[01] DATA_CORE · ПИЛОТНАЯ ВЕРСИЯ

Данные: мышление и инструменты

Базовый трек подготовки к позиции junior data analyst для взрослых 25–40 без технического бэкграунда. От бизнес-вопроса до SQL, BI-дашборда, статистических проверок и Python-капстона. На выходе — публичные артефакты в GitHub и Looker Studio, с которыми можно идти на собеседования.

НАЧАТЬ БЕСПЛАТНЫЙ МОДУЛЬПОЛНАЯ ПРОГРАММА
6
МОДУЛИ
~101
МИНИ-ВИДЕО
~540
SRS-КАРТОЧЕК
75%
ПРАКТИКА
6 + капстон
АРТЕФАКТЫ
~6 МЕС
СРОК
[02] PROGRESSION_MATRIX

Маршрут шести модулей

Модуль 1 — бесплатный freemium-вход. Дальше темп — один модуль в месяц при нагрузке 30–45 минут в день.

M01

Мышление аналитика + Excel

Сформулировать SMART-вопрос к данным. Освоить гигиену данных. Уверенно работать в Excel/Sheets: сводные, Power Query, ключевые формулы. Построить первое мини-исследование на открытых данных.

БЕСПЛАТНО · МОДУЛЬ 1
M02

SQL: разговор с данными (база)

Освоить базовый SQL: SELECT, WHERE, ORDER BY, DISTINCT. Агрегации с GROUP BY и HAVING. Соединение таблиц через INNER JOIN и LEFT JOIN. Базовые функции дат и строк.

Недели 5-8 · первый платный модуль
M03

SQL: продвинутый + чистка данных

Освоить CTE и оконные функции. 5 ключевых бизнес-паттернов: когортный retention, conversion funnel, top-N per group, running total/MoM, RFM-сегментация. Чистка «грязных» данных в SQL.

Недели 9-12
M04

Визуализация и BI: дашборды, которые принимают решения

Освоить принципы Tufte/гештальта/pre-attentive. Уверенно работать в Looker Studio: подключение, blends, расчётные поля, фильтры, drill-down, публикация. Знать Power BI как «второй язык». Применять data storytelling.

Недели 13-16
M05

Статистика для аналитика: численная честность

Перейти от «цифра = факт» к «цифра = диапазон с обоснованной интерпретацией». Описательная статистика, доверительные интервалы, A/B-тесты, антипаттерны (p-hacking, multiple testing, Simpson).

Недели 17-20
M06

Python для анализа + горизонт инструментов + капстон

Освоить Python и pandas как «новый SQL». Получить горизонт инструментов после pandas: Polars, DuckDB, PySpark на уровне обзора и сравнения. Капстон — синтез всего трека: SQL → pandas → визуализация → статистика → отчёт → защита.

Недели 21-25
[03] TARGET_PROFILE

Для кого этот трек

Свитчеры 25–40 без технического бэкграунда. Не-программисты. Базовый Excel — единственное предусловие. Про SQL и Python только слышали — это нормально.

[01]

Маркетолог

Считаешь ROAS вручную в таблицах. Хочешь делать это в SQL и BI без помощи аналитика.

[02]

Продакт / операционщик

Принимаешь решения по продукту. Хочешь читать дашборды и A/B-тесты как первоисточник.

[03]

Финансист / бухгалтер

Excel — твой второй язык. Готов перейти на SQL и Python для регулярной отчётности.

[04]

HR / рекрутёр

Цифры воронки найма уже считаешь. Хочешь автоматизировать и идти в people-аналитику.

[04] METHOD

Методология evidence-based

Шесть принципов с подтверждённой исследованиями эффективностью. Не «видеолекции + материалы для самостоятельной работы», а проект-в-центре, активное припоминание и АИ-Сократ как 1:1-наставник.

  • Задача раньше теории — каждый модуль начинается с реального бизнес-вопроса
  • Retrieval practice — активное припоминание, не пассивный просмотр
  • Spaced repetition — карточки термины и синтаксис в SRS-режиме
  • Deliberate practice — конкретная цель, фокус, немедленный фидбек
  • АИ-наставник в Сократов-режиме — не даёт ответ сразу
  • Accountability вместо дедлайнов — streak, ревью, разбор с экспертом
ФИНАЛЬНЫЙ АРТЕФАКТ
CAPSTONE
6+1
Публичных кейсов
на GitHub и Looker Studio
[05] OUTCOME

Что ты умеешь к финалу

ВХОДНОЙ УРОВЕНЬ

Офисный пользователь с базовым Excel. Не-программист. SQL и Python с нуля. Бизнес-опыт не обязателен — закрывает онбординг.

ВЫХОДНОЙ УРОВЕНЬ

Junior data analyst entry-level: SQL с окнами и CTE, BI-дашборд по принципам Tufte, базовая статистика и A/B-тесты, Python pandas + капстон.

[06] PRICING

Basic — самоучитель. Pro — личный АИ-наставник 1:1.

Контент трека одинаковый. Разница в обратной связи: Basic — автопроверка и эталоны, Pro — АИ-ревью каждого решения, mock-собеседование и разбор капстона с экспертом-практиком.

Basic1 490 ₽/мес
  • Все 16 видео модуля 1 + бесплатный онбордингПолный доступ
  • Видео модулей 2–6 + капстонПолный доступ
  • Тренажёры (Excel · SQL · BI · Python)Автопроверка
  • АИ-наставник3 вопроса в день
  • SRS и адаптивный темпБазовая колода
  • АИ-разбор финальных артефактов1 в месяц
  • Mock-собеседование (модуль 5)—
  • Разбор капстона с экспертом—
  • Сертификат участникаВключён
Начать с BasicМодуль 1 — бесплатно
Pro2 990 ₽/мес
  • Все 16 видео модуля 1 + бесплатный онбордингПолный доступ
  • Видео модулей 2–6 + капстонПолный доступ
  • Тренажёры (Excel · SQL · BI · Python)Автопроверка + АИ-ревью кода
  • АИ-наставникБезлимит + Сократов-режим
  • SRS и адаптивный темпАИ докидывает карточки на ошибках
  • АИ-разбор финальных артефактовПолное ревью каждого
  • Mock-собеседование (модуль 5)АИ играет продакт-критика
  • Разбор капстона с экспертом45 мин 1:1 на финале
  • Сертификат участникаВключён
Взять ProВключает АИ-ревью
[07] FAQ

Восемь честных ответов

Я полный ноль в технике. Подойдёт?
Да. Программа спроектирована под не-программистов. Единственное предусловие — базовый Excel (суммы и фильтры). Бесплатный онбординг (Неделя 0) показывает, что такое работа аналитика на конкретном дне из жизни — после него ты понимаешь, зачем нужны SQL и Python и стоит ли это твоего времени.
Сколько времени в день нужно?
30–45 минут 5–6 дней в неделю. Минимальный технический порог — 2 недели на модуль (быстрее не сработают SRS-повторения). Максимально гибкий темп — можно растянуть, можно ускорить. Без жёстких дедлайнов: streak, freeze-дни и АИ-напоминания вместо штрафов.
Гарантируете трудоустройство?
Нет, и никто честно не гарантирует. Мы готовим к собеседованиям: 6 публичных кейсов в портфолио на GitHub и Looker Studio, 5-минутное видео-визитка, резюме под 3 типа вакансий, тренировка устной защиты на mock-собеседовании. На junior-рынке РФ это даёт реальную готовность — но финальный оффер зависит от тебя, рынка и компании.
Чем отличается от Яндекс.Практикума?
Главное — методология: «обратный спиральный трек» с retrieval practice, SRS, ИИ-наставником в Сократов-режиме (Pro). По evidence-based исследованиям такая методика даёт learning gains в 2–2,5× к стандартным MOOC. И цена ниже: Basic 1 490 ₽/мес против ~12 000 ₽/мес у конкурентов. Минус — у нас нет постоянного наставника-человека (только разбор с экспертом-практиком в Pro на финале трека).
На какую зарплату я могу рассчитывать после?
По данным hh.ru на апрель 2026 junior data analyst в Москве получает 60–90 тыс. ₽ стартовая, в регионах 40–60 тыс. ₽. Это диапазон рынка, не наше обязательство. Реалистичный таймлайн: 6 месяцев трека + 1–3 месяца поиска работы. Если активно искать на последних 1–2 модулях — можно сократить.
Что точно не даёт программа?
Не даёт middle-уровень (нужен опыт 2+ года), не даёт data scientist / ML-стек, не даёт CS-образование, не готовит сразу к технико-fizzbuzz отбору в топ-компании (Яндекс / VK). Не имитирует «1 год опыта» в резюме — портфолио из 6 кейсов реально, но это всё ещё junior без опыта работы.
Юридические риски — что с дипломом и налогами?
Программа — информационно-консультационные услуги по 273-ФЗ, не образовательная. Сертификат участника — не документ об образовании. Платформа работает по 54-ФЗ с онлайн-кассой АТОЛ, чеки приходят на почту. Налоговый вычет за обучение по ст. 219 НК РФ не применяется — это сознательное решение, упрощающее запуск.
Можно ли совмещать с работой?
Да, программа и рассчитана на это. 30–45 мин в день, гибкий темп, накопительные SRS вместо «спешки с заданиями к пятнице». Большинство ICP — это люди с текущей работой, которые меняют профессию параллельно, не уходя в отпуск.

Программа «Данные: мышление и инструменты» — информационно-консультационные услуги по доступу к материалам Платформы «Вектор». Не является образовательной программой по 273-ФЗ. Сертификат участника, выдаваемый по итогам, не является документом об образовании или о квалификации. Темп и результат зависят от участника. Трудоустройство и размер заработной платы не гарантируются.