Аналитик данных превращает таблицы, выгрузки и логи в ответы на вопросы бизнеса: почему упали продажи, какая реклама окупается, сработало ли изменение в продукте. Профессию выбирают люди из самых разных сфер, от бухгалтерии и маркетинга до инженерии: умение работать с цифрами переносится, а инструменты осваиваются за несколько месяцев. На странице: что делает аналитик данных, где работает, какие навыки нужны, сколько платят по открытым данным вакансий, как стать аналитиком данных с нуля и какие курсы есть в нашем каталоге.
Чем занимается аналитик данных
- получает задачу от руководителя или команды и переводит её в измеримый вопрос;
- достаёт данные из баз с помощью SQL, объединяет источники, чистит выгрузки от ошибок;
- считает метрики: выручку, конверсию, удержание, средний чек, юнит-экономику;
- строит дашборды и регулярные отчёты в BI-системах;
- проводит A/B-тесты и проверяет статистическую значимость результатов;
- ищет причины изменений и формулирует рекомендации;
- презентует выводы людям, которые не разбираются в статистике.
Чем эта роль отличается от продуктового и бизнес-аналитика, разобрано в статье «Аналитик данных, продуктовый или бизнес-аналитик».
Где работает
В интернет-магазинах и маркетплейсах, банках и финтехе, телекоме, ретейле, IT-продуктах, логистике, медиа, на производстве и в государственных организациях, которые переходят к управлению на основе данных. Аналитик может сидеть в отдельной команде данных или внутри маркетинга, продукта, финансов. Смежные роли: BI-аналитик, инженер данных, Data Scientist.
Навыки и инструменты
| Блок | Что нужно для первой работы |
|---|---|
| SQL | выборки, объединения таблиц, группировки, подзапросы, оконные функции |
| Таблицы | Excel или Google Таблицы: сводные таблицы, формулы, быстрые проверки |
| Python | pandas для обработки данных, библиотеки для графиков, Jupyter |
| Статистика | средние и медианы, распределения, доверительные интервалы, A/B-тесты |
| Визуализация | BI-системы: Power BI, DataLens, Superset или Metabase |
| Бизнес | продуктовые и маркетинговые метрики, умение задавать вопросы заказчику |
Сколько зарабатывает аналитик данных
Мы выгрузили открытые данные портала «Работа России» (opendata.trudvsem.ru) по запросу «аналитик» 12.10.2026: 1 594 вакансии. Аналитиков данных, BI- и продуктовых аналитиков по названию должности среди них 26, зарплата указана в 24. Медиана нижней границы зарплаты: 100 000 ₽, у половины вакансий от 87 500 до 150 000 ₽. В Москве (10 вакансий) медиана 125 000 ₽.
Выборка маленькая: компании, которые нанимают аналитиков, публикуют большую часть вакансий на коммерческих сайтах поиска работы. Остальные вакансии с общим названием «аналитик» мы не учитывали, потому что за ним скрываются и экономисты, и аналитики в торговле. Как готовиться к отбору, мы описали в статье «Собеседование на аналитика данных».
Как стать аналитиком данных с нуля
- Начните с SQL: это навык, который проверяют почти на каждом собеседовании, и на нём быстрее всего видно прогресс.
- Подтяните Excel и базовую статистику: медиана, разброс, выборка, значимость.
- Освойте Python для данных: загрузка, очистка, группировка, графики в pandas.
- Соберите 2-3 проекта на открытых данных: исследование с выводами, дашборд, разбор A/B-теста. Опишите в каждом вопрос, ход анализа и рекомендации.
- Используйте прошлый опыт: бухгалтеру логично идти в финансовую аналитику, маркетологу в маркетинговую. Это усиливает резюме.
- Готовьтесь к тестовым заданиям и техническим интервью по SQL и метрикам.
Курсы аналитика данных в каталоге
Профессиональные программы с нуля и два тренажёра по SQL для тех, кто хочет начать с самого востребованного навыка.
| Школа | Курс | Цена по карточке | Длительность | Документ |
|---|---|---|---|---|
| Karpov.courses | Аналитик данных | от 89 000 ₽, от 5 204 ₽/мес | 5-6 месяцев | именной сертификат школы |
| Karpov.courses | Симулятор SQL | Бесплатно | 1-2 месяца | уточняйте у школы |
| Karpov.courses | Симулятор аналитика | от 46 500 ₽, от 2 575 ₽/мес | 2 месяца | уточняйте у школы |
| Simulative | Аналитик данных с нуля | от 125 000 ₽ | 10 недель + углублённый трек | диплом о переподготовке |
| Simulative | Менторская программа «Аналитик данных» до оффера | ≈194 352 ₽, от 8 098 ₽/мес | 5 месяцев | уточняйте у школы |
| Simulative | SQL. С нуля до профи | от 68 000 ₽ | 3-3,5 месяца | удостоверение о повышении квалификации |
| Академия Эдюсон | Аналитик данных | ≈109 896 ₽, от 4 579 ₽/мес | 6 месяцев | уточняйте у школы |
| Бруноям | Аналитик данных | от 47 900 ₽, от 3 991 ₽/мес | 6 месяцев | удостоверение о повышении квалификации |
| Нетология | Аналитик данных | от 101 000 ₽ | 7 месяцев | диплом о переподготовке |
Школы в алфавитном порядке. Цены и сроки взяты из карточек нашего каталога, сверка со страницами школ 30.08.2026; скидки и тарифы меняются, актуальную цену смотрите в карточке курса.
Больше программ, включая A/B-тесты и BI, собрано в каталоге по профессии и в разделе «Аналитика и данные».
Частые вопросы
Нужна ли сильная математика?
Достаточно уверенной школьной математики и базовой статистики, которую дают на курсах. Глубокая математика нужна в машинном обучении, а не в аналитике.
Можно ли выучить SQL бесплатно?
Да, в каталоге есть бесплатный тренажёр SQL, а также открытые учебники и задачники. Платная программа добавляет проекты, проверку и последовательность тем.
Сколько длится обучение?
Профессиональные программы в каталоге идут от 10 недель до 7 месяцев, тренажёры по отдельным навыкам от 1 до 3,5 месяца.
Чем аналитик данных отличается от Data Scientist?
Аналитик отвечает на вопросы бизнеса с помощью данных и статистики. Data Scientist строит модели машинного обучения, которые делают прогнозы автоматически, и ему нужны более глубокие знания математики и программирования.