Записаться
Онлайн-курс
Лицензия на осуществление образовательной деятельности, выданная Департаментом образования и науки города Москвы

Продуктовый аналитик + ИИ

Начните работать удалённо уже через 7 месяцев
Зарабатывайте в среднем от 260 000 ₽ в месяц
Получите льготы для ИТ-специалистов от государства
-60%
до 20 января
Записаться на курс
Освойте с нуля востребованную ИТ-профессию, в которой не нужно программировать
Фокус на практике
Практика на интерактивных тренажерах
Гибкий график
Учеба из любой точки мира в любое время
Доступ навсегда, обновления бесплатны
Бессрочный доступ к материалам курса
Удобная рассрочка без переплаты

Продуктовый аналитик — ключ к росту бизнеса

261 000 ₽ — средняя зарплата продуктового аналитика

Без этих специалистов бизнес работает вслепую. Они нужны во всех сферах, где создают и масштабируют продукты, — от ИТ и финансов до производства и медицины.
Он превращает данные в стратегические решения и помогает бизнесу стать эффективнее и прибыльнее — анализирует поведение пользователей, выявляет сильные и слабые стороны продукта и предлагает улучшения.

По данным hh.ru

Кому подойдёт этот курс

1/5
Тем, кто хочет сменить профессию и работать удалённо
С нуля освоите востребованную профессию и сможете получить работу с зарплатой от 105 000+ ₽ сразу после обучения.
2/5
Начинающим продуктовым аналитикам
Систематизируете знания и научитесь принимать верные решения на основе данных, чтобы повысить доход до 450 000 ₽.
3/5
Аналитикам из других сфер
Погрузитесь в анализ поведения пользователей и работу с продуктом, освоите новые инструменты и станете востребованнее на рынке.
4/5
Продакт-менеджерам
Прокачаете аналитические навыки, научитесь принимать решения на основе чётких данных, а не интуиции.
5/5
Руководителям и предпринимателям
Сможете опираться на данные и точнее оценивать эффективность команды и бизнеса в целом.
Вы научитесь
Работать с обратной связью
Проводить CustDev-интервью, собирать и анализировать данные о потребностях и проблемах пользователей, извлекать инсайты для улучшения продукта.
Изучать поведение пользователей
Использовать метрики и инструменты аналитики, чтобы отслеживать действия аудитории и выявлять их цели.
Анализировать рынок, конкурентов и поведение пользователей
Выявлять тренды, исследовать конкурентную среду, использовать метрики и инструменты аналитики для понимания действий и целей аудитории, а также поиска точек роста для продукта.
Определять метрики продукта
Устанавливать и анализировать ключевые показатели эффективности продукта.
Тестировать гипотезы
Проводить А/B тесты, правильно интерпретировать результаты и принимать решения на их основе.
Обрабатывать данные
Работать с SQL, Excel, Python и другими инструментами — находить закономерности и делать выводы на основе цифр.

Есть вопросы? Закажи бесплатную консультацию

Программа рассчитана на новичков и построена по принципу «от простого — к сложному»
Мы разработали программу так, чтобы студенты без опыта и с нуля, шаг за шагом, освоили все необходимые навыки и инструменты.
Гибкий график обучения
Можно учиться в любое удобное вам время и совмещать обучение с работой и личными делами.
Доступ к курсу навсегда
Все материалы останутся у вас навсегда, а обновления будут подгружаться в ваш личный кабинет бесплатно.
Никакой воды — понятная теория и очень много практики
То есть не просто «прошёл и забыл», как в университетские годы, а «пришёл — увидел — применил».
Личный куратор на 1 год
Он будет помогать вам не только во время обучения, но и даже когда вы устроитесь на работу.

Эффективный и удобный формат обучения

Программа обучения
Скачать полную версию в PDF
Скачать полную версию в ПДФ
Актуальна в
2026
371
интерактивный урок
229
часов
305
ак. часов
19
проектов в портфолио
80
часов практики
  • Инструкция по обучению на платформе Эдюсон
  • Участвуйте в реферальной программе и получайте бонусы от Эдюсон
  • Эффективное обучение: Часть 1. Как разобраться в новой теме
  • Эффективное обучение: Часть 2. Как работать с книгами и статьями
  • Эффективное обучение: Часть 3. Как выстроить план обучения
  • Эффективное обучение: Часть 4. Как найти время на обучение
  • Скачайте трекер учебы, чтобы следить за своим прогрессом
  • Как устроена продуктовая разработка
  • Зачем проводить продуктовые исследования
  • Какую роль играет аналитика в разработке продукта
  • Какое место отдел продукта занимает в компании
  • Зачем бизнесу аналитика данных
  • Как организована работа аналитика в компании
  • Введение в Agile
  • Как устроена работа по Agile
  • Введение в SCRUM
  • Зачем проводить продуктовые исследования
  • Как строить гипотезы
  • Как анализировать рынок
  • Как анализировать конкурентов
  • Практический кейс: как провести анализ конкурентов
  • Тест 1 по блоку «Продуктовые исследования»
  • Какую роль в разработке продукта играет пользователь
  • Как сегментировать аудиторию продукта
  • Как разработать уникальное торговое предложение
  • Что такое Product-Market Fit и как его достигнуть
  • Как работать с респондентами
  • Тест 2 по блоку «Продуктовые исследования»
  • Как проводить Customer Development
  • Тренажер: Как проводить CustDev-интервью
  • Что такое User Stories
  • Как применять Jobs to Be Done в работе
  • Как создавать и развивать продукты с помощью Jobs to Be Done
  • Тест 3 по блоку «Продуктовые исследования»
  • Практический кейс: как провести продуктовое исследование
  • Как составлять карту путей пользователя
  • Как прототипировать продукт и изменения в нем
  • Практический кейс: как построить CJM и написать ТЗ
  • Что такое MVP и как его создать
  • Как тестировать запуск и изменения продукта
  • Тест 2 по блоку «Создание и изменение продукта»
  • Что такое аналитика данных
  • Зачем аналитику данных статистика
  • Как проходит процесс анализа данных
  • Как сформулировать проблему для анализа
  • Тест 1 по блоку «Продуктовая аналитика»
  • Что такое метрики
  • Что такое продуктовые метрики
  • Как бизнес использует метрики
  • Продуктовая аналитика: как получить ценную информацию о продукте
  • Тест 2 по блоку «Продуктовая аналитика»
  • Практический кейс: как подготовить аналитику по продукту
  • Что такое data-driven подход
  • Как применять data-driven подход: кейсы Т-Банка и Bayer
  • Как определить ключевые показатели эффективности
  • Как выбрать фреймворк под бизнес-цель
  • Как выбрать главную метрику для бизнеса
  • Что такое дерево метрик и как его построить
  • Бизнес-кейс: как подобрать метрики для бизнеса
  • Практическое задание: постройте дерево метрик
  • Знакомство с MS Excel
  • Как сделать таблицу в MS Excel удобной для работы
  • Как работать с Excel: Часть 01. Разбивка и объединение текста
  • Как работать с Excel: Часть 02. Поиск дубликатов в списке
  • Как работать с Excel: Часть 03. Проверка на ошибки
  • Как работать с Excel: Часть 04. Форматирование текста
  • Знакомство с Google Таблицами
  • Базовые функции Google Таблиц
  • Сводная таблица и условное форматирование
  • Как использовать Сводные таблицы в MS Excel
  • Как работать с Excel: Часть 06. Условное форматирование
  • Как работать с Excel: Часть 07. Транспонирование данных
  • MS Excel: Скрытие и отображение строк и столбцов
  • MS Excel: Группировка данных
  • MS Excel: Сборка данных в одну таблицу
  • Как работать с Excel: Часть 08. Сумма и произведение
  • Как посчитать среднее и прирост с помощью формул в MS Excel
  • Как работать с Excel: Часть 10. Сумма с условием
  • Как работать с Excel: Часть 11. Функция ВПР
  • Как работать с Excel: Часть 12. Максимум и минимум
  • Как работать с Excel: Часть 13. Частотный анализ
  • MS Excel: Как использовать логические функции. Часть 1
  • MS Excel: Как использовать логические функции. Часть 2
  • Как работать с Excel: Часть 14. Анализ «что если»
  • Как визуализировать данные
  • Знакомство с дашбордами
  • По каким правилам визуализировать данные
  • Принципы визуализации данных и проектирования дашбордов
  • Как выбрать метрики для дашборда
  • Как собрать требования к дашборду
  • Как создать и настроить дашборд
  • Как визуализировать данные в MS Excel: Часть 1. Контрольные линии
  • Как визуализировать данные в MS Excel: Часть 2. Гистограмма с перекрытием
  • Как визуализировать данные в MS Excel: Часть 3. Нормированная центрованная гистограмма
  • Как визуализировать данные в MS Excel: Часть 4. Точечная диаграмма
  • Как визуализировать данные в MS Excel: Часть 5. Ранжированные данные
  • Как визуализировать данные в MS Excel: Часть 6. Леденцовая диаграмма
  • Как визуализировать данные в MS Excel: Часть 7. Состыкованная гистограмма
  • MS Excel: как использовать спарклайны
  • Как создать дашборд в MS Excel
  • Знакомство с Google Таблицами
  • Базовые функции Google Таблиц
  • Дополнительные функции Google Таблиц
  • Сводная таблица и условное форматирование
  • Как создавать графики в Google Таблицах
  • Как защитить данные в Google Таблицах
  • Горячие клавиши
  • Как создать дашборд в Google Таблицах
  • Введение в Power Query и Power Pivot
  • Какие задачи можно решить с помощью Power Query
  • Как работать с запросами в Power Query
  • Как привести данные в удобный формат в Power Query
  • Как должны выглядеть таблицы для аналитики
  • Как обрабатывать данные в Power Query
  • Как работать с разделителями в Power Query
  • Как очистить и реорганизовать данные в Power Query
  • Как использовать условные столбцы для сравнения данных
  • Как использовать переменные и работать с датами в Power Query
  • Как импортировать и преобразовать данные
  • Как собрать нужные данные с нескольких листов
  • Как работать с моделями данных
  • Как начать работать в Power BI
  • Как установить Power BI
  • Как загрузить базу данных PostgreSQL в Power BI
  • Как загрузить и настроить модель данных в Power BI
  • Как подготовить данные перед загрузкой в модель
  • Практический кейс: как подготовить данные к анализу в Power Query
  • Как визуализировать данные в Power BI
  • Как активировать связь с помощью функции USERELATIONSHIP
  • Как взаимосвязаны таблицы с контекстами фильтра и строки
  • Как выбрать столбец с помощью функции SELECTCOLUMNS
  • Как выбрать строки по заданному условию с помощью функции FILTER
  • Как добавлять и объединять таблицы
  • Как извлечь текст из таблицы с помощью разделителей
  • Как использовать настраиваемую функцию для фильтрации данных
  • Как создать расширенную таблицу с помощью связи «многие ко многим»
  • Как создать сводную таблицу с агрегированными итогами с помощью функции SUMMARIZE
  • Как создать сводную таблицу с помощью функций агрегирования DAX
  • Как создать таблицу из всех пересечений строк двух таблиц с помощью функции GENERATE
  • Зачем бизнес использует базы данных
  • Как установить и настроить БД
  • Как подключиться к базе данных с помощью Dbeaver
  • Как подключиться к базе данных
  • Как работать с базами данных: SQL и Python
  • Как анализировать данные о бизнесе с помощью SQL
  • Какие типы данных используются в PostgreSQL
  • Как использовать операторы SQL
  • Как выбрать данные из таблицы
  • Как задать шаблон для поиска значений в таблице
  • Как задать фильтр с помощью условных операторов
  • Как применять функции для обработки данных
  • Домашнее задание №1
  • Домашнее задание №2
  • Как анализировать ER-диаграммы
  • Как выбрать и соединить данные из разных таблиц
  • Домашнее задание №3
  • Как сгруппировать строки и провести вычисления над ними
  • Практическое занятие: рассчитайте количество товаров по каждому поставщику
  • Транспонируйте таблицу с помощью группировки
  • Домашнее задание №4
  • Как создавать подзапросы в SQL
  • Как создавать оконные функции в SQL
  • Как описать структуру базы данных с помощью операторов DDL
  • Домашнее задание №5
  • Как экспортировать данные и SQL-запросы
  • Что такое веб-аналитика и зачем она нужна
  • Какие есть методы веб-аналитики
  • Как собрать данные для веб-аналитики
  • Основные отчеты «Яндекс.Метрики»
  • Как анализировать рекламные кампании
  • Практический кейс. Проанализируйте работу рекламных каналов
  • Как персонализировать веб-страницы
  • Как проводить A/B-тестирования
  • Практический кейс. Настройте сплит-тестирование и исправьте выводы коллеги
  • Подключите сервис сквозной аналитики Roistat
  • Анализируйте рекламные кампании в Roistat
  • Увеличивайте прибыль с инструментами Roistat
  • Маркетолог-аналитик. Какие показатели эффективности есть в интернет-маркетинге
  • Маркетолог-аналитик. Как рассчитать показатели эффективности в интернет-маркетинге
  • Маркетолог-аналитик. Как использовать UTM-метки
  • Маркетолог-аналитик. Как проанализировать показатели с помощью «Яндекс.Метрики»
  • Зачем анализировать unit-экономику
  • Как рассчитать основные метрики unit-экономики
  • Метрики LTV и CAC
  • Тренажер: как рассчитывать основные метрики unit-экономики
  • Как рассчитать unit-экономику: практические кейсы
  • Тест 2 по блоку «Продуктовая аналитика»
  • Повторяем основы теории вероятностей и статистики
  • Что такое случайное событие и как рассчитать его вероятность
  • Что такое условная вероятность события и как ее рассчитать
  • Что такое полная вероятность события и как ее рассчитать
  • Что такое случайные величины и как их можно описать
  • Что такое дискретное распределение случайной величины
  • Что такое генеральная совокупность и выборка
  • Как описать набор данных с помощью статистики
  • Как оценить параметры распределения
  • Как читать визуализации статистических данных
  • Как подобрать диаграмму под задачу
  • Как не допускать ошибки при визуализации статистических данных
  • Как применять статистические критерии
  • Как изучить данные перед анализом
  • Основы статистики
  • Как рассчитать доверительный интервал
  • Как в аналитике тестируют гипотезы
  • Как провести корреляционный анализ
  • Как провести сравнение средних величин
  • Как и когда бизнес использует метод A/B-тестирования
  • Как провести A/B-тестирование
  • Какие математические основы стоят за A/B-тестами
  • Практический кейс: как провести A/B-тестирование
  • Каких ошибок стоит избегать в A/B-тестах
  • Как начать работать с A/B-тестами в компании
  • Практический кейс по теме А/B-тестирование
  • Тест 3 по блоку «Продуктовая аналитика»
  • Как использовать среду разработки для работы с Python
  • Как устроен язык Python
  • Тест. Как устроен язык Python
  • Начало программирования на Python
  • Как работать с числами в Python
  • Как работать с булевскими переменными
  • Практические задания: переменные
  • Как работать со строками в Python
  • Практические задания: строки №1
  • Практические задания: строки №2
  • Как работать со списками
  • Как работать с кортежами
  • Как работать с множествами
  • Как работать со словарями
  • Воркбук к модулю «Типы данных»
  • Что такое функция и как ее создать
  • Как начать работать с функциями
  • Как задавать аргументы и работать с ними
  • Как работать с конструкциями args и kwargs
  • Как работать с локальными и глобальными переменными
  • Как документировать функцию и возвращать несколько значений из функции
  • Воркбук к модулю «Функции»
  • Что такое условия и как с ними работать
  • Как работать с условным оператором if — elif — else
  • Как использовать условные операторы в функциях и комбинировать условия
  • Что такое тернарный оператор и the Anti-IF Campaign
  • Как использовать условный оператор в коде: методика раннего прерывания
  • Как избегать длинных условий в коде
  • Как избегать дублирований
  • Как не усложнять код
  • Что такое циклы в Python и как с ними работать
  • Что такое рекурсии в Python
  • Воркбук к модулю «Условия, циклы и рекурсии»
  • Как импортировать модули и элементы модулей
  • Как создать модуль
  • Какие основные модули есть в Python и как с ними работать
  • Как работать с файлами
  • Практический кейс: как автоматически обработать файлы
  • Тест. Как устроен язык Python
  • Воркбук к модулю «Модули и файлы»
  • Как работать с лямбда-функциями в Python
  • Как работать с comprehensions в Python
  • Практические задания: list comprehensions
  • Практические задания: списки и словари
  • Что такое итераторы и генераторы в Python
  • Как работать с исключениями в Python
  • Как работать с оператором * в Python
  • Практические задания: методы обработки списков
  • Как работать с датами и временем в Python
  • Как работать с регулярными выражениями в Python
  • Практические задания: углубленное программирование
  • Как начать работу в pandas
  • Как загружать и обрабатывать данные в pandas
  • Как провести разведочный анализ данных в pandas
  • Как анализировать метрики в pandas
  • Какие есть функции pandas для работы с датафреймами
  • Как работать с библиотекой NumPy
  • Как работать с массивами в NumPy
  • Какими методами изменяют массивы в NumPy
  • Как использовать статистические функции NumPy
  • Как импортировать и сохранять результаты в NumPy
  • Как работать с матрицами в NumPy
  • Как проверять условия в NumPy
  • Как генерировать случайные величины в NumPy
  • Практический кейс. Как анализировать данные в NumPy
  • Тренажер. Визуализация данных с помощью Python
  • Как с помощью Python визуализировать данные
  • Домашнее задание: визуализируйте данные о медицинском страховании
  • Домашнее задание: визуализация и анализ данных в Python
  • Сравните выгрузку из аптеки и системы СБИС
  • Что такое данные, как их классифицировать и проверить качество
  • Big Data: что такое большие данные и чем они полезны бизнесу
  • Какие бывают виды и методы анализа данных
  • Какие бывают типы данных и как с ними работать
  • Как оценить центральное положение величины
  • Как получить доступ к репозиторию Эдюсон на GitHub
  • Как проанализировать вариабельность признаков
  • Как провести корреляционный анализ данных
  • Как провести дисперсионный анализ
  • Определите таксономию данных по примерам
  • Оцените центральное положение данных
  • Оцените вариабельность данных о цене товара
  • Исследуйте распределение данных о клиентах компании
  • Рассчитайте корреляцию и постройте гистограмму
  • Проведите дисперсионный анализ сегментации клиентов
  • Практический кейс: анализ рынка вакансий
  • Как подготовить презентацию на основе анализа данных
  • Как презентовать результаты анализа данных
  • Как визуализировать данные на слайдах
  • Основные принципы успешной презентации
  • Как презентовать в стиле Джобса
  • Правила презентации в стиле TED
  • Как работать с текстом в PowerPoint
  • Как работать с фигурами в PowerPoint
  • Как работать с цветом в PowerPoint
  • Как создать структуру презентации
  • Как сделать заголовки в презентации
  • Как оформить текст в презентации
  • Как оформить изображения в презентации
  • Как использовать диаграммы в презентациях
  • Как работать с заинтересованными сторонами
  • Как защищать проект перед заказчиком
  • Зачем аналитику учить и знать английский язык
  • Как применять системное мышление в менеджменте
  • Как оценить выгоду от проекта
  • Как управлять операционными рисками
  • Как использовать нетворкинг
  • Как использовать LinkedIn для построения карьеры
  • Как начать поиск работы
  • Как составить резюме
  • Как описать свой опыт по модели STAR
  • Как составить сопроводительное письмо и портфолио
  • Как пройти SHL тестирование
  • Как успешно пройти ассессмент
  • Как подготовиться к собеседованию
  • Как отвечать на вопросы на собеседовании
  • Как активно участвовать в собеседовании
  • Как принять оффер и начать работать

Добавили 39 уроков по нейросетям, чтобы вы повысили свою ценность в эпоху ИИ

Программа обновлена в сентябре 2026
  • Что такое нейросети
  • Как работают нейросети
  • Что умеют делать нейросети
  • Как использовать платные нейросети
  • Бесплатные аналоги популярных нейросетей
  • Как составить хороший промпт
  • Как управлять качеством генерации
  • Как составить промпт для текстовых нейросетей
  • Как использовать продвинутые техники промптинга
  • Как использовать ChatGPT
  • Как работает ChatGPT-5
  • Как работать с нейросетью GigaChat
  • Как использовать DeepSeek
  • Как использовать Алису AI
  • Как использовать Grok 4
  • Какие риски существуют в работе с нейросетями и как их устранять
  • Как искать информацию и данные для анализа с помощью нейросетей
  • Как собрать данные с сайтов с помощью нейросетей
  • С какими проблемами в данных сталкиваются аналитики и как их обнаружить
  • Как провести аудит данных и подготовиться к очистке датасета
  • Как нормализовать данные и проверить их качество
  • Как использовать нейросети для Excel
  • Как использовать нейросети для Google Sheets
  • Как внедрить ИИ в Google-таблицы
  • Что умеют нейросети в Google Таблицах и Excel
  • Какие задачи решают нейросети в Excel и Google Таблицах
  • Как использовать нейросети в «Яндекс Таблицах»
  • Как извлечь данные из базы данных с помощью нейросетей
  • Кейс: как получить нужные данные из базы с помощью нейросети
  • Практическое задание: как проанализировать данные с помощью SQL и нейросети
  • Как провести разведочный анализ данных с помощью нейросетей
  • Кейс: проведите EDA в нейросети
  • Как находить тренды, аномалии и корреляции с помощью нейросетей
  • Кейс: найдите тренды, аномалии и корреляции с помощью нейросети
  • Как генерировать гипотезы с помощью нейросетей
  • Кейс: сформулируйте гипотезы и подтвердите их в нейросети
  • Что такое неструктурированные данные и как их подготовить к анализу
  • Практическое задание: проанализируйте отзывы клиентов и выявите проблемы продукта с помощью нейросетей
  • Как анализировать ЦА сайта с нейросетями
Записаться со скидкой

Диплом о прохождении курса

У вас будет официальный документ, который подтвердит повышение квалификации и поможет в карьерном росте.

Диплом о профессиональной переподготовке

После прохождения всех уроков
и практических кейсов курса вы получаете официальный диплом, который сможете указать в резюме.

Каждый выпускник программы получит два документа

Есть вопросы? Расскажем о программе за 15 минут

Преподаватели курса —
практикующие эксперты

Роман Павлов
Практикующий специалист. Консультант компании Softline по аналитике данных
Эксперт-консультант сервиса Projecto
Аналитик данных в МИАЦ
лет в сфере корпоративного обучения продуктам
MS Office и Power BI
10+
Андрон Алексанян
CEO & Founder платформы для подготовки к собеседованиям IT Resume
Исполнительный директор региональной сети «Аптека-Центр»
лет в IT
10+
Преподаватель в МФТИ
Николай Белоусов
Основатель агентства Your Partner и CMO в Ghetto Studio
5 лет работал в компании Maximum Education, где внедрил автоматизацию маркетинга
и сквозную аналитику
лет опыта в маркетинге
8+
Елена Серегина
Основательница аналитичесrого бюро Datalatte
Автор курсов по метрикам и стратегической аналитике продуктов
Преподает MBA в МГУ и ВШЭ
лет опыта в аналитике
10+
Ex-Яндекс
Кирилл Афонин
Ex-руководитель продукта компании Monopoly.Online
Ex-продуктовый менеджер компаний «Яндекс» и Tele2
Ментор начинающих и опытных менеджеров продуктов
лет в продуктовом менеджменте
8+
Жанна Азизова
Менеджер по аналитике данных в Bolt
Ex-продуктовый аналитик в «ВКонтакте»
Ex-групп продакт-менеджер в VK
лет в продуктовой аналитике
5+
Илья Грубер
Ведущий продакт-менеджер в Avito
Ex-growth hacker в «Яндекс Еда»
Ex-product manager
в MAXIMUM Education
Ex-product manager в SkyEng
лет в продуктовом менеджменте
5+

Да, конечно! Практику проверил, на вопросы ответил. Вы хорошо поработали, кое-что поправить и будет отлично

Добрый день! Сделала практику, проверьте, пожалуйста. Еще оставила в документе несколько вопросов. Сможете ответить?

Ваш куратор на связи 7 дней в неделю, чтобы помочь исправить ошибки в практических работах и ответить на ваши вопросы.

Личный куратор поможет применить новые знания на практике

Студент

Куратор

Возможны особые условия при обучении нескольких сотрудников

Выставим счёт от компании и подготовим договор. Оплата полностью или частично (50/50 или 75/25).

Курс может оплатить работодатель
или любое юрлицо

Запросить коммерческое предложение

С 2013 г.
в корп. обучении

Работаем по ЭДО

Электронный документооборот экономит время и повышает безопасность

Государственная лицензия

Образовательная деятельность в Академии Eduson (Общество с ограниченной ответственностью «Эдюсон») ведется на основании государственной лицензии № 374 370 от 27 мая 2022 года
Заявка от организации
0 ₽ / мес
-60%
Обучение можно оплатить сразу или воспользоваться беспроцентной рассрочкой на
Оформите налоговый вычет и верните 13% от стоимости обучения
0 ₽ / мес
Оплатить сразу с доп. скидкой
-5%
Записаться на бесплатную консультацию
Оплатить сразу с доп. скидкой
-5%
Записаться на бесплатную консультацию
Старт обучения: –
Стоимость курса
Записаться на курс или получить бесплатную консультацию
Личная консультация с экспертом в подарок при оформлении заявки сегодня
Интерактивные тренажеры
1 год поддержки куратора
Диплом о профессиональной переподготовке
0
00
00
00
дней
:
:
До конца скидки
Доступ к курсу навсегда.
Обновления бесплатны!
Статус
У меня есть промокод
0 месяцев
Применить

Студенты любят наши курсы

Средний рейтинг 4.8

Часто задаваемые вопросы
+7 (800) 101-14-04
academy@eduson.tv
Направления обучения
115280, г. Москва, ул. Ленинская слобода, д. 19
© 2020–2026 ООО «ЭДЮСОН»
Рассрочка от партнёров
Академия
Документы
Программы
Реферальная программа
Партнёрская программа
Корпоративное обучение
Социальные проекты
Подарочные сертификаты
Вакансии
Отзывы
Контакты
Карта сайта
Блог