Курс Data Analytics от IAMPM стал отправной точкой для многих, кто стремится изменить свою карьеру и стать экспертом в анализе данных. В этой статье мы обратимся к опыту тех, кто уже прошел обучение, чтобы показать, почему этот курс является идеальным вариантом для тех, кто хочет стать Data Analyst. Ведь лучше всего о курсе могут рассказать не инструкторы или маркетинговые материалы, а сами студенты, которые уже применили полученные знания на практике.
Отзывы реальных людей, которые поделились своим опытом, наглядно демонстрируют, как курс помог им не только освоить необходимые навыки для Data Analyst, но и значительно улучшить их поиск работы в IT-сфере. Разве это не лучшее доказательство того, что обучение действительно эффективно?
Екатерина Андреева: я уже использую полученные навыки в своей работе и готовлюсь к переходу в аналитику
Я нашла курс через рекламу в Instagram. Решающим стало то, что программа сочетает теорию и практику, охватывает все ключевые инструменты (SQL, Python, Power BI) и дает возможность работать с реальными данными.
До курса мои знания были отрывочными. Мне не хватало понимания полного процесса: от загрузки данных до визуализации. Хотелось систематизировать знания и научиться уверенно работать с инструментами.
Самое полезное для меня: SQL, Python (особенно Pandas), Power BI. Эти инструменты пригодятся в моей будущей работе. Уже во время обучения я начала применять их: делала небольшие дашборды для отчетов в Power BI и трансформировала данные в Python.
Что понравилось: простое объяснение материала с примерами, реальные практические задания, возможность совмещать обучение с работой благодаря структурированным урокам и записям, лекции Арсения — очень помогли закрепить материал.
Grand-проект стал приоритетом, и я уделила ему больше всего внимания, даже если не всегда успевала выполнить все домашние задания.
Курс полностью оправдал мои ожидания. Я уже использую полученные навыки в своей работе и готовлюсь к переходу в аналитику.
Что бы я изменила: добавила бы больше практических воркшопов с разбором реальных бизнес-кейсов в группах, чтобы еще глубже закрепить теорию.
Светлана Топчий: курс дал мне более глубокое понимание роли дата-аналитика и добавил инструментов для эффективной работы
Я давно интересовалась дата-аналитикой. На работе у меня появилась возможность строить отчеты в Power BI, и стало понятно, что нужны системные знания. Самостоятельно разобраться было сложно — легче получить ответ от практиков, чем тратить время на поиски.
На курсе я получила именно то, что хотела: Power BI и Python. Особенно полезным было понять, как Python можно применять для визуализаций. Tableau пробовала, но больше подошел Power BI. Понравилось, что спикеры были практиками, показывали реальные примеры и можно было задавать вопросы.
Grand-проект стал вызовом — я работала с реальными рабочими данными, и вместо двух недель потратила почти четыре. Но результат был полезен для компании и показал мне полный цикл работы дата-аналитика: от сырых данных до финального отчета.
Теперь я использую знания в своей работе — Python и Power BI стали частью моих ежедневных задач. Самым ценным считаю понимание логики данных и того, как их правильно анализировать.
Что бы я изменила? Хотелось бы больше примеров не только из e-commerce, но и из других сфер — финансовой или операционной аналитики. А в целом курс дал мне более глубокое понимание роли дата-аналитика и добавил инструментов для эффективной работы.
Анастасия Панчишена: выбрала именно этот курс благодаря оптимальной продолжительности, стоимости и насыщенной программе
Искала курсы по указанию начальника, чтобы углубить знания в дата-аналитике. Выбрала именно этот курс благодаря оптимальной продолжительности, стоимости и насыщенной программе. Важным фактором было наличие темы A/B тестирования, ведь хотела научиться формулировать и проверять гипотезы и давать рекомендации руководству.
Что понравилось: удобный вечерний график, доступ к записям занятий, небольшие, но практические домашние задания, возможность сразу применить знания: даже после года работы с Power BI я открыла для себя новые фишки и «разложила все по полочкам».
Самыми полезными стали темы: A/B-тестирование, создание отчетов в Power BI.
Благодаря курсу я получила возможность подняться на более высокую позицию с лучшей заработной платой.
Чего не хватило: хотелось больше «математической» теории и объяснений статистических терминов в части тестирования, чтобы легче понимать основы.
В целом курс оправдал ожидания и дал практические инструменты, которые я использую в работе.
Светлана Бадюкина: я стала более уверенной в своих профессиональных навыках
Я работаю аналитиком почти два года, сейчас параллельно учусь в магистратуре. В своей компании использую Qlik, Qlik NPrint, Excel и VBA, но хотела понять, как работают другие инструменты и другие компании.
На курс я пришла с целью личного развития и расширения знаний. Для меня было важно получить базу по Power BI, Python и другим инструментам (A/B-тестирование, KPI), которые я пока не использую, но понимаю, что они пригодятся в будущем.
Что понравилось больше всего:
- Лекторы — четко излагали материал, делились практическими кейсами, давали много фидбека.
- Большое количество инструментов, с которыми удалось познакомиться.
- Записи лекций, которые можно просматривать в удобное время.
Самыми актуальными темами стали Power BI и Python. Power BI — из-за распространенности и практичности, Python — как вызов, потому что я не программист, но понимаю, что это важно для аналитика.
Grand-проект я делала на тему банковского сектора (анализ возможного оттока клиентов). Сложности возникли не столько с данными, сколько с подготовкой правильной презентации и структуризацией результатов.
Изменения после курса:
- Я стала более уверенной в своих профессиональных навыках.
- Получила больше инструментов для развития карьеры и поняла, что у меня есть возможность двигаться в разных направлениях (data science, автоматизация, визуализация).
- Ощущение, что я могу сменить работу, компанию или даже страну, и найду себя в аналитике.
Почему стоит выбрать профессию data аналитика в Украине
Профессия Data Analyst (аналитик данных) становится одной из самых перспективных в современной IT-среде Украины. Рассмотрим, почему стоит выбрать этот путь.
Спрос на Data Analyst в Украине
По состоянию на октябрь 2025 года:
- На платформе Work.ua насчитывается более 785 вакансий по запросу «Data Analyst» по всей Украине.
- На Djinni.co доступно более 386 вакансий в категории Data Analyst, что свидетельствует о высоком спросе на специалистов в этой области.
- На сайте DOU.ua размещено 123 вакансии по запросу «Data Analyst», в частности от компаний SKELAR, Uklon, EPAM и других.
Зарплата Data Analyst в Украине
Заработная плата аналитиков данных варьируется в зависимости от опыта и квалификации:
- Средняя зарплата Data Analyst в Украине составляет 32 500 грн в месяц
- Согласно данным DOU.ua, разброс зарплат среди Junior Data Analyst составляет от $1,000 до $2,000, что свидетельствует о значительной вариативности в зависимости от уровня квалификации и компании
- По данным LIGA.net, летом 2025 года зарплата для начинающих в сфере Data Analytics составляла около $1,500, а для опытных специалистов — до $6,000
Требования к Data Analyst
Для успешного трудоустройства на позицию Data Analyst обычно требуются:
- Владение SQL, Python, Power BI или Tableau.
- Знание статистики и умение работать с большими объемами данных.
- Опыт работы с A/B тестированием и визуализацией данных.
- Умение создавать отчеты и дашборды для принятия бизнес-решений.
- Знание английского языка на техническом уровне.
Профессия Data Analyst открывает широкие возможности для карьерного роста. Возможность перейти на позиции Senior Data Analyst, Data Scientist или BI Analyst. Рост спроса на аналитиков данных в различных отраслях: финансы, маркетинг, e-commerce, телекоммуникации. Возможность работать удаленно или в международных компаниях.
Профессия Data Analyst является одной из самых востребованных и высокооплачиваемых в IT-сфере Украины. Высокий спрос на специалистов, конкурентоспособные зарплаты и широкие карьерные перспективы делают эту профессию привлекательной для тех, кто стремится развиваться в области аналитики данных.
Почему стоит выбрать курс Data Analytics от IAMPM
Курс Data Analytics от IAMPM — это практическое обучение для тех, кто хочет стать Data Analyst. Программа охватывает основные инструменты для аналитики данных, такие как SQL, Python, Power BI и Tableau, давая студентам возможность работать с реальными данными и создавать аналитические отчеты и дашборды.
Преподаватели курса — опытные профессионалы, работающие в отрасли, что позволяет студентам получить актуальные знания и инсайты. Благодаря реальным кейсам и практическим заданиям, курс готовит к реальным вызовам в работе аналитика данных.
IAMPM также поддерживает своих студентов в поиске работы, предоставляя рекомендации по составлению резюме, подготовке к собеседованиям и созданию портфолио. Это идеальный выбор для тех, кто хочет быстро освоить навыки Data Analytics и построить успешную карьеру в IT.