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)

2,347,853+ codders записались на эти курсы

470 уроков440 задачи1,998 вопросов квиза

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

Путь обучения аналитика данных, шаг за шагом

9 курсов7 разделов470 уроков440 задачи1,998 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 уроков72 задачи360 вопросов
2. Продвинутый уровень27 уроков28 задачи167 вопросов
99 уроков100 задачи527 вопросов
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 уроков98 задачи341 вопросов
2. Логика и управление потоком выполнения78 уроков77 задачи329 вопросов
155 уроков175 задачи670 вопросов
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 страница78 уроков75 задачи432 вопросов

Что вы получаете

Всё, что вам нужно, чтобы научиться программировать

Learn by Doing

Write real code, query databases, build websites, and master AI prompts. Our interactive lessons cover every skill modern developers need.

playground.js

Code Editor

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

Test #1

Test #2

Test #3

Input

"Alex"

Output

"Hello, Coddy! Alex"

Build Your Coding Streak

Stay consistent and watch your progress grow! Track your daily coding habit, protect your streak with freeze days, and earn rewards for showing up every day.

12 days streak

Return tomorrow to keep your streak!

January 2026

Double or Nothing

Day 5 of 7

Streak Freeze

2 left

Code Anywhere, Anytime

Take your coding journey on the go! No setup, no downloads - just open and start coding. Available on iOS, Android and Web with 4.9 star ratings.

250

Variables

CONTINUE

4.9

Rating

You're Not Alone in This

Compete on global leaderboards, invite friends to earn rewards, and celebrate each other's wins. Coding is better with friends!

Challenger LeagueTop 7 advance

Alex7+ Days

2840

Jordan7+ Days

2650

Sam7+ Days

2420

Casey

2180

Morgan7+ Days

1950

Promotion zone

Every way to learn

Read, listen, test yourself, ask the AI, or look up anything you've already covered. Every lesson meets you where you are.

Intro to Variables

Audio

A variable is a named container that stores a value you can reference later in your program.

In Python, you create one by writing the name, an equals sign, then the value you want to store.

The value can change over time - reassigning the name simply points it to a new value.

1xSarah

Prove Your Skills

Earn certificates for every course you complete. Add them to your LinkedIn profile and resume to showcase your coding expertise to employers.

Certificate of Completion

This certifies thatJohn Doehas successfully completed

Python Fundamentals

DateJan 2026

Add to 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.