Как Excel за 2–3 месяца доводит до первой зарплаты аналитика

Разбор 1978 вакансий, что реально требуют от джуна и почему 9 из 10 работодателей начинающим платят именно за эти навыки.

Сижу с заказчиком. Показываю BI-отчеты, рассказываю про ML-модели, ABC-анализы.

Заказчик смотрит, кивает. Потом спрашивает:

— Отлично. А автоматически сводную таблицу в Excel сделаете?

Я:

— Э... Это же не задача BI системы. Я говорю вам про возможности выше Excel.

Через пару дней пришел ответ:

— Спасибо, мы подумали. Остановились на другом подрядчике.

Так я потерял контракт на 1,5 миллиона рублей.

Потому что недооценил Excel. Заказчику были нужны не просто отчеты — ему нужен был живой инструмент, который любой менеджер откроет и поймёт за 5 секунд.

Недавно в чате начинающих аналитиков прочитал:

Я работаю с аналитикой в компании-интеграторе. Внедряем BI-системы для ритейлеров, медицинских центров, логистики, цифровых сервисов.

Вижу, какие инструменты реально используют аналитики в бизнесе.

Плюс пролистал вакансии на hh.ru, собрал статистику требований.

Выходит, Excel не просто жив, он тихо эволюционировал и стал важнее.

Давайте к цифрам и к конкретике - что именно учить.

Если коротко: без Excel даже до собеседования по многим вакансиям не дойдёшь.

Открываю hh.ru. Набираю "аналитик данных". Январь 2026.

Смотрю требования к навыкам Excel для аналитика данных в реальных вакансиях.

Не похоже на "мёртвый" инструмент, да?

Excel 2010:

Excel 2026:

В прошлом году внедряли BI-систему для крупного ритейлера.

Их категорийный менеджер: "У нас стоит BI за 2 миллиона. Но 60% работы я всё равно делаю в Excel. Потому что быстрее."

Другой клиент - медсеть. Весь бюджет планируют в Excel. Power Query подтягивает данные из 1С, формирует отчёты автоматом.

Исследование «КОРУС Консалтинг» (2025):

Только 10% довольны своими системами

Почему Excel живёт:

91% вакансий. BI -система за 2 миллиона проигрывает Excel.

Вопрос уже не "нужен ли Excel", а что конкретно учить, чтобы быть в рынке?

Собрал статистику по вакансиям. Плюс регулярно общаюсь с руководителями аналитики из компаний-клиентов.

Вот что реально требуют:

Если обобщить, то это базовый набор навыков Excel для аналитика, который повторяется из вакансии в вакансию

Мой опыт:

Недавно подбирал для заказчика сотрудника. Из 30 кандидатов выделился Слава - мой бывший стажёр.

Слава знал SQL и Python. Но раньше с трудом справлялся с неточными задачами. Пытался сразу код писать, не разобравшись в сути проблемы.

Тестовое задание: сделать анализ на базе Excel-таблиц. Без SQL, без Python. Просто Excel.

Результат: Слава справился лучше всех. Потому что Excel научил его сначала смотреть на проблему, а потом выбирать инструмент.

В итоге он получил оффер на полную удалёнку с зарплатой 85к руб.

Вот так в жизни выглядит стратегия "Сначала логика, потом инструмент".

Что требуют:

Реальная вакансия (январь 2026):

"Продвинутый пользователь MS Excel (построение сводных таблиц, умение работать с большим массивом данных, знание формул и ВПР)."

Этого достаточно для входа.

Что требуют:

Power Query вырос с 23% в 2022 до 68% в 2026. Это главный тренд.

На уровне Senior фокус смещается: не "как работать в Excel", а "как решать бизнес-задачи".

Excel - один из инструментов, не самоцель.

История со Славой показывает: Excel - это не про функции. Это про мышление аналитика.

Но какие именно функции Excel для аналитика нужно знать обязательно, чтобы тебя брали на работу?

В Excel 300+ функций. Учить все?

Нет. Правило 20/80: 20% навыков закрывают 80% задач.

Без них в аналитике делать нечего.

Что уметь:

Аналитик из медсети сказал:

Объединение двух таблиц по ключу.

Это первое, что спросят на собеседовании.

Зачем:

Пример:

Каждый месяц файл с продажами. Нужно: удалить дубликаты, добавить столбец маржи, сводную, сохранить.

Без Power Query: 30-40 минут руками.

С Power Query: настроил раз, потом кнопка "Обновить", и готово за 10 секунд.

Вот почему требования выросли с 23% до 68%.

Расчёты с условиями.

Гибкая альтернатива ВПР.

Плюсы:

На собеседованиях Middle спрашивают: "В чём разница между ВПР и ИНДЕКС+ПОИСКПОЗ?"

Знаешь ответ - показываешь глубину понимания.

Окей, топ-5 функций понятен. Но вот что все спрашивают: "Сколько времени до первой зарплаты?"

Эти сроки - не из теории, а из практики тех, кто точечно учил Excel для аналитика, а не "всё подряд":

Условия: 1-2 часа в день

Результат: базовые функции, фильтры, простые сводные

Условия: 2-3 часа в день

Результат: ВПР, сводные продвинуто, Power Query базово. Готов к Junior.

Условия: 3-4 часа в день

Результат: Power Query продвинуто, Power Pivot. Готов к Middle.

Что говорят практики:

Что ускоряет:

Что замедляет:

2-3 месяца до первой работы, вроде звучит реалистично?

Да. Если начнёшь сегодня.

Сроки понятны . Но есть проблема: 80% начинающих откликаются слишком рано (и проваливают собеседования) или слишком поздно (теряют месяцы).

Как понять свой момент? Есть точный чек-лист (В конце статьи)

Excel 2026 - это не Excel 2010.

Это платформа с Power Query, Power Pivot, Python.

43% компаний ведут бизнес-план в Excel. 91% вакансий требуют Excel.

Рост с 23% в 2022 до 68% в 2026.

Автоматизация рутины. Настроил раз, потом просто кнопка "Обновить".

20% навыков закрывают 80% задач.

Топ-5: Сводные, ВПР, СУММЕСЛИ, ИНДЕКС+ПОИСКПОЗ, Power Query.

Не нужно учить все 300 функций.

Зарплата Junior: 70-120k ₽

Требования: базовые функции + ВПР + сводные

Срок обучения: 2-4 месяца (2-3 часа в день)

38% вакансий требуют VBA (было 65% в 2020).

Его вытесняют Power Query и Office Scripts.

На старте учить VBA не обязательно.

91% вакансий требуют.

Это первое, что спросят на собеседовании.

При обучении 2-3 часа в день + портфолио (3-5 проектов).

Интенсив: 3-4 месяца (6-8 часов в день).

Не жди "идеального знания". Откликайся при готовности 70%.

Если дочитал до этого места, уже молодец. Но знания без действий всё равно мёртвый груз.

Я подготовил чек-лист:

Чек-лист "Готовность к Junior-позиции"

В чек-листе:

Где взять?

Он лежит в комментариях к посту моего телеграм-канала Data Дзен.

[Забрать чек-лист]

В 2026 году веду подписчиков от нуля до первой работы аналитиком.

Разбираем весь год:

Да. Категорически да. Пока вокруг спорят «Excel или SQL/Python для аналитики», работодатели просто требуют Excel в 9 из 10 вакансий.

Вопрос 1. Нужен ли Excel аналитику данных, если я уже учу SQL/Python? Да. Excel для аналитика - это язык быстрых проверок гипотез и общих таблиц с бизнесом. SQL/Python пригодится позже, но без сводных и ВПР ты просто не пройдёшь первые собеседования.

Вопрос 2. Сколько учить Excel для первой работы аналитиком? При 2–3 часах в день базу можно поднять за 2–3 месяца. Этого хватает, чтобы уверенно владеть сводными, ВПР и базовым Power Query и откликаться на Junior‑вакансии.

Вопрос 3. Какой минимум функций Excel нужен аналитику? Для старта: сводные таблицы, ВПР, СУММЕСЛИ, СЧЁТЕСЛИ, ИНДЕКС+ПОИСКПОЗ и базовый Power Query. Эти 20% закрывают большую часть рабочих задач.

Вопрос 4. Можно ли стать аналитиком только на Excel без SQL и Python? На первом шаге - да, особенно в небольших компаниях и офлайновом бизнесе. Но параллельно всё равно стоит подтягивать SQL, чтобы не уткнуться в потолок через год.

Подписывайтесь на мой телеграм канал Дата Дзен.