**Путь в аналитику с нуля в 2026 году. Реальный план: Excel, BI, SQL и первые проекты — Transcript & Summary | SozAI**
Source: https://sozai.app/transcript/path-analytics-zero-2026-excel-bi-sql-projects/

Пошаговый план входа в аналитику с нуля в 2026 году: Excel, BI, SQL, проекты и собеседования от эксперта Валерии Артис.

## Key Takeaways

- Чёткий план и анализ рынка важнее длительных и хаотичных курсов.
- Практические проекты и портфолио имеют решающее значение для трудоустройства.
- Раннее прохождение собеседований помогает быстрее адаптироваться и понять требования.
- Основные навыки для аналитика: Excel, BI-инструменты, SQL, статистика и Python.
- Рынок аналитики быстро меняется, важно регулярно обновлять свои знания и навыки.

## What the video covers

- Автор делится опытом и планом, как начать карьеру в аналитике с нуля в 2026 году с учётом современных требований рынка.
- Рекомендует изучать не курсы хаотично, а строить чёткий план с анализом рынка и профессий.
- Советует составить таблицу навыков с тремя колонками: хочу, могу, рынок для объективной оценки и планирования обучения.
- Основные инструменты для изучения: продвинутый Excel, BI-инструменты (Power BI, Tableau), SQL, основы статистики и Python (Pandas).
- Подчеркивает важность практического опыта через проекты для онлайн-школ, маркетплейсов, малого бизнеса для портфолио.
- Рекомендует искать проекты и вакансии на карьерных сайтах, Telegram-каналах и напрямую у компаний.
- Советует не откладывать собеседования, чтобы быстрее понять пробелы в навыках и получить обратную связь.
- Объясняет, как подготовить портфолио на основе открытых датасетов с дашбордами и отчётами.
- Делится личным опытом работы в крупных компаниях и даёт мотивацию для новичков.
- Предлагает бесплатные уроки и методички для практики Excel в описании видео.

## Chapters

1. 00:00 Введение: почему важен чёткий план обучения в 2026 году
2. 00:26 Опыт Валерии Артис и её путь в аналитику
3. 00:55 Первый шаг: изучение профессий и требований рынка
4. 01:24 Составление таблицы навыков: хочу, могу, рынок
5. 01:59 Какие навыки и инструменты изучать в первую очередь
6. 02:57 Где искать проекты для получения опыта
7. 04:05 Советы по поиску вакансий и работе с собеседованиями
8. 05:01 Подготовка портфолио на основе открытых данных
9. 06:04 Заключение и мотивация для начинающих аналитиков

Answers

## Questions about this video

С чего начать обучение аналитике с нуля в 2026 году?

Начать стоит с изучения рынка и профессий, составления таблицы навыков, а затем освоения ключевых инструментов: Excel, BI, SQL, статистики и Python.

Как получить опыт, если нет работы в аналитике?

Можно выполнять небольшие проектные задачи для онлайн-школ, маркетплейсов или малого бизнеса, создавая отчёты и дашборды, чтобы собрать портфолио.

Почему важно не откладывать собеседования?

Ранние собеседования помогают понять, каких навыков не хватает, получить обратную связь и быстрее адаптироваться к требованиям работодателей.

## Full Transcript — Download SRT & Markdown

00:00

Speaker A

Если бы я сегодня начинала путь в аналитику с нуля в 2026 году, я бы точно не тратила месяца на хаотичное обучение и курсы, длительные курсы. Всё обо всём.

00:10

Speaker A

Рынок изменился, требования выросли, конкуренция выросла. BI и дата-инструменты развиваются сейчас очень быстро, и новичкам нужен не длинный список курсов, а чёткий план, чтобы не потерять время. В этом видео я разберу, как именно я бы вошла в аналитику с нуля

00:26

Speaker A

в 2026 году, какие навыки выбрала бы в первую очередь, как построила бы свой путь и где взяла бы опыт, даже если этого опыта пока нет. Меня зовут Валерия Артис. Я более 9 лет работаю в аналитике, начинала младшим и старшим

00:41

Speaker A

финансовым аналитиком. Последние 5 лет я старший аналитик данных и бианалитик и работала в компаниях Philip Morris International, Huawei и Сбер. Итак, с чего бы я начала путь в аналитику в 2026 году? Если бы я заходила в профессию с

00:55

Speaker A

нуля, я бы начала её с инструментов, а не с курсов. Первый шаг — это понять в целом карту профессий. Сначала я бы изучила направления и требования рынка.

01:05

Speaker A

Я бы разобралась, чем занимаются аналитики данных, бианалитики, бизнес-аналитики, какие задачи решают и какие результаты дают бизнесу. Каждый из этих видов аналитиков параллельно открыла бы свежие вакансии на карьерных сайтах и на сайтах крупных компаний. Это даёт реальную картину требований. Дальше

01:24

Speaker A

я бы составила для себя такую таблицу навыков на три колонки: хочу, могу, рынок. Там я указываю все требования, которые есть сейчас на рынке труда, все хардскилы. В колонке могу я прописываю, какие навыки у меня сейчас уже есть, и хочу — то, что мне нужно

01:41

Speaker A

изучить. То есть колонка рынок показывает объективно, что нужно работодателям прямо сейчас, какие требования они хотят видеть. Колонка могу — всё, что я сейчас умею. Например, туда можно включить продвинутый Excel, Power Query, Power Pivot, сводные таблицы, диаграммы, а также SQL,

01:59

Speaker A

визуализацию данных, умение строить дашборды, Power BI, Tableau, то есть все навыки, которыми я владею на текущий момент. Честно прописываем смело, без обесценивания себя, а смело прописываем все свои твёрдые навыки и умения. Если есть опыт с российскими BI-системами,

02:15

Speaker A

такими как Dataal, Superet, Redas, QlikSense, FineBI, это тоже важно. Всё это прописываем. Также сюда бы я добавила опыт работы в 1С, SAP, и с базами данных, и с какими-то другими программами, которыми вы владеете.

02:29

Speaker A

Столбик хочу — это востребованные навыки, которых у меня пока нет. Такую таблицу я бы пересматривала примерно раз в полгода, потому что рынок у нас активно меняется. А требования в аналитике они постоянно тоже меняются, и важно следить за тенденциями. Какие

02:43

Speaker A

навыки учить в первую очередь? После анализа я бы начала изучать ключевые инструменты аналитика. Изучила бы Excel до уверенного уровня, изучила бы BI-инструменты и визуализацию данных.

02:57

Speaker A

Дальше приступила к SQL, а потом посмотрела основы статистики, изучила базовый Python, особенно Pandas. Учиться можно и самостоятельно. Можно пройти программы, которые действительно помогают закрыть пробелы и ускорят ваше обучение, ускорят ваш рост и в целом процесс обучения. Что делать, если нет опыта работы?

03:17

Speaker A

Работодателям нужен не только набор навыков, но и подтверждённая практика. И, конечно, все хотят опытного специалиста. Если опыта у вас нет, то можно брать небольшие проектные задачи и выполнять их параллельно с обучением.

03:30

Speaker A

Где искать такие проекты? Например, можно делать аналитику онлайн-школ. Это анализ продаж, анализ метрик продуктовых, маркетинговых. Можно сделать аналитику маркетплейсов, например, анализировать выручку, эффективность, маржинальность. Можно делать задачи для малого бизнеса, например, те же самые метрики, делать какие-то калькуляторы, отчёты, дашборды

03:50

Speaker A

в Excel, в BI-инструментах. В таких проектах вы собираете данные, очищаете их, анализируете и визуализируете. И получаете реальный опыт, уже такой реальный коммерческий опыт, который уже можно добавить в резюме и в портфолио.

04:05

Speaker A

Такие вакансии можно искать и на Хедхантере, и на карьерных сайтах, и в тематических Telegram-каналах, и на сайтах, ну, на прямых сайтах компаний.

04:15

Speaker A

Описать задачи, результаты и конкретные цифры. И сразу идти на собеседование, продолжая учиться. Почему в целом нельзя откладывать собеседование? Самая частая ошибка — это долго учиться, получить кучу дипломов и сидеть, думая, что я ещё пока не готов, пока не буду

04:31

Speaker A

собеседоваться. На самом деле, это неправильный подход. А чем раньше вы идёте на собеседование, тем быстрее вы пройдёте этот путь отбора и хотя бы поймёте, каких навыков вам не хватает и потренируетесь на тестовых заданиях.

04:44

Speaker A

Посмотрите на себя в диалогах с нанимающим менеджером, с HR, получите обратную связь, поймёте, где ещё вам важно прокачать свои там софт- и хардскиллы. Через несколько собеседований вы уже уверенно сможете говорить о своём опыте, о своих навыках.

05:01

Speaker A

Спокойно сможете выполнять практические тестовые задания. Возможно, что первые собеседования у вас будут провальными, но уже начиная с третьего, четвёртого, пятого, я думаю, что вы справитесь с этапами собеседований.

05:14

Speaker A

Давайте поговорим теперь про портфолио аналитика. На собеседовании могут попросить пример отчёта или дашборда. Это между этапами собеседований. И такой отчёт и дашборд можно подготовить заранее. Например, как это можно сделать? Найти открытый датасет, собрать по нему дашборд, вынести ключевые

05:30

Speaker A

метрики на карточке в дашборде, построить сравнение на диаграммах. И такой проект отлично показывает навыки и подходит для портфолио, потому что не содержит конфиденциальных данных, потому что это открытые датасеты, открытые источники. И это был бы мой пошаговый план от изучения профессии, от изучения

05:48

Speaker A

направлений до первых проектов, портфолио, резюме и собеседований. Если вы хотите сделать свой первый шаг в аналитику и уверенно начать с Excel, я подготовила для вас бесплатные уроки и методичку для практики. Переходите по ссылке в описании. А если вам понравился

06:04

Speaker A

этот ролик, поддержите его лайком и подпиской. Это помогает каналу расти и мотивирует меня делать больше полезного контента. Желаю вам успехов. До встречи.

Topics: аналитика Excel BI SQL Power BI Python карьера в аналитике первый проект портфолио аналитика обучение аналитике

Учить по этому видео

- [Карточки по этому видео](https://sozai.app/ru/tools/ai-flashcard-generator/?from=transcript&id=44058)
- [Тест по этому видео](https://sozai.app/ru/tools/quiz-generator/?from=transcript&id=44058)

Бесплатно, составлено ИИ по этой расшифровке. Без регистрации.


---
This is the markdown twin of https://sozai.app/transcript/path-analytics-zero-2026-excel-bi-sql-projects/ — the same content, without the markup.
Published by SozAI (https://sozai.app). Reuse and quotation are allowed with attribution and a link back.
Machine-readable index: https://sozai.app/llms.txt · data API: https://sozai.app/api/