Курс от действующих аналитиков ведущих компаний.
Мы научим вас работать с данными на реальных кейсах:
считать метрики, строить витрины,
проверять гипотезы и защищать решения перед бизнесом — так, как это делают аналитики в сильных командах
Почему мы
Учим так, как реально работают аналитики
Менторы курса — действующие аналитики из сильных продуктовых команд. Мы работаем не с учебными примерами, а с задачами из реальной практики: SQL и Python, A/B-тесты, продуктовые метрики, визуализация и презентация выводов для бизнеса
Когда
Старт потока
11 Мая 2026 года
Длительность
14 недель
нагрузка ~4–6 часов в неделю
Формат
Практика + Вебинары
Уроки, задания с проверкой, вебинары в онлайн
Портфолио
Проекты
Готовые работы для резюме
Учебный кабинет → Вебинары → Теория и материалы → Воркшопы → Отправка домашнего задания → Ревью и обратная связь
Мы — практикующие аналитики и менторы.
Каждый день решаем реальные задачи, и научим вас делать то же самое
Lead Data Analyst, VK
Более 8 лет в аналитике данных: VK, Яндекс, 2ГИС. Более 4 лет преподает аналитику и помогает начинающим специалистам войти в профессию. Умеет объяснять сложные вещи просто и показывает, как аналитика работает в реальных продуктах
«Главная цель — научить думать как аналитик. Не просто писать код, а понимать, зачем ты это делаешь и как применить знания в работе»
Senior Product Analyst, VK
Более 6 лет в аналитике данных: VK и Ozon. Работает с продуктовой аналитикой и A/B-тестами, помогает освоить SQL и Python на реальных задачах. Делится реальным опытом и учит применять аналитику для принятия бизнес решений
«Аналитика — это способ превращать вопросы в решения, а данные — в уверенность»
Senior System Analyst, Альфа-Банк
Более 5 лет в системной и бизнес-аналитике (Альфа-Банк, Комус). Специализируется на анализе требований и моделировании бизнес-процессов. Помогает выстраивать эффективное взаимодействие между бизнесом и разработкой
«Мы учим не просто анализировать, а мыслить системно и говорить на одном языке с командой»
AVE Analytica — это команда, где учат не по шаблону, а как в реальной аналитике.
Мы не просто преподаём — мы делаем аналитику каждый день
Навыки, которые используют аналитики в реальных задачах
Бесплатный урок / вебинар
Знакомство с курсом, форматы, пример задачи
Введение в аналитику и роли
ЛекцияКвиз «Что бы сделал аналитик?»
ЗаданиеМодуль 1. Введение в аналитику
1 неделя · вебинар + воркшоп
Кто такой аналитик и чем он занимается
ЛекцияТипы аналитики и задачи в реальных продуктах
ЛекцияРоли в аналитике и как устроена команда
ЛекцияНавыки аналитика: что важно на старте
ЛекцияExcel / Google Sheets: базовые приёмы аналитика
ЛекцияВебинар: разбор задач и Q&A по модулю
ВебинарВоркшоп: делаем первый отчёт в Google Sheets
ВоркшопПроектная работа: мини-отчёт и выводы
ПроектМодуль 2. SQL
2 недели · 2 вебинара (вебинар + воркшоп)
Базы данных и SQL: как всё устроено
ЛекцияSELECT / FROM: первые запросы
ЛекцияОтладка запросов и работа с данными
ПрактикаФильтрация данных (WHERE) и логика
ЛекцияАгрегации и арифметика
ЛекцияORDER BY и GROUP BY
ЛекцияJOIN: INNER + базовая практика
ПрактикаJOIN’ы: внешние, CROSS и SELF
ЛекцияUNION / INTERSECT / EXCEPT
ЛекцияПодзапросы и CTE
ПрактикаCASE WHEN: условия и бизнес-логика
ПрактикаОконные функции
ПрактикаДата и время в SQL
ПрактикаВебинар: разбор сложных запросов и ошибок
ВебинарВоркшоп: JOIN/CTE/окна на реальном датасете
ВоркшопПроектная работа: SQL-мини-проект
ПроектМодуль 3. Python для анализа данных
2 недели · 2 вебинара (вебинар + воркшоп)
Зачем Python аналитику и как он ускоряет работу
ЛекцияСреда: Colab и аналоги
ЛекцияСинтаксис: переменные, типы, операции
ЛекцияСтроки и работа с текстом
ЛекцияСтруктуры данных: list / tuple / dict / set
ЛекцияУсловия: if / else и логика
ЛекцияЦиклы и базовые функции
ПрактикаФайлы и форматы данных
ПрактикаNumPy: массивы и базовая статистика
Лекцияpandas: DataFrame как основная рабочая единица
Лекцияpandas: фильтр / сортировка / агрегация
Практикаpandas: merge / concat и объединение источников
ПрактикаВебинар: разбор типовых ошибок и решений
ВебинарВоркшоп: аналитический ноутбук на реальном датасете
ВоркшопПроектная работа: анализ данных в Jupyter/Colab
ПроектМодуль 4. Анализ требований и бизнес-процессы
1 неделя · 1 вебинар (кроме 1-го модуля)
Требования: что это и зачем нужны
ЛекцияВиды требований в аналитике
ЛекцияСбор требований: интервью и источники
ЛекцияДокументирование требований
ЛекцияAS-IS и TO-BE: анализ и проектирование процесса
ПрактикаBPMN: основы, элементы и схемы
ПрактикаВебинар: разбираем кейс и строим BPMN-диаграмму
ВебинарПроектная работа: требования и схема процесса
ПроектМодуль 5. EDA (разведочный анализ данных)
2 недели · 2 вебинара (вебинар + воркшоп)
Что такое EDA и как мыслит аналитик
ЛекцияЗагрузка данных и первый обзор в pandas
ПрактикаВизуализация: Matplotlib / Seaborn
ПрактикаРаспределения и описательная статистика
ЛекцияКорреляции и зависимости
ЛекцияВыбросы, категории и EDA-отчёт
ПрактикаВебинар: как делать выводы, а не «просто графики»
ВебинарВоркшоп: EDA-отчёт на датасете + разбор
ВоркшопПроектная работа: EDA-отчёт и рекомендации
ПроектМодуль 6. Статистика и A/B-тесты
1 неделя · 1 вебинар
Описательная статистика, метрики и распределения
ЛекцияВероятность и выборки
ЛекцияДоверительные интервалы (CI)
ЛекцияПроверка гипотез для A/B: p-value и тесты
ЛекцияДизайн A/B-теста: MDE, CUPED и принятие решений
ПрактикаВебинар: разбор эксперимента в ноутбуке
ВебинарПроектная работа: анализ A/B-эксперимента
ПроектМодуль 7. Работа по Agile
1 неделя · 1 вебинар
Agile и Waterfall: сравнение подходов
ЛекцияScrum: роли, события и артефакты
ЛекцияKanban: поток задач и WIP
ЛекцияUser Stories и постановка задач
ПрактикаАналитик в Agile-команде: как приносить пользу
ЛекцияВебинар: планирование, backlog и разбор кейса
ВебинарПроектная работа: постановка задачи и план работ
ПроектМодуль 8. Бизнес-метрики и продуктовая аналитика
2 недели · 2 вебинара (вебинар + воркшоп)
Метрики: что это и зачем они нужны
ЛекцияМетрики как инструмент мышления
ЛекцияRetention и churn
ЛекцияARPU / ARPPU, выручка, юнит-экономика
ЛекцияLTV, CAC, ROI: как считать и применять
ЛекцияКогортный анализ и интерпретация
ПрактикаВебинар: продуктовый разбор метрик на кейсе
ВебинарВоркшоп: когорты, сегментации и выводы
ВоркшопПроектная работа: продуктовый анализ по метрикам
ПроектМодуль 9. BI и визуализация данных
1 неделя · 1 вебинар
BI: зачем нужен и какие задачи решает
ЛекцияТипы графиков и как выбирать правильный
ЛекцияКак мы читаем графики: частые ошибки и анти-паттерны
ЛекцияДашборд как продукт: структура и UX
ЛекцияSuperset: подготовка и первые чарты
ПрактикаПрезентация инсайтов: как доносить выводы
ПрактикаВебинар: собираем дашборд и разбираем лучшие практики
ВебинарПроектная работа: BI-дашборд и выводы
ПроектМодуль 10. Финальный проект
2 недели · 2 вебинара (вебинар + воркшоп)
Выбор кейса и данных
ЛекцияАрхитектура артефактов: SQL → ноутбук → дашборд → выводы
ПрактикаПодготовка защиты: история, графики, рекомендации
ПрактикаВебинар: чек-поинт по проектам и обратная связь
ВебинарВоркшоп: репетиция защиты и финальная полировка
ВоркшопФинальный проект: защита
ПроектВы не просто изучите SQL и Python. Вы научитесь думать как аналитик, разбирать задачи бизнеса и уверенно объяснять свои выводы
Без сложных терминов. С понятной практикой шаг за шагом
Вы сделаете полноценные проекты: работа с базой данных, анализ данных, проверка гипотез, интерактивный дашборд и финальный проект
Это можно показать работодателю
Разберём типовые вопросы, научим понятно рассказывать о своих проектах и подготовим вас к реальному интервью
Поможем оформить резюме
Чат с наставниками и участниками курса. Можно задавать вопросы, получать обратную связь и не оставаться одному
Поддержка даже после окончания курса
Вы будете решать задачи так, как это делают аналитики в компаниях: считать метрики, искать причины изменений, строить отчёты
Готовые шаблоны и примеры
Если вы хотите не просто изучить SQL, а реально начать мыслить как аналитик — вам сюда
Вы только начинаете и хотите разобраться, что такое аналитика на практике. Без хаоса из YouTube и случайных курсов — с системной базой, понятной логикой и реальными задачами
Подойдёт, даже если у вас нет технического бэкграунда
Если вы работаете с метриками, рекламой или продуктом, но хотите глубже понимать данные, считать юнит-экономику и принимать решения на основе цифр
Поможет перейти от смотрю отчёты к сам анализирую и делаю выводы
Если вы уже пробовали изучать SQL или Python, но не хватает структуры и реальных кейсов. Курс поможет собрать знания в систему, сделать портфолио и уверенно пройти первое собеседование
После курса у вас будут кейсы, которые не стыдно показать на собеседовании
Если вы узнали себя хотя бы в одном пункте — курс вам подойдёт
Подать заявкуВсе тарифы включают полный доступ к курсу, материалы и запись занятий
* Цены ориентировочные, могут уточняться к старту потока
Полный цикл обучения: теория, практика и материалы без ограничений
Персональное сопровождение с разбором стратегией развития
Оставьте контакты — пришлём приглашение на вебинар и материалы для старта
Да. Начинаем с базовых инструментов (Google Sheets и SQL) и постепенно двигаемся к Python и BI. Главное — интерес к данным и готовность разбираться
Только пользоваться компьютером, браузером и таблицами. Всё остальное мы покажем: от установки Python до подключения к базе данных
В среднем — 6–8 часов в неделю: два живых занятия (по 1.5–2 часа) + домашняя практика. Можно совмещать с работой или учёбой
SQL (PostgreSQL), Python (pandas, matplotlib), BI (Superset / Power BI), Google Sheets, Git и трекеры задач. Всё — как в реальной аналитике
Практикующие аналитики из крупных компания России. Каждый блок ведёт человек, который работает с этими задачами каждый день
Онлайн-формат: живые лекции 2 раза в неделю + домашние проекты с ревью и поддержкой в чате. Все материалы и записи остаются у вас навсегда
После курса — диплом и 5 готовых проектов (SQL, Python, A/B-тест, BI, финальный кейс). Всё оформляется на GitHub и можно приложить к резюме
Да, у нас есть карьерная поддержка: мока-интервью, разбор резюме, рекомендации активным студентам. Гарантировать оффер не можем, но вы будете готовы
Не страшно — все занятия записываются. Можно пересмотреть в любое время и задать вопросы в чате потока
Да. Возврат возможен до начала курса или пропорционально объёму пройденного. Подробные условия — в оферте
Менеджер свяжется с вами, ответит на все вопросы и поможет подобрать оптимальный формат обучения
