Аналитика данных · Python · SQL · BI · на английском
Обзор курса Криша Найка
Большой англоязычный bootcamp Криша Найка и соавторов объединяет программирование, статистику, работу с базами и BI. Он полезен, если вам нужен один общий маршрут и вы готовы регулярно писать код, считать и возвращаться к сложным темам. Не стоит выбирать его только за количество часов: если требуется один отчёт в Excel или конкретная операция pandas, узкий курс часто оказывается точнее.
RusUdemyПомогаем оформить выбранный курс в личном аккаунте Udemy — без общих аккаунтов и предоплаты.Подробнее
Бестселлер UdemyКриш Найк · английский язык · обновление январь 2026
Начинающим, готовым учиться на английском и регулярно выполнять задания по нескольким инструментам.
Навыки установки программ и работы с файлами. Python начинается с основ; полезна базовая работа с таблицами. Заранее подготовьте компьютер и доступ к инструментам курса.
Учебные отчёты по продажам, страхованию и транзакциям; проекты Power BI и Tableau с источниками SQL и облачными данными.
88 часов — длительность материалов, а не срок освоения профессии. Облако и дополнительные продукты могут требовать отдельной регистрации или оплаты; работа и доход после обучения не гарантируются. Python можно изучать и в Google Colab, но полный маршрут включает Power BI Desktop и Microsoft SQL Server. Для воспроизведения всех локальных упражнений надёжнее Windows; macOS или браузер не заменят все инструменты. Для Excel, Tableau и облачных сервисов отдельно проверяйте лицензии, региональную доступность и лимиты бесплатных планов.
Bootcamp помогает увидеть, как разные инструменты участвуют в анализе, но ширина программы требует собственного плана. Выберите один результат на ближайший этап: очистить набор, написать запрос или объяснить показатель. После каждого блока возвращайтесь к этому результату, а не отмечайте только завершённые видео. Пропуск знакомой темы разумен после самостоятельной проверки; параллельный запуск нескольких похожих программ чаще усложняет контроль прогресса.
Это редакционные упражнения для самопроверки, не дополнительные уроки или обещание проверки работ преподавателем. Используйте открытые или синтетические данные и не публикуйте закрытые учебные материалы.
Сформулируйте вопрос к открытому набору до запуска ноутбука: что нужно сравнить, за какой период и для кого готовится вывод. Выпишите единицы измерения и ограничения источника. Не начинайте с перечня всех библиотек, которые хочется показать.
Рассчитайте число заказов или выручку сначала простым SQL, затем в pandas. Сравните набор включённых строк, типы и пропуски. Разные результаты — повод проверить правила, а не выбрать более красивое число.
Перезапустите ядро и выполните все ячейки по порядку. Уберите скрытые ручные правки и абсолютные пути своего компьютера. Запишите зависимости и шаг получения данных, чтобы повторный запуск не зависел от памяти автора анализа.
Подготовьте один график и три предложения для заказчика: что наблюдается, насколько это надёжно и чего делать на основании данных пока нельзя. Технические детали оставьте в приложении. Сложность кода не заменяет ясности решения.
В одной программе соединены основы Python, библиотеки работы с данными, статистика, EDA и инструменты получения и представления результатов. Состав широкого курса со временем меняется; перед стартом выделите обязательное ядро под свою задачу и отдельно отметьте дополнительные облачные темы.
На дату проверки в карточке Udemy: 48 разделов, 542 лекции, 88 ч 50 мин материалов по Udemy. Это указанная платформой длительность материалов, а не срок освоения профессии. На настройку среды, задания, самостоятельные расчёты и разбор ошибок потребуется дополнительное время. Темы ниже сгруппированы редакцией; точное оглавление доступно на Udemy.
Пройдите один небольшой аналитический цикл от вопроса до вывода. Затем углубляйте ту часть, которая действительно ограничивает результат: SQL, pandas, статистику или BI. Нет необходимости завершить все дополнительные темы прежде, чем сделать первый осмысленный проект.
Python, NumPy, pandas, визуализация и исследовательский анализ
Описательная статистика, распределения, гипотезы и подготовка признаков
SQL Server: запросы, функции, задания и продвинутый SQL
Power Query, модель данных, DAX и проекты Power BI
Excel, обновляемые данные и отчёты
Tableau, Tableau Prep и проект с SQL
Snowflake и учебные интеграции с AWS, Azure и BigQuery
Публикация проектов в GitHub и применение AI-инструментов с проверкой результатов
Посмотрите открытый урок и перескажите, какой результат автор хочет получить из данных. Термины row, missing value, grouping и join записывайте вместе с маленькой таблицей. После демонстрации измените входные строки и проверьте расчёт: понимание проявляется не в точном повторении кода, а в объяснении нового результата.
Как проходить курсы Udemy на английскомЯзык исходного курса — английский. Субтитры и автоматический перевод проверяйте в меню CC на Udemy. Русский обзор и переведённое название не означают русскую озвучку.
Когда программа вам подходитПришлите ссылку на выбранную программу. Уточним текущую стоимость и поможем оформить её в вашем личном аккаунте Udemy. Материалы и прогресс останутся у вас.
Курс появляется в вашей личной библиотеке на Udemy. Никаких пиратских копий, общих аккаунтов или «серых» схем.
Вы оплачиваете покупку только после того, как курс появился в вашем аккаунте Udemy.
Обычно от первого сообщения до появления курса в аккаунте проходит около 10 минут.
В Telegram отвечает живой человек: можно задать вопрос и получить качественную поддержку по покупке.
Сначала согласуем курс и условия. Без общих аккаунтов и предоплаты.
Опыт работы с сервисом
