15+ лучших курсов аналитиков данных в Москве в 2026 году. Платные и бесплатные. Рейтинг, сравнение и стоимость обучения.

Аналитик Big Data извлекает ценные данные из большого массива информации: отзывов, прогнозов, результатов исследований. Он помогает бизнесу принимать взвешенные решения: строить гипотезы, запускать продукты, улучшать процессы, планировать развитие.

Кому подойдет курс:

• Новичкам
  Сможете стать специалистом по анализу больших данных, даже если никогда не работали в IT-сфере.
• Начинающим аналитикам
  У вас будет всё для ускоренного карьерного роста: комплексные знания и опыт работы с продвинутыми инструментами, методологиями и стандартами.
• Практикующим IT-специалистам
  Подскажем, как перейти в востребованное направление и зарабатывать больше.

Программа обучения:

Подготовительный блок

1. Видеокурс: как учиться эффективно
   Расскажем, как спланировать обучение, чтобы сохранить интерес, получить максимум пользы и всё успеть.
2. Основы языка Python
   Поможем освоить Python и решать на нём задачи. Вы научитесь работать с объектами, типами данных, циклами, функциями, модулями, библиотеками.

Фундамент анализа данных
Студенты научатся главному инструменту аналитика — языку SQL. Также изучат основы языка Python и базовые библиотеки Python для анализа данных (NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn).

3. Встреча студентов с деканом факультета
4. Основы языка Python
   На курсе вы освоите объектно-ориентированное программирование, познакомитесь с нюансами установки интерпретатора для различных систем, выбора среды разработки и отладки кода.
5. Рабочая станция
   Разберете базовые основы работы в Linux: основы работы в оболочке Linux, управление пользователями и правами файлов, работа с процессами и управление загрузкой и сервисами в Linux.
6. Основы реляционных баз данных. MySQL
   Научитесь проектировать и работать с базами данных на самой популярной СУБД.
7. Библиотеки Python для Data Science: NumPy, Matplotlib, Scikit-learn
   Освоите инструменты дата-сайентиста. Узнаете, как работают библиотеки для построения моделей машинного обучения, визуализации и работы с данными.

Сбор, обработка и хранение данных
Это основы Big Data. Студенты научатся собирать данные из различных источников. Также проработают процессы предобработки неструктурированных данных и их хранения в различных базах данных для дальнейшего анализа. На заключительном этапе познакомятся с популярным инструментом по работе с большими данными — Hadoop.

8. Методы сбора и обработки данных из сети Интернет
   Основы компьютерных сетей, работа с HTTP, открытыми данными. Основы веба: HTML/CSS, JavaScript; принципы работы с RESTful и SOAP.
9. Базы данных для аналитиков
   Изучите работу долговременных хранилищ, начнёте работать с MySQL и другими базами данных: MongoDB, Redis, Elasticsearch и ClickHouse.
10. Big Data. Введение в экосистему Hadoop
    Поработаете с парадигмой MapReduce и файловой системой HDFS, начнёте управлять ресурсами кластеров и планированием заданий в YARN, внедрите потоковую обработку данных. Изучите NoSQL, принципы ETL и архитектуры Data Lake и Lambda Architecture.

Алгоритмы обработки и анализа данных. Совместно с компанией X5 Retail Group
Студенты начнут изучение теории вероятностей и математической статистики для понимания работы алгоритмов анализа данных. Также узнают базовые алгоритмы для решения основных задач анализа данных, научатся реализовать их с помощью Python и смогут применять их на практике в дальнейшем.

11. Теория вероятностей и математическая статистика
    Научитесь проверять статистические гипотезы и проводить A/B-тестирование. Расскажем, как работать с корреляционным, дисперсионным и регрессионным анализом.
12. Алгоритмы анализа данных
    Узнаете, как устроены алгоритмы на самом низком уровне — математики.

Системы машинного обучения. Рекомендательные системы
Студенты погрузятся в прикладное машинное обучение: решат несколько бизнес-кейсов с применением ML, а также подробно изучат популярный фреймворк для работы с BigData — Apache Spark. Курсовой проект будет включать разработку рекомендательной системы.

13. Машинное обучение в бизнесе
    Вы познакомитесь с задачами, в которых машинное обучение помогает автоматизировать бизнес-процессы и улучшать финансовые показатели. Будут задачи по ретаргетингу, look-alike аудитории, uplift-моделированию. Также будут задачи по формулированию гипотез, презентации результатов, интеграции и АБ-тестированию ML-моделей.
14. Фреймворк Apache Spark
    Владение базовыми навыками работы в Spark входит в стандартный набор инструментов по распределенной обработке больших данных. На курсе вы рассмотрите основы архитектуры Spark, принципы построения, оптимизации запросов, пакетной обработки данных с использованием Python API.
15. Рекомендательные системы
    На курсе вы рассмотрите теорию и практику решения задач машинного обучения в трёх частях: введение в машинное обучение, типы обучений, обучение с учителем, обучение без учителя, типы задач под каждое из обучений, задачи классификации, анализ временных рядов и предикативные модели.

Аналитика Big Data для бизнеса
Студенты научатся решать задачи ML с отзывами клиентов, геоданными и соцсетями. Также освоят несколько задач бизнес-аналитика в современных BI-системах: построение витрин данных, прогнозирование, управление знаниями и отчетность.Также студенты познакомятся с real-time системой обработки и анализа больших данных на основе Kafka и Apache Streaming.

16. Анализ данных в Power BI
    На примере Power BI освоите инструменты анализа и визуализации: от загрузки данных до создания полноценного дашборда и связей в модели. Познакомитесь с языком DAX: узнаете, что такое контекст вычислений, чем вычисляемые столбцы отличаются от мер, как использовать функции даты и времени.
17. Потоковая обработка данных
    Поработаете с высоконагруженными системами и обработаете данные в реальном времени, напишете сервисы с использованием Spark Streaming.
18. Финальный проект
    Сделаете проект с применением всех изученных технологий — индивидуально или в команде.

Курсы со свободной датой старта:

• Подготовка к собеседованию аналитика Big Data
• Введение в высшую математику
• Алгоритмы и структуры данных на Python. Интерактивный курс
• Видеокурс от Delivery Club
• Язык R для анализа данных
• Системы сбора логов
• Видеокурс от X5 RETAIL GROUP.
• A/B тестирование от основ до продвинутых подходов.

Вы получите диплом о профессиональной переподготовке.