Аналитика
Аналитик старт: SQL и основы статистики
С чего начать путь аналитика данных: базовый SQL, основы статистики и первые практические задачи. Пошаговый план входа в профессию с нуля с примерами запросов.
Аналитика данных: гайды для входа в IT
Аналитика — SQL, метрики, дашборды, эксперименты. На старте важнее «ответить на вопрос бизнеса», чем выучить десять BI-инструментов.
Маршрут
Стек: что учить, A/B — эксперименты, ETL — пайплайны.
Типичная ошибка новичка-аналитика — учить Python «для важности», не умея собрать JOIN и назвать метрику. Сначала данные и вопрос, потом инструмент. Портфолио = 1–2 кейса с выводом для бизнеса, не сертификат BI.
FAQ раздела
С чего начать — Excel или SQL? Оба, но SQL обязателен для роста. Excel — для быстрых гипотез.
Нужен ли Python сразу? После уверенного SQL. Не наоборот.
Аналитика
Дашборды и продуктовые метрики
Дашборды и продуктовые метрики: какие показатели отслеживать, как их визуализировать и не утонуть в цифрах. Практика построения понятных отчётов для аналитика с нуля.
Аналитика
ETL основы: пайплайны и качество данных
Основы ETL для аналитика: как строить пайплайны загрузки данных, следить за их качеством и автоматизировать обработку. Понятное введение в Extract-Transform-Load с примерами.
Аналитика
A/B‑тесты без боли
A/B-тесты для начинающего аналитика: как спланировать эксперимент, набрать выборку, оценить значимость и не сделать ложных выводов. Понятное введение с примером и ошибками.
Аналитика
Кейс‑стади: от задачи к инсайту
Кейс-стади аналитика: как пройти путь от бизнес-задачи к инсайту — сбор данных, гипотезы, метрики и выводы. Разбор на примере для портфолио начинающего аналитика.
Аналитика
Инструменты аналитика: от Excel к BI
Инструменты аналитика данных: путь от Excel к SQL, Python и BI-системам. Что освоить в первую очередь и как выбрать стек под задачи и требования вакансий джуна в 2026.