Путь обучения

Дорожная карта аналитика данных для начинающих

Бесплатные курсы в том порядке, в котором аналитик осваивает инструменты на самом деле: сначала таблицы, потому что данные лежат именно там, затем SQL, чтобы достать их из базы, затем Python с NumPy и Pandas для того, что таблице не по силам. Каждый урок работает в браузере, а курсы по Excel, SQL, Python, Pandas и R заканчиваются бесплатным сертификатом.

НАЧАТЬ ОБУЧЕНИЕ(бесплатно)

2,451,351+ codders записались на эти курсы

591 уроков683 задачи2,678 вопросов квиза

Для начинающих
Помощь ИИ при написании кода
Практические интерактивные уроки
Аудио-озвучка к каждому уроку
Тесты для проверки знаний
10 бесплатных сертификатов на протяжении пути

Путь обучения аналитика данных, шаг за шагом

9 курсов9 разделов591 уроков683 задачи2,678 вопросов квиза

Каждый шаг - это уже существующий курс на Coddy. Проходите по порядку или сразу переходите к тому, которого вам не хватает: прогресс в любом случае сохраняется по каждому курсу.

1
Шаг 1
Таблицы и ExcelСвоя страница
Начать этот шагНачатьЯчейки, диапазоны, формулы, функции поиска, сводные таблицы и то, чем аналитик пользуется каждый день. Большая часть данных в мире живёт в таблицах, и большинство разборов сначала выкладывают именно в них, поэтому путь начинается здесь.Начать Своя страница
2 разделов, по порядку
1. Основы42 уроков34 задачи235 вопросов
2. Формулы и анализ данных28 уроков48 задачи100 вопросов
70 уроков82 задачи335 вопросов
2
Шаг 2
SQL для анализа данныхСвоя страница
Начать этот шагНачатьВыборка, фильтрация, соединения, группировка и агрегация реальных таблиц, затем оконные функции и подзапросы. SQL - самый востребованный навык в вакансиях аналитика данных и тот, в котором быстрее всего становишься полезным.Начать Своя страница
2 разделов, по порядку
1. Основы72 уроков76 задачи360 вопросов1 проект
2. Продвинутый уровень27 уроков28 задачи167 вопросов
99 уроков104 задачи527 вопросов1 проект
3
Шаг 3
Основы PythonСвоя страница
Начать этот шагНачатьПеременные, управляющие конструкции, функции и коллекции - ровно те два раздела, которые нужны аналитику, чтобы NumPy и Pandas обрели смысл. Классы и объекты подождут: работающий аналитик пишет их редко.Начать Своя страница
2 разделов, по порядку
1. Основы77 уроков111 задачи341 вопросов3 проектов
2. Логика и управление потоком выполнения78 уроков93 задачи329 вопросов3 проектов
155 уроков204 задачи670 вопросов6 проектов
4
Шаг 4
NumPy: быстрые вычисленияСвоя страница
Начать этот шагНачатьМассивы, векторизованная арифметика, индексация, агрегация и broadcasting. NumPy - это движок под Pandas и под всеми научными библиотеками Python, и именно понимание его превращает операции с DataFrame из магии в понятную механику.Начать Своя страница18 уроков34 вопросов
5
Шаг 5
Pandas: таблицы в PythonСвоя страница
Начать этот шагНачатьDataFrame, очистка, фильтрация, группировка, объединение и преобразование формы реальных датасетов. Это шаг, на котором Python обгоняет таблицу: всё, что вы делали в Excel, но воспроизводимо и на данных, которые просто не открыть.Начать Своя страница19 уроков
6
Шаг 6
Как достать данные: файлы, JSON и API
Начать этот шагНачатьЧтение и запись файлов, разбор JSON, вызов веб-API и обработка ошибок. Реальные данные никогда не выдают аккуратной таблицей, а аналитик, который умеет забрать их сам, не ждёт инженера.Начать
3 курсов, по порядку
31 уроков8 задачи
7
Шаг 7
R, когда его требует вакансияСвоя страница
Начать этот шагНачатьНеобязательный шаг. Те же идеи анализа на языке статистических команд: векторы, data frames и работа с данными. Пропустите его, если в интересной вам вакансии нет R; а если есть - беритесь, зная, что все понятия переносятся из шагов по Python.Начать Своя страница
3 разделов, по порядку
199 уроков285 задачи1,112 вопросов5 проектов

Что вы получаете

Всё, что вам нужно, чтобы научиться программировать

Учитесь на практике

Пишите реальный код, работайте с базами данных, создавайте сайты и осваивайте ИИ-промпты. Наши интерактивные уроки охватывают все навыки, необходимые современным разработчикам.

playground.js

Редактор кода

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

Тест №1

Тест №2

Тест №3

Ввод

"Alex"

Вывод

"Hello, Coddy! Alex"

Создайте свою серию

Будьте последовательны и наблюдайте за своим прогрессом! Отслеживайте ежедневную привычку программирования, защищайте свою серию с помощью дней заморозки и получайте награды за каждый день.

12 дней подряд

Возвращайтесь завтра, чтобы сохранить серию!

January 2026

Всё или ничего

День 5 из 7

Заморозка серии

2 left

Код где угодно

Возьмите свое путешествие по программированию с собой! Без настройки, без загрузок - просто откройте и начните программировать. Доступно на iOS, Android и Web с рейтингом 4.9 звезд.

250

Переменные

ПРОДОЛЖИТЬ

4.9

Рейтинг

Вы не одиноки

Соревнуйтесь в глобальных рейтингах, приглашайте друзей, чтобы получать награды, и празднуйте успехи друг друга. Программировать веселее с друзьями!

Лига ПретендентовТоп 7 продвигаются

Alex7+ Days

2840

Jordan7+ Days

2650

Sam7+ Days

2420

Casey

2180

Morgan7+ Days

1950

Зона продвижения

Учитесь как угодно

Читайте, слушайте, проверяйте себя, спрашивайте у ИИ или ищите то, что уже изучили. Каждый урок подстраивается под вас.

Введение в переменные

Аудио

Переменная - это именованный контейнер, который хранит значение для последующего использования.

В Python вы создаёте её, написав имя, знак равенства и значение, которое нужно сохранить.

Значение может меняться - переприсваивание просто направляет имя на новое значение.

1xSarah

Ваш сертификат

Получайте сертификаты за каждый завершенный курс. Добавьте их в свой профиль LinkedIn и резюме, чтобы продемонстрировать работодателям свои навыки программирования.

Сертификат о прохождении

Настоящим подтверждается, чтоИван Ивановуспешно завершил(а)

Основы Python

Датаянв. 2026

Добавить в LinkedIn

Почему учиться аналитике данных на Coddy

Порядок, который диктует работа. Большинство курсов аналитика данных начинаются с Python; большинство рабочих дней аналитика начинаются с таблицы и SQL-запроса. Этот путь даёт инструменты в том порядке, в котором вы к ним потянетесь, так что каждый шаг успевает окупиться до начала следующего.
Настоящие данные, настоящие запросы. Вы пишете SQL к реальным таблицам, преобразуете реальные DataFrame в Pandas и собираете реальные формулы в таблицах прямо в браузере: ничего не нужно устанавливать и ничего не разыгрывается на слайдах.
Подсказки ИИ, которые читают ваш запрос. Когда join возвращает не те строки или операция с DataFrame падает с ошибкой, Bugsy смотрит на то, что вы написали, и подталкивает к решению, не выдавая ответ.
Бесплатные сертификаты за курсы по Excel, SQL, Python, Pandas и R, каждый проверяется по собственной ссылке. Сертификат по Excel, по SQL и по Pandas - это три строки в резюме, которые нанимающий менеджер может проверить за десять минут.

Частые вопросы о том, как стать аналитиком данных

Как стать аналитиком данных без опыта?

Освойте три инструмента, которые перечислены в любой вакансии аналитика - таблицы, SQL и Python или R - именно в этом порядке, а затем сделайте два-три разбора реальных открытых датасетов, отвечающих на вопрос, который кто-то действительно задал бы. Это и есть данный путь плюс небольшое портфолио. Опыт работы с данными получить проще, чем в большинстве профессий: каждый открытый датасет - это проект, который ждёт, чтобы его описали.

Какие навыки нужны аналитику данных?

Таблицы для быстрой работы и обмена результатами, SQL, чтобы доставать данные из базы, язык программирования для всего, что таблице не по силам (очистка, соединение больших таблиц, воспроизводимые пайплайны), базовая статистика, чтобы понимать, что скрывает среднее, и умение писать так, чтобы объяснить график человеку, который не станет читать цифры. Этот путь напрямую закрывает первые три; последние два вы тренируете в каждом разборе, который оформляете.

Что учить первым для аналитики данных: Excel, SQL или Python?

Сначала Excel, потом SQL, третьим Python - это и есть порядок данного пути. Таблицы бесплатно учат мыслить таблицами. SQL - самый востребованный навык в вакансиях аналитика, и он становится полезным недели за три. Python окупается только тогда, когда данных достаточно много или они достаточно грязные, чтобы таблица начала буксовать, так что учить его первым - значит учить без повода.

Что лучше для анализа данных: Python или R?

Для большинства вакансий аналитика - Python: его просят гораздо чаще, и тот же навык переносится в автоматизацию и инженерную работу. R остаётся языком статистических кафедр, части исследовательских и фармацевтических команд. Этот путь учит Python с NumPy и Pandas, а R оставляет необязательным финальным шагом, чтобы добавить его, когда его потребует конкретная вакансия.

Сколько времени нужно, чтобы стать аналитиком данных?

Примерно четыре-шесть месяцев по часу в день, чтобы выйти на уровень джуниора. На этом пути Excel занимает две-три недели, SQL - три-четыре, основы Python - около шести, а NumPy и Pandas вместе - две-три недели. Остальное время важнее всего: писать разборы реальных датасетов, пока вы не научитесь объяснять результат человеку, который не спрашивал про метод.

Есть ли в этом пути Tableau или Power BI?

Нет, и мы предпочитаем сказать это прямо, а не раздувать страницу. Инструменты дашбордов - частое требование в вакансиях, но осваиваются они быстро, если вы уже умеете готовить данные под ними, а именно этому учит этот путь. Как только на Coddy выйдет курс по визуализации, он станет новым шагом этого пути.

Стоит ли чего-то сертификат аналитика данных?

Сам по себе - немногого; вместе с навыками, которые нанимающий менеджер может проверить, - довольно много. Курсы по Excel, SQL, Python, Pandas и R здесь выдают каждый свой бесплатный сертификат по собственной проверяемой ссылке, и каждый называет конкретный навык. Именно эти строки ищет система отбора резюме, и именно эти три темы вас попросят подтвердить на собеседовании.

Другие пути обучения

Те же курсы, выстроенные под другую роль. Прогресс сохраняется: курс, пройденный на одном пути, засчитывается на каждом пути, куда он входит.

Все пути обучения

Иллюстрация языков программирования Coddy

Начните путь Аналитик данных бесплатно

Начать учиться