Как стать аналитиком данных в 2026 году: так ли все плохо?

Декабрь 2025. Все говорят: "IT рынок умер". Я открыл hh.ru — 1978 вакансий для аналитиков. Рынок Big Data растёт на 25-35% ежегодно. Но почему тогда джуны сидят без работы?

Расскажу, что реально происходит с рынком, какие навыки нужны и как войти в профессию за 6 месяцев. Без воды. Только цифры и конкретные действия.

Сижу в телеграм-чатах для начинающих аналитиков. Читаю одно и то же:

"Выучил Python, SQL, прошёл 3 курса. Откликнулся на 20 вакансий — тишина."

"Боюсь идти в аналитику в 2026. Говорят, рынок упал."

"Не понимаю, что учить. Везде пишут разное."

Знакомо?

А теперь факты. Я провёл исследование, проанализировал 100+ источников. Вот что выяснилось:

Рынок аналитиков в России, 2026:

Вакансий полно. Деньги платят.

Но почему джуны не могут устроиться?

Раньше (2020-2023) брали всех подряд. Прошёл курс? Добро пожаловать!

Сейчас другое время. Компании стали избирательнее.

Но это не кризис — это возврат к здоровой конкуренции.

Проблема не в том, что вакансий нет. Проблема в том, что 80% кандидатов приходят без портфолио, с поверхностными знаниями и не понимают, что реально нужно работодателям.

В 2020‑х вокруг курсов по аналитике выросла своя мифология:"Запишусь на программу за 150К — и через 6 месяцев меня заберут в топ‑компанию с оффером на 200К."

Так не работает.

Курсы — это инструмент. Полезный, иногда очень. Но не магический портал в профессию.

У сильных школ и программ есть свои плюсы:

Это всё ценность. Особенно если вы работаете фултайм и у вас ограничено время и внимание.

Но есть вещи, которые ни один курс не даст автоматически:

Поэтому неудивительно, что многие выпускники школ честно говорят:"Курс закончил, сертификат получил, а на реальной работе всё по‑другому. И я не понимаю, с чего начать."

Если коротко:

Если у вас уже есть курс за плечами и чувство "я всё равно ничего не умею" — с вами всё нормально. Это не ваш дефект, это ограничение формата.

Просто курсы закрывают теорию и часть практики, но не моделируют жизнь в компании. Эту часть придётся добирать своими руками: pet‑проекты, стажировки, фриланс, участие во внутренних инициативах на текущей работе.

Вот формула, которая работает в 2026:

SQL (уверенно) + Python или Excel (базово) + один BI-инструмент + 3 проекта = Junior Data Analyst

Всё. Остальное — потом.

Разберём подробнее.

SQL — это язык, без которого аналитик просто не может работать. Точка.

Что нужно знать Junior — два уровня подготовки:

Базовый уровень (обязательно, 40 часов):

Продвинутый уровень (даёт преимущество, 20 часов):

Пример задачи на собеседовании:

Если ты можешь написать этот запрос за 3 минуты — ты на правильном пути.

Где учиться (бесплатно):

Потратьте на SQL 50% всего времени обучения. Серьёзно.

Ошибка джунов: пытаются выучить Python и Excel одновременно.

Правильно: выбери одно.

Excel — если:

Python — если:

Для Excel нужно знать:

Для Python нужно знать:

Я рекомендую начать с Excel, потом добавить Python. Но не одновременно.

Знаю, многие скажут: "Excel — это прошлый век!" Ошибка. 80% компаний до сих пор живут в Excel. И платят за это хорошие деньги.

Дашборды — это то, как ты показываешь результаты бизнесу.

Сравнение популярных инструментов в России:

Power BI

Yandex DataLens

Tableau

Мой совет: начни с Yandex DataLens. Он бесплатный, простой, полностью на русском.

Когда освоишь — переходи на Power BI.

Факт: портфолио решает.

Работодатели смотрят не на диплом, а на то, что ты умеешь делать.

Минимальный набор:

Проект 1: EDA (разведочный анализ)

Проект 2: SQL-анализ

Проект 3: Дашборд

Где разместить:

Не стремись к идеальности. Лучше три "нормальных" проекта, чем ноль "идеальных".

Вот реалистичный план для входа в профессию. Я сам прошёл этот путь.

Месяц 1-2: SQL + Excel (60 часов)

Первые два месяца будут казаться простыми. Не расслабляйся. Закладывай фундамент.

Месяц 3-4: Python для анализа (80 часов)

Внимание! Месяц 3 — самый сложный. Многие бросают именно здесь. Python кажется непонятным после SQL.

Держись. Через 2 недели "прорвёт" — и всё станет логичным.

Месяц 5: BI-инструменты (50 часов)

Недели 17-20: Power BI или DataLens. Создать первый дашборд

К этому моменту ты почувствуешь силу. Сможешь делать то, что раньше казалось магией.

Месяц 6: Портфолио + поиск работы (60 часов)

Не откладывай поиск работы. Начинай откликаться, даже если портфолио не "идеальное".

Итого: 250 часов = 6 месяцев при 8-10 часах в неделю

Если можешь уделять больше времени — сократится до 3-4 месяцев.

После 6 месяцев обучения ты можешь рассчитывать на:

Позиция:

Средние зарплаты по данным крупных порталов:

По данным TheCode.media средняя зарплата Junior Data Analyst — ~97 000 ₽. Habr Career показывает 111 166 ₽ (IT-компании платят больше). Dream Job даёт более консервативную оценку — 82 000 ₽ (диапазон 60-103К). Skillbox Media указывает на 60-100 тыс ₽ в зависимости от региона и компании.

Зарплаты по городам России:

Москва и Санкт-Петербург лидируют с зарплатами 106-108К рублей. В Казани можно рассчитывать на 80К. В Новосибирске и Екатеринбурге — около 75К. В Волгограде и других региональных городах — от 65К рублей.

Формат работы в 2026:

Да, золотые времена полной удалёнки для джунов прошли. Но гибрид — это норма.

Карьерный рост:

Я провожу вебинары и консультации для начинающих аналитиков. За 2025 год через мои материалы прошло более 500 человек.

И знаешь, что их всех объединяет?

У всех одна и та же проблема.

Не знание SQL. Не Python. Не отсутствие диплома.

Проблема в том, что люди не умеют мыслить по схеме: Проблема → Действие → Решение

И как следствие — не могут презентовать результаты своей работы.

Вот что происходит на собеседовании:

Рекрутер: "Расскажите про ваш проект."

Джун: "Ну... я там сделал JOIN двух таблиц. Потом GROUP BY. Ещё окна использовал. В общем, получилась таблица с результатами..."

Работодатель не понял зачем это всё. Какую проблему решали. Какую пользу принесли.

А надо вот так:

1. Проблема: "У интернет-магазина падали продажи. Непонятно, почему и где проблема."

2. Действие: "Я проанализировал данные за год. Разбил по категориям товаров, регионам, источникам трафика. Нашёл, что падение только в одном регионе и только в категории электроники."

3. Решение: "Оказалось, в этом регионе закрылся склад, доставка стала долгой. Рекомендовал открыть пункт выдачи. Прогнозируемый рост продаж — 15-20%."

Видишь разницу?

Первый вариант — рассказ про инструменты. Второй вариант — рассказ про решение бизнес-задачи.

Аналитик — это не тот, кто пишет SQL-запросы. Аналитик — это тот, кто решает проблемы бизнеса с помощью данных.

Если ты научишься мыслить по схеме Проблема → Действие → Решение и презентовать свои проекты через эту призму — ты уже будешь на голову выше 80% конкурентов.

Это не технический навык. Это мышление. И этому я учу в своём телеграм-канале Data Дзен.

Ошибка: ждать, когда будешь "готов".

Правда: ты никогда не почувствуешь себя "готовым".

Даже Senior постоянно гуглят.

Что делать:

Освоил SQL + Python/Excel + один BI-инструмент? → Начинай откликаться.

Сделал 2 проекта? → Начинай откликаться.

Боишься? → Начинай откликаться.

Статистика трудоустройства:

Да, придётся откликнуться на 100+ вакансий. Это нормально для Junior в 2026.

Я дам тебе план на сегодня.

Не на неделю. На сегодня.

Если ты ещё не начал обучение:

Если ты в процессе обучения:

Если ты закончил обучение, но боишься откликаться:

Рынок не ждёт. Вакансии закрываются.

Пока ты думаешь "я не готов", кто-то с меньшими навыками, но большей смелостью уже работает.

2026 год — не кризис. Это возможность.

Пока все боятся, ты можешь взять и сделать.

В телеграм-канале Дата Дзен весь 2026 год я буду вести вас к первой работе аналитиком.

Вот что будет:

❄ Январь — Апрель: Фундамент крепкий. Разберём Excel, SQL да дашборды. Чтоб не вслепую тыкать, а систему понимать. Страхи прогоним, что "не технарь" ты.

🌱 Май — Июль: Мастерство и рост. Python освоим (не весь, а что аналитику гоже). Карьеру подтянем: резюме да портфолио в порядок приведём.

🍂 Август — Октябрь: Мышление боярское. Научимся продукт понимать, да с бизнесом на одном языке говорить. Ибо аналитик — не просто счетовод, а советник верный.

❄ Ноябрь — Декабрь: Итоги славные соберём всё в единую систему. И год закроем победителями.

Без воды. Только практика. Только то, что работает.

👉 [Подписаться на Дата Дзен]

SQL:

Python:

Датасеты для проектов:

Статистика рынка:

Какой твой первый шаг сегодня? Напиши в комментариях! 👇

А если статья была полезна — поставь реакцию. Это покажет мне, что тема зашла, и я продолжу делиться практическими материалами для начинающих аналитиков.

Подпишись на мой телеграм-канал Дата Дзен.