Data Analytics

Data Analytics – практичний курс з аналізу даних для новачків

Data Analytics - навчись перетворювати дані на рішення

Практичний курс з аналізу даних для новачків

Старт онлайн навчання: 20 cічня

Data Analytics

На 30% 📈

збільшився попит на дата-аналітиків за останні 3 роки.

І цей тренд лише набирає обертів!

Наші випускники працюють тут

Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics

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.

Data Analytics
Data Analytics

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. 

Data Analytics

Менше ніж за 3 місяці

ви навчитесь:

Data Analytics

Працювати з базами даних

аналізувати та обробляти інформацію за допомогою SQL та Excel

Data Analytics

Створювати звіти та дашборди

які можна продемонструвати на співбесідах і які підтвердять ваші навички

Data Analytics

Працювати у Python

для створення автоматизованих процесів, які заощадять ваш час

Data Analytics

Візуалізувати дані в Power BI та Tableau

щоб представити результати керівництву або клієнтам

Data Analytics

Обробляти великі масиви інформації

використовуючи SQL, Python та інші інструменти.


Data Analytics

Розв’язувати

реальні бізнес-завдання

Знаходимо роботу разом: як це працює?

Відкриємо

додатковий модуль з працевлаштування

Проведемо симуляції реальних співбесід

Упакуємо профіль в LinkedIn + резюме і супровідний лист

Надамо вакансії з внутрішнього пошуку та від партнерів IAMPM

Надамо тестові завдання зі справжніх вакансій

Надамо фідбек після кожної тестової співбесіди

Навчимо шукати вакансії та моніторимо ваш прогрес

Підтримка менеджера з працевлаштування протягом 2 місяців після завершення навчання

Data Analytics
Data Analytics

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.

Data Analytics
Data Analytics

Що на вас чекає на курсі:

Спікери курсу

Data Analytics

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.
Data Analytics

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
Data Analytics

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.
Data Analytics

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

Спікери курсу

Data Analytics

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.
Data Analytics

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;
  • На курсі поділиться прикладними навичками, необхідними в аналітиці digital-продуктів, допоможе опанувати інструменти та підходи для комфортного старту на позиції дата-аналітика.
Data Analytics

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
Data Analytics

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.

Програма курсу

Модуль 1. Роль аналітика даних у бізнесі та чому інформація - це нафта нашого часу
  • Значення даних у сучасному світі: чому бізнес орієнтується на дані.
  • 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 №2-3. Етапи роботи з даними: збір, обробка
  • Етап 1: Збір даних.
  • Етап 2: Обробка даних.
  • Етап 3: Візуалізація даних.
  • Етап 4: Інтерпретація даних.
  • Ключові виклики під час роботи з як даними.

Воркшоп: Огляд роботи дата-аналітика та вибір проєкту на навчання.

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 4. SQL та робота з базами даних
  • Що таке база даних?
  • Структура баз даних.
  • Типи даних у базах.
  • Приклади баз даних у реальному світі.


Воркшоп: Установка MySQL/ BigQuery і початок роботи


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 5. Нормалізація даних і створення зв’язків між таблицями.
  • Проблеми дублювання даних.
  • Нормалізація даних.
  • Зв’язки між таблицями.
  • Практика: розділення таблиць і побудова зв’язків.


Воркшоп: Команди SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.


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 6. 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.
  • Воркшоп. Робота з проєктом. Об'єднуємо таблиці, створюємо зв'язки, відпрацьовуємо команди.


Воркшоп: Робота з проєктом. Завантажуємо підготовлені таблиці й аналізуємо всю базу даних.


Результат: ви навчитеся об'єднувати таблиці за допомогою JOIN-запитів (INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER) і використовувати групування для аналізу даних. 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 7. Візуалізація даних
  • 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 8. Робота з Power BI
  • Вступ до Power BI: огляд інструмента.
  • Типи джерел, що підтримує Power BI.
  • 2 вектори роботи з Power BI
  • Встановлення Power BI 
  • Фіксуємо знання основ PBI
  • Використання DAX для обчислень
  • Синтаксис i порiвняння з SQL/Python
  • Практика: створення мiри, KPI, дашборду
  • Мiнiмум, який повинен знати Junior-аналiтик


Воркшоп: Робота з Power BI. Розбір практичних кейсів із різних сфер

Воркшоп: Робота з Power BI. Формування дашборду для гранд проєкту


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 №9-10. Tableau для створення інтерактивних звітів
  • Огляд інструмента та основні відмінності від Power BI.
  • Переваги Tableau для інтерактивної аналітики.
  • Імпорт і підготовка даних у Tableau.
  • Підключення до різних джерел.
  • Очищення та трансформація даних.
  • Створення звітів у Tableau.
  • Побудова графіків, діаграм і карт.
  • Інтерактивність у Tableau.
  • Фільтри, параметри, дії користувача.
  • Приклади інтерактивних звітів для бізнесу.
  • Воркшоп. Робота з Tableau. Розбір кейсів практичних із різних сфер.


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.

Модуль 11. Python для аналізу та візуалізації даних
  • Що таке Python і чому він важливий для аналітиків?
  • Основи синтаксису Python.
  • Використання бібліотек (Pandas, NumPy) для роботи з даними.
  • Візуалізація з Matplotlib і Plotly.


Воркшоп: Робота з проєктом у Python. Перевіряємо БД 

Воркшоп: Робота з Matplotlib і Plotly. Розбір практичних кейсів із різних сфер


Результат: ви отримаєте 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.

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 12. Бізнес-аналітика та прийняття рішень
  • A/B тестування та проведення експериментів.
  • Аналіз даних для бізнес-цілей.
  • Побудова метрик і KPI.
  • Практичні кейси з різних галузей (маркетинг, продажі, фінанси).
  • Створення бізнес-звітів для зацікавлених сторін.


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.


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.


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.


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.

Фінальний QA

Фінальний гранд-проєкт

  • Робота над реальним кейсом з використанням всіх інструментів та навичок курсу.
  • Завершальний проєкт з рекомендаціями від експертів курсу, який ви додасте в своє портфоліо.


Результат: ви завершите курс з реальним бізнес-проєктом у портфоліо, що стане важливим елементом для вашого працевлаштування.

Оберіть формат навчання

Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics

Обирайте пакет навчання

Вивчаю сам

31 відеолекція / 62 години

Data Analytics

17 лекцій в записі / 13 воркшопів в записі / 1 Q&A сесія

Технічна підтримка

30+ презентацій

10 практичних гайдів, шаблонів та інструкцій по роботі з SQL, Power BI, Tableau, Matplotlib і Plotly

Доступ до матеріалів курсу на 3 місяці

З нашою допомогою

31 онлайн-заняття / 11 тижнів

Data Analytics

17 живих лекцій / 13 воркшопів / 1 фінальна Q&A зустріч

Перевірка домашніх завдань з розгорнутим фідбеком + частина завдань на самоперевірку

Необмежений доступ до матеріалів курсу

10 практичних гайдів, шаблонів та інструкцій по роботі з SQL, Power BI, Tableau, Matplotlib і Plotly

Постійна підтримка у груповому чаті із менторами та спікерами

Особистий ментор на весь період навчання

Допомога з підготовкою до пошуку роботи: упакування профілю (резюме, супровідний лист, LinkedIn) + гайди з пошуку роботи

До 4-х гранд проєктів, які прокачають ваше портфоліо

Преміум

31 онлайн-заняття / 11 тижнів

Data Analytics

Все, що входить до пакету “З нашою допомогою» 

Окремий чат із ментором для ширшої підтримки на курсі

Модуль Tech Skills

  • Лекції з Jira
  • Лекції з TechMind

2 бонусні групові зустрічі по підготовці гранд проєкту

2 персональні консультації протягом 2-х місяців після курсу за запитом

Рекомендації від компанії при відмінному проходженні курсу

  • У LinkedIn за запитом
  • У текстовому форматі із підписом керівника за запитом

Знаходимо роботу разом

Кількість місць обмежена

Що кажуть наші випускники про курс Data Analytics

Data Analytics

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: Power BI і Python...

Читати більше
Data Analytics

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: Power BI і Python. Особливо корисним було зрозуміти, як Python можна застосовувати для візуалізацій. Tableau пробувала, але більше зайшов Power BI. Сподобалося, що спікери були практиками, показували реальні приклади і можна було ставити запитання.


Grand-проєкт став викликом — я працювала з реальними робочими даними, і замість двох тижнів витратила майже чотири. Але результат був корисний для компанії й показав мені повний цикл роботи дата-аналітика: від сирих даних до фінального звіту.


Тепер я використовую знання у своїй роботі — Python і Power BI стали частиною моїх щоденних задач. Найціннішим вважаю розуміння логіки даних і того, як їх правильно аналізувати.


Що б я змінила? Хотілося б більше прикладів не лише з

e-commerce, а й з інших сфер — фінансової чи операційної аналітики. А загалом курс дав мені глибше розуміння ролі дата-аналітика і додав інструментів для ефективної роботи.

Data Analytics

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
Data Analytics

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.


Що сподобалося: зручний вечірній графік, доступ до записів занять, невеликі, але практичні домашні завдання, можливість одразу застосувати знання: навіть після року роботи з Power BI я відкрила для себе нові фішки й “розклала все по поличках”.


Найкориснішими стали теми: A/B тестування, створення звітів у Power BI. Завдяки курсу я отримала можливість піднятися на вищу позицію з кращою заробітною платою.

Чого не вистачило: хотілося більше “математичної” теорії та пояснень статистичних термінів у частині тестування, щоб легше розуміти основи.

Загалом курс виправдав очікування й дав практичні інструменти, які я використовую в роботі.

Data Analytics

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
Data Analytics

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. Для мене було важливо отримати базу по Power BI, Python та іншим інструментам (A/B-тестування, KPI), які я поки не використовую, але розумію, що вони знадобляться в майбутньому.


Що сподобалося найбільше:

  • Лектори — чітко викладали матеріал, ділилися практичними кейсами, давали багато фідбеку.
  • Велика кількість інструментів, з якими вдалося познайомитися.
  • Записи лекцій, які можна переглядати у зручний час.


Найактуальнішими темами стали Power BI та Python.

Power BI — через поширеність і практичність, Python — як виклик, бо я не програміст, але розумію, що це важливо для аналітика.


Grand-проєкт я робила на тему банківського сектору

(аналіз можливого відтоку клієнтів). Складнощі виникли не стільки з даними, скільки з підготовкою правильної

презентації та структуризацією результатів.


Зміни після курсу:

  • Я стала впевненішою у своїх професійних навичках.
  • Отримала більше інструментів для розвитку кар’єри і зрозуміла, що маю можливість рухатися в різних напрямках (data science, автоматизація, візуалізація).
  • Відчуття, що можу змінити роботу, компанію чи навіть країну, і знайду себе в аналітиці.

Що кажуть наші випускники про курс Data Analytics


Data Analytics

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
Data Analytics

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.


Формат, тривалість і вартість мені підійшли. Хоч курс був короткий та оглядовий, він дав:

  • базу з Python, Power BI та SQL
  • розуміння інструментів аналітика і напрямів розвитку
  • впевненість, що я можу претендувати на вакансії.


Вже під час навчання я активно шукала роботу.

На співбесідах часто питали про Python і SQL, а тестові завдання вимагали знань з Power BI. Саме завдяки курсу я могла їх виконувати, і це стало вирішальним — у результаті я отримала офер.


Що сподобалося найбільше:

  • різні лектори з реальним досвідом у сфері, кожен показував свій підхід;
  • зручний графік і можливість переглядати записи (для мене навіть комфортніше у записі — можна зупинити чи прискорити).


Я б порадила майбутнім студентам: вірити в себе, надсилати багато резюме, обов’язково згадувати на курсах усі навички й досвід, навіть нетиповий.


Курс дав мені основу, систематизував знання та дозволив зробити перехід у професію. Я вже почала нову роботу.

Data Analytics

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.

Читати більше
Data Analytics

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 структуру, дедлайни та чітку мету, щоб досягти результату. Я вмотивувався, оскільки отримав конкретні знання з SQL, Python, Power BI, Tableau та MySQL, що дозволило мені не тільки структурувати свої навички, але й додати їх у своє резюме.


Що мені особливо сподобалось — це акцент на реальних інструментах і хардскіллах, таких як MySQL та Python, що є необхідними для старту в цій сфері. Також курс дає чітке розуміння того, чим займається дата-аналітик і які кроки треба зробити, щоб стати експертом у цій сфері. Лекції були цікаві, особливо ті, що стосувались АБ-тестів і метрик, які дуже допомогли зрозуміти, як аналізувати бізнес-процеси.


Мені також сподобалась структура курсу — записи лекцій дозволяли не переживати через пропущені заняття. Я зміг повернутись до матеріалів у будь-який зручний час і переглянути їх знову.


Після курсу я почав подаватись на джуніор позиції дата-аналітика, і хоча поки що в мене були лише кілька співбесід, я відчуваю, що це — правильний напрямок. Я вже отримав перші результати та чітке розуміння того, що мені потрібно покращити. Важливим є те, що курс дав мені впевненість у моїх навичках, і тепер я знаю, як далі розвиватися в цій сфері.


Загалом курс відповідає моїм очікуванням і навіть більше. Він допоміг мені отримати практичні знання, які я одразу почав застосовувати в роботі та в пошуку нових можливостей. Я вже почав робити міні-проекти для портфоліо і шукаю нові шляхи для розвитку. Взагалі, якщо ви хочете почати кар'єру в дата-аналітиці, цей курс стане відмінною базою для подальшого росту.

Data Analytics

Загалом курс дав мені чітке розуміння того, що треба для того, щоб стати хорошим дата-аналітиком

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...

Читати більше
Data Analytics

Загалом курс дав мені чітке розуміння того, що треба для того, щоб стати хорошим дата-аналітиком

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, що були для мене новими і необхідними знаннями.

Курс був дуже корисним у розумінні, як працює дата-аналітика, і не лише з точки зору теорії, але й практичних навичок. Під час курсу я отримала впевненість у своїх нових навичках і зрозуміла, як працювати з такими інструментами, як SQL, Power BI і Python. Найбільше мені сподобалося, що я змогла створювати візуалізації, використовуючи нові знання, і зрозуміла, як ці інструменти допомагають приймати важливі рішення на основі даних.

Я також здобула глибше розуміння того, що дата-аналітика — це широка професія, і є багато напрямків, де я можу знайти своє місце. Величезною перевагою курсу є те, що він дозволяє вивчити основи та розпочати кар'єру, маючи важливі навички для подальшого розвитку. Я також отримала багато корисних порад від спікерів та менторів, які поділилися своїм досвідом у сфері аналітики.

Незважаючи на те, що SQL став для мене найскладнішим інструментом, я змогла пройти через усі труднощі і зараз відчуваю себе впевнено, працюючи з базами даних і готуючи аналітичні звіти. Менторська підтримка була корисною, але я думаю, що ще більше корисних сесій на тему гранд-проектів, де б можна було більше запитати і отримати підтримку, покращили б навчання.

Після завершення курсу я вже почала шукати роботу в якості дата-аналітика, і хоча це складно на старті, я отримала важливі знання, які дозволяють мені рухатися далі в цій професії. Це було чудовим досвідом, який відкрив нові можливості, і я впевнена, що мої нові навички допоможуть мені досягти успіху в цій сфері.

Загалом курс дав мені чітке розуміння того, що треба для того, щоб стати хорошим дата-аналітиком, і тепер я з впевненістю дивлюсь в майбутнє цієї кар'єри.

Що кажуть наші випускники про курс Data Analytics


Data Analytics

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...

Читати більше
Data Analytics

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 — і мене вперше почули та прийняли пропозицію. Це стало справжнім прогресом.


Мені сподобалася програма, особливо блоки з Power BI та Python. У роботі я використовую Power BI Report Builder, але після курсу хочу перебудувати частину звітів і дашбордів саме так, як ми навчалися.


Курс виявився більш практичним, ніж я очікувала. Спочатку не вистачало теорії, але дуже цінною була можливість відразу робити все разом із викладачем під час заняття. Практика в онлайн-форматі — це круто.

Що змінилося: я навчилася аргументовано доводити свою позицію керівництву і робити це мовою цифр. Це дало мені впевненість. Також курс став для мене способом відволіктися від буденності та тримати себе в тонусі.


Що можна було б покращити:

  • більше теоретичних блоків на початку;
  • певним лекторам варто підтягнути навички викладання (вони хороші практики, але видно, що не завжди комфортно почуваються перед камерою).


Загалом я задоволена курсом і вже почала застосовувати знання у роботі.

Data Analytics

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...

Читати більше
Data Analytics

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 з інструментами.

Найкорисніше для мене: SQL, Python (особливо Pandas),Power BI. Ці інструменти напряму знадобляться в моїй майбутній роботі. Уже під час навчання я почала застосовувати їх: робила невеликі дашборди для звітів у Power BI та трансформувала дані в Python.

Що сподобалося: просте пояснення матеріалу з прикладами, реальні практичні завдання, можливість поєднувати навчання з роботою завдяки структурованим урокам і записам, лекції Арсенія — дуже допомогли закріпити матеріал.

Grand-проєкт став пріоритетом, і я приділила йому найбільше уваги, навіть якщо не завжди встигала виконати всі домашні завдання.

Курс повністю виправдав мої очікування. Я вже використовую отримані навички у своїй роботі та готуюся до переходу в аналітику.

Що б я змінила: додала б більше практичних воркшопів із розбором реальних бізнес-кейсів у групах, щоб ще глибше закріпити теорію.

З ким ви опануєте нову професію?

Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics

Заповніть форму та очікуйте дзвінка від менеджера, щоб отримати спеціальну пропозицію на навчання

"*"обозначает обязательные поля

Натискаючи кнопку, ви приймаєте оферту, даєте угоду на обробку персональних даних і погоджуєтесь з політикою конфіденційності.

Ми не співпрацюємо з громадянами рф та рб.