Где учиться на аналитика данных: честные отзывы бывших студентов

В 2025 году по России открыто около 4 000 вакансий аналитиков данных. По данным исследования HeadHunter, спрос на начинающих специалистов по данным вырос на 44% за последний год.

В статье мы собрали отзывы выпускников, которые уже получили свои первые офферы. Посмотрим, в каких форматах обучения больше практики. Также узнали у руководителей команд – откуда они охотнее берут новичков.

Сравнительная таблица форматов

Самообразование (самоучка)

Кому подходит: дисциплинированным энтузиастам, которые уже знают, с чего начать. Портфолио самоучки обычно состоит из 3-6 проектов: разбор SQL-таблиц, пара интерактивных дашбордов, анализ пользовательских метрик с проверкой гипотез. Все это – на GitHub с понятными Readme.

Практика: все зависит от человека. Рекомендуется выбирать задачи, приближенные к реальным: участвовать в конкурсах анализа данных (Kaggle и аналогах), решать кейсы из открытых источников (базы данных магазинов, датасеты с сервиса госстатистики и т.д.), делать пет-проекты. Стараться получать обратную связь: выкладывать работу на форум, просить знакомых программистов/аналитиков покритиковать код и выводы.

Слабые места: отсутствие наставника и структурированной программы. Самоучки часто знают инструмент (SQL/Python), но могут упустить бизнес-контекст – как применять цифры для решений. Также стоит заранее готовиться к собеседованиям: типичные вопросы – написать SQL-запрос, обсудить A/B-кейс или ошибку аналитики, показать свой дашборд и рассказать, какие метрики он отражает.

Отзыв студента (Алексей, 2023): «Потратил 3 года и ~100 000 ₽ на самые разные курсы по IT, выгорел… но собрался и в итоге самостоятельно и бесплатно изучил анализ данных, который мне сразу зашел. Путь быть длинный, особенно поиск работы. Полученные ранние знания определенно пригодились в изучении аналитики».

Высшее образование (ВУЗ)

Университет подходит тем кто хочет сильную теоретическую базу и рост в смежные роли (например, Data Scientist, ML-инженер). Многие после выпуска сразу метят выше – в аналитики уровня Middle, особенно если была стажировка. Портфолио выпускника вуза по аналитике данных нередко содержит академические проекты: например, курсовые по анализу больших данных, диплом с прогнозной моделью. Однако работодатели ценят практические кейсы – если студент успел поработать над реальными задачами через стажировки или pet-проекты.

Практика: главный минус многих вузов – мало практики ближе к продакт-реалиям. Учебные задачи далеки от бизнеса. Поэтому стажировки бесценны: хороший вариант – пойти на практику в компанию на 3-4 курсе и там получить боевые задачи. К защите диплома будет и тема, и реальный опыт. Честно говоря, многие выпускники вузов берут потом дополнительные курсы, чтобы подтянуть прикладные навыки. Зато сильная математическая школа окупается в будущем: легче разбираться в ML-инструментах, лучше понимаешь логику статистических выводов.

Слабые места: отсутствует наставник, который направит в практической плоскости. Преподаватели чаще всего теоретики, у них другие задачи. Чтобы закрыть этот пробел, стоит активно участвовать в проектных конкурсах от компаний, хакатонах, кейс-чемпионатах. Там студент получает и наставников-практиков, и шанс показать себя работодателю. Не лишним будет и собственный гитхаб: оформить учебные проекты как портфолио.

Отзыв выпускника вуза (Андрей, 2022): «Математическая база – огонь, тут 5/5. Но с точки зрения прикладной аналитики мне не хватило… Ни тебе глубокого SQL (только основы), ни Power BI – пришлось самому изучать. Зато со статистикой все отлично: гипотезы, тесты, доверительные интервалы – в работе очень помогло».

Техникумы и колледжи (СПО)

Подходят девятиклассникам, которые хотят раньше войти в профессию. Программы среднего профобразования по направлениям вроде «Программирование», «Прикладная информатика», «Экономика и учет» все чаще включают модули анализа данных

Практика: многие выпускники СПО к 18-19 годам уже имеют в резюме 1-2 стажировки. Сильные колледжи дают работать с реальными данными: для диплома могут поручить сделать дашборд или провести анализ продаж для партнерской фирмы.

Слабые места: глубины знаний от СПО ждать не приходится – программа сжата. Математика дается на базовом уровне, поэтому далее некоторые выпускники идут в вуз на ускоренный бакалавриат (часто сразу на 2-й курс). Но многие предпочитают работу.

Отзыв выпускника СПО (Никита, выпуск 2021): «Учился на программиста, но последняя практика была в отделе аналитики банка. За 2 месяца стажировки сделал 3 дашборда – один из них потом защищал как диплом. Через знакомых узнал о вакансии BI-ассистента, показал эти работы и меня взяли. Параллельно поступил в вуз на вечернее».

Онлайн-курсы (профпереподготовка)

Подходит для быстрого старта в профессию. Портфолио выпускника онлайн-школы включает 3-6 проектов, выполненных как учебные: это и SQL-кейсы, и полноценные аналитические исследования. Все проекты кураторы проверяют, поэтому можно довести до ума для GitHub.

Практика: главный плюс – много практических задач. Школы знают, что слушатели ценят практику, поэтому после каждой темы идут задания. Есть чаты групп, где можно задать вопросы. Часто по итогам курса у студента 5+ законченных работ, пригодных в портфолио. По отзывам, карьерная поддержка – еще один плюс: где-то устраивают пробные собеседования, где-то передают резюме партнерам.

Слабые места: нужно быть готовым к интенсиву. Онлайн-курсы длятся 5-10 часов в неделю, но каждую неделю. Совмещать с работой реально, но сложно: многие берут паузу на 1-2 месяца, чтобы догнать программу. Хорошие школы регулярно обновляют материалы.

Отзыв выпускницы онлайн-курса (Анна, 2023): «За 6 месяцев закрыла SQL, собрала 4 дашборда и два A/B-кейса. Была еженедельная проверка проектов, действительно тяжело моментами, но кураторы все объясняли. Помогли с резюме, через месяц после диплома – оффер джуна в e-commerce»

Офлайн-курсы (очно)

Офлайн курсы для тех, кто предпочитает живое обучение – с классом, доской и личным взаимодействием. Сейчас офлайн-школ по аналитике данных немного, но есть корпоративные программы и очные интенсивы. Выпускник очного курса чаще всего уже имеет бэкграунд и после выпуска метит на роли Product/Data Analyst junior+ уровня..

Практика: живой код-ревью и разбор кейсов в классе. Преподаватели зачастую топовые практики – могут прямо на семинаре разнести решение студента и показать, как лучше. Командная работа тоже тренируется: очники часто делают групповые проекты, имитируя работу аналитического отдела. На выходе – проект с реальной ценностью для бизнеса.

Слабые места: ограниченная доступность (чаще доступны в больших городах) и высокий порог входа. Отбор в корпоративные школы серьезный (тест по математике, питону). Также стоимость выше: очные интенсивы по аналитике могут стоить 200-250 тыс. ₽ за курс. Но часто спонсируют работодатели (целевое обучение) или выдают стипендии.

Отзыв выпускника очного курса (Игорь, 2023): «Поступить туда можно было с любым бэкграундом, достаточно пройти отбор… Вступительные – тест по Python и математике уровня первых курсов универе. В итоге получилось не только поступить, но и закончить ее, попав на стажировку и впоследствии на работу в МТС».

Мнение студентов и работодателей: куда идти учиться?

1. Портфолио и GitHub важнее диплома. Это признают и работодатели: практика сегодня ценится выше формальных документов. Лучше показать готовый кейс, чем перечислить прослушанные предметы. Поэтому независимо от формата обучения – собирайте результаты (коды, отчеты) и выкладывайте в открытый доступ.

2. SQL и Excel база, без которой никуда. Каждый опрошенный руководитель отметил: «Начинающий аналитик обязан знать SQL». Это язык запросов к данным – 70–80% ежедневных задач. Электронные таблицы (Excel, Google Sheets) тоже нужно понимать.

3. BI и визуализация – ежедневная рутина. Даже технический data engineer иногда строит графики для коллег. Освойте любой BI-инструмент и основы дизайна графиков. Плохой аналитик утонет в цифрах, хороший – нарисует график и спасет проект.

4. Продуктовые метрики – никакой воды, только суть. И студенты, и работодатели сходятся: теория ради теории не нужна, важно понимать практический смысл метрик. LTV – зачем он бизнесу? Conversion Rate – где его улучшать? Если идете в продуктовую аналитику, учитесь видеть за цифрами поведение пользователей.

5. Python важен, но не обязателен. Достаточно владеть Python на уровне анализа данных: скачать данные, очистить, посчитать метрики. Если это умеете – отлично, автоматизируете задачи и станете сильнее конкурентов. Но если пока Python дается тяжело – не беда, можно начать карьеру с упором на SQL+BI, а код подтянуть в процессе.

6. Наставник и стажировка сильно ускоряют вход. Почти каждый, кто успешно вышел на работу, упоминал либо крутого ментора, либо отличный опыт стажировки. Наставник укажет на ошибки и пробелы (то, чего вы сами можете не заметить). Стажировка погрузит в реальные данные и придаст уверенности. Поэтому при любой возможности – хватайтесь за стажировки, проектные практики, ищите ментора.

Подборка проверенный курсов по аналитики данных

Все курсы по аналитике данных →

1) Аналитик данных с нуля — Бруноям
Формат: онлайн | Длительность: 6 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: 67 900 ₽
На выходе: Python, SQL, статистика, EDA, A/B-тесты, Power BI и Tableau, портфолио из учебных кейсов, помощь с трудоустройством
Перейти к курсу → 

2) Аналитик данных — Eduson Academy
Формат: онлайн | Длительность: по программе | Уровень: с нуля
Цена: по тарифу на сайте
На выходе: SQL, Python, Power BI, тренажеры и реальные кейсы, карьерная подготовка
Перейти к курсу → 

3) Профессия Аналитик — ProductStar
Формат: онлайн | Длительность: по программе | Уровень: с нуля
Цена: по тарифу на сайте
На выходе: Python, SQL, визуализация, проекты, сопровождение по карьере
Перейти к курсу → 

4) Профессия Аналитик 1С — Skillbox
Формат: онлайн | Длительность: 8 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: по тарифу на сайте
На выходе: 1С, BPMN/UML, Jira/Trello, 3 проекта, сертификат Skillbox + свидетельство 1С
Перейти к курсу → 

5) Основы работы в Loginom — Loginom Company
Формат: онлайн | Длительность: 2 модуля | Уровень: базовый
Цена: 3 900 ₽
На выходе: базовые узлы и сценарии Loginom, подмодели, контрольные задания, сертификат
Перейти к курсу → 

6) Системный аналитик с нуля до PRO — Eduson Academy
Формат: онлайн | Длительность: 8 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: по тарифу на сайте
На выходе: требования, BPMN/UML, API, SQL/Python, документация, симуляторы, карьерная поддержка
Перейти к курсу → 

7) 1С-аналитик: расширенный курс - Нетология
Формат: онлайн | Длительность: по программе | Уровень: базовый/средний
Цена: по тарифу на сайте
На выходе: углубленная аналитика в 1С, документация, практика на кейсах
Перейти к курсу →

8) Профессия Аналитик данных — Skillfactory
Формат: онлайн | Длительность: 14 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: по тарифу на сайте
На выходе: SQL, Python, Power BI, статистика, 4+ проекта, стажировки/хакатоны
Перейти к курсу → 

9) Специализация «Data Analyst с нуля» — Skillfactory
Формат: онлайн | Длительность: 10 месяцев | Уровень: с нуля
Цена: по тарифу на сайте
На выходе: Google Sheets → SQL/Python → Power BI, 10+ задач и 4 проекта, центр карьеры
Перейти к курсу → 

10) Профессия Аналитик: с нуля до трудоустройства — ProductStar
Формат: онлайн | Длительность: по программе | Уровень: с нуля
Цена: по тарифу на сайте
На выходе: базовые инструменты аналитика, учебные кейсы, помощь с резюме и собеседованиями
Перейти к курсу →

FAQ

Сколько времени уйдет, чтобы получить первый оффер?

По опыту выпускников, от 6 до 12 месяцев активного обучения. Некоторые, имея сильное портфолио, находят стажировку уже через 3-4 месяца после начала учебы. Но в среднем, если учиться с нуля параллельно с работой, через полгода можно претендовать на стажера, а еще через пару месяцев – на позицию Junior Data Analyst.

Обязателен ли вуз или хватит колледжа и курсов?

Формального требования в высшем образовании обычно нет – 70% вакансий это не оговаривают. Многие успешные аналитики вообще без профильного диплома. Колледж + курсы могут дать все необходимое. Важно наличие проектов и понимание дела. Однако топовые работодатели (международные компании, R&D) иногда предпочитают видеть технический диплом. В IT-сфере практический опыт и портфолио почти всегда перевешивают диплом.

Сколько нужно знать Python’а аналитику?

Ровно столько, чтобы решать свои задачи. А именно: умение обработать файл данных (CSV, Excel), вычислить метрики, построить график – все это через библиотеки. В продвинутых задачах – основы SQLAlchemy (подключиться к базе) и базовый sklearn (для простых моделей). Но знание Python сильно поможет: автоматизируете рутины, быстрее проверите гипотезы.

Можно ли устроиться, зная только SQL + BI, без Python?

Да, на стартовых позициях этого может быть достаточно. Есть вакансии чисто BI-аналитиков или специалистов по продуктовой аналитике, где основная работа – делать запросы SQL, строить отчеты и визуализировать данные. Однако для роста Python почти наверняка понадобится. Но если душа не лежит к программированию, можно развиваться в сторону бизнес-аналитики (там больше коммуникаций, меньше кода) или менеджмента данных.

Какие задачи дают на собеседованиях аналитикам (junior)?

Чаще всего проверяют SQL-навыки. Обязательно спросят про базовые метрики и продуктовые кейсы: «Как бы вы оценили эффект акции?», «Какие показатели интернет-магазина вы знаете?». Могут дать мини-кейс по A/B-тесту и почти всегда – вопросы по вашему резюме и проектам: будьте готовы рассказать, что и как вы анализировали в своих работах.

С чего собрать портфолио новичку, если нигде не работал?

Способов много. Идеально – учебные проекты с курсов или вузов, доведенные до ума. Не нужно 10 работ – достаточно 3-5, но разнообразных. Можно добавить проект с открытыми данными: возьмите dataset (например, данные городских служб) и проведите исследование, визуализируйте выводы. Все материалы выложите на GitHub, добавить README (что сделано и что значит). Такое портфолио показывает ваш стиль работы – этого ждут работодатели.

Каковы зарплаты у джунов-аналитиков сейчас? 

По данным hh.ru и Habr Career, начинающие аналитики в среднем получают от 70 000 до 100 000 ₽ в месяц. Диапазон широкий: в регионах старт могут предлагать и 40–50 тыс. ₽, в Москве нередки вакансии джуна на 80–120 тыс. ₽. Много зависит от отрасли: в финансах и телеком повыше, в небольших стартапах – ниже, но больше опыта.