Забронювати місце на курсі
Забронювати місце на курсі

Старт: 23 червня

Дата аналітикав IT та Digital

Стартуйте кар'єру Data Analyst за 5 місяців

Записатись на курс
  • Illustration

    Гарантія працевлаштування

    Ми гарантуємо вам працевлаштування протягом 6 місяців після закінчення навчання, або повернемо кошти! Не на словах, а за підписаним договором.

Illustration

Освоїте інструменти, з якими працюють Data Analysts

SQL, Python, Power BI та інші інструменти, які найчастіше зустрічаються у вакансіях Data Analyst

Від бізнес-запиту до рішення: чим займається Data Analyst

Щодня дата-аналітик допомагає бізнесу приймати рішення на основі даних. Саме цей процес ви відпрацюєте на курсі.

Illustration

Від бізнес-запиту до рішення: чим займається Data Analyst

Щодня дата-аналітик допомагає бізнесу приймати рішення на основі даних. Саме цей процес ви відпрацюєте на курсі.

Illustration

Отримайте роботу після курсу за гарантією працевлаштування

Illustration
Illustration
Illustration
Illustration
Illustration
Illustration
Illustration

Допомагаємо створити профіль в LinkedIn + резюме

Готуємо вас до співбесід та тестових

По програмі працевлаштування знаходимо вам роботу протягом 6 місяців після навчання, або повертаємо кошти

Підписуємо договір, а не домовляємось на словах. Чіткі та прозорі умови

Разом упаковуємо ваше портфоліо

Даємо супровід кар’єрного консультанта

Чому Data Analytics обирають для старту кар'єри в IT

Стати Дата аналітиком

  • Без написання складного коду

    Для старту не потрібно бути програмістом. Всі основи Python, SQL ви отримаєте під час навчання.

  • Попит у будь-якій індустрії

    Від стартапів до корпорацій. E-commerce, маркетинг, фінанси, продуктові компанії, телеком, SaaS, MilTech. Попит на Дата аналітиків у 2026 зріс на 32%. Понад 1500 вакансій на Work.ua, DOU, Robota.ua, Djinni.

  • Швидкий старт

    У Data Analytics можна перейти без технічної освіти чи досвіду в IT. З нуля до повного занурення за 5,5 місяців. Кар’єрний консультант допоможе створити портфоліо, резюме, оформити соцмережі та знайти роботу.

  • Кар'єрне зростання

    З навичками Data Analyst ви можете працювати Product Analyst, BI Analyst, Маркетинг аналітиком, потім зростати до Analytics Lead. Ваша роль не закінчується на Дата аналітиці.

  • Гідна зарплата вже на старті

    Одна з найбільш затребуваних ролей в IT, де стартова зарплата від 700$, зростає швидко, середня зарплата 1700$ вже через рік. Зарплата прив’язана до курсу долара і не боїться інфляції.

  • Навички, актуальні для AI-епохи

    Вміння працювати з даними стає базовою компетенцією. Навички Дата аналітика потрібні майже в усіх Digital сферах.

Підете на співбесіду не лише з сертифікатом, а й з готовим портфоліо

Illustration
Illustration
Illustration
Illustration

Фінальний бізнес-кейс

SQL-аналітика бази даних

Аналіз даних за допомогою Python

Інтерактивний дашборд

Пройдете повний шлях Data Analyst: від запиту бізнесу до готових рекомендацій.

Навчитеся працювати з базами даних та створите власне аналітичне рішення на SQL.

Обробите та проаналізуєте реальний датасет, знайдете закономірності та підготуєте висновки.

Створите повноцінний бізнес-дашборд у Power BI або Tableau з ключовими показниками компанії.

Ми настільки впевнені в якості програми, що гарантуємо працевлаштування після успішного завершення курсу та виконання всіх кар'єрних рекомендацій. А також допомагаємо:

Що кажуть наші випускники про курс Data Analytics

Illustration

На курсі я отримала саме те, що хотіла та тепер використовую знання у своїй роботі

Я давно цікавилася дата-аналітикою. На роботі в мене з’явилася можливість будувати звіти в Power BI, і стало зрозуміло, що потрібні системні знання. Самостійно розібратися було складно — легше отримати відповідь від практиків, ніж витрачати час на пошуки. На курсі я отримала саме те, що хотіла...

Читати більше
Illustration

Завдяки курсу я отримала можливість піднятися на вищу позицію з кращою заробітною платою

Шукала курси за вказівкою начальника, щоб поглибити знання у дата-аналітиці. Обрала саме цей курс завдяки оптимальній тривалості, вартості та насиченій програмі. Важливим фактором була наявність теми A/B тестування, адже хотіла навчитися формулювати й перевіряти гіпотези та надавати рекомендації керівництву...

Читати більше
Illustration

Отримала нові інструменти для кар’єри та зрозуміла, що маю різні шляхи розвитку

Я працюю аналітиком майже два роки, зараз паралельно навчаюся на магістратурі. У своїй компанії використовую Qlik, Qlik NPrint, Excel та VBA, але хотіла зрозуміти, як працюють інші інструменти й інші компанії. На курс я прийшла з метою особистого розвитку та розширення знань...

Читати більше
Illustration

Завдяки курсу я отримала основу, змогла перейти у професію та вже почала нову роботу

До курсу я працювала над науковими аналітичними проєктами: досліджувала ринки, макропоказники, показники підприємств. Використовувала Excel і трохи SQL. Зрозуміла, що мені подобається працювати з даними та робити з них висновки, тому вирішила перейти у сферу дата-аналітики й обрала курс...

Читати більше
Illustration

Після курсу я почав подаватись на джуніор позиції дата-аналітика

Я працюю в сфері техпідтримки вже більше п'яти років і нещодавно вирішив змінити напрямок своєї кар'єри. Після кількох курсів на Udemy з Google Analytics і статистики, я зрозумів, що мені потрібен більш комплексний підхід. Тому я обрав курс з дата-аналітики від IAMPM. До курсу я не мав чіткого розуміння, як саме працює дата-аналітика. Після закінчення курсу я зрозумів, як важливо мати...

Читати більше
Illustration

Після завершення курсу я вже почала шукати роботу в якості дата-аналітика

Моя кар'єра почалась у гуманітарній сфері, де я працювала, допомагаючи постраждалому населенню. Після кількох років роботи з даними, я вирішила, що хочу змінити професію і спробувати себе у сфері дата-аналітики. Рекомендація друга привела мене до вашого курсу, і я вирішила записатися на нього, адже програму було добре структуровано, з чітким фокусом на SQL і Python...

Читати більше
Illustration

Курс виявився більш практичним, ніж я очікувала

До курсу мої знання з дата-аналітики були «з YouTube» — уривчасті й неструктуровані. Я прийшла саме за систематизацією знань та новими підходами до вирішення задач. Хотілося навчитися правильно подавати інформацію у цифрах і впевнено доносити її до керівництва.
Уже після другого тижня я відчула результат: подала дані у новому форматі..

Читати більше
Illustration

Курс повністю виправдав мої очікування.

Я знайшла курс через рекламу в Instagram. Вирішальним стало те, що програма поєднує теорію та практику, охоплює всі ключові інструменти (SQL, Python, Power BI) і дає можливість працювати з реальними даними.
До курсу мої знання були уривчастими. Мені бракувало розуміння повного процесу: від завантаження даних до візуалізації. Хотілося систематизувати знання і навчитися впевнено працювати..

Читати більше

Програма курсу

  • ● Роль дата-аналітика у сучасному бізнесі: навіщо компанії потрібні дані та як виглядає кар'єрний трек — від Junior до Analytics Lead● Робочий тиждень дата-аналітика: реальні задачі, інструменти та виклики у щоденній роботі● 7 міфів про професію: що насправді потрібно, щоб стати Data Analyst● Етапи роботи з даними: збір та обробка — джерела (CRM, соціальні мережі, API), очищення, нормалізація● Етапи роботи з даними: візуалізація та інтерпретація — як перетворити числа в рішення для бізнесу● Аналіз даних для бізнес-цілей: описовий, діагностичний, прогнозний та рекомендаційний підходи
    Воркшоп: «Як мислить сучасний дата-аналітик: питання, AI і перевірка гіпотез»
    Воркшоп: «Огляд роботи дата-аналітика + вибір гранд-проєкту»
    Результат модуля: Розумієте, хто такий дата-аналітик і як виглядає його реальна робота. Сформували аналітичне мислення та вмієте ставити правильні питання до даних. Обрали власний гранд-проєкт, над яким будете працювати впродовж усього курсу.

  • Основи баз даних і типи даних: реляційні та нереляційні БД, структура таблиць, типи даних (числові, текстові, дати)Нормалізація даних і зв'язки між таблицями: правила 1NF, 2NF, 3NF, типи зв'язків, зовнішні ключіБазові команди SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, фільтрація (WHERE), сортування (ORDER BY), агрегації (COUNT, SUM, AVG)Просунуті запити та JOIN: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN, GROUP BY, HAVING, індекси та оптимізація
    Воркшоп: «Установка MySQL / BigQuery і початок роботи»Воркшоп: «Команди SQL на практиці»Воркшоп: «Робота з гранд-проєктом: імпорт, очищення, перші запити»Воркшоп: «Аналітика даних гранд-проєкту: формування та перевірка гіпотез»
    Результат модуля: Вмієте самостійно писати SQL-запити будь-якої складності — від простих вибірок до JOIN-з'єднань і агрегацій у великих базах. Завантажили дані гранд-проєкту у MySQL / BigQuery, очистили їх та зробили перші аналітичні висновки.

  • Основи візуалізації: правила вибору типу графіка, мінімізація «шуму», етичні аспекти — як уникнути маніпуляцій даними
    Power BI ч.1: огляд інструмента, інтерфейс, підключення джерел (Excel, SQL, API), логіка конвеєра «дані → модель → візуалізація»
    Power BI ч.2 + DAX: вирази, контексти, типи обчислень, синтаксис DAX, створення мір та KPI
    Поглиблений DAX: 10 найкорисніших запитів для дата-аналітика та ресурси для самостійного розвитку
    Tableau: огляд інструмента, відмінності від Power BI, побудова графіків і карт, фільтри та інтерактивні параметри
    Воркшоп: «Power BI — розбір практичних кейсів (e-commerce та освіта)»
    Воркшоп: «Power BI — дашборд для гранд-проєкту»
    Воркшоп: «Tableau — розбір практичних кейсів»
    Результат модуля: Створюєте повноцінні інтерактивні дашборди у Power BI та Tableau. Розраховуєте ключові бізнес-метрики через DAX. Готуєте дашборд власного гранд-проєкту.

  • Основи Python ч.1: синтаксис, змінні, типи даних (int, float, str, list, dict), умовні оператори та цикли
    Основи Python ч.2: задачі зі співбесід, кейси, які неможливо швидко вирішити без Python, робота з AI-інструментами
    Бібліотеки Pandas і NumPy: DataFrame, фільтрування, сортування, групування, злиття таблиць, математичні операції з масивами
    Візуалізація з Matplotlib і Seaborn: лінійні графіки, гістограми, heatmap, boxplot, інтерактивні графіки (Plotly)
    Воркшоп: «Pandas і NumPy — практика на реальних даних»
    Воркшоп: «Python та гранд-проєкт: від завантаження до підготовки до візуалізації»
    Воркшоп: «Matplotlib і Seaborn — розбір кейсів із різних сфер»
    Результат модуля: Аналізуєте та обробляєте дані у Python — завантажуєте датасети, чистите їх, знаходите закономірності та будуєте графіки. Виконуєте задачі рівня Junior Data Analyst, які зустрічаються на реальних співбесідах.

  • A/B тестування та проведення експериментів: від гіпотези до впровадження, вибір метрик (KPI, health/guardrail/learning), інтерпретація результатів та бізнес-рекомендації
    Побудова метрик і KPI: різниця між показниками та KPI, SMART-цілі, North Star метрика, галузеві метрики (CAC, CLV, CTR, ROI, маржинальність)
    Практичні кейси: маркетинг (аналіз рекламних кампаній), продажі (воронка, прогнозування), фінанси (фінансові звіти, рентабельність)
    Створення бізнес-звітів: структура, цільова аудиторія, формати (дашборд, презентація, PDF), правила зрозумілої подачі даних для керівництва
    Воркшоп: «Практичні кейси з різних галузей»
    Результат модуля: Мислите як аналітик-продуктовик: ставите гіпотези, обираєте правильні метрики та формуєте бізнес-рекомендації на основі даних. Вмієте створювати звіти, які допомагають керівникам приймати рішення, а не просто дивитись на цифри.

  • Основи prompt-інжинірингу: як спілкуватись з AI, universal та shot-промпти, Chain-of-Thought для складних задач, контроль якості відповідей
    AI-асистенти, AI-агенти, AI-помічники: чим відрізняються та який обрати під свої задачі (огляд екосистем Google, OpenAI, Make, Manus)
    Робота з документами через AI: швидкий аналіз бізнес-інформації, Google NotebookLM та Gemini, fact-checking, аналіз законодавства
    Воркшоп: «AI у щоденній роботі аналітика»
    Фінальне Q&A
    Результат модуля: Використовуєте AI як інструмент прискорення аналітичної роботи — від написання SQL-запитів до аналізу документів. Маєте власний AI-плейбук для роботи та навчання.

  • Протягом усього курсу ви працюєте над власним аналітичним проєктом, обраним на старті навчання. Фінальний результат — повноцінне портфоліо з 4 проєктів:
    ● Фінальний бізнес-кейс (повний аналітичний цикл від запиту до рекомендацій)● SQL-аналітика бази даних● Аналіз даних за допомогою Python● Інтерактивний дашборд у Power BI або Tableau

За 5 місяців ви навчитеся працювати як Data Analyst

Illustration

Навчитеся приймати рішення на основі даних

cаме за це компанії наймають аналітиків та платять гідні зарплати.

Illustration

Освоїте інструменти Data Analyst

SQL, Python, Power BI, Tableau BigQuery та ще 10+ інструментів Дата аналітика

Illustration

Створюватимете дашборди для бізнесу

перетворюючи складні дані на зрозумілі висновки.

Illustration

Працюватимете з реальними кейсами

щоб представити результати керівництву або клієнтам

Illustration

Будете готові до співбесід

з розумінням процесів та інструментів Data Analytics, готовим портфоліо з 4 проєктів, резюме

Illustration

Зберете портфоліо для пошуку роботи

практичні проєкти, які можна показати роботодавцю

Спікери курсу

Illustration

  • Аліна Бабич

    Data Analyst в NovaDigital

    5+ років досвіду роботи з даними в IT-сфері.

    Прийшла на посаду Аналітика даних, коли зрозуміла, що Excel не ворог, а потужний інструмент.

    Працювала у міжнародних FMCG компаніях, аналізуючи продажі, фінанси, маркетинг кампанії та якість логістики.

Illustration

  • Анна Коваленко

    Senior Data Analyst в Ornament Soft Solution

    Більше 5 років досвіду в аналітиці даних — працює з великими обсягами інформації, трансформує дані у практичні рішення для бізнесу

    Експертка у створенні дашбордів — будує зрозумілі, візуально привабливі та функціональні дашборди в Power BI

    Технічна база — володіє MS SQL, Oracle SQL, PostgreSQL, Hive та Google BigQuery, автоматизує звітність і оптимізує аналітичні процеси

Illustration

  • Алла Осипова

    Data analyst/ Database admin у Reckitt

    6 років досвіду у дата аналітиці.

    Розробила цілісну систему аналітики для міжнародної FMSG компанії, враховуючи нові тренди та технології.

    Має міцну експертизу у роботі з базами даних, управлінні базами даних, SQL, OLAP, Python, Power BI, Tableau.

    На курсі поділиться вмінням читати та інтерпретувати дані, розуміти потреби бізнесу з точки зору аналізу даних та вмінням доносити бізнесу практичну реальну користь аналітики.

Illustration

  • Олена Руденко

    Head of Analytics at Djinni

    Відповідає за все, що пов’язано з даними: публічна аналітика, продуктова аналітика, аналітичні віджети

    Понад 4 роки досвіду в аналітиці даних, працювала в Djinni.co та Prozorro

    Володіє інструментами Python, ТensorFlow, Tableau та SQL

Illustration

  • Ілля Андрєйчик

    Senior Data Analyst у Capslock

    4 роки досвіду у сфері аналізу даних у міжнародних компаніях.

    Опанував Excel, NoSQL, SQL, Tableau, Python.

    На курсі навчить перетворювати хаос у зрозумілі відповіді для команд, які хочуть рухатись швидше та впевненіше.

Illustration

  • Марина Завальна

    Data/Product Analyst в Liven by SKELAR

    Понад 2,5 роки досвіду в аналітиці, близько 2-х років з яких працювала в різних проєктах SKELAR;

    Спеціалізується на побудові дашбордів та проведенні аналітично-продуктових ресьорчів для виявлення точок росту та прийняття продуктових рішень, а також оцінці різної складності A/B тестів;

    Має міцний бекграунд у роботі з Tableau, SQL (BigQuery) та з аналітичними бібліотеками Python;

Illustration

  • Арсеній Шрейдер

    Senior BI Developer @Akamai

    5+ років досвіду в аналітиці даних

    Працював в фінтех компаніях в Ізраїлі (Payoneer) та в Україні (Wirex)

    Міцна експертиза в роботі з SQL, Power BI, Python

    Має досвід побудови наскрізної аналітики з нуля, предиктивними моделями, data lakes, маркетинговими та продуктовими метриками

Illustration

  • Олександр Кривошей

    Data Analyst в EPAM Systems

    Data analyst із практичним досвідом в сферах ІТ, e-commerce та фінансів.

    Понад 4 роки досвіду у зборі, підготовці та аналізі даних, автоматизації задач Python-скриптами та роботі з різними форматами даних і архітектурами їх зберігання.

    Працював з макроекономічними даними, досліджував користувацький досвід та оптимізував бізнес-процеси. Має економічну освіту, готується до захисту PhD.

    Орієнтований на практичний підхід та емпатію, здатний адаптувати складні концепції для комфортного навчання майбутніх фахівців аналізу даних.

Обирайте пакет навчання

Вивчаю сам

Тривалість навчання 5 місяців

Illustration

    32 лайви - 64 години

    18 записаних уроків - 36 годин

    Технічна підтримка

    Практичні гайді, шаблони

    Доступ до курсу та матеріалів на 3 місяці

Обрати

З нашою допомогою

Тривалість навчання 5 місяців

Illustration

    32 лайви - 64 години (більша половина - це практика і розбір ваших кейсів)● 1 передстартова зустріч● 13 лекцій● 14 воркшопів● 3 Q&A-сесії● 1 фінальна зустріч

    18 записаних уроків - 36 годин

    Перевірка домашніх завдань

    Необмежений доступ до матеріалів

    Практичні гайди, шаблони

    Чат із учасниками, менторами та спікерами

    Особистий куратор на час навчання

    Допомога з підготовкою до пошуку роботи

    Гранд-проєкт за курсом, який можна додати у портфоліо

Обрати

Преміум

Тривалість навчання 5 місяців

Illustration

    32 лайви - 64 години (більша половина - це практика і розбір ваших кейсів)● 1 передстартова зустріч● 13 лекцій● 14 воркшопів● 3 Q&A-сесії● 1 фінальна зустріч

    18 записаних уроків - 36 годин

    Перевірка домашніх завдань

    Необмежений доступ до матеріалів

    Практичні гайди, шаблони

    Чат із учасниками, менторами та спікерами

    Особистий куратор на час навчання

    Гарантія пошуку роботи* (звертайтеся до консультанта, щоб дізнатися деталі)

    2 консультації протягом двох місяців після курсу

    Рекомендації від компанії

Обрати

Відгуки про курс Data Analytics

  • Illustration

    Юрій Булава

    33 роки, Київ

Було:Працював у продажах в Українській компанії і не знав, куди розвиватися далі, оскільки досяг стелі в зарплаті та кар'єрному зростанні.
Стало:Відразу після закінчення курсу розпочав пошук роботи і за 30 днів знайшов роботу-мрії у великій міжнародній IT-компанії Choice з перспективою зростання зростання у керівника команди та зарплатою 2000+ USD.

  • Illustration

    Олена Тараненко

    37 років, Прага

БулоДо влучення на курс Da PM була безробітною і прагнула знайти роботу проектним менеджером в IT. Про IAMPM та курс дізналася із соціальних мереж, після чого без сумнівів записалася на програму.
СталоВже під час іспиту з курсу отримала свій перший і такий бажаний оффер в IT компанію в Празі. Найкориснішим із навчання зазначає не лише основи проектного менеджменту, а й базові навички Jira, які також можна отримати на курсі (власне їх і використала одразу в роботі після отримання офферу).

  • Illustration

    Євген Бабич

    51 рік, Харків

БулоПрацював директором готелю у Харкові. З початком війни в Україні втратив роботу та був змушений повністю змінити професію.Пробував вивчати програмування, але на роботу не брали через вік, часто навіть не дивилися резюме.
СталоПісля навчання в IAMPM працює проектним менеджером у відомій компанії Sigma Software Group, займається розвитком та трансформацією компанії, не просто повернувся до звичних доходів, але тепер і отримав необмежену перспективу розвитку та можливість працювати звідки завгодно.

  • Illustration

    Вікторія Куц

    Івано-Франківськ

Було
Працювала офіс-менеджером у салоні краси, а потім організовувала заходи для Польської компанії. Мріяла освоїти професію, в якій зможе розвиватися, але боялася ходити на співбесіди.

Стало
Після курсу знайшла роботу в IT-компанії на позиції проектного менеджера та почала швидко розвивати кар'єру. Тепер проектний менеджер з досвідом у великих міжнародних проектах і зарплатою, щопостійно зростає.

  • Illustration

    Юрій Телищак


Було:
Працював у Прикарпатському Обленерго, але хотів розвиватися далі, здобути більше свободи та працювати не лише офлайн.

Стало:
Перейшов до IT компанії з можливістю працювати віддалено з будь-якої точки світу, заробляти у валюті та застосовувати сучасні практики у роботі з перших місяців

  • Illustration

    Сергій Беспалов


Було:
Фрілансер у напрямку націлення. Вирішив поміняти сферу, щоб пробити стелю та спробувати себе не лише як одиночний, а й як командний гравець. Побачив відгуки про IAMPM та наважився піти на курс.

Стало:
Об'єднав попередній досвід із результатами навчання та зміг стати трафік-лідером в IT-компанії. Завдяки курсу успішно формує стратегії просування, орієнтується у продукті та веде переговори з клієнтами. Ці зміни дали можливість запланувати свої фінанси на перспективу та забезпечити переїзд до Іспанії.

Готові розпочати кар'єру в Data Analytics?

Залиште заявку, і ми допоможемо обрати формат навчання, розповімо про програму та відповімо на всі запитання.

Дякуємо за реєстрацію!

Наш менеджер зв'яжеться з Вами найближчим часом!

Can't send form

Please try again later.


Часті питання про Дата аналітику

  • Так. Для старту в Data Analytics не обов'язково мати технічну освіту чи досвід програмування. Багато фахівців переходять в аналітику з маркетингу, фінансів, продажів, HR та інших сфер.

  • Для початку достатньо базових навичок роботи з комп'ютером та готовності працювати з даними. На курсі ви поступово опануєте SQL, Python, Power BI, Tableau та інші інструменти Data Analyst.

  • Data Analyst збирає, аналізує та візуалізує дані, щоб допомогти бізнесу приймати рішення. Саме на основі аналітики компанії знаходять нові точки росту, покращують продукти та оптимізують процеси.

  • Рівень доходу залежить від досвіду, індустрії та компанії. Junior Data Analyst зазвичай отримує менше, ніж Middle або Senior спеціаліст, але аналітика залишається одним із найбільш затребуваних напрямів у сфері даних. Мінімальна зарплата у новачка в Україні від 700$, але вже через рік середня зарплата 1700$.

  • Data Analytics поєднує логіку, роботу з даними та бізнес-мислення. Навчання побудоване від простих задач до складніших, тому навіть новачки можуть поступово освоїти професію. На курсі Data Analytics від Choice31&IAMPM ви отримаєте всі необхідні навички з нуля.

  • Серед найпопулярніших інструментів — SQL, Python, Power BI, Tableau, Google Sheets, BigQuery та інші системи для аналізу та візуалізації даних.

  • Data Analyst працює переважно з даними, метриками та аналітикою. Business Analyst більше фокусується на бізнес-процесах, вимогах та комунікації між бізнесом і командою розробки

  • Для старту достатньо базового рівня SQL та Python. На курсі ці інструменти вивчаються поступово та з практичним застосуванням. Тому якщо у вас немає навичок, ви можете записатись на курс та отримати їх якнайшвидше.

  • Так. Програма розрахована на тих, хто навчається паралельно з роботою або навчанням в університеті. Додатково у вас будуть доступи до записів лекцій, якщо щось пропустите.

  • Під час навчання ви працюватимете над практичними кейсами з аналізу даних, створення дашбордів та підготовки аналітичних звітів, які можна додати до портфоліо.

  • Так. Курс включає кар'єрну підтримку, допомогу з резюме та LinkedIn, підготовку до співбесід і супровід під час пошуку роботи.

  • Так. Після успішного завершення курсу та виконання умов програми кар'єрної підтримки ви отримуєте гарантію працевлаштування. Детальні умови можна дізнатися під час консультації.

  • Після завершення навчання випускники можуть претендувати на позиції Junior Data Analyst, Marketing Analyst, Reporting Analyst, BI Analyst Junior та інші ролі, пов'язані з аналізом даних.

  • ШІ вже допомагає автоматизувати частину аналітичних задач, але компаніям як і раніше потрібні спеціалісти, які вміють формулювати бізнес-запити, перевіряти дані, інтерпретувати результати та приймати рішення на їх основі.

  • Кількість даних у бізнесі продовжує зростати, а компанії дедалі більше покладаються на аналітику та AI-рішення. Саме тому навички роботи з даними залишаються одними з найбільш затребуваних на ринку.