ТОП-20: Курсы Python для анализа данных (Обзор) + Бесплатные — Обучение с нуля
Число информации в мире растёт экспоненциально, и эти темпы перманентно ускоряются. Один полёт пассажирского самолёта – это около 600 ГБ новой информации, из которой полезными будут считанные проценты. Для выделения и обработки этих полезных крох и нужен анализ данных – это процесс поиска скрытых закономерностей при помощи математического и статистического механизмов. В 2025 году работодатели ищут свыше 10 000 специалистов по анализу и аналитике данных, и в большинстве вакансий фигурирует требование – знание Python и его библиотек. Большинство вакансий – ~54% – рассчитаны на новичков уровня junior или junior+, поэтому начать свой путь будет несложно. При этом зарплаты начинаются с 50 – 70 и достигают 100 тысяч рублей в месяц для новичков, специалисты могут получать свыше 250 тысяч. Хотите попробовать? Выбирайте курс по анализу данных на Python и начинайте свой путь.
✅ Лучшие курсы по анализу данных на Python — обучение для начинающих с нуля
Изучив около 40 программ обучения, мы рекомендуем записаться на одну из следующих.
- Python для анализа данных | Нетология
🔥Промокод: GEEK — Дополнительная Скидка 5% на заказ - Анализ данных с нуля | Skypro
🔥Промокод: GEEK — 10% на любой курс Skypro - Онлайн-курсы Python для аналитиков | Международная школа профессий
- Pandas | Хекслет
- Python: машинное обучение и анализ данных | Loftschool
- Python для анализа данных | ИТМО
Подробнее о них и самой профессии узнаете ниже.
Далее для вашего удобства мы разбили наш материал на разделы:
Подборки тематических курсов
Вам могут заинтересовать следующие программы обучения.
Не забудь подписаться на наш Телеграм канал! Каждый день мы публикуем бесплатные лекции, уроки, мастер-классы, интенсивы.
Не можешь выбрать профессию? На Eddu.pro — подборка бесплатных тестов для профориентации. Узнай свои сильные стороны и выбери направление. Подробнее на сайте.
Лучшие курсы анализа данных на Python
1. Python для анализа данных | Нетология
Для кого: аналитики.
⏰ Длительность: 4 месяца.
💸 Стоимость: 12 × 2 758 ₽/мес. или 31 400 ₽ (-5%).
🔥Промокод: GEEK — дополнительная скидка 5% на заказ
Формат: видеолекции, вебинары в записи и онлайн, практика, обратная связь от экспертов.
🪪 Документ об окончании: удостоверение о повышении квалификации.
Особенности: если этот курс не подойдет, вам вернут его стоимость, материалы доступны в личном кабинете бессрочно.
Кто учит:
Вячеслав Потапов
Руководитель управления аналитики, «Метр квадратный».
Константин Башевой
Аналитик-разработчик, опыт работы с данными– 15+ лет, Яндекс.
Программа: Основы программирования на Python. Библиотеки NumPy, Pandas. Итоговый проект. Подробную программу можете посмотреть на сайте.
Чему научитесь:
- Получать данные с разных источников и автоматизировать их сбор.
- Использовать Пайтон для решения аналитических задач.
- Использовать библиотеки ЯП для обработки и визуализации информации.
- Делать выводы на основе обработанной информации для улучшения показателей бизнеса.
Преимущества:
- Соберете конкурентное портфолио.
- Теория, подсказки по дедлайнам, общение с преподавателем доступны в мобильном приложении.
- Учебная нагрузка оптимальна для работающих студентов.
- Тщательная проверка домашних заданий.
- Преподают эксперты в Data Science.
- Квалификацию подтвердит документ установленного образца.
Недостатки:
- Исходя из отзывов, минусов не обнаружено.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
2. Основы анализа данных в Python | Skillfactory
Сложность: расширение компетенций аналитиков, маркетологов, менеджеров.
⏰ Длительность курса: 4 месяца
💸 Цена: 36 × 1 197 ₽/мес. или 38 772 ₽ (-10%).
🔥Промокод: GEEK — дополнительная скидка -5% по промокоду.
Формат: вебинары, теория, упражнения, задачи, кейсы.
🪪 Документ: сертификат.
Особенности: курс подойдет тем, кто имеет базовые знания Python и людям без опыта программирования.
Кто учит:
Эмиль Магеррамов
Исполнительный директор EORA Data Lab.
Макс Шептяков
Бизнес-аналитик, Avito.
Программа: Знакомство с Пайтон. Обработка больших массивов данных. Работа с данными при помощи библиотек языка программирования. Парсинг в интернете. Автоматическое обновление отчетов. Работа с ошибками кода.
Чему научитесь:
- Собирать информацию и готовить её к анализу.
- Парсить данные с сайтов и внешних источников.
- Использовать аналитические библиотеки Python.
- Применять статистику и математические модели.
- Автоматизировать задачи анализа и подготовки отчётов.
Преимущества:
- Можно задать вопросы на вебинарах.
- Много практики — 500+ реальных задач аналитиков.
- Разнообразие скидок: за репост, приглашение друга, на второй курс.
- Можно оплатить обучение за счет работодателя.
Недостатки:
- Не обнаружены.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
3. Курс «Анализ данных» с нуля | Skypro
Кому подойдёт: всем, независимо от профессии и образования.
⏰ Продолжительность: от нескольких месяцев.
💸 Стоимость: со скидкой 40% – от 4 711 ₽/мес. × 36 месяцев.
🔥Промокод: GEEK — скидка 10% на любой курс.
Как проходит обучение: видеоуроки, групповые встречи, проверяемые домашние задания.
🪪 Документ по окончании: диплом о профессиональной переподготовке.
Чему научат:
- Работать в Excel, Sheets, SQL, писать код на Пайтон.
- Прогнозировать финансовые показатели компании.
- Следить за трендами, динамикой развития или падения.
- Создавать на базе данных гипотезы с целью улучшения экономических показателей.
- Автоматизировать обработку Big Data.
Особенности:
- Гарантия трудоустройства.
- Сопровождение куратором и наставниками.
- Вечный доступ к материалам курса.
- Домашки проверяют в течение двух суток.
- Уроки доступны в браузере, в том числе на мобильном устройстве.
- Бонусы на индивидуальном тарифе, включая курсы по визуализации и английскому.
Недостатки:
- На сайте не приведена программа обучения, но её оперативно вышлют по запросу.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Также в Skypro можете пройти курс Data analyst с нуля, разработанный на основе профессии.
4. Python для аналитиков | Международная школа профессий
Аудитория: новички – предварительные требования отсутствуют.
⏰ Сколько длится обучение: от 2 недели.
💸 Стоимость: со скидкой – 42 100 ₽ или 4 700 ₽/мес.
Формат: живые вебинары, интерактивные практические задания, видеозаписи.
🪪 Документ: сертификат.
Кто учит:
Денис Пашаев
Разработчик с опытом 3 года, преподаватель.
Тимур РасуевРазработчик на React со стажем 5 лет.
Программа: Синтаксис, условные конструкции, операторы. Циклы, операторы. Pandas. Работа с индексами, метриками, сводными таблицами. Selenium WebDriver. API. Средства визуализации. Считывание информации с PDF. Git.
Чему научитесь:
- Решать бизнес-задачи всего через пару недель обучения.
- Обрабатывать внешних файлов.
- Автоматизировать процессы анализа.
- Визуализировать данные, составлять отчёты.
Плюсы:
- Налоговый вычет – 13%.
- Много групп с разным расписанием.
- Есть корпоративный формат обучения.
- Возможность сэкономить – государство оплатит часть обучения.
Минусы:
- Скидка 15% действует несколько дней.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
5. Python: Pandas | Хекслет
Кому подойдет курс: всем, кто хочет анализировать данные: менеджеры, специалисты со смежных сфер, студенты.
⏰ Продолжительность: 11 уроков, 36 тестов.
💸 Стоимость: 3 900 ₽ - подписка на все курсы платформы.
🔥Промокод: GEEK — скидка 10000 рублей на заказ
Формат обучения: теория, тестовые задания, упражнения в тренажёре, помощь в комментариях, испытания.
Чему научитесь:
- Считывать и записывать информацию в таблицы.
- Фильтровать значения.
- Выполнять операции с подмножествами.
- Группировать и агрегировать данные.
- Объединять и менять формы таблиц.
Преимущества:
- Помесячная оплата за доступ ко всем курсам Hexlet.
- Неограниченный доступ к материалам.
- Начать обучение можно в любое время.
- Учиться можно в любое время.
Недостатки:
- Не обнаружены.
Отзывы (Акции, Скидки, Промокоды) школы💖
Также вам может подойти Профессия Аналитик данных.
Еще курсы от других школ:
Python: машинное обучение и анализ информации | Loftschool
За 7 недель изучите язык программирования и библиотеки для обработки данных, машинного обучения, нейронных сетей и визуализации данных, получите доступ в чат и сертификат.
На данном курсе вас ожидают 8 недель практики, работы в тренажёрах, воркшопов, домашних заданий с проверкой. Освоите обработку информации, парсинг, визуализацию, машинное обучение и прототипирование ML-решений.
Ещё десяток тематических курсов от разных школ и образовательных центров.
- ИТМО – корпоративная программа обучения (от 10 человек) работы с библиотеками, оптимизации, ML, обработке изображений, парсингу сайтов.
- Python и машинное обучение | МФТИ – 10-недельный интенсив в виде вебинаров с выдачей удостоверения.
- Методы анализа и машинное обучения | МФТИ – онлайн-вебинары по детальному изучению нейронных сетей и Deep Learning, где получите востребованные в медицине, науке, финансовой сфере навыки.
- Inordic – обучение под руководством экспертов, доступ к архиву занятий, налоговый вычет, много учебных проектов.
- Яндекс Практикум – онлайн курс Python для анализа данных, получивший положительные отзывы от выпускников. На нём изучите теорию, прокачаете свои навыки в тренажёре, примкнёте к сообществу и усилите портфолио.
- МГУ им. Ломоносова – на примерах изучите NumPy, Pandas, кластеризацию, классификацию и регрессию.
- Университет 20.35 – научитесь парсить, обрабатывать большие данные, оптимизировать ежедневные задачи и повышать эффективность деятельности компании.
- IBS Training – тренинги по трём основным библиотекам, где научитесь делать нишевые приложения с GUI.
- МГУ – экспертная программа повышения квалификации с выдачей престижного документа.
- 23/12 – визуализация на Matplotlib и Seaborn.
- SHIFT – обработка и визуализация при помощи NumPy, Matplotlib и Pandas.
- Softline – обработка и визуализация данных.
- Сетевая академия «Ланит» – программа по NumPy и Pandas.
- Data diving – с нуля изучите Пайтон и научитесь решений бизнес-задачи.
- Сбер Про – основанная на опыте сотрудников СберБанка программа.
- BIoMedSchool – станете дипломированным специалистом в области обработки информации на языке Python в Linux.
- Московский международный университет – курс, ставшим победителем среди дистанционных образовательных программ университета.
- IT Resume – видеолекции, практика, разбор кейсов – много форматов обучения.
- Галактика Тренинг – 40 часов обучения знакомых с программированием людей.
Challenge Education проводит два курса с 6-месячным доступом и итоговым проектом.
На платформе Stepik можете пройти следующие практикумы:
Предложения Бауманского учебного центра «Специалист», где преподают высококлассные специалисты, предоставляют бесплатные материалы для самостоятельной работы и выдают престижный документы.
Бесплатные курсы
Основы анализа в Python, SQL, Power BI | Нетология
Изучите основные инструменты для специалистов.
Data Science | itProger
Бесплатные видеоуроки, практика доступна по подписке.
Материалы, рассчитанные на самостоятельное изучение.
Англоязычный курс с автоматическим переводом на русский с практикой и выдачей сертификата.
Узнаете, чем занимаются в Data Science, изучите программирование и разработаете 4 кейса.
Подборка бесплатных материалов.
Pandas | Simulative
Ознакомитесь с популярной библиотекой.
Один из лучшие видеокурсов – лекции от преподавателя МФТИ, члена фонда свободного ПО.
Почти 5 часов видеоматериалов по Pandas из курса по Data Science.
Mipstast11 иллюстрированных лекций с примерами.
FAQ (Часто задаваемые вопросы)
У нас часто спрашивают.
Какая зарплата у специалиста по анализу данных?
Работодатели в среднем по стране предлагают следующий уровень дохода:
- новичкам – 45 – 70 тысяч ₽;
- специалистам с опытом 1 - 3 года – 65 - 160 тысяч рублей;
- практикам со стажем 3 - 6 лет – 90 – 300 тысяч рублей;
- экспертам, проработавшим от 5 лет – от 160 тысяч ₽.
Кто такой аналитик данных на Python, чем аналитика отличается от анализа?
Аналитик – специалист в сфере Data Science, который при помощи цифровых инструментов (в данном случае Пайтон с его библиотеками) решает следующие задачи:
- Сбор информации: парсинг с открытых источников, подгрузка с баз данных, импорт с текстовых файлов.
- Очистка, подготовка сведений к обработке: избавление от нулевых, аномальных значений, дубликатов, нормализация – преобразование.
- Преобразование – приведение к нужному типу, форме, замена значений, фильтрация, работа с индексами, манипуляции со строками.
- Непосредственно обработка, формирование статистических моделей, векторизация, проведение разведочного анализа, в том числе с применением методов ML.
- Переформатирование информации – иерархическое индексирование, комбинирование, слияние, превращение формы.
- При работе с текстом – классификация текстов, кластеризация для обнаружения сходств, применение контекстно зависимого анализа, визуализация текста.
- Отчетность – генерирование отчётов о проделанной работе.
- Визуализация – формирование графиков, дашбордов, диаграмм, фасетных сеток, применение прочих методов визуального представления данных, добавление рисок, меток, комментариев, сохранение графиков в файл.
- Групповые операции – агрегирование, групповые преобразования, разделение, применение, объединение.
- Автоматизация – написание скриптов для автоматического выполнения задач.
Это анализ, аналитик дополнительно интерпретирует полученные результаты и делает на их основе выводы: что сделать, изменить для улучшения картины, повышения прибыльности, минимизации расходов компании, привлекательности продукта и т. д.
Какие знания нужны для аналитика данных на Python?
В процессе обучения вам нужно освоить.
- SQL – язык для взаимодействия с базами данных.
- SQLAlchemy или аналог – работа с БД.
- Написание кода на Пайтон: типы, структуры данных, условные операторы, циклы, модули.
- Библиотеки для проведения вычислений и визуализации (перечислены ниже).
- Основы математической статистики и теории вероятностей.
- Функции и библиотеки для работы с файлами os и PDF-документами.
- Взаимодействие через API: подключение, аутентификация.
- Система контроля версий.
- Написание скриптов с целью автоматизации процессов, задач.
- Сбор данных – парсинг, подгрузку с внешних источников.
- Поиск, устранение ошибок в коде.
Также могут потребоваться другие знания, например. работа с API метрик: Яндекс.Метрика, Google Analytics, применение машинного обучения.
Популярные библиотеки Python для анализа данных
Основные библиотеки.
- Pandas – содержит функции и структуры, облегающие обработку информации. Базовые компоненты – это таблицы и одномерные массивы с метками. Она производительная при работе с массивами, базами данных, таблицами, имеет продвинутые средства индексирования для формирования срезов, агрегирования подмножеств, формирования срезов.
- NumPy – основная библиотека Python для выполнения научных расчётов. Предоставляет инструменты по работе с массивами, проведения векторных вычислений, математических операций над их элементами, преобразования Фурье, генераторы случайных чисел. Также NumPy содержит контейнер для обмена информацией между алгоритмами.
- Matplotlib – основной инструмент для визуализации данных – созданий графиков, диаграмм и иных форм представления информации. Пользуется спросом не только благодаря обширной функциональности, но и за отменную интеграцию с иными компонентами экосистемы.
- SciPy – набор пакетов для проведения разнообразных вычислений: линейной алгебры, разложения матриц, численного интегрирования, дифференцирования, обработки сигналов, решения уравнений.
- Seaborn – также мощная библиотека для графического представления информации с минимальным объёмом мода и возможностью делать приятные информативные графики.
- Jupyter – средство для проведения интерактивных вычислений от разработчиков IPython – интерактивный веб-блокнот с поддержкой кода на разных языках.
- Scikit-learn – ведущий инструмент машинного обучения.
- Statsmodels – пакет функций статистического анализа, созданный под руководством профессора со Стэнфорда.
Для запуска кода преимущественно используют PyCharm или PyDev и Miniconda с установленными пакетами.
Почему Python – популярный язык программирования для анализа данных?
Помимо всех преимущества самого языка программирования Python вроде простоты в освоении, удобочитаемого кода для анализа его используют по следующим причинам.
- Огромное и активное сообщество – вы легко найдёте ответ на любой вопрос.
- Вездесущность – его применяют практически во всех сферах: электронная коммерция, медицина, научная, государственная деятельность, образовательные учреждения.
- Много тематических библиотек, которые постоянно улучшают.
- Быстрое выполнение склеивающего кода – объединения написанных за много лет скриптов / программ, их оптимизация.
- Встраиваемость – простота разработки интерфейсов для взаимодействия между Python и более низкоуровневыми языками: C, C++.
Из недостатков специалисты выделяют невысокую производительность, которая сказывается при обработке массивов, состоящих из многих гигабайтов данных и GIL – глобальная блокировка интерпретатора – ограничивает число выполненных байтов за единицу времени.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в статье.