с официальным доходом, оплатить обучение и подать декларацию с документами от Нетологии.

Налоговый вычет на обучение предоставляется тем, кто платно учится или оплачивает учёбу ребенка. Льгота распространяется на курсы, проводимые учебными заведениями с образовательной лицензией, и у Нетологии такая лицензия есть. Вычет можно получить в течение трёх лет после оплаты курса. Например, в 2026 году можно вернуть деньги за курсы, оплаченные в 2023, 2024 и 2025 годах.

Да, для обучения за счёт работодателя оставьте заявку — менеджер подготовит необходимые документы для вашей компании.

Если вам не понравился курс, для возврата средств нужно связаться с координатором курса и оформить заявление на возврат. В течение первых трёх занятий мы вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого занятия, рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс, подходящий для ваших целей. Подробные условия возврата можно прочитать в нашем разделе.

Вы научитесь визуализации данных на продвинутом уровне с помощью Power BI. Изучите возможности платформы, поймёте, как создавать интерактивные дашборды без программирования.

Да, обучение охватывает работу с базами данных, включая PostgreSQL.

Обучение на курсе «Аналитик данных» в Нетологии проходит в формате онлайн:

— видеолекции — для самостоятельного изучения теории

— вебинары — для интерактивного обсуждения материалов и получения ответов на вопросы

— практические задания — для закрепления теории на практике

— тесты и контрольные точки — для оценки прогресса.

Доступ к материалам — через личный кабинет в любое удобное время.

Обучение можно приостановить на срок до 6 месяцев, а в конце курса предусмотрена дипломная работа и стажировка у партнёров.

Все преподаватели — действующие эксперты в сфере аналитики и data science — они оказывают поддержку на протяжении всего обучения. Вопросы можно задавать на вебинарах, в учебном чате или через личный кабинет на сайте Нетологии.

Программа рассчитана на срок от 7 месяцев, расширенная программа — 12 месяцев. Занятия проходят не чаще 2 раз в неделю по вечерам, а на учёбу потребуется 8−10 часов в неделю.

Во время обучения мы пригласим вас на программу трудоустройства от Центра развития карьеры Нетологии. Продуктами и услугами программы можно воспользоваться во время обучения и в течение года после его завершения.

Центр развития карьеры поможет подготовиться к поиску работы и выйти на рынок труда:

— научит презентовать себя и свой опыт: оформлять резюме и портфолио, писать сопроводительные письма и готовиться к прохождению интервью

— предоставит доступ к вакансиям партнёров Нетологии с прямыми контактами работодателей

— ответит на вопросы по поиску работы через обращение в личном кабинете

— поддержит и вдохновит на активный поиск работы в Карьерном клубе

— научит эффективной стратегии поиска работы для достижения вашей карьерной цели.

Мы сотрудничаем с компаниями, которые предоставляют практические материалы, стажировки для студентов, а также проводят конкурсы, хакатоны и митапы. Подробнее о возможностях трудоустройства можно узнать в Центре развития карьеры Нетологии.

Спрос высок: на hh.ru открыто ~15 000 вакансий. Средняя зарплата аналитика данных составляет 162 000 ₽, а использование ИИ может увеличить доход на 20%.

Вы изучите SQL, Python (Pandas, NumPy), Power BI, а также российские BI-решения AW BI и DataLens. Освоите A/B-тестирование, работу с большими данными (PySpark) и статистику.

Аналитик данных работает с данными для поиска инсайтов и поддержки решений. BI-аналитик фокусируется на визуализациях и дашбордах, а Data Scientist — на сложных прогнозных моделях и ML.