Професія Дата-Аналітик

Світ керується даними

І компаніям потрібні люди,
які вміють їх читати

📈 Data Analyst — це спеціаліст, який перетворює цифри на зрозумілі висновки для бізнесу.

Не просто «графіки». А відповіді на питання:

Чому так сталося
Що це означає
Що робити далі
Куди дивитися, щоб покращити результат

І саме за це компанії добре платять. Дивись реальні вакансії дата-аналітиків на ринку

👉

Чому дата-
аналітику
потрібно
вивчати AI?

Щоб працювати швидше
і ефективніше Щоб працювати швидше  і ефективніше

AI автоматизує рутинні задачі: очищення даних, базовий аналіз, формування запитів, створення чернеток звітів

Щоб бути
конкурентним на ринку Щоб працювати швидше  і ефективніше

Сучасні компанії очікують, що дата-аналітик  не просто знає SQL чи Power BI, а вміє працювати  зі ШІ, як з інструментом

Щоб давати глибші
бізнес-рішення Щоб працювати швидше  і ефективніше

AI допомагає швидше знаходити закономірності, тестувати гіпотези та моделювати сценарії

Ми не залишаємо ШІ вам  на самостійне вивчення. У програмі курсу є окремий блок «AI для дата-аналітика»

Залиште
заявку зараз

і отримайте корисний гайд у подарунок 🎁

Портфоліо дата-аналітика:що показувати, щоб вас запросили на співбесіду

До підвищення цін залишилося:

0

Заповніть форму та переходьте
до вибору зручного пакета участі

Ваше ім'я та прізвище Ваш E-Mail Ваш телефон

Натискаючи на кнопку, я погоджуюсь на
обробку персональних даних

Залишилось 9 місць з 35

Цей курс

точно для вас, якщо ви:

01 Ще вчитесь в ВУЗі

і вже плануєте свою кар’єру, придивляєтесь  до перспективних професій

02 Цікавитесь сферою IT,

хочете перейти в неї і бути затребуваним,  без необхідності писати код

03 Прагнете змін в карʼєрі

і шукаєте професію, яка поєднує цікаві задачі, постійний розвиток і високу ЗП

Залишити заявку

Хто проводить
навчання?

Влад Бестужев BI & Data Quality Engineer в Plarium Ukraine

Фахівець з BI-рішень та контролю якості даних  з 5+ роками досвіду у розробці та підтримці автоматизованих аналітичних рішень
Останні 2 роки викладає BI, SQL та аналітику даних
Навчить працювати з SQL та правильно показувати дані на графіках, читати дані, вибирати правильні інструменти під конкретні дані

Ганна Шепелєва (Бєлік) Data analyst Lead Brainstack

Фахівець з BI-рішень та контролю якості даних  з 5+ роками досвіду у розробці та підтримці автоматизованих аналітичних рішень
Останні 2 роки викладає BI, SQL та аналітику даних
Навчить працювати з SQL та правильно показувати дані на графіках, читати дані, вибирати правильні інструменти під конкретні дані

Каріна Гуріненко Senior Product Analyst в Amo,  ex Lead Product Analyst у Headway

Фахівець з BI-рішень та контролю якості даних  з 5+ роками досвіду у розробці та підтримці автоматизованих аналітичних рішень
Останні 2 роки викладає BI, SQL та аналітику даних
Навчить працювати з SQL та правильно показувати дані на графіках, читати дані, вибирати правильні інструменти під конкретні дані

Бабець Анастасія Data Analyst | People Analyst

Старший дата-аналітик із 5+ роками досвіду  у сферах Retail, HR, Manufacturing, IT та Media
Працює з українськими та європейськими компаніями, допомагаючи перетворювати складні дані на зрозумілі бізнес-інсайти
Навчить як відповідати на бізнес-запити  за допомогою даних і створювати реальну цінність для компанії

Забронювати місце

Чого конкретно
ви навчитесь?

Дивіться повну програму курсу

Ви отримаєте структуровані знання,тотальну практику   та досвід найкращих спікерів у своєму напрямку

5місяців

14модулів

75уроків

Модуль 1

Вступ в Data Analyst

Урок 1. Хто такий дата-аналітик – цінність для бізнесу.
Урок 2. Типи даних в аналізі даних.
Урок 3. Джерела даних.
Урок 4. Огляд інструментів дата-аналітика.

В результаті: ви розумієте різницю між різними посадами “аналітика” (дата-аналітика, продуктова аналітика, бізнес-аналітика). Розумієте, що таке дані, як з ними працювати, які бувають типи даних та джерела даних.

Модуль 2

Google Sheets та Excel для Data Analyst

Урок 5. Роль Google Spreadsheet та Excel у роботі дата-аналітика.
Урок 6. Логіка роботи з таблицями. Базові формули.
Урок 7. Ключові функції для аналізу даних.
Урок 8. Робота з датасетами. Підготовка та очищення даних.
Урок 9. Зведені таблиці як інструмент аналізу.
Урок 10. Візуалізація даних у таблицях.

В результаті: володієте двома інструментами суто для дата-аналітики. Створите повноцінне дослідження на основі набору даних.

Модуль 3

Вступ в SQL (Basic) BigQuery

Урок 11. Навіщо потрібні бази даних.
Урок 12. Що таке SQL і навіщо він дата-аналітику. Типи баз даних.
Урок 13. Знайомство з BigQuery.
Урок 14. Структура таблиць. Що таке нормалізація.
Урок 15. Логіка SQL-запиту.
Урок 16. Фільтрація даних.
Урок 17. Сортування та обмеження результатів.
Урок 18. Агрегації та групування даних.
Урок 19. Об’єднання таблиць.

В результаті: В результаті: можете писати прості запити за допомогою, яких можна провести дослідження та очистку даних.

Модуль 4

Power BI: як зробити дані зрозумілими

Урок 20. Як аналітик перетворює дані на зрозумілу мову.
Урок 21. Інтерфейс Power BI та логіка роботи.
Урок 22. Імпорт даних в Power BI.
Урок 23. Підготовка та очищення даних.
Урок 24. Модель даних і зв’язки між таблицями.
Урок 25. Основи DAX.
Урок 26. Візуалізація даних у Power BI.
Урок 27. Data Storytelling. Як говорити мовою бізнесу.

В результаті: Студент впевнено володіє інструментом: завантажує дані, знає який графік для яких даних потрібен(а не просто будує навмання), створює міні-дослідження з використанням SQL та Power BI.

Модуль 5

Продуктові та маркетингові метрики

Урок 28. Які метрики мають сенс. Типи метрик та їх роль.
Урок 29. Що таке залучення користувачів.
Урок 30. Чому ріст без утримання – ілюзія.
Урок 31. Як оцінити динаміку розвитку продукту.
Урок 32. Як аналітика допомагає маркетингу.
Урок 33. Як вибрати метрики під задачу.
Урок 34. Як розуміти цифри, а не просто їх показувати.

В результаті: можете впевнено робити висновки щодо наборів даних, а не просто виводити інформацію.

Модуль 6

AI для Data Analyst

Урок 40. Чому штучний інтелект не замінить дата-аналітика.
Урок 41. Як пришвидшити свою роботу за допомогою штучного інтелекту.

В результаті: розумієте як пришвидшити роботу дата-аналітика за допомогою штучного інтелекту.

Модуль 7

Advanced SQL (BigQuery)

Урок 42. Як планувати складний SQL-запит ще до написання коду.
Урок 43. Як писати складні запити.
Урок 44. Робота з датами та часом.
Урок 45. Як привести текстові дані до аналітичного вигляду.
Урок 46. Як працювати з нестандартними структурами даних.
Урок 47. Як підвищити продуктивність запиту та знизити витрати бізнесу.

В результаті: розумієтесь як зробити оптимізований запит, щоб зекономити кошти бізнесу. Будуєте правильні запити, які адаптивні під дату, не навантажують проєкт.

Модуль 8

Основи Python for Data Analysis

Урок 48. Коли треба програмувати?
Урок 49. Базові правила Python.
Урок 50. Що використовує дата аналітик.
Урок 51. Візуалізація даних за допомогою Python.

В результаті: ознайомитесь з програмуванням, зрозумієте навіщо це потрібно аналітику і як це може покращувати його роботу.

Модуль 9

Як ефективно досліджувати дані. Основи статистики

Урок 52. Навіщо дата-аналітику статистика.
Урок 53. Які запитання можна вирішувати статистикою.
Урок 54. Вибірка та генеральна сукупність.
Урок 55. Способи створення вибірки.
Урок 56. Розподіли випадкових величин.
Урок 57. Міри центральної тенденції.
Урок 58. Як визначити наскільки дані стабільні.
Урок 59. Виявлення аномалій у даних.
Урок 60. Як перекласти бізнес-запитання мовою статистики.
Урок 61. Як зрозуміти коли результат випадковий.
Урок 62. Прийняття рішень на основі статистики.

В результаті: Зрозумієте основи статистики для аналізу даних: навчитеся працювати з вибірками, визначати стабільність та аномалії в даних, інтерпретувати результати та приймати обґрунтовані рішення на основі статистики.

Модуль 10

Google Analytics 4

Урок 35. Навіщо веб-аналітика бізнесу.
Урок 36. Інтерфейс GA4 та навігація.
Урок 37. Основні метрики сайту. Джерела даних.
Урок 38. Як відстежувати дії користувачів.
Урок 39. Як правильно дослідити поведінку користувачів.

В результаті: вмієте аналізувати ключові показники сайту, відстежувати дії користувачів і робити висновки про їхню поведінку для прийняття бізнес-рішень.

Модуль 11

Поглиблене вивчення інструментів для Data Analysis

Урок 63. Як швидко “прочитати” дані.
Урок 64. Робота з аномальними даними.
Урок 65. Як отримувати дані із зовнішніх джерел.
Урок 66. Як зібрати дані з відкритих джерел.
Урок 67. Як перевірити свій код.

В результаті: Навчитеся ефективно працювати з даними в Python: швидко аналізувати дата-сети, знаходити аномалії, отримувати дані з різних джерел та перевіряти свій код.

Модуль 12

A/B тестування

Урок 68. Як експерименти рятують бізнес.
Урок 69. Як планувати експеримент.
Урок 70. Налаштування тестування.
Урок 71. Як коректно робити висновки по закінченню тестування.

В результаті: проведете а/б тестування, сформуєте розмір вибірки для тестування, зробите запуск/валідацію/інтерпретацію/формування висновків.

Модуль 13

Прогнозування та кластерні моделі

В результаті: вмієте працювати із прогнозуванням та розумієте як пояснити результат сегментації бізнесу.

Урок 72. Чи можна зробити прогноз на майбутнє з наявних даних.
Урок 73. Як групувати користувачів або об’єкти.

В результаті: вмієте працювати із прогнозуванням та розумієте як пояснити результат сегментації бізнесу.

Модуль 14

Кар’єрний старт

Урок 74. Де зберігати свої проєкти?
Урок 75. Як правильно надсилати своє резюме.

В результаті: знаєте як проходить технічна співбесіда/лайв-кодинг. Маєте оформлене портфоліо на github.

придбати курс

На курсі

ви опануєте інструменти:

Excel

SQL

Google Sheets

Big Query

Power BI

Python

Забронювати місце

Після курсу ви:

Вмієте працювати  з даними

Знаєте як їх правильно збирати, візуалізовувати і, найголовніше — аналізувати з користю для бізнесу

Володієте всіма потрібними інструментами

Знаєте Power BI, Big Query, Excel, SQL на рівні вище середнього та навіть маєте базові навички програмування в Python

Даєте рішення,  а не просто цифри

Вмієте робити висновки на основі даних та давати декілька варіантів вирішення проблеми

Маєте як мінімум 1 проєкт у портфоліо

А також диплом від Genius.Space, який має вагу і збільшує ваші шанси на працевлаштування

Ми допомагаємо

з працевлаштуванням

Після завершення навчання, ви отримуєте доступ до «Genius Talents» — це наша авторська система підтримки випускників у працевлаштуванні, через яку пройшло 13,000+ людей.

Що ви отримуєте в рамках «Genius Talents»?

Міні курс з 5 уроків + практичні онлайн-сесії з HR
Закритий ТГ-канал з перевіреними вакансіями  та пропозиціями стажування, інтернатура
Гайди, приклади та практики пошуку роботи, написання резюме, створення портфоліо
Все, щоб впевнено пройти співбесіди і отримати офер