Дякуємо за реєстрацію!
Наш менеджер зв'яжеться з Вами найближчим часом!
Наші випускники працюють тут
Яка професія на вас чекає?
В сучасному цифровому світі дані — це нова нафта. Від маленьких стартапів до гігантів, таких як Google чи Amazon, компанії потребують аналітиків, які допоможуть перетворити масиви даних на зрозумілі інсайти. Ринок IT щороку генерує мільярди нових даних, і саме аналітики допомагають знаходити в них те, що приносить бізнесу успіх.
А що кажуть DOU та Djinni?
Data analyst. Медіанна зарплата - $1750
Середній рівень заробітної плати дата-аналітиків у 2025 році на рівнях Junior, Middle та Senior.
Менше ніж за 3 місяці ви навчитесь:
Працювати з базами даних
аналізувати та обробляти інформацію за допомогою SQL та Excel
Створювати звіти та дашборди
які можна продемонструвати на співбесідах і які підтвердять ваші навички
Працювати у Python
для створення автоматизованих процесів, які заощадять ваш час
Візуалізувати дані в Power BI та Tableau
щоб представити результати керівництву або клієнтам
Обробляти великі масиви інформації
використовуючи SQL, Python та інші інструменти.
Розв’язувати
реальні бізнес-завдання
5 причин потрапити на курс:
Сфера аналітики даних стрімко розвивається і компанії готові платити за фахівців, які вміють перетворювати дані на ефективні рішення.
Ви навчитесь автоматизувати рутинні процеси за допомогою SQL і Python, щоб ваші звіти готувалися в кілька кліків.
Ви опануєте Power BI та Tableau, щоб створювати професійні дашборди, які будуть зрозумілими та переконливими.
Ми покажемо, як обробляти великі набори інформації, знаходити ключові інсайти та створювати рекомендації для бізнесу.
Протягом навчання ви будете виконувати практичні кейси та проєкти, які продемонструють ваші навички на співбесіді.
Що на вас чекає на курсі:
Спікери курсу
Програма курсу
Модуль 1. Роль аналітика даних у сучасному бізнесі
● Як компанії використовують дані для розвитку● Основні обов'язки аналітика даних● Роль аналітика в різних типах команд: маркетинг, продажі, IT● Перспективи кар’єрного зростання
Результат: ви дізнаєтеся, як аналітики допомагають бізнесу приймати рішення на основі даних, які обов’язки вони виконують і як співпрацюють із командами. Розглянете реальні приклади використання даних у бізнесі та кар’єрні можливості аналітиків.Модуль 2. Основи роботи з даними: Big Data та Data-Driven підхід
● Що таке Big Data: основні характеристики ● Data-Driven підхід у бізнесі ● Етичні аспекти роботи з даними● Типи даних і способи їх обробки
Результат: ви навчитеся розрізняти структуровані та неструктуровані дані, обробляти їх і створювати базові метрики для бізнес-аналізу. Дізнаєтесь, як працювати з великими масивами даних (Big Data) та як використовувати їх для прийняття рішень.Модулі 3-4. Етапи роботи з даними: збір, обробка, візуалізація, інтерпретація
● Етап 1: Збір даних.● Етап 2: Обробка даних.● Етап 3: Візуалізація даних.● Етап 4: Інтерпретація даних.● Ключові виклики під час роботи з даними.
Результат: ви опануєте повний цикл роботи з даними: від автоматизації збору через API та веб-скрейпінг до очищення та трансформації даних. Навчитесь створювати зрозумілі графіки у Power BI та Tableau, а також інтерпретувати результати, щоб вони стали основою для бізнес-рішень. Попрактикуєте вирішення проблем із неповними або некоректними даними.Модуль 5. Основи баз даних і типи даних
● Що таке база даних ● Структура баз даних● Типи даних у базах● Приклади баз даних у реальному світі
Результат: ви отримаєте практичні навички роботи з базами даних: навчитеся розуміти їхню структуру, працювати з таблицями, ключами та різними типами даних. Створите першу базу даних, наповните її даними та дізнаєтеся, як застосовувати ці знання для роботи з реальними прикладами, такими як CRM, ERP або фінансові системи.Модуль 6. Нормалізація даних і створення зв’язків між таблицями
● Проблеми дублювання даних● Нормалізація даних● Зв’язки між таблицями● Практика: розділення таблиць і побудова зв’язків
Результат: ви навчитеся впорядковувати дані, зменшуючи дублювання та підвищуючи ефективність роботи бази. Розберете, як правильно нормалізувати таблиці за правилами 1NF, 2NF, 3NF та створювати зв’язки між ними (один-до-одного, один-до-багатьох). Зрозумієте, як використовувати зовнішні ключі для структурування даних і попрактикуєтеся в побудові зв’язків між таблицями на реальних прикладах.Модуль 7. Команди SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
● Основи SQL: мова структурованих запитів● Команда SELECT: вибірка даних● Команди для роботи з даними● Практичні приклади. Модифікація та очищення даних
Результат: ви навчитеся використовувати ключові SQL-команди для роботи з базами даних. Дізнаєтеся, як вибирати потрібні дані за допомогою SELECT, додавати нові записи (INSERT), змінювати існуючі (UPDATE) та видаляти зайві (DELETE). Практичні завдання допоможуть закріпити навички написання запитів, фільтрації даних, сортування та виконання обчислень за допомогою функцій COUNT, AVG і SUM.Модуль 8. Запити до великих баз даних та використання JOINs
● JOIN: об'єднання таблиць у запитах● Фільтрація та агрегування даних● Оптимізація запитів до великих баз даних● Практика: створення звітів з декількох таблиць
Результат: ви навчитеся об'єднувати таблиці за допомогою JOIN-запитів (INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER) і використовувати групування для аналізу даних. Ми розглянемо функції MAX, MIN, COUNT, а також методи оптимізації запитів до великих баз даних, включаючи використання індексів. Практичні завдання дозволять створювати звіти з декількох таблиць, що моделюють реальні бізнес-кейси.Модуль 9. Практичний проєкт: побудова звіту з бази даних
● Постановка задачі: створення звіту для реального бізнес-кейсу● Робота з базою даних● Об’єднання даних із кількох таблиць● Створення підсумкового звіту
Результат: ви пройдете весь шлях створення звіту для реального бізнес-кейсу: від збору та очищення даних до їх об’єднання за допомогою JOIN-запитів. Навчитеся формувати метрики, аналізувати ключові показники та візуалізувати результати у форматі таблиць і графіків. Завершенням стане презентація звіту з практичними рекомендаціями, готового для використання в бізнесі.Модулі 10-11. Основи програмування на Python
● Що таке Python і чому він важливий для аналітиків● Основи синтаксису Python● Робота з файлами● Практичні приклади. Базові операції з масивами даних
Результат: ви отримаєте базові навички програмування на Python, навчитеся працювати з ключовими структурами даних (списки, словники) та використовувати умовні оператори і цикли для вирішення задач. Також опануєте читання та запис файлів, включаючи роботу з форматами CSV і JSON. Практичні завдання допоможуть автоматизувати рутинні процеси та виконувати базові операції з масивами даних, що є важливим для подальшого розвитку в аналітиці.Модуль 12. Використання бібліотек (Pandas, NumPy) для роботи з даними
● Pandas: основна бібліотека для обробки даних● NumPy: робота з масивами● Обробка великих масивів даних● Практичне застосування. Об'єднання даних із кількох джерел
Результат: ви навчитеся працювати з Pandas для обробки даних у форматі DataFrame: читати, фільтрувати, групувати та сортувати інформацію. Опануєте NumPy для створення й маніпуляції масивами, виконання математичних операцій і оптимізації роботи з великими даними. Практичні завдання допоможуть з'єднувати дані з різних джерел і будувати підсумкові таблиці для аналізу бізнес-показників.Модуль 13. Основи візуалізації: правила та підходи
● Чому візуалізація важлива в аналітиці● Типи візуалізацій та їхнє застосування● Правила створення якісної візуалізації● Підходи до вибору типу візуалізації● Етичні аспекти візуалізації
Результат: ви навчитеся правильно вибирати типи графіків для різних даних, створювати зрозумілі й інформативні візуалізації та уникати поширених помилок. Розглянемо правила побудови графіків, які акцентують на ключовій інформації, та обговоримо етичні аспекти візуалізації, щоб забезпечити прозорість і достовірність ваших звітів. Практичні приклади допоможуть зрозуміти, як обирати найкращий спосіб представлення даних для прийняття бізнес-рішень.Модуль 14. Tableau для створення інтерактивних звітів
● Вступ до Tableau● Створення звітів у Tableau● Інтерактивність у Tableau● Імпорт і підготовка даних у Tableau● Практичний кейс. Створення інтерактивного звіту на основі реального набору даних
Результат: ви опануєте побудову інтерактивних звітів у Tableau, навчитеся працювати з графіками, картами та дашбордами, які дозволяють користувачам самостійно взаємодіяти з даними. Практичний кейс покаже, як імпортувати дані, очищати їх і створювати звіт із візуалізацією продажів за регіонами у форматі heatmap. Ви дізнаєтесь, як налаштовувати фільтри, параметри та інші інтерактивні елементи для дата-аналітики.Модулі 15-16. Робота з Power BI
Створення дашбордів● Вступ до Power BI: огляд інструмента● Створення дашбордів● Поради з оптимізації дашбордів
Використання DAX для обчислень● Що таке DAX (Data Analysis Expressions)● Робота з метриками та KPI.● Практика: створення дашборда з використанням DAX
Інтеграція з джерелами даних● Типи джерел, що підтримує Power BI● Підключення до джерел● Трансформація даних у Power Query
Результат: ви навчитеся створювати професійні дашборди у Power BI, додаючи інтерактивні елементи та використовуючи DAX для складних обчислень. Практичні завдання охоплюють підключення до різних джерел даних (Excel, SQL, API), їх трансформацію у Power Query та побудову метрик і KPI. Завершальний результат — оптимізований дашборд із реальними бізнес-розрахунками та автоматизованим оновленням даних у реальному часі.Модуль 17. Візуалізація з Matplotlib і Plotly
● Важливість візуалізації в аналізі даних● Основи Matplotlib● Plotly: бібліотека для вдосконаленої візуалізації● Практичні кейси. Побудова дашбордів у Jupyter Notebook
Результат: ви навчитеся створювати зрозумілі та привабливі графіки для аналізу даних за допомогою бібліотек Matplotlib і Plotly. Дізнаєтесь, як будувати лінійні графіки, гістограми, кругові діаграми та вдосконалені візуалізації, такі як heatmap і boxplot. Практичні кейси допоможуть вам створювати інтерактивні дашборди у Jupyter Notebook і аналізувати взаємозв'язки та тренди для представлення результатів у бізнес-середовищі.Модуль 18. A/B тестування та проведення експериментів
● Що таке A/B тестування● Етапи проведення A/B тесту● Аналіз результатів тесту● Практичний кейс. Проведення A/B тесту на основі даних
Результат: ви дізнаєтеся, як планувати та проводити A/B тестування для прийняття обґрунтованих рішень у маркетингу чи продуктових змінах. Навчитеся формулювати гіпотези, визначати KPI, розподіляти користувачів на групи та аналізувати результати за допомогою Python. Практичний кейс дозволить попрактикуватися у проведенні тесту, оцінці значущості результатів (p-value) та формуванні рекомендацій для бізнесу.Модуль 19. Аналіз даних для бізнес-цілей
● Роль аналітики у бізнес-рішеннях● Типи бізнес-аналізу● Етапи бізнес-аналізу даних● Приклади бізнес-аналізу
Результат: ви дізнаєтеся, як дані допомагають бізнесу формувати стратегії та приймати рішення. Лекція охоплює різні типи бізнес-аналізу — від описового до рекомендаційного — та пояснює, коли і як їх використовувати. На практичних прикладах, таких як аналіз поведінки клієнтів і оцінка маркетингових кампаній, ви зрозумієте етапи бізнес-аналізу: від постановки задачі до візуалізації та презентації результатів.Модуль 20. Побудова метрик і KPI
● Що таке метрики та KPI● Процес створення метрик● Типи метрик для різних галузей● Моніторинг та оптимізація метрик
Результат: ви навчитеся створювати релевантні метрики та KPI, які допомагають оцінювати ефективність бізнесу та приймати обґрунтовані рішення. Опануєте постановку цілей за SMART-підходом, вибір ключових показників для маркетингу, продажів і фінансів, а також використання дашбордів для моніторингу. Практичні приклади покажуть, як оптимізувати стратегії на основі даних і реагувати на зміни в бізнес-показниках.Модуль 21. Практичні кейси з різних галузей (маркетинг, продажі, фінанси)
● Приклад: оптимізація витрат на рекламу за допомогою A/B тестування● Приклад: визначення товарів, які потребують акцій для збільшення прибутків● Приклад: оцінка рентабельності проєктів● Використання BI-інструментів для створення комплексного звіту
Результат: ви розглянете реальні приклади використання аналітики в маркетингу, продажах і фінансах. Навчитеся аналізувати клієнтську поведінку, оцінювати ефективність рекламних кампаній та прогнозувати продажі за допомогою BI-інструментів. Попрактикуєтесь в інтеграції даних із різних джерел і побудові комплексних звітів, що допоможуть визначати рентабельність проєктів і приймати ефективні рішення для бізнесу.Модуль 22. Створення бізнес-звітів для зацікавлених сторін
● Що таке бізнес-звіт● Етапи створення звіту● Поради для створення ефективного звіту● Практичний кейс. Створення звіту для презентації результатів маркетингової кампанії
Результат: ви навчитеся створювати зрозумілі та ефективні бізнес-звіти, орієнтовані на різні аудиторії: керівників, менеджерів чи клієнтів. Лекція охоплює етапи збору й підготовки даних, вибір формату звіту та практичні поради щодо дизайну та подання інформації. Практичний кейс допоможе закріпити навички, створивши звіт із результатами маркетингової кампанії за допомогою Power BI, Tableau або Excel.
Що кажуть наші випускники:
Як ми допомагаємо з працевлаштуванням
Рекомендаційний
Стажування
Допомога
Підготовка
Рекомендації
Персональні
лист від спікерів та менторів для кращих студентів
та спеціальні пропозиції від компаній-партнерів
в створенні та покращенні супровідного листа, а також з пошуку релевантних вакансій
до співбесіди та проходження тестових завдань
для покращення резюме та портфоліо
консультації по розвитку кар'єри дата-аналітика