Где учиться на продуктового аналитика: честные отзывы бывших студентов

В 2025 году по России открыто более 3 000 вакансий для продуктовых аналитиков. По данным исследования RBC, спрос на начинающих аналитиков вырос на 44% за последний год.

В статье мы собрали отзывы выпускников, которые успели собрать портфолио и получить свои первые офферы. Рассматриваем, в каких форматах больше практики. Также узнали у руководителей продуктовых команд – выпускников каких программ они охотнее берут новичками.

Сравнительная таблица форматов

Самообразование (самостоятельное обучение)

Подходит тем, кто умеет планировать учебный процесс и держать мотивацию без внешнего контроля. На выходе можно претендовать на роли Product Analyst (junior), BI-аналитик junior или Data Analyst junior в продуктовой команде – при условии, что вы соберете крепкое портфолио. Обязательно оформить проекты на GitHub (или аналог) с описанием вывода в README и короткой презентацией.

Практика: Придется искать данные самому – открытые датасеты, конкурсы (Kaggle) или обучение на реальных продуктах через стажировки. В идеале – устроиться стажером/интерном на 3-6 месяцев, параллельно доучивая теорию. Регулярно делать самопроверку: отвечать на вопросы с собеседований, участвовать в профессиональных чатах (публиковать свои решения и получать критику).

Слабые места: Отсутствие наставника и структурированной обратной связи. Это можно компенсировать поиском ментора. Самообразование не даст командной работы – стоит дополнительно пройти стажировку или участвовать в хакатоне, чтобы увидеть полный цикл работы с реальными данными и ограничениями бизнеса.

Отзыв студента-самоучки (Глеб, 2023):  «Я прошел самостоятельно более 20 бесплатных курсов. В будние дни я занимался по 6-8 часов, по выходным - 2-3 часа. Мне повезло: закончив свой последний большой курс, я нашел работу в течение трех месяцев. Но поверьте, за эти три месяца я покатался на таких эмоциональных горках, что хватит на годы вперед. Будем честны: человек, который учился самостоятельно - не самый привлекательный кандидат для HR».

Высшее образование

Выпускникам 11 класса, готовым 4+ года осваивать фундаментальную базу. База вуза полезна для роста до middle/senior – вы сможете лучше понимать математику процессов.

Практика: Много самостоятельной работы. В хороших программах – учебные проекты по анализу данных, курсовые с примерами из бизнеса. Прямо на лекциях вуза вас SQL и продуктовым метрикам могут не научить, но за счет фундамента вы сможете быстро доучиться сами. Многие вузы дают возможность сделать свой проект в качестве ВКР (диплома) – можно проанализировать какой-то продукт, построить дашборды и тем самым обзавестись портфолио к выпуску.

Слабые места: Обучение длительное, и нередко – без специализации именно на digital-продуктах. Придется дополнительно изучать прикладные вещи: конкретные BI-системы, трекинг событий, бизнес-метрики продуктовых команд. Многие работодатели честно говорят: диплом сам по себе не гарантирует оффера, решают навыки и проекты.

Отзыв студентки-выпускницы (2019): «Первые 1,5-2 года обучения были очень сложные. Математика, программирование, экономика – заложили базу и научили впахивать, спать по 4 часа и быстро схватывать. Многие не справляются и вылетают... Зато те, кто остается, получают крайне важный навык – работать в жестких дедлайнах и перерабатывать кучу инфы за короткое время. На 3-4 курсе становится легче. Почти все совмещали учебу с работой, и это правильно – практика и опыт ценится выше на рынке».

Техникумы и колледжи (СПО, после 9 класса)

Девятиклассникам, кто хочет раньше войти в профессию. После 2-3 лет колледжа можно стать младшим аналитиком, BI-ассистентом или пойти стажером в продуктовую компанию.

Обязательная производственная практика обычно 1-2 месяца на реальном предприятии. Туда стоит идти по профилю: в отдел аналитики или маркетинга, хотя бы ассистентом. Если получится внедриться в продуктовую команду – большой плюс. Часто у СПО есть курсовые проекты по базам данных или экономике.

Слабые места: Глубины знаний может не хватить – колледжи стремятся готовить широких техников. Поэтому после выпуска СПО почти половина выпускников поступает в профильный вуз или идет на курсы, чтобы добрать специализацию. Но плюс техникума – адаптация к дисциплине и ранний старт карьеры.

Отзыв выпускника СПО (Роман, 2022): «Учился на программиста в колледже, но в душе тянуло к анализу данных. Основы SQL и питона получил, практики хватало – для диплома писал информационную систему для условной фирмы. Параллельно подрабатывал аналитиком на фрилансе: отчеты в Excel для небольшого бизнеса. После выпуска устроился в IT-стартап аналитиком, по сути джуном. Колледж дал базу, но настоящий рост начался, когда окунулся в реальный продукт».

Онлайн-курсы по аналитике

Онлайн-курсы подходят тем, кто хочет быстро приобрести практические навыки и портфолио, сочетая учебу с работой. Длительность от 3-4 месяцев до 1 года.. Зачастую школы помогают с трудоустройством. Подходит и новичкам с нуля, и тем, у кого смежный опыт (маркетинг, разработка, аналитика в другой области).

Ключевое преимущество курсов – обилие практических задач. Формат «бриф от менеджера – анализ – ревью наставника» каждую неделю. Код-ревью SQL, проверки дашбордов. Итоговый дипломный проект близок к реальному. Во время курса вы собираете портфолио из 3–6 кейсов.

Слабые места: Некоторые выпускники жалуются на типовые проекты: у всех одни и те же дипломы, отличия минимальны. Решение – постараться усложнить свои работы: добавить собственные фичи, проанализировать дополнительные данные. Также у онлайн-школ бывают разные эксперты. Если с преподавателем не повезло, важно не стесняться просить заменить наставника. В остальном же, курсы дают необходимый минимум для старта – но дальше все зависит от вас.

Отзыв выпускницы онлайн-курса (Евгения, 2024): «Программа содержит много практики, причем с реальными задачами. В моем случае знания получилось применять уже на работе. Куратор очень помогал – напоминал о дедлайнах, а преподаватель в чате отвечал оперативно. Да, были местами небольшие недочеты в тестах и заданиях, но в целом курс сильный и хорошо структурирован. Через месяц после диплома я вышла на работу джуном в e-commerce».

Офлайн-курсы

Для тех, кому важен живой контакт и погружение. Формат – очные занятия несколько раз в неделю, группы 10-20 человек, часто при образовательных центрах или ИТ-компаниях. Нередко лучшим выпускникам дают оффер от организатора курса.

Практика максимально приближена к реальной работе. Вам могут дать «сырые» данные и попросить очистить и загрузить их. Заставят писать ТЗ на трекинг событий для разработчиков. Взаимодействие с одногруппниками – как имитация продуктовой команды, где надо объяснять свои выводы. Часто итоги курса – реальный кейс компании: например, анализ пользовательского пути для продукта работодателя, с шансом внедрить ваши рекомендации в реальность.

Слабые места: Цена и доступность. Очные занятия обычно дороже массовых онлайн-курсов. Попасть на них могут по отбору (тестирование, мотивационное письмо), группы небольшие. Придется тратить время на дорогу и полностью присутствовать в расписании. Однако отдача тоже высокая: вы получаете полезные связи и сильный опыт.

Отзыв выпускника офлайн-программы (Иван, 2023): «Учился на очном интенсиве при крупном банке. Очень хвалю формат: каждый день с 9 до 18, как на работе. Наставник сразу давал подсказки, если во время практики уходили не туда. В конце разобрали с продакт-менеджером наши стратегии повышения LTV – бесценная обратная связь. Через неделю после выпуска меня взяли на стажировку в этот же банк».

Куда пойти учиться на продуктового аналитика — мнение работодателей и выпускников

• Портфолио играет весомую роль. И диплом вуза, и сертификат курсов – это хорошо, но при найме смотрят прежде всего на ваши проекты и навыки. Надо иметь хотя бы парочку уникальных работ в запасе. Диплом без портфолио сейчас малоценен, а вот сильное портфолио может перевесить отсутствие диплома.
• SQL и Excel база, без которой никуда. Без уверенного владения SQL трудно пройти даже первое тестовое задание. 10 лет назад аналитик мог заниматься в основном Excel, но сейчас SQL обязателен практически в каждой вакансии. Продуктовые метрики – ваш язык общения с командой. Вы должны не просто знать определения, а уметь их считать и объяснять, на что влиять.
• A/B-тестирование и причинно-следственные связи. Нужно понимать, когда тест не нужен, а когда без него нельзя. Уметь правильно проверять статистическую значимость, мощность, эффект, ловить ошибки. Владение AB-тестами отличает продуктового аналитика от многих других Без этой компетенции в продуктовые команды не берут.
• BI и сторителлинг Готовьтесь много визуализировать данные и рассказывать истории на их основе. Дашборды в PowerBI/Looker Studio, презентации для созвонов – это то, чем вы будете заниматься постоянно. Хорошие аналитики ценны умением принести инсайт, понятный бизнесу, а не просто таблицу.
• Python – полезен, но SQL важнее. Вакансии часто требуют знание Python, и это действительно мощный инструмент. Но реальность такова, что новичку 80% задач по силам решить SQL + Excel. Python становится критичным на уровне middle (когда нужно автоматизировать отчет или построить модель).
• Наставник и стажировка ускоряют рост. Если у вас есть возможность получить ментора – воспользуйтесь. Индивидуальная обратная связь по вашим решениям за пару месяцев выведет на уровень, на который в одиночку можно идти год. Также многие выпускники признаются, что именно практика под руководством опытных аналитиков дала им больше знаний.

Подборка проверенных курсов по продуктовой аналитике

Все курсы по продуктовой аналитике →

1) Продуктовая аналитика — Skillbox

Формат: онлайн | Длительность: 2 месяца | Уровень: с нуля.

Цена: 69 579 ₽. 

На выходе: метрики продукта, A/B-тесты, SQL/Python, дашборды.

Перейти к курсу →

2) Юнит-экономика и P&L — ProductStar

Формат: онлайн | Длительность: 1,5 месяца | Уровень: с нуля. 

Цена: 50 600 ₽. 

На выходе: юнит-экономика, P&L, когортный анализ, метрики роста.

Перейти к курсу →

3) Специализация «Продуктовая аналитика» — Skillfactory

Формат: онлайн | Длительность: 4 месяца | Уровень: с нуля.

Цена: 105 600 ₽ (полная оплата). 

На выходе: SQL и Python, A/B-тесты, DataViz, портфолио.

Перейти к курсу →

4) Профессия «Продуктовый исследователь» — Eduson Academy

Формат: онлайн | Длительность: 2 месяца | Уровень: для новичков. 

Цена: 59 600 ₽

На выходе: UX/CX-исследования, качественные/количественные методы, отчеты.

Перейти к курсу →

5) Аналитик данных — Бруноям

Формат: онлайн | Длительность: 6 месяцев | Уровень: с нуля. 

Цена: 67 900 ₽

На выходе: Python, SQL, Power BI/Tableau, A/B-тесты, проекты.

Перейти к курсу →

6) Продуктовый маркетинг и аналитика (магистратура) — Нетология

Формат: онлайн | Длительность: 24 месяца | Уровень: для специалистов. 

Цена: 182 500 ₽

На выходе: стратегия продукта, маркетинговая аналитика, диплом магистратуры-партнера.

Перейти к курсу →

7) Профессия «Аналитик» — ProductStar

Формат: онлайн | Длительность: 12 месяцев | Уровень: с нуля. 

Цена: 100 224 ₽. 

На выходе: аналитика данных + BI, Python/SQL, кейсы, карьерная поддержка.

Перейти к курсу →

8) Профессия «Продуктовый аналитик» — Eduson Academy

Формат: онлайн | Длительность: 5 месяцев | Уровень: с нуля. 

Цена: 84 790 ₽. 

На выходе: продуктовые метрики, SQL/Python, A/B-тесты, диплом.

Перейти к курсу →

FAQ – Вопросы и ответы

Сколько времени понадобиться, чтобы получить первый оффер джуна?

По опыту школ и наставников, в среднем от 4 до 8 месяцев активной подготовки. Согласно статистике Skypro, около 82% выпускников их курса находят работу в течение 3 месяцев после окончания. Важно понимать, что рынок конкурентный: на каждую джун-вакансию может быть 50+ откликов. Поэтому начиная учиться, параллельно работайте над резюме и проектами, не ждите волшебного трудоустройства сразу по сертификату.

Реально ли войти в продуктовую аналитику без знания Python?

Да, реально. Для junior-продуктового аналитика Python не является строгим обязательством. Гораздо важнее SQL, понимание метрик и навыки в BI. Однако Python полезен: с его помощью автоматизируют рутинные отчеты, строят модели прогноза, парсят данные. Поэтому план такой: для старта сконцентрируйтесь на SQL + анализ данных, а Python подтяните параллельно по необходимости.

Насколько хорошо нужно знать SQL?

На уровне вплоть до написания сложных запросов с несколькими вложениями, оконными функциями и CTE. Junior-аналитика почти всегда попросят выполнить SQL-тест. Полезно решать задачки на платформах вроде Codewars, LeetCode (SQL-раздел) и разбирать публичные датасеты. Еще один совет: участвуйте в разборе чужих SQL. На курсах часто практикуют код-ревью – выпускники отмечают, что это резко прокачивает понимание запросов и ошибок.

Чем продуктовый аналитик отличается от “просто” аналитика данных?

Продуктовый аналитик специализируется на цифровых продуктах и поведении пользователей. Если кратко, он отвечает на вопросы: Что делают пользователи? Где теряем клиентов? Как изменить продукт, чтобы метрики росли? Такой специалист глубоко погружен в метрики продукта, постоянно проводит эксперименты, тесно работает с продакт-менеджерами. “Обычный” аналитик данных (Data Analyst) может заниматься более широким кругом задач: от финансового анализа до операционных отчетов, не обязательно связанных с пользовательским опытом. 

Какие задачи дают на собеседовании продуктового аналитика?

Типично – тестовое задание плюс техническое интервью. Тестовое может включать: 1) SQL-задачу; 2) продуктовый кейс. Кейсы разные: рассчитать эффект акции, найти причину падения метрики, придумать план эксперимента. Нередко дают бизнес-кейс на метрики. На техническом интервью спрашивают про A/B-тесты, статистику, могут спросить про распределения. Часто просят прокомментировать ваш портфолио-проект: будьте готовы рассказать, какие выводы вы сделали.

Каковы зарплаты начинающих продуктовых аналитиков?

По данным Habr Career на 2025 год: junior зарабатывает примерно 92-137 тыс. ₽ в месяц, middle – 160-253 тыс. ₽, senior до 400 тыс. ₽. Эти цифры – вилки предложений в вакансиях по Москве и СПБ. В регионах зарплаты могут быть на ~20-30% ниже. Также ранжируйте по компаниям: в крупном финтехе или международной ИТ-компании джунам иногда дают от 120-150 тыс. ₽ (высокий порог), а в небольшом стартапе могут предложить ~80 тыс. ₽ с ростом по мере развития.

В каких индустриях сейчас проще начать аналитиком продукта?

Проще там, где много цифровых продуктов и относительно низкий порог входа в бизнес-домен. Например: e-commerce и ритейл (интернет-магазины, маркетплейсы – огромное поле метрик, много позиций для аналитиков разных уровней); мобильные приложения (особенно игровые продукты, стриминг, edtech – там высокая потребность в анализе поведения пользователей); финтех (банковские приложения, fintech-сервисы – тоже богатые на аналитику среды). Сложнее стартовать в узкоспециализированных сферах типа промышленности, медицинских данных, госслужб – туда обычно нужны опыт или специфические знания.