Профессия
Получите актуальные навыки в универсальной сфере аналитики данных и подтвердите их дипломом ведущего технического вуза России
Когда
26 октября 2026 — 28 августа 2027
Длительность
10 месяцев
Формат обучения
Вебинары, воркшопы, видеолекции
Документ
Дипломы о профессиональной переподготовке Нетологии и МФТИ
Одна из самых востребованных ИТ‑профессий к 2030 году
Аналитик данных — переводчик между цифрами и бизнесом
Он — поставщик инсайтов: данные из различных источников становятся аргументами для разработки рекомендаций.
Специалист помогает бизнесу оптимизировать процессы, находить точки роста и зарабатывать больше — на основе проверенных фактов и цифр.
В каких сферах помогает аналитика данных
Обновлённая программа с ключевыми компетенциями
Получите глубокие знания сразу в нескольких сферах, чтобы строить карьеру в аналитике, data science и инженерии данных. Научитесь работать с Python, методами ИИ и визуализации отчётов
Прикладные задачи с big data и ИИ
Освоите инструменты анализа данных и методы машинного обучения на реальных бизнес-задачах. Научитесь понимать, как разработанная модель принесёт компании выгоду
Готовый кейс в портфолио
Сможете выбрать задачу для итогового проекта и получить обратную связь от эксперта на всех этапах работы
2 диплома
Документы выделят ваше резюме среди других кандидатов на востребованные позиции
Программа разработана совместно с МФТИ
МФТИ
Нетология
Нетология
• 18 программ высшего образования запущено с вузами РФ
• Свыше 1 100 студентов обучаются на программах ВО, более 300 — успешно завершили обучение
• Лауреат премии «Эффективное образование» 2024 в номинации «Лидер в цифровой трансформации образования»
Погрузитесь в ИИ для анализа данных
Больше полезных навыков — выше шанс получить работу мечты
Разберётесь в архитектуре ИИ-агентов: научитесь создавать системы на основе ML для интеграции в бизнес-процессы
Освоите автоматизацию аналитической рутины и поиск инсайтов без вашего участия
Начнёте создавать ИИ-системы, которые думают, учатся и ускоряют аналитику в реальных проектах
Начните учиться бесплатно —пройдите демонстрационный курс
В демокурсе мы собрали примеры из теории и практики по 3 модулям программы: Python для анализа данных, базы данных и проектный практикум.
Вы сможете опробовать платформу обучения, изучить материал на лекциях и вебинарах в записи, решить практические задания и проверить себя в тестах.
Варианты программ обучения
Аналитик данных. Базовая
Аналитик данных. Расширенная
Аналитик данных. С МФТИ
Расширенная программа
A/B-тестирование
Проверка гипотезы
Научитесь самостоятельно проводить A/B-тестирование, не прибегая к помощи агентств и сторонних специалистов.
19 часов теории
22 часа практики
Data-driven процессы и роль A/B-тестирования
Приоритизация гипотез и тесты
Основы A/B-тестирования
Основы распределения и статистики
Выбираем группы и разделяем на A/B
Инструменты для А/B-тестирования
Кейс-стади
Анализ результатов А/B-тестов
Аналитика больших данных
Разработка рекомендаций
Разберётесь в методах построения аналитики в компании. Научитесь переходить от мониторинга к прогнозированию, применяя простые скрипты Python и PySpark, чтобы не тратить средства на внедрение сложных промышленных комплексов. Сможете определять, когда и каких данных не хватает, и собирать недостающие.
12 часов теории
37 часов практики
Традиционные аналитические подходы
Машинное обучение и Data Science
Мотивация и технологии работы с большими данными
NoSQL и MongoDB
Основные инструменты обработки больших данных. HADOOP
и SPARK
Машинное обучение на PySpark
Культура сбора и работы с данными
Организация команды для работы с данными
Кейсы и области применения больших данных
Power BI: анализ и визуализация данных
Дашборд в Power BI
Сможете анализировать корпоративные базы данных, электронные таблицы и текстовые файлы. Научитесь видеть неочевидные закономерности между показателями. Поймёте, как создавать наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме.
18 часов теории
52 часа практики
Принципы эффективного анализа данных
Основы работы с Power Query
Преобразования таблиц
Создание модели данных
Визуализация данных
Добавление интерактивности в отчёт
Преобразования столбцов
Вычисления и инструменты настройки модели
Сбор визуализации в отчёт
Инструменты Power BI в Excel
Публикация отчёта
Базовая программа
Аналитическое мышление
Разработка системы аналитики
Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
20 часов теории
38 часов практики
Что такое аналитическое мышление
Введение в Google Таблицы
Продвинутые Google Таблицы
Основы статистики
Откуда берутся данные
Продвинутая визуализация данных
Python как инструмент анализа данных
Машинное обучение для жизни
Основы практической статистики
Проработка гипотезы
Познакомитесь со статистическими показателями, научитесь проводить статистический анализ данных и проверять гипотезы с помощью различных инструментов.
10 часов теории
14 часов практики
Что такое статистика и для чего она нужна
Основные статистические показатели, виды распределений данных, корреляция
Взаимосвязи данных и формулирование гипотез по SMART
Статистические критерии в Google Таблицах. Проверка гипотез и формулирование выводов
SQL и получение данных
Анализ авиаперелетов
Научитесь получать данные из БД через SQL, фильтровать, агрегировать, импортировать и экспортировать — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации. Научитесь загружать данные в базу и самостоятельно развёртывать базу данных PostgreSQL.
20 часов теории
32 часа практики
Введение в SQL. Установка и знакомство
Основы и работа с базами данных
Основы SQL
Углубление в SQL
Работа с PostgreSQL
Python
Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Узнаете, как получать и очищать данные, находить связи и проверять гипотезы. Поработаете с главными аналитическими библиотеками.
66 часов теории
83 часа практики
Основы Python: Jupiter Notebook, комментарии в коде, арифметические операции
Управляющие конструкции и коллекции
Функции и работа с данными, основы парсинга
Работа с файловой системой и модули
Регулярные выражения и основы синтаксического разбора
Исключения и обработка ошибок
Функции и понятие класса
Регулярные выражения и основы синтаксического разбора
Бонусные видеолекции по Git
Библиотека NumPy: вычислительные задачи
Библиотека Pandas: возможности и оптимизация
Функции и работа с данными
Методы оптимизации Pandas
Основы парсинга и работы с API
Базовые понятия статистики. Изучение данных: статистика и исследовательский анализ
Случайные события. Случайные величины
Корреляция и корреляционный анализ
Метрики, гипотезы, точки роста
Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Вы получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.
Маркетинговые метрики и метрики продукта
Финансовые метрики
Иерархия метрик
Сбор требований и разработка отчётности
Формулирование гипотез. Поиск точек роста
Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
Оптимизация отчётности
Бонусные темы помогут развивать карьеру
Основы визуализации данных
Новый бонус
Поймёте, как создавать наглядные визуализации, откуда берутся данные для визуализации и как с ними работать. Узнаете, как создавать истории с помощью данных.
Как донести информацию с помощью изображений
Инструменты, источники и предподготовка данных
Исследование данных и основы статистики
Продвинутая визуализация данных
Сторителлинг в визуализации
Excel и Google-таблицы
Бонус
Поймёте, как работать с данными и автоматизировать процессы с помощью Google-таблиц и Excel.
Инструменты подготовки данных к анализу в Excel
Сводные таблицы и работа с ними
Действия с ячейками и диапазонами
Введение в Google-таблицы
Функция ВПР
Валидация данных
Английский язык для аналитиков
Бонус
Научитесь разбираться в аналитических терминах и читать иностранную техническую документацию. Сможете презентовать результаты анализа с помощью графиков и диаграмм на английском языке. Узнаете, как эффективно готовиться к собеседованиям в зарубежные компании. Научитесь составлять убедительное резюме и писать сопроводительное письмо.
7 часов теории
7 часов практики
Словарь терминов аналитика с примерами употребления и типичными словосочетаниями
Важная лексика для работы с датасетами
Презентация результатов анализа
Чтение технической документации
Самопрезентация. Elevator Pitch
Прохождение собеседований
Резюме и сопроводительное письмо (CV, сover letter)
Email-переписка
Общение в технических чатах
Как вести звонки и встречи
Как учить лексику
Как учить грамматику
Гибкие навыки аналитика
Новый бонус
Узнаете, как создать здоровую атмосферу в коллективе, научитесь грамотной коммуникации в бизнесе. Поймёте, как за счёт гибких навыков быстрее расти по карьерной лестнице и добиваться больших результатов.
Основы коммуникаций и эмоционального интеллекта
Публичные выступления
Переговоры с заказчиком и разработчиками
Подготовка и проведение обучения пользователей
Проанализируете реальные данные и выявите значимые закономерности, построите аналитические модели и подготовите презентацию своей работы.
Сможете выбрать любую из 4 предложенных тем и работать с тем, что вам наиболее интересно. С проектом поможет наставник — опытный аналитик.
Python для анализа данных
Разберётесь в базовых типах и конструкциях языка программирования Python, научитесь их применять для получения и обработки данных. Получите навыки разработки на Python.
Основы Python
Управляющие конструкции и коллекции
Функции
Работа с файлами и пакетами
Время и даты в Python
Понятие класса
Регулярные выражения и основы синтаксического разбора
Библиотека Pandas
Функции и работа с данными
Основы Git
Основы парсинга и работы с API
Математические методы анализа данных
Познакомитесь с основными теоремами комбинаторики и теории вероятности, разберётесь в математической статистике. Научитесь оперировать основными комбинаторными объектами, строить вероятностную модель, оценивать вероятность различных случайных процессов, строить и проверять статистические гипотезы, вычислять комбинаторные объекты, схемы классической вероятности.
Комбинаторика и дискретная вероятность
Случайные величины
Основы математической статистики
Методы построения оценок и статистические гипотезы
Теория графов
Анализ временных рядов и прогнозирование
Базы данных
Изучите теоретические основы работы с базами данных, структуру данных, типы данных, основные операторы и функции. Научитесь писать простые и сложные запросы, создавать базовые структуры данных, Работать в DBeaver и PostgreSQL.
Подключение к базе данных. Структура БД
Типы данных
Основы SQL
Углубление в SQL
Работа с PostgreSQL
Расширения в PostgreSQL
Современные методы анализа данных
Познакомитесь с основными понятиями анализа данных, статистических и интеллектуальных методов анализа данных. Изучите этапы внедрения систем анализа данных и процесс подготовки аналитических материалов. Научитесь формировать аналитические модели, анализировать качество полученных моделей, выбирать аналитические платформы и пакеты. Освоите навыки внедрения систем анализа данных.
Что такое статистика и для чего она нужна
Основные статистические показатели. Исследование данных
Регрессионный анализ и меры связи. Исследование данных
Работа со статистическими гипотезами и основы A/B-тестирования
Временные ряды
Рекомендательные системы
Работа с обезличенными данными
Causal Inference
Анализ больших данных
Освоите методы хранения и обработки больших данных и разработки программных решений. Научитесь выбирать подходящие технологии хранения больших данных, применять современные языки и платформы с большими данными. Получите навыки сбора, обработки и интерпретации больших данных в сфере финансов, работать с методами обеспечения безопасности и целостности данных.
Business Intelligence
Облачные технологии
Системы хранения и многомерного представления
MPP системы обработки данных
Потоковая обработка данных
NoSQL & MongoDB
PySpark
Методы искусственного интеллекта в анализе данных
Познакомитесь с основами машинного обучения и его применения в задачах, связанных с прогнозированием и определением трендов. Научитесь применять методы NLP, методы искусственного интеллекта для оценки и управления финансовыми рисками, использовать алгоритмы машинного обучения, интегрировать данные из различных источников для создания комплексных моделей и анализа.
Базовая математика в машинном обучении
Обучение с учителем (Supervised learning)
Процесс разработки проекта машинного обучения
Оценка качества алгоритмов обучения с учителем
Метод ближайших соседей
Градиентный спуск для обучения дифференцируемых моделей машинного обучения
Методы регуляризации моделей машинного обучения
Название занятияЛинейная и логистическая регрессия
Линейная классификация
Метод опорных векторов
Деревья решений
Композиции деревьев. Случайный лес
Градиентный бустинг
Обучение без учителя (Unsupervised learning)
Кластеризация
Понижение размерности
Обучение с подкреплением
Основы NLP и LLM
Инжиниринг данных
Изучите методы хранения данных, оптимизации производительности и масштабирования систем данных, обеспечения безопасности данных. Научитесь выбирать типы данных для конкретных аналитических задач, проектировать и реализовывать системы хранения данных, обрабатывать и трансформировать данные для аналитических целей, автоматизировать процессы ETL/ELT, применять методы оптимизации для повышения производительности систем данных.
Основы инжиниринга данных: типы и структуры данных
Системы хранения данных: реляционные и NoSQL базы данных
Обработка и трансформация данных: инструменты и методы
Разработка ETL/ELT процессов: от теории к практике
Оптимизация производительности и масштабирование систем данных
Безопасность данных: принципы и лучшие практики
Системы визуализации данных
Вы освоите принципы визуализации, познакомитесь с подходами к выбору нужного типа визуализации исходя из типа данных и задачи. Научитесь выбирать тип графика для конкретной цели, анализировать данные с помощью визуализации, создавать инструменты визуального представления и упрощать операционные задачи. Приобретёте навыки создания отчётов и дашбордов.
Основы визуализации данных и принципы дизайна информации
Типы графиков и визуализация для разных типов данных
Интерпретация визуализации и извлечение информации
Создания дашбордов и презентаций
Инструменты визуализации данных: BI-инструменты, SAS, DataLens, Qlik Sense, Apache Superset
Основы визуализации данных в Python (библиотеки matplotlib и seaborn)
Проектный практикум
Выберете тему и примените полученные навыки для разработки итогового проекта. В процессе вас поддержит эксперт: разберёт работу и даст рекомендации по её улучшению. Добавите проект в портфолио.
Сможете выбрать 1−2 кейса из разных направлений аналитики на основе прикладных задач и добавите проекты в портфолио
Продуктовая аналитика
• Оптимизация пользовательского опыта и повышение конверсий
• Разработка и тестирование новых функций и улучшений продукта
• Анализ поведения пользователей и их взаимодействия с продуктом
• Анализ эффективности маркетинговых кампаний и каналов привлечения
Аналитика в сфере финансов
• Анализ инвестиционных портфелей и торговых стратегий
• Оптимизация финансовых процессов и бюджетирование
Бизнес-аналитика
• Сегментация клиентов и разработка персонализированных предложений
• Прогнозирование спроса и оптимизация ценообразования
Выберите свою программу обучения
ГигаЧат, DeepSeek и Perplexity — ваши рабочие инструменты
100+ готовых промптов, шаблоны и чек-листы — всегда под рукой
Внедряем ИИ в образование с 2023 года
Победители премии «Лидеры цифровизации» 2026*
Лидеры в ИИ-трансформации 2026*
Формулируйте задачи так, чтобы получать точный результат
Быстро создавайте тексты, письма и рабочие материалы
Анализируйте информацию и выделяйте главное
Отличайте сильные ответы от слабых и дорабатывайте результат
Работайте с данными безопасно и понимайте ограничения
Встраивайте ИИ в ежедневные процессы и экономьте время
Всем, кто любит цифры и хочет развиваться на стыке IT и бизнеса
• Вы хотите с нуля получить актуальную профессию и строить карьеру в аналитике
• Вам нужны инструменты аналитики в работе, чтобы решать более сложные задачи
• Вы уже работаете с данными и планируете сменить профессиональную траекторию
Оставьте заявку — мы поможем вам достичь целей
• Предложим скидку и подарим бонусный курс
• Закрепим за вами место в потоке
• Вышлем подробную программу обучения
• Пригласим на бесплатные мероприятия
Эксперты программы
Практикующие специалисты крупных компаний
Аналитик данных
Ключевые навыки
Создание базовых структур данных, сбор, обработка и интерпретация больших данных
Выявление аномалий и предотвращения мошеннических операций с помощью алгоритмов машинного обучения
Создание инструментов визуализации и упрощение операционных задач
Интерпретация результатов анализа и моделирования для принятия обоснованных бизнес-решений
Инструменты
Excel
Excel
Одна из самых популярных программ для работы с электронными таблицами. Функциональный инструмент визуализации и анализа данных
PostgreSQL
PostgreSQL
Популярная реляционная база данных с открытым исходным кодом. На её основе работают множество приложений для анализа геопространственных данных и мобильных приложений
Python
Python
Язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода
Pandas
Pandas
Программная библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.
BI-инструменты
BI-инструменты
Комплекс инструментов для анализа данных. Позволяет собирать, обрабатывать и визуализировать данные в интерактивных отчётах и дашбордах без IT-специалистов
DataLens
DataLens
BI-система для визуализации и анализа данных
SAS
SAS
Последовательный компьютерный интерфейс для подключения различных устройств хранения данных
Qlik Sense
Qlik Sense
Приложение для визуализации, исследования и мониторинга данных
Apache Superset
Apache Superset
Открытое программное обеспечение для исследования и визуализации данных, ориентированное на большие данные
SQL
SQL
Язык запросов к базам данных
NoSQL & MongoDB
NoSQL & MongoDB
Документоориентированная система управления базами данных
NumPy
NumPy
Библиотека с открытым исходным кодом для языка программирования Python
Ваши навыки подтвердят два официальных документа
Мы обучаем по государственной лицензии и выдаём документы установленного образца.
Вы получите дипломы о профессиональной переподготовке от МФТИ и Нетологии. Это усилит ваше резюме и выделит на фоне других кандидатов на востребованные позиции.
Как проходит обучение
Посещайте онлайн и офлайн мероприятия
1−2 раза в месяц встречаемся с выпускниками и студентами, разбираем полезные для профессионального роста темы
Встречайтесь с экспертами и компаниями
Разбираем требования рынка с представителями компаний и нанимающими менеджерами
Обменивайтесь опытом и знаниями
Делимся историями успехов и поражений, узнаём о рынке, чужом опыте и тенденциях профессий
Для HR и руководителей
Для сотрудников
● Подготовим аргументы и шаблон письма для HR или руководителя
● Оформим оплату от компании — договор, счёт и документы на стороне Нетологии
● Адаптируем программу, оформим договор и предоставим отчётность
по обучению
● Предложим выгодные условия для группы сотрудников
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Деньги можно вернуть в любой момент. В течение первых трёх занятий вернём вам полную сумму, а начиная с четвёртого — рассчитаем сумму возврата или поможем выбрать другой курс взамен.
Вся важная информация о программах вузов и Нетологии — в нашем боте
1Запись на обучение
2Выбор способа оплаты
3Оплата
...
Частями без переплат
15 080 ₽/месяц
на 36 месяцев
542 900
₽На программе осталось 3 места
Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Возможность получить налоговый вычет — 13%
10 месяцев обучения, старт 26 октября
Аналитика данных c МФТИ
Частями без переплат
15 080 ₽/месяц
на 36 месяцев
542 900
₽Вернём деньги, если обучение не подойдёт
Возможность получить налоговый вычет — 13%
Запишитесь или получите консультацию
На программе осталось 3 места
Развивайте профессиональные навыки в онлайн-формате
