Бесплатные курсы по аналитике данных и BI

Data Analytics (аналитика данных) и BI (Business Intelligence – бизнес-аналитика, в контексте инструментов визуализации данных) – одни из самых востребованных направлений в IT и бизнесе. Сегодня существует множество платных программ обучения, однако при должной мотивации и самоорганизации можно освоить основы аналитики данных самостоятельно по бесплатным курсам. Причём такие курсы создаются ведущими компаниями и университетами мира – Google, IBM, Harvard, Яндекс и др., а их программы часто охватывают практически всё, что нужно начинающему аналитику. Важно понимать: одного курса недостаточно, чтобы полностью стать аналитиком данных – придётся изучить несколько разных тем и инструментов. В этом гайде мы собрали бесплатные курсы (на русском и английском языках, язык каждого курса указан), которые помогут вам получить базовые навыки аналитика данных и BI-аналитика: от основ анализа данных и SQL до визуализации в Power BI и других BI-инструментах.

Совет: Многие из ниже перечисленных курсов на платформах Coursera/edX можно пройти бесплатно, выбрав режим Audit (аудит) или воспользовавшись бесплатными модулями. Сертификат при этом вы не получите, но знания – абсолютно те же. Также помните, что знание английского сильно расширяет выбор доступных материалов. Если вы пока не владеете языком, попробуйте смотреть англоязычные лекции с переводчиком – например, браузер Яндекс умеет синхронно озвучивать перевод видео, что поможет учиться и параллельно подтягивать английский. Ниже вы найдёте и русскоязычные курсы, хотя их значительно меньше, и часто они представляют собой вводные материалы от крупных онлайн-школ для привлечения студентов (т.е. охватывают не весь путь, а дают небольшой кусочек знаний). Тем не менее, начать путь аналитика можно и с них.

Общие курсы по аналитике данных (foundation) 🌍

Эти программы дают базовое понимание анализа данных, работы с данными и ключевых инструментов. Как правило, охватываются темы: сбор и очистка данных, основы статистики, базы данных, визуализация и часто основы машинного обучения. Рекомендуются для новичков, чтобы сформировать целостное представление.

Курсы на английском языке 🇬🇧

• Google Data Analytics Professional Certificate – Coursera – (EN). Комплексная программа из 8 курсов от Google для начинающих аналитиков данных. Охватывает работу с электронными таблицами, базами данных (SQL), визуализацию (в том числе в Tableau/Looker), основы статистики и даже немного языка R. Отлично структурирована для новичков; по окончании выполняется итоговой проект (кейс-стади анализа данных). Доступна бесплатно в режиме аудита на Coursera (по желанию можно оплатить сертификат).
• Google Advanced Data Analytics Professional Certificate – Coursera – (EN). Продвинутая программа от Google, продолжение предыдущей, ориентирована на продвинутую аналитику данных. Включает углублённую статистику, машинное обучение, применение Python для анализа данных. Подходит тем, кто уже освоил базовый уровень и хочет двигаться дальше в направлении data science.
• Google Business Intelligence Professional Certificate – Coursera – (EN). Новый курс от Google с упором на BI. Рассматривает темы бизнес-аналитики: дизайн дашбордов (интерактивных отчётных панелей), хранение и моделирование данных для BI, работа с инструментами визуализации (Looker, диаграммы и пр.), а также коммуникация находок бизнесу. Полезен тем, кто целенаправленно хочет стать BI-аналитиком.
• IBM Data Analyst Professional Certificate – Coursera – (EN). Комплекс из 9 курсов от IBM, охватывающий аналитику данных с нуля до уровня джуниора. Содержит вводный курс по аналитике данных, затем практические курсы по Excel, SQL, основам Python для анализа, визуализации данных (Matplotlib, Seaborn), немного статистики и завершается проектом. Подойдёт тем, кто хочет больше упора на технические навыки (программирование) в анализе данных. Бесплатно доступен для ознакомления на Coursera (audit mode).
• Data Analytics Basics for Everyone (IBM) – edX – (EN). Короткий вводный курс от IBM на платформе edX, посвящён основам анализа данных. Рассматривает цикл аналитики, базовые методы визуализации, роли в области данных. Хорош для получения общего представления всего за пару недель.
• HarvardX Data Science Courses – Harvard University (edX) – (EN). Целая серия бесплатных курсов от Гарварда, которые входят в их Professional Certificate in Data Science. Некоторые из них: Data Science: R Basics, Data Science: Visualization, Data Science: Probability, Data Science: Machine Learning и др. – доступны на платформе Harvard OpenCourseWare или edX. Эти курсы ориентированы больше на науку о данных, используя язык R и статистику, но первые модули (например, Visualisation) полезны и аналитику данных.
• Learn to Code for Data Analysis – OpenLearn (The Open University) – (EN). Бесплатный курс на платформе OpenLearn, обучающий основам программирования на языке Python для анализа данных. Рассчитан на абсолютно начинающих: учит писать простые программы, чтобы собирать и анализировать данные. Может пригодиться, если вы планируете использовать Python в работе аналитика.

Также можно упомянуть: Mixpanel Product Analytics Certification (EN) – бесплатная сертификационная программа по продуктовой аналитике от компании Mixpanel. Если вы интересуетесь анализом пользовательского поведения в продуктах (web/mobile аналитика, продуктовые метрики), этот курс даст знания по настройке product analytics и работе с воронкой, когортами, retention и т.д. Он на английском, но довольно практический и ориентирован на инструменты Mixpanel (распространённый инструмент аналитики продуктов).

Курсы на русском языке 🇷🇺

Найти полноценный всеобъемлющий курс по аналитике данных на русском языке сложнее – как правило, бесплатные материалы на русском либо покрывают отдельные темы, либо являются вводными частями платных программ. Тем не менее, есть несколько опций, с которых можно начать:

• «Введение в аналитику данных» – Hexlet – (RU). Полностью бесплатный интерактивный курс от платформы Hexlet. Дает представление о том, чем занимается дата-аналитик, какие существуют основные методы анализа данных и инструменты. Включает знакомство с электронными таблицами (Google Sheets), разбор простых бизнес-задач, основы визуализации, вводный урок по SQL и даже кратко упоминается Python. Рассчитан примерно на 11 часов и отлично подходит для полного нуля: после него у вас сложится общее понимание профессии и базовых навыков.
• «Основы анализа данных и Python» – Яндекс Практикум – (RU). Бесплатный короткий курс-водный от Яндекс.Практикума. Знакомит с основным процессом аналитики данных, базовыми понятиями и совсем немного – с Python. По сути, это демо-модуль их большой программы, но пройти его можно отдельно и бесплатно. Хороший способ понять, интересна ли вам аналитика, прежде чем идти дальше.

• Видео-курсы на YouTube (RU) – в открытом доступе есть записи вводных курсов от некоторых компаний и вузов:

  • «Введение в анализ данных» – курс лекций от команды VK Team на YouTube. Краткий видеокурс для начинающих.
  • «Курс по Data Analytics» – от канала ITProger, также набор видеоуроков по основам аналитики.
  • «Введение в анализ данных» – курс лекций ФКН ВШЭ (Высшей школы экономики) на YouTube. Даёт академическое введение в предмет.

  Эти видео бесплатны и доступны всем, однако имейте в виду, что бесплатные русскоязычные курсы редко обновляются, из-за чего могут встречаться некоторые устаревшие сведения или несовместимость версий инструментов. Тем не менее, для первоначального ознакомления вполне подойдут.

SQL и базы данных (для работы с данными) 🗄️

Знание SQL (Structured Query Language – язык структурированных запросов) почти обязательно для любого аналитика данных или BI-аналитика. С помощью SQL вы будете получать данные из баз данных – например, выгружать показатели продаж из CRM-системы вроде Битрикс24 или маркетинговые данные из PostgreSQL-хранилища компании. Ниже – бесплатные курсы, которые помогут освоить SQL с нуля. Рекомендуем практиковаться параллельно: установить локально базу данных (например, бесплатную PostgreSQL) или использовать онлайн-песочницы, и отрабатывать написание запросов на реальных примерах.

Курсы на английском языке 🇬🇧

• SQL Tutorial – Khan Academy – (EN). Интерактивный онлайн-курс от Khan Academy, знакомящий с основами SQL. Объясняет, как извлекать данные (SELECT), фильтровать, агрегировать, объединять таблицы. Хорошо подходит для тех, кто вообще не имел дела с базами данных – материал подаётся простым языком и с визуальными примерами.
• SQL ZOO – (EN). Один из классических бесплатных тренажёров по SQL. Содержит множество практических задач по написанию SQL-запросов – от простых выборок до сложных джойнов. Вы сразу пишете код запросов в онлайн-редакторе и получаете результат. Отличный способ «набить руку» в написании запросов.
• Kaggle Courses: Intro to SQL & Advanced SQL – (EN). Платформа Kaggle (известная по соревнованиям по анализу данных) предлагает короткие бесплатные курсы, в том числе два курса по SQL. Intro to SQL знакомит с базовыми операциями, Advanced SQL разбирает более сложные функции, подзапросы и оконные функции. Преимущество Kaggle – встроенная практическая среда: вы читаете небольшие уроки и сразу выполняете задания в ноутбуке, проверяя свои запросы на реальных данных.
• SQL for Data Science (IBM) – Coursera/edX – (EN). Курс от IBM, фокусирующийся на применении SQL именно в задачах data science и аналитики. Рассматривает основные команды SQL, работу с базой данных IBM Db2 (можно применить и к PostgreSQL/MySQL), принципы анализа данных с помощью запросов. Подойдёт новичкам; доступен бесплатно для изучения (на edX либо аудирования на Coursera).
• Mode SQL School – (EN). Бесплатный онлайн-туториал от компании Mode Analytics (доступен на их сайте). Покрывает SQL в формате последовательности уроков с примерами и задачами. Начинается с основ SELECT/WHERE, постепенно усложняется до аналитических функций. Полезен тем, кто предпочитает учиться по веб-статьям с практическими заданиями.

Курсы на русском языке 🇷🇺

• Интерактивный тренажёр по SQL – Stepik – (RU). Один из популярных бесплатных курсов на Stepik, где можно пройти путь от создания простой базы данных до сложных аналитических запросов. Курс обучает синтаксису SQL, предоставляя интерактивные задачи. Вы научитесь создавать таблицы, писать запросы SELECT, использовать агрегатные функции, связывать таблицы через JOIN и пр. Всё обучение проходит прямо в браузере, ничего устанавливать не нужно.
• Практический курс по SQL и PostgreSQL (для новичков) – Stepik – (RU). Ещё один курс на Stepik, ориентированный на практику работы с PostgreSQL – одной из самых распространённых баз данных. В курсе рассматривается установка PostgreSQL, создание базы и таблиц, затем базовый SQL (SELECT, фильтрация, агрегаты) и более продвинутые темы. Если ваша цель – научиться работать с конкретной СУБД для реальных задач (например, строить отчёты, выгружая данные из PostgreSQL), этот курс станет хорошим подспорьем.
• «Основы SQL» и другие курсы на Stepik – (RU). На Stepik представлено несколько бесплатных курсов по SQL от разных авторов – например, курс «Введение в SQL» от Сергея Дмитриева или «SQL с нуля до PRO» (трёхчастный курс). Они содержат видео-лекции на русском и задания на платформе. Обратите внимание, что некоторые курсы могут предлагать платный сертификат или дополнительные модули за оплату, но основная часть материалов обычно доступна бесплатно. Можно выбрать курс по отзывам и продолжительности, который подходит вам по стилю подачи.
• Видеоуроки и статьи – (RU). Помимо структурированных курсов, существует множество бесплатных ресурсов для изучения SQL: статьи на Хабре, блог SQLEx (с разбором задач по SQL), русский перевод классического учебника по SQL («Учимся работать с данными»), видеолекции на YouTube по основам баз данных (например, курс по базам данных от Stepik x Mail.Ru и др.). Их можно использовать как дополнительный материал или справочник при прохождении основных курсов.

Практический совет: Старайтесь сразу применять SQL на реальных данных. Например, выгрузите данные из вашей системы (той же CRM Битрикс24 – экспортируйте CSV с лидами или сделками) и попробуйте импортировать в базу данных, чтобы затем написать пару запросов и получить инсайты (скажем, посчитать распределение сделок по статусам). Так вы увидите пользу SQL в деле. Также ценным навыком будет понимание основ баз данных – что такое схема, первичные/внешние ключи, индексирование. Этому частично учат указанные курсы, но можно и почитать официальную документацию PostgreSQL или MySQL (они доступны на русском) для более глубокого понимания.

BI-инструменты и визуализация данных 📊

BI-инструменты позволяют превратить сырые данные в наглядные диаграммы, дашборды и отчёты для бизнеса. Сюда относятся такие популярные системы, как Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense, а из open-source – Apache Superset, Metabase, Redash и др. Освоение хотя бы одного современного BI-инструмента – неотъемлемая часть пути BI-аналитика. К счастью, почти каждый вендор предлагает бесплатное обучение работе со своим инструментом. Ниже перечислены ресурсы для изучения BI-инструментов и принципов визуализации данных.

Официальные учебные материалы от разработчиков 🌐

• Microsoft Learn – Data Analytics & Power BI Learning Paths – (EN/RU). Корпорация Microsoft выложила обширную коллекцию бесплатных курсов по Power BI на своем портале Microsoft Learn. Они представлены в виде интерактивных модулей с теорией и практическими заданиями (песочницами). Рекомендуется пройти последовательность: «Приступая к работе с Power BI», «Получение и преобразование данных в Power BI», «Моделирование данных в Power BI», «Создание визуализаций и отчётов», «Публикация и распространение отчетов» – все эти модули доступны на русском языке на docs.microsoft.com (нужно переключить язык страницы). Данный путь охватывает весь процесс работы в Power BI: от подключения данных и их очистки (Power Query) до создания моделей и интерактивных дашбордов, а также совместной работы через Power BI Service.
• Tableau Free Training Videos – Tableau Official – (EN). Компания Tableau предлагает библиотеку бесплатных обучающих видео на своем сайте. Там есть как базовые уроки (например, Getting Started with Tableau), так и более продвинутые (создание расчетных полей, продвинутый аналитический функционал). Видео короткие, по 5-20 минут, и хорошо демонстрируют интерфейс Tableau. Для русскоязычных пользователей на YouTube также можно найти переводы основных туториалов по Tableau.
• Qlik Learning Portal – Qlik – (EN). Портал бесплатного обучения от разработчиков Qlik Sense. Предоставляет интерактивные курсы и видео по основам использования Qlik – загрузка данных, создание визуализаций, основы языка запросов Qlik и т.д. Требуется простая регистрация, после чего открывается доступ к Learning Plan для Business Analyst. Qlik – менее популярен в России, но широко используется в мире, так что знание его будет плюсом.
• Яндекс DataLens – документация и уроки – (RU). DataLens – это облачный BI-инструмент от Яндекс для визуализации данных (аналог Tableau/Power BI, но часто используемый в российском бизнесе). Яндекс предоставляет официальные обучающие материалы по работе с DataLens: как подключаться к источникам данных (включая PostgreSQL, данные из Битрикс24 через коннекторы и API и т.п.), как строить диаграммы, настраивать дашборд, настраивать права доступа и т.д. Материалы доступны на русском, включают текстовые туториалы и видео.

Отдельные курсы и интенсивы по BI (Power BI, Tableau и др.)

На русском языке:

• Документция Power BI + обучающие модули – (RU). На сайте Microsoft Docs есть отдельный раздел «Обучение Power BI» , где собраны статьи и пошаговые руководства: от установки Power BI Desktop до использования DAX-формул. Это скорее справочные материалы, но для русскоязычных пользователей они могут служить учебником. Рекомендуется чередовать чтение документации с практикой в самом Power BI.

• Stepik: «Основы работы в Redash» – (RU). Курс на Stepik, посвящённый Redash – открытой BI-системе. Redash позволяет писать SQL-запросы к разным базам данных и сразу визуализировать результаты в виде графиков. Курс познакомит с установкой Redash, подключением источников данных и созданием простых дашбордов. Полезно, если вы интересуетесь open-source инструментами для BI или хотите понять принципы, общие для разных BI-систем.

• Бесплатные интенсивы по Power BI – (RU). Несколько образовательных платформ проводят бесплатные краткосрочные курсы (интенсивы) по Power BI:

  • «Изучаем основы аналитики в Power BI за 3 дня» от Skillbox – экспресс-курс для новичков, где вы узнаете, чем занимается BI-аналитик, и потренируетесь строить отчёты в Power BI. Формат обычно: 3 дня вебинаров + задание.
  • «Строим проект по сквозной аналитике в Power BI» от GeekBrains – практикум, в ходе которого вы пройдёте все шаги построения аналитического решения в Power BI (набор данных, очистка, визуализация, публикация) на примере сквозной (end-to-end) бизнес-задачи.
  • «Анализ данных 1С в Power BI» от BI-Team – бесплатный курс для тех, кто хочет научиться перетаскивать данные из 1С и Excel в Power BI и делать на их основе автообновляемые отчёты. Полезен владельцам малого бизнеса, работающим с 1С: покажет, как построить дашборд продаж из данных 1С.

  Эти интенсивы ориентированы на самых начинающих, дают хороший толчок и мотивацию. Их плюс – русскоязычный разбор интерфейса Power BI и примеры, близкие к реалиям локального бизнеса. Минус – как правило, они длятся считанные дни и охватывают только базу. После их прохождения всё равно придётся дальше учиться самостоятельно, но вы уже будете понимать общую картину.

• Книга-марафон по Tableau – (RU). Сообщество Tableau в России опубликовало открытый доступ к «Таблица́м» – материалам в формате марафона по изучению Tableau. По сути, это PDF-книга или серия статей (на сайте tableau.pro) с поэтапными заданиями по созданию визуализаций в Tableau. Если вам интересен именно Tableau (например, он используется в вашей компании), этот ресурс поможет структурированно пройтись по основным функциям Tableau бесплатно.

• Как визуализировать данные – для детей и не только – (RU). Необычный бесплатный мини-курс на сайте DataYoga: «Как учить детей визуализации?». Несмотря на название, материалы подходят и для взрослых новичков. В лёгкой форме рассказано про основные принципы визуализации данных: как правильно подбирать тип диаграммы под данные, как не искажать информацию графиком, как сделать график читаемым. Это полезное дополнение к техническим навыкам: даже освоив инструмент, важно визуализировать грамотно.

На английском языке:

• Data Science: Visualization – HarvardX (edX) – (EN). Один из курсов Гарвардской серии, посвящён визуализации данных. Используется язык R, но ценность курса скорее в принципах визуализации и практических кейсах. Разбираются основы построения графиков, распределений, анализ разными типами диаграмм. Подходит для понимания общих законов визуализации, которые применимы и в BI-инструментах.
• Data Visualization Course – Kaggle – (EN). Ещё один бесплатный курс от Kaggle, посвящённый именно визуализации данных. Показывает, как с помощью Python-библиотеки Matplotlib и Seaborn строить базовые графики: гистограммы, точечные диаграммы, ящики с усами и т.д.. Хотя курс скорее про код, понимание полученное оттуда поможет вам лучше понимать, что находится «под капотом» у инструментов BI при построении того или иного графика.
• IBM: Data Visualization & Dashboards with Excel and Cognos – edX – (EN). Курс от IBM, фокусирующийся на визуализации данных без программирования – с помощью Excel и BI-платформы IBM Cognos. Вы научитесь готовить данные в таблицах и строить на их основе дашборды. Хотя Cognos – проприетарный инструмент, концепции применимы и в других BI-системах (к тому же Cognos имеет бесплатную пробную версию). Интересен будет тем, кто предпочитает не кодить, а пользоваться drag-and-drop инструментами.
• Analyzing and Visualizing Data with Power BI (Davidson College) – edX – (EN). Бесплатный курс по Power BI, разработанный Davidson College. Покрывает основные шаги: подключение к различным источникам данных, базовое преобразование данных, создание простых визуальных элементов и отчётов. Может служить альтернативой официальным материалам Microsoft для англоязычных пользователей.
• Tableau Business Intelligence Analyst Professional Certificate – Coursera – (EN). Новый профессиональный сертификат на Coursera, созданный при участии Tableau. Включает несколько курсов, которые обучают всему, что должен знать BI-аналитик на базе Tableau: подготовка данных, расчётные поля, визуальный аналитический процесс, создание дашбордов и рассказ историй с данными. Сертификат довольно обширный (рассчитан на \~3 месяца). Можно пройти его частично бесплатно (audit), чтобы изучить материалы.
• Data Analysis and Presentation Skills: the PwC Approach – Coursera – (EN). Специализация от PricewaterhouseCoopers, направленная на развитие навыков анализа данных и презентации результатов. Примечательна тем, что делает упор на бизнес-контекст: вас научат не только базовым инструментам (включая немного Power BI и Excel), но и тому, как интерпретировать данные и доносить выводы до стейкхолдеров. Бесплатно для ознакомления; будет полезна тем, кто уже освоил азы и хочет улучшить навык data storytelling (рассказывания историй с помощью данных).

Практика и кейсы: Теория – это здорово, но в аналитике крайне важно применять знания на практике. После (или во время) прохождения курсов попробуйте реализовать небольшой проект. Вот несколько идей и ресурсов:

• Найдите открытый набор данных, связанный с вашим бизнесом или интересующей областью, и проанализируйте его. К примеру, данные [Kaggle] – там есть тысячи бесплатных датасетов. Популярный пример: набор данных о продажах в супермаркете – можно попытаться построить дашборд в Power BI, показывающий продажи по категориям товаров, динамику по месяцам, топ-10 продуктов и т.д.
• Если вы предприниматель и у вас уже есть данные (скажем, экспорт продаж из 1С или CRM вроде Bitrix24), используйте их! Примените SQL, чтобы извлечь основные показатели, а затем загрузите в BI-инструмент и сделайте визуальный отчет. Так вы получите пользу дважды: и научитесь, и увидите реальную картину по своему бизнесу.
• Воспользуйтесь готовыми практическими руководствами: например, на YouTube есть подробные разборы проектов. Рекомендуем видео «Дашборд в Power BI от начала и до конца» – где показано, как шаг за шагом сделать отчет (от подключения данных до публикации), или «Visualization in Tableau» – где разбирается процесс визуализации данных в Tableau на примере реального кейса. Повторяя за автором, вы отточите навык работы в инструменте.
• Участвуйте в сообществах: например, на Kaggle есть раздел Code Competitions и Community, где люди делятся ноутбуками с анализом данных. Можно брать их решения, разбирать и воспроизводить – отличная практика. В русскоязычном пространстве загляните в телеграм-каналы по аналитике (например, «Аналитика и Data Science», «Мир аналитика данных» и др.) – там иногда публикуют разборы задач, вакансии для начинающих и советы по развитию карьеры.

Часто задаваемые вопросы (FAQ) ❓

Q: Достаточно ли бесплатных курсов, чтобы стать аналитиком данных? A: Бесплатных материалов сейчас очень много, и при правильном усердии из них реально собрать полноценную программу обучения. Многие успешные аналитики – самоучки. Важно выбрать несколько курсов по ключевым навыкам (например, общий курс по аналитике + SQL + Power BI) и довести их до конца, не бросая. Также обязательно нужна практика на своих проектах, иначе знания останутся теорией. Бесплатные курсы дают знания не хуже платных, просто вам придётся самостоятельно мотивировать себя и искать ответы на вопросы. Имейте в виду, что работодателей обычно не волнует, платно или бесплатно вы учились – им важны ваши навыки и портфолио проектов. Кстати, формальный сертификат о прохождении курса для устройства на работу не требуется: по опыту, на собеседованиях почти никогда не спрашивают дипломы или сертификаты, вместо этого могут проверить ваши практические умения на тестовом задании.

Q: Нужен ли английский язык для обучения аналитике и BI? A: На базовом уровне можно найти материалы и на русском – мы привели их в гайде. Но честно: знание английского даёт огромное преимущество. Большинство современных курсов, документации, да и сообщество аналитиков – англоязычные. Если не знаете язык, начните учить параллельно с основами аналитики. Смотрите англоязычные лекции с субтитрами, пользуйтесь переводчиками – так вы убьёте двух зайцев. Со временем технический английский станет понятным, и вы сможете черпать знания напрямую из первоисточников. В реальной работе аналитика английский тоже пригодится: многие инструменты (тот же Power BI или Superset) имеют интерфейс на английском, и данные нередко подписаны по-английски. В общем, английский не обязателен на старте, но весьма желателен для роста. Не бойтесь – начните с малого, например с перевода описаний курсов, и постепенно словарный запас накопится.

Q: С чего начать: изучать Python или сразу осваивать BI-инструменты? A: Для BI-аналитика на начальном этапе можно сосредоточиться на SQL и BI-инструментах (например, Power BI). Эти навыки позволяют решать 80% типовых задач: получить данные и наглядно их представить. Python или другой язык программирования становится нужен, когда вы переходите к более сложным задачам анализа данных – автоматизация отчётов, продвинутая статистика, машинное обучение, обработка больших объёмов данных. Если ваша цель – именно роль Data Analyst/BI Analyst в компании, зачастую от вас не потребуют глубокого владения кодом, достаточно будет умения делать отчёты и запросы. Поэтому начинайте с SQL и какого-то популярного инструмента визуализации (Power BI – хороший выбор, или Tableau). Разобравшись с ними и почувствовав уверенность, вы всегда сможете подтянуть Python, чтобы расширить свои возможности. Кстати, многие курсы (включая упомянутые Google/IBM) содержат понемногу и того, и другого – это идеальный вариант, поскольку вы развиваетесь разносторонне.

Q: Какой BI-инструмент учить: Power BI, Tableau, или можно обойтись Excel? A: Excel – великолепный инструмент, и продвинутый аналитик должен уметь в нём работать (сводные таблицы, формулы, базовая визуализация). Однако полноценным BI-инструментом Excel не является – он не рассчитан на интерактивные дашборды для регулярного бизнеса, совместную работу, автоматическое обновление данных из источников. Поэтому помимо Excel стоит изучить специализированный BI-инструмент. Power BI сейчас один из самых популярных, особенно в сегменте малого и среднего бизнеса, и очень интегрирован с экосистемой Microsoft (Excel, SQL Server, Azure). Tableau силён в визуализации и часто используется в крупных компаниях, хотя лицензия дороже. Можно выбрать любой из них для начала – принципиально они похожи по концепциям. Power BI часто советуют новичкам из-за низкого порога входа и наличия бесплатной версии Desktop. В то же время, если в вашей сфере распространён другой инструмент (например, Qlik в ритейле или Metabase/Superset в стартап-среде), можно обратить внимание и на них. Но помните: зная один инструмент, вы довольно легко освоите остальные, потому что логика построения отчётов везде близка. Главное – понимать принципы бизнес-аналитики: как превращать требования бизнеса в показатели, как моделировать данные для анализа, как выбирать правильные визуальные представления. Эти принципы универсальны.

Надеемся, этот гайд поможет вам сориентироваться в море бесплатных ресурсов и составить свой план обучения. 🙂 Аналитика данных – сфера, где самообразование играет огромную роль, и, освоив базовые навыки, вы откроете для себя множество возможностей. Главное – не бойтесь задавать вопросы сообществу, применять знания в практике и постоянно учиться новому. Удачи на пути к профессии аналитика!