Курс «Аналитик данных Плюс»
Компания: Яндекс Практикум
рейтинг:
Язык:
Актуальная программа курса (5 модулей, по данным школы)
- Введение в аналитику. Отчёт в Google Таблицах (1 спринт)
- Основы SQL. Извлечение данных для анализа (2 спринт)
- SQL. Анализ данных и решение ad-hoc-задач (4 спринт)
- Исследовательский анализ данных и визуализация (8 спринт)
- Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей (9 спринт)
Кем вы сможете работать
Сколько зарабатывают в профессии (медиана hh.ru, по 135 вакансиям)
Окупаемость: стоимость курса ≈ 2 мес зарплаты junior-специалиста.
Сравнение с похожими курсами других школ
| Курс | Школа | Цена | Срок | Рейтинг | Диплом | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Аналитик данных Плюс (этот) | Яндекс Практикум | 168 000 ₽ | 7 месяцев | 4.4 | Диплом о проф. переподготовке | — |
| Профессия Data Analyst | Skillfactory (Скиллфактори) | 18 месяцев | 5.0 | Диплом школы | Перейти | |
| Аналитик данных | Eduson Academy (Эдюсон) | 6 месяцев | 5.0 | Диплом о проф. переподготовке | Перейти | |
| Курс по аналитике данных | Skillfactory (Скиллфактори) | 6 месяцев | 4.7 | Диплом школы | Перейти |
Стоит ли идти на этот курс
Плюсы
- Промышленный стек: PostgreSQL, ClickHouse, PySpark — не учебные инструменты, а то, с чем работают в реальных командах. Разрыв между «знаю SQL» и «умею в колоночные БД» на рынке заметен в зарплатных ожиданиях.
- До 14 проектов и 10+ кейсов от работодателей — портфолио, которое можно показать на собеседовании, а не pdf с сертификатом об окончании.
- Диплом о профессиональной переподготовке — документ с юридическим весом, а не маркетинговый сертификат. Для смены профессии это важно.
- Семь месяцев помощи с трудоустройством после выпуска плюс доступ к платформе с 4 000+ партнёров — хоть какая-то страховка на переходный период.
Минусы и кому не стоит
- Заявлен «средний уровень», но первый спринт — Google Таблицы и введение в аналитику. Если уже разбираетесь в базовой статистике и работали с SQL, первые два спринта будут ощущаться как повтор пройденного: платите за объём программы, а не за плотность полезного.
- Почасовая нагрузка в программе не указана. Семь месяцев при десяти часах в неделю — это одно, при пяти — совсем другое. Без этой цифры сложно заранее оценить, вписывается ли курс в ваш режим.
- Помощь с трудоустройством заявлена на срок до семи месяцев и через платформу с 4 000+ партнёров — но конкретный формат поддержки в открытых данных не раскрыт. Что именно делают: резюме, отклики, выход на HR — уточняйте у школы до записи, а не после.
Когда этот курс вам не нужен
Не стоит идти сюда, если цель — прощупать направление, а не войти в него: семь месяцев и 168 000 ₽ — это ставка, а не разведка. Для проверки гипотезы «нравится ли мне аналитика вообще» есть варианты короче и в разы дешевле. И второй сценарий: если вам нужен точечный апгрейд по конкретному инструменту — скажем, подтянуть PySpark или разобраться с ClickHouse — широкая семимесячная программа с нуля не лучший формат. Там, где нужен скальпель, не берут весь хирургический набор.
Как выбрать курс по этому направлению
При выборе курса по аналитике данных первым делом смотрю на стек: SQL сейчас знают все, а компании платят больше тем, кто работает с ClickHouse, PySpark, тянет большие объёмы. Второй вопрос — из чего состоит практика: кейсы от реальных работодателей ценятся выше синтетических задачек на синтаксис, потому что показывают, как вы принимаете решения по данным, а не просто пишете запросы. Третье — что получаете на руки: диплом о профпереподготовке имеет юридическую силу, обычный сертификат — нет. Для смены профессии это не мелочь. И отдельно про трудоустройство: если школа его обещает, спросите заранее, в каком формате и сколько месяцев после выпуска — условия у всех разные.
Частые вопросы
Можно ли пойти на курс без опыта в аналитике?
Формально курс позиционируется как «с нуля» при заявленном среднем уровне — первый спринт начинается с Google Таблиц и введения в аналитику. Но рассчитывайте, что темп наберётся быстро: уже со второго спринта идёт SQL. Если совсем без технического бэкграунда — будет тяжело.
Сколько времени нужно уделять учёбе в неделю?
Данных о почасовой нагрузке в программе нет. Ориентируйтесь на стандарт для семимесячных программ такого уровня: 10–15 часов в неделю. Меньше — и семь месяцев растянутся в год, больше спринтов не пройдёте в срок.
Какой документ выдают по окончании?
Диплом о профессиональной переподготовке. Это государственно признанный документ, а не маркетинговый сертификат — при смене профессии или устройстве в компанию, где смотрят на бумаги, разница ощутима.
Помогают ли с трудоустройством?
Да — помощь с поиском работы заявлена на срок до семи месяцев после выпуска, плюс доступ к платформе Карьера с базой из 4 000+ партнёров-работодателей. Конкретные условия и формат поддержки уточняйте у школы до записи.
Что войдёт в портфолио?
По данным программы — до 14 проектов и 10+ кейсов от работодателей. Это выше среднего по рынку: большинство курсов дают 3–5 учебных заданий. Насколько кейсы реальны по сложности — смотрите примеры работ выпускников на сайте школы.
PySpark — это обязательно для аналитика данных?
Для аналитика в небольшой компании — нет. Для работы с большими данными в крупных командах — да, и ClickHouse туда же. То, что оба инструмента в программе, — признак того, что курс целится в позиции выше джуна.
Длительность курса
365
Формат обучения
Вебинары, видеолекции, практические задания, проекты
Обратная связь
Помощь наставника и куратора, а также поддержка в учебном чате.
Теория и практика
О курсе
О курсе
Отзывы
Из того, что не понравилось: темп довольно высокий, совмещать с полной занятостью тяжело. Весь контент - только текст, а читать такой объем с экрана комфортно далеко не всем. Ещё не хватило практики по аналитике и метрикам - теория есть, а поработать с цифрами толком не дают.
Зато практика по остальному - анализу рынка, потребителей, платформе бренда - объемная, это хорошо. Знания не зависают в воздухе, по итогу собирается один большой кейс в портфолио. По профессии пока не работаю, поэтому оценить глубину курса в боевых условиях не могу, но в целом обучение понравилось - надеюсь скоро применить.
Но нагрузка распределена неровно: где-то скучновато, а потом резко навал. Блоки по финансам и AB-тестам дались тяжело, задания на учебных данных иногда ставят в тупик. Если приходишь из другой сферы - с терминологией и метриками придется повозиться отдельно, курс это не закрывает полностью.
Но честно: нагрузка распределена неровно. Некоторые блоки - спокойно, потом резко навал. Задания по финансам и AB-тестам давались тяжело, особенно если приходишь из другой сферы - терминология и метрики требуют отдельного погружения, курс это не всегда закрывает. Задачи на учебных датасетах тоже бывают нетривиальными.
Если готовы к тому, что придется гуглить сверх программы - курс того стоит.
Честно предупрежу: базовый Python в бесплатном вводном курсе дается очень сжато, и без дополнительной подготовки я бы не вытянул платный. Пришлось отложить старт на 2 месяца - час после работы, детские книжки по синтаксису и простым функциям. Материал сложнее просто не заходил. Это надо понимать заранее, особенно тем, кто до этого видел программирование только в кино.
Зато когда втянулся - понравилось многое. Тренажер с практическими заданиями реально дает ощущение написания кода, а не просто чтения теории. Наставники в Slack отвечают развернуто, со ссылками на статьи, даже на одни и те же повторяющиеся вопросы не отмахиваются. Лекции устроены так, что после просмотра уже несложно самому докопаться до деталей - база есть, дальше гуглишь.
Самостоятельные проекты - это отдельная история. Берешь конкретную задачу, решаешь сам, и в итоге появляется уверенность, что материал реально освоен, а не просто пройден. Плюс в потоке встречаются люди с похожими интересами, и взаимовыручка работает - в трудный момент "дай списать" никуда не делось))
С организацией всё плохо. В Slack создано огромное количество каналов и тредов, куча правил, но при этом полный хаос: я видела сообщения студентов из других, более продвинутых групп, что совершенно сбивает с толку. Плюс три разных человека - наставник, куратор, старший студент - могут отвечать на один и тот же вопрос одновременно, и разобраться кто за что отвечает непросто.
Само обучение строится на теории и тренажере, живое общение только в Слаке. Проверка домашки живым человеком с комментариями - это реально хорошо, пожалуй единственное, что работает как надо. Но тренажер содержит баги: задание с ошибкой засчитывается как правильное, или наоборот. Баги находят сами студенты - тестировщики, видимо, лишние.
Главное правило обучения - гугли сам, и только потратив несколько часов без результата, можно спросить наставника. При этом наставник может в ответ кинуть ссылку на гугл - это реальный случай. Объяснение: "на работе тоже пошлют". Вот только на работе платят мне, а здесь я плачу вам. Если обучение сводится к тренажеру и самостоятельному поиску - зачем наставник, без которого цена была бы втрое ниже?
Вебинары по хард и софт скиллам ведут молодые ведущие, которые с трудом связывают слова и повторяют банальности про "не знаешь - спроси". При этом говорят, что английский пока можно не учить - но сами постоянно сыплют английскими терминами, да и код, и гуглить - всё на английском.
Комментарии от практикующих разработчиков к домашним работам - это реальная ценность. Всё остальное оставляет ощущение, что не ты платишь Яндексу, а он тебя одолжение делает.



