Главная/С трудоустройством

Курсы аналитики и работы с данными с трудоустройством

209 курсов

Бесплатные С трудоустройством Data Science Аналитика на Python SQL для анализа данных Бизнес-аналитика Продуктовая аналитика Power BI Машинное обучение Excel 1С аналитика BI-аналитика HR-аналитика

Как менялась стоимость обучения курсов и уровень зарплат в аналитике и работе с данными

Стоимость обучения

Уровень зарплат

Количество вакансий в аналитике и работе с данными

Рейтинг лучших курсов по аналитике и работе с данными за октябрь 2026 года

Школа	Начало	Длительность	Стоимость	Рассрочка
Московская Бизнес Академия 8.6 · 46 отзывов		2 месяца	69 900 ₽ 116 500 ₽	5 825 ₽/мес
SF Education 9.1 · 29 отзывов	27 октября	4 месяца	78 995 ₽ 225 700 ₽	4 389 ₽/мес
Нетология 8.4 · 36 отзывов		11 месяцев	110 100 ₽ 235 553 ₽	3 598 ₽/мес
Академия Эдюсон 9.3 · 57 отзывов		8 месяцев	109 900 ₽ 274 750 ₽	4 579 ₽/мес
Яндекс Практикум 7.6 · 30 отзывов		2 месяца	55 000 ₽ 57 000 ₽	2 245 ₽/мес
Yudaev School 7.7 · 16 отзывов		9 месяцев	157 512 ₽ 315 024 ₽	6 563 ₽/мес
Нетология 8.4 · 36 отзывов		7 месяцев	101 000 ₽ 187 123 ₽	3 118 ₽/мес
НАДПО 8.9 · 35 отзывов		1 месяц	28 500 ₽ 41 300 ₽	2 375 ₽/мес
Нетология 8.4 · 36 отзывов		9 месяцев	88 300 ₽ 178 463 ₽	4 089 ₽/мес
Учебный Центр МГУТУ 8.4 · 15 отзывов		13 недель	59 900 ₽ 99 800 ₽	4 992 ₽/мес

SF Education

9.1

29 отзывов

Достоинства

Насыщенность информации

Недостатки

Нет

Читать полностью

Академия Эдюсон

9.3

57 отзывов

Достоинства

программа актуальная, даже блоки по нейросетям есть

Недостатки

Читать полностью

Нетология

8.4

36 отзывов

Достоинства

Блок по SQL — практичный, навыки реально пригодились на основной работе. Обратная связь — подробная, с конкретными советами, помогает не просто исправить ошибку, а понять логику. Материал без лишней воды, подача понятная.

Недостатки

Темп местами плотный — при сильной рабочей нагрузке бывает сложно успевать за графиком.

Читать полностью

Нетология

8.4

36 отзывов

Достоинства

На программе «Data Scientist» мне понравилось последовательное погружение в профессию: от обработки и анализа данных до построения моделей машинного обучения. Практические задания помогли освоить Python и научиться не просто запускать готовый код, а понимать, какие действия выполняются с данными и зачем нужен каждый этап исследования.

Недостатки

Наиболее сложными для меня стали статистика и математическая часть машинного обучения. Некоторые темы пришлось разбирать дополнительно и возвращаться к записям занятий. Хотелось бы, чтобы перед крупными проектами было больше небольших задач на закрепление отдельных формул и методов оценки моделей.

Читать полностью