Январь 2025 года. Команда IAMPM решает создать новый курс-профессию для дата-аналитиков. Цель: дать новичкам знания, которые помогут им найти работу в IT и Digital сфере в роли дата-аналитика. 20 февраля. Стартует первый поток курса Data Analytics от IAMPM. И это входит в историю нашей компании как худший запуск курса. Сентябрь 2025 года. Время, когда самый ужасный курс становится одним из лучших в IAMPM. Отзывы на Data Analytics шикарные, рейтинг от студентов 8,9 из 10, средняя оценка спикеров 9,3 из 10, а еще внедрена гарантия трудоустройства. Это история курса Data Analytics: от худшего курса до флагмана, который активно набирается.
Как начиналась история курса Data Analytics
Как и у всех курсов. Product команда IAMPM подробно изучила рынок. Мы поняли, что есть спрос на эту профессию, который в дальнейшем будет расширяться. У нас есть возможности создать новый курс. Поэтому мы начали подбирать спикеров и формировать учебную программу.
Несмотря на то, что конкуренция среди онлайн-школ по курсу Дата аналитики достаточно высока, мы точно знали, что именно мы предложим нашим студентам. В чем будет наша особенность?
Большая группа — ключевая ошибка первого потока курса Data Analytics
Мы подумали, что без проблем сможем набрать 35-40 студентов. Так и оказалось. Новый курс в IAMPM, интересная актуальная программа. Мы сделали большой набор и были довольны своей работой. Но именно это стало ключевой ошибкой, потому что:
- студентам не хватало персонализации;
- спикеры не успевали отвечать на вопросы на лекциях;
- не уделялось достаточно внимания на практических занятиях;
- был небольшой хаос в организации, особенно, когда пришлось перенести лекцию, потому что спикер заболел.
Студенты не чувствовали, что они важны. Это выглядело, как лекция в университете. Когда вы платите за обучение, вы хотите, чтобы вам уделяли личное внимание. Мы это прекрасно понимаем. Но не смогли реализовать это на первом потоке Data Analytics. Поэтому и получили плохие отзывы и оценки. Справедливо.
Домашние и практические задания привязаны к теме лекции
Мы строили курс Data Analytics по понятной логике:
- Проходит лекция, спикер рассказывает тему, предоставляет материалы для улучшения навыков.
- Студент изучает на лекции, плюс что-то изучает самостоятельно.
- Мы делаем домашнее задание или готовим практический воркшоп, основанный на теме лекции.
Вроде бы все логично. Но что-то пошло не так. Потому что мы не учли специфику профессии. Дата Аналитику не нужно знать Python в целом. Нужны некоторые более важные функции языка, чтобы использовать в работе. То есть. Недостаточно разбираться в Python на базовом уровне. Недостаточно хорошо разбираться. Нужно знать именно те процессы, которые требуются от дата-аналитика в работе.
Нам и сейчас иногда говорят:
У вас на курсе Data Analytics недостаточно Python.
На самом деле — достаточно. Потому что:
- Вы не просто изучаете синтаксис, вы строите отчеты, очищаете данные, автоматизируете рабочие сценарии.
- Работа в GoogleColab, что есть не во всех онлайн-школах и курсах Дата Аналитики.
- Навыки после модуля соответствуют навыкам из вакансий
То есть мы полностью покрываем навыки Python у Джуниор Дата Аналитика.
Как негативные отзывы повлияли на изменения курса Data Analytics
Уже во время обучения студенты начали высказывать негатив. Среди негативных отзывов были:
- Дали самое основное, что понятно, ведь курс всего 2 месяца. Однако можно было бы немного меньше повторяющейся теории, больше практики
- Мне очень понравились спикеры, но сам курс не доработан.
- 1- Ошибки в материалах заданий, 2- Некоторые задания не соответствовали лекциям (в начале курса), 3- Общая организация (спикеры бросали файлы на лекции, когда админ должен был это подготовить)
- В целом курс очень понравился, особенно структура и инструментальная часть. Однако немного не хватило практики по анализу реальных бизнес-кейсов, работы с «грязными» данными и примеров, как выглядит типичная аналитическая задача в компании. Было бы полезно добавить также больше фокуса на интерпретацию результатов и аналитическое мышление.
- Очень большие объемы в сжатые сроки. На более сложные навыки, как пайтон и sql, очень хотелось больше времени.
- Сначала задания были чисто теоретические, не думаю, что на них нужно тратить время. Потом пошла практика, стало интереснее. Не хватило, чтобы все задания были связаны между собой и в конце смогли получить проект. То есть двигались от простого к сложному, понемногу готовились к большому проекту. Общее последнее задание не то, что ожидала. Думала, что будем готовить свой проект постепенно, начнем с очистки данных, далее используем sql для подготовки данных, передадим их в Tableau или Power BI, и это будет происходить в течение курса и по ходу изучения каждого блока.
Мы начали работать с курсом прямо во время обучения студентов. Поэтому некоторые негативные отзывы Data Analytics удалось преодолеть еще во время обучения.
Но не только негатив: положительные отзывы Data Analytics
Мы очень переживали и считали, что курс вообще нужно закрывать. Не попали в тему. Не смогли сделать качественный продукт. Но на первом потоке были и положительные отзывы Data Analytics:
- Проведение лекций на высоком уровне, изложение понятное и интересное, вежливые лекторы, комфортная коммуникация
- Оценка высокая, поскольку курс дал сильную базу, а преподаватели всегда были открыты к обратной связи и поддержке.
- Спасибо, что учли замечания, которые возникали в начале курса, дальше все было хорошо
- Для меня было важно получить основы, и я их получила
- Понравилось — материал подан кратко и по существу. Не понравилось — для пары заданий была не очень четкая формулировка.
- Задания понятные, когда были ошибки в загрузке, их исправили, поэтому все ок. Ограничение по времени выполнения стимулировало выполнить вовремя)
- Положительное: есть лекции в записи, что успеваешь все воспроизвести самостоятельно, потому что когда смотришь в онлайне, все делает преподаватель и есть ограничение во времени, то все понятно и просто) а в жизни не всегда так
- Понравились задания, которые наиболее тесно связаны с реальными кейсами из бизнеса (большая часть маркетинга, продаж)
Это мотивировало нас не закрывать курс, а улучшить его. Поэтому… на свет появился Data Analytics 2.0 — улучшенная версия, которая уже получила множество положительных отзывов.
Улучшенный курс Data Analytics: что сделали, чтобы он стал одним из лучших
Конечно, после первого неудачного потока курса мы командой сервиса и продакшена начали активно разрабатывать улучшения. Постепенно внедряли их в последующие потоки. И вот в августе родился курс Data Analytics 2.0, который уже в сентябре получил оценки и стал лучшим курсом сентября в IAMPM. Что именно мы внедрили:
Сокращенная, но насыщенная программа обучения на Дата аналитика
У конкурентов программы рассчитаны на 6 и более месяцев. Мы разработали короткую программу на 3 месяца. Это сначала стало неудачей. Потому что студенты считают, что короткая программа не научит. И многие клиенты просто отказывались выбирать курс IAMPM по Дата Аналитике из-за этого. Но только до разговора с консультантом.
При более глобальном изучении материалов конкурентных школ мы поняли, что у них такая же программа, как и у нас. А то и короче. Но она длится дольше, потому что между лекциями большие перерывы. Они позиционируют это как время для самообучения. Но будем откровенны: очень ли много вы учитесь самостоятельно, когда вас не контролирует ментор или куратор курса?
В начале наша программа действительно выглядела очень короткой, и это немного смущало студентов. По факту оказалось, что у конкурентов в среднем 35 лекций, у нас — 40. А количество часов просто растянуто за счет пауз в обучении.
Не смотрите на продолжительность — смотрите на то, что реально входит в программу, потому что продолжительность можно получить с помощью «пауз на выполнение домашних заданий» и «бонусного контента, который не приблизит к результату». — Анна Топчиу, Sales Lead IAMPM.
Курс Data Analytics был полностью переработан с нуля с целью дать не больше, а лучше.
| Улучшение | Детали и преимущества |
| Изменение философии | Фокус смещен со скорости на качество усвоения знаний через практику проектной работы |
| Продолжительность и эффективность | Курс предлагает 3,5 месяца чистого обучения (31 встреча, 14 домашних заданий), избегая длинных «пауз» на выполнение домашних заданий или «бонусного контента, который не приблизит к результату». |
| Интеграция навыков | Основные инструменты (BI, SQL, Python, AI) теперь интегрированные в учебный процесс, а не преподаются как отдельные, оторванные модули. |
Практическая ориентированность: готовые 4 проекта во время обучения и воркшопы
Новый курс для дата-аналитиков максимально приближен к требованиям рынка труда и типичным рабочим ситуациям. Что мы сделали:
- подробно изучили вакансии от работодателей;
- провели интервью со спикерами-практиками, которые сейчас работают дата-аналитиками;
- узнали у наших партнеров и коллег в IT сфере, каким именно они хотят видеть джуниор дата аналитика
На основе этих данных разработали практические воркшопы. А также проектную программу. Вы получаете до 4 проектов в разных доменах в свое портфолио уже во время обучения. Не знаете, как стать дата-аналитиком с нуля без опыта? Нужно иметь не только навыки, но и портфолио. У нас вы получаете 4 проекта в свое портфолио дата-аналитика.
| Улучшение | Детали и преимущества |
| Гранд-проект | Грандиозный проект на 100% похож на тестовое задание при трудоустройстве. Он закрывает демонстрацию основных запросов работодателей (знание инструментов, логика, мышление). Проект идентичный по структуре типовой тестовой задаче на стартовых ролях: SQL → BI → A/B → продукт-метрики → базовая статистика. |
| Мастер-классы | Каждый воркшоп – это рабочая задача, как у компании. Это позволяет студентам видеть, как изучаемые функции работают в реальной жизни. |
| Контекст SQL | Обучение SQL происходит в контексте бизнеса и «больших задач», обеспечивающих лучшее понимание, а не просто изучение функций в вакууме. |
Сдвиг акцентов в ключевых инструментах (Hard Skills)
Мы сделали акцент не просто на изучении инструментов, которые нужны Data аналитику в IT, а на их актуальности и возможностях именно для этой профессии. Мы не обучаем просто Power BI, а делаем акцент на возможностях для Junior Data аналитика. Потому что именно эти навыки вам понадобятся, чтобы пройти тестовое задание на собеседовании. Смотрите в таблице, как именно мы прорабатываем инструменты для Дата аналитика.
| Инструмент | Улучшения и преимущества |
| Power BI | Сделано акцент на Power BI, поскольку он более сложный и чаще используется в работе. Power BI есть полноценной частью программы с кейсами и формулами, в отличие от некоторых курсов, где он может являться дополнительным материалом. |
| Питон | Обучение сосредоточено не только на синтаксисе, но и на практическом применении: построение отчетов, очистке данных и автоматизации рабочих сценариев. Работа происходит в GoogleColab. |
| Визуализация (в общем) | Количество занятий по визуализации остается высоким, при этом Рисование изучается легче, поскольку следует после Power BI, позволяя студентам быстро усвоить материал. Мы сократили время на изучение, потому что процесс освоения идет сильно быстрее после Power BI. |
| Интеграция ИИ | Включены AI-бонусы и реальные кейсы о внедрении искусственного интеллекта (ИИ) в работу дата-аналитика. Особый акцент на использовании ИИ для Пайтон и автоматизации рутины обсуждается в отдельной бонусной лекции. |
Карьерное сопровождение и гарантия трудоустройства
Новый курс включает усиленный блок поддержки в трудоустройстве (доступно в определенных пакетах). Теперь мы уверены в качестве обучения на курсе Дата Аналитики от IAMPM, поэтому можем давать гарантию трудоустройства.
В Премиум пакете мы не только помогаем создать портфолио, резюме, подобрать вакансии, подготовиться к собеседованиям (помощь с трудоустройством включена и в другие пакеты). В Премиум-пакете мы предоставляем гарантию трудоустройства. Вернем средства, если вы не найдете работу в течение 4-х месяцев после курса.
Как стать Дата Аналитиком с нуля? Пройти курс Data Analytics от IAMPM
Хотите стать Junior Data Analyst в IT или Digital компании? Получите набор навыков за короткий срок обучения, практический опыт и до 4 проектов в портфолио. Это именно то, что нужно новичку в профессии, чтобы получить офер.
Вас ждет карьерная помощь, а если вы выберете пакет «Премиум» (количество мест в нем очень ограничено, потому что мы должны выполнять свои обязательства), то вам гарантировано трудоустройство. Или же мы вернем средства за обучение.
Присоединяйтесь к обучению на курсе Data Analytics от IAMPM. Если вам нужна консультация, оставляйте заявку и получите ответы на все вопросы. Также консультант предоставит вам демо-урок (как проходит обучение), полную программу курса, особенности и стоимость пакетов обучения. Станьте дата-аналитиком в IT вместе с IAMPM.