Січень 2025 року. Команда IAMPM вирішує створити новий курс-професію для Дата аналітиків. Мета: дати новачкам знання, які допоможуть знайти їм роботу в IT та Digital сфері у ролі Дата аналітика. 20 лютого. Стартує перший потік курсу Data Analytics від IAMPM. І це входить в історію нашої компанії, як найгірший запуск курсу. Вересень 2025. Час, коли найжахливіший курс стає одним із найкращих в IAMPM. Відгуки на Data Analytics шикарні, рейтинг від студентів 8,9 із 10, середня оцінка спікерів 9,3 з 10, а ще впроваджена гарантія працевлаштування. Це історія курсу Data Analytics: від найгіршого курсу до флагману, який активно набирається.
Як починалась історія курсу Data Analytics
Як і у всіх курсів. Product команда IAMPM детально вивчила ринок. Ми зрозуміли, що є попит на цю професію, який надалі буде розширятись. В нас є можливості створити новий курс. Тому ми почали підбирати спікерів та формувати навчальну програму.
Попри те що конкуренція серед онлайн шкіл по курсу Дата аналітики досить висока, ми точно знали, що саме ми запропонуємо нашим студентам. У чому буде наша особливість?
Велика група — ключова помилка першого потоку курсу Data Analytics
Ми подумали, що без проблем зможемо набрати 35-40 студентів. Так і виявилось. Новий курс в IAMPM, цікава актуальна програма. Ми зробили великий набір та були задовільні своєю роботою. Але саме це стало ключовою помилкою, бо:
- студентам не вистачало персоналізації;
- спікери не встигали відповідати на питання на лекціях;
- не приділялось достатньо уваги на практичних заняттях;
- був невеликий хаос в організації, особливо, коли довелось перенести лекцію, бо спікер захворів.
Студенти не відчували, що вони важливі. Це виглядало, як лекція в університеті. Коли ви платите за навчання, ви хочете, щоб вам була персональна увага. Ми це чудово розуміємо. Але не змогли реалізувати це на першому потоці Data Analytics. Тому й отримали погані відгуки та оцінки. Справедливо.
Домашні та практичні завдання підв’язані під тему лекції
Ми будували курс Data Analytics по зрозумілій логіці:
- Проходить лекція, спікер розповідає тема, надає матеріали для покращення навичок.
- Студент вивчає на лекції, плюс щось вивчає самостійно.
- Ми робимо домашнє завдання, або готуємо практичний воркшоп, оснований на темі лекції.
Начебто все логічно. Але щось пішло не так. Бо ми не врахували специфіку професії. Дата Аналітику не треба знати Python загалом. Треба деякі більш важливі функції мови, щоб використовувати у роботі. Тобто. Недостатньо розбиратись базово у Пайтон. Недостатньо гарно розбиратись. Треба знати саме ті процеси, які вимагають від Дата Аналітика у роботі.
Нам і зараз інколи кажуть:
У вас на курсі Data Analytics недостатньо Python.
Насправді — достатньо. Бо:
- Ви не просто вивчаєте синтаксис, ви будуєте звіти, очищаєте дані, автоматизуєте робочі сценарії.
- Робота в GoogleColab, що є не в усіх онлайн школах та курсах Дата Аналітики.
- Навички після модуля відповідають навичкам з вакансій
Тобто ми повністю покриваємо навички Python у Джуніор Дата Аналітика.
Як негативні відгуки вплинули на зміни курсу Data Analytics
Вже під час навчання студенти почали висловлювати негатив. Серед негативних відгуків було:
- Дали найбільш основне, що зрозуміло, адже курс всього 2 місяці. Однак можна було би трохи менше теорії, що повторювалась, більше практики
- Мені дуже сподобалися спікери, але сам курс не допрацьований.
- 1- Помилки в матеріалах завдань, 2- Деякі завдання не відповідали лекціям (на початку курсу), 3- Загальна організація (спікери кидали файли на лекції, коли адмін мав це підготувати)
- Загалом курс дуже сподобався, особливо структура та інструментальна частина. Проте трохи не вистачило практики з аналізу реальних бізнес-кейсів, роботи з “брудними” даними, та прикладів, як виглядає типова аналітична задача в компанії. Було б корисно додати також більше фокусу на інтерпретацію результатів і аналітичне мислення.
- Дуже великі об’єми в зжаті терміни. На більш складні навички, як пайтон та sql дуже хотілось більше часу.
- Спочатку завдання були суто теоретичні, не думаю що на них потрібно витрачати час. Потім пішла практика, стало цікавіше. Не вистачило щоб всі завдання були повязані між собою і в кінці змогли отримати проект. Тобто рухалися від простого до складного, робили потроху підготовку до великого проекту. Загальне останнє завдання не те що очікувала. Думала що готуватимемо свій проект поступово, почнемо з очистки даних, далі використаємо sql для підготовки даних, передамо далі їх в Tableau чи Power BI і то буде відбуватися протягом курсу і по ходу вивчення кожного блоку
Ми почали працювати із курсом прямо під час навчання студентів. Тому деякі негативні відгуки Data Analytics вдалось подолати ще під час навчання.
Але не тільки негатив: позитивні відгуки Data Analytics
Ми дуже переживали та вважали. що курс взагалі треба закривати. Не попали в тему. Не змогли зробити якісний продукт. Але на першому потоці були й позитивні відгуки Data Analytics:
- Проведення лекцій на високому рівні, виклад зрозумілий і цікавий, ввічливі лектори, комфортна комунікація
- Оцінка висока, оскільки курс дав сильну базу, а викладачі завжди були відкриті до зворотного зв’язку та підтримки.
- Дякую що врахували зауваження що виникали на початку курсу, далі все було добре
- Для мене було важливо отримати основи і я їх отримала
- Сподобалося – матеріал подано стисло та основне. Не сподобалося – для пари завдань було не дуже чітке формулювання.
- Завдання зрозумілі, коли були помилки в завантаженні іх виправили, тому все ок. Обмеження по часу виконання стимулювало виконати вчасно )
- Позитивне: є лекції в запису, що встигаєш все відтворити самостійно, тому що коли дивишся в онлайні, все робить викладач і є обмеження в часі, то все зрозуміло і просто) а в житті не завжди так
- Сподобались завдання, які найближче повʼязані з реальними кейсами з бізнесу (більше частина маркетингу, продажів)
Це змотивувало нас не закривати курс, а зробити його покращення. Тому…на світ з’явився Data Analytics 2.0 — покращена версія, яка вже отримала безліч позитивних відгуків.
Покращений курс Data Analytics: що зробили, щоб він став одним з найкращих
Звичайно, після першого невдалого потоку курсу ми командою сервіса та продакшена почали активно розробляти покращення. Поступово впроваджували їх у наступні потоки. І ось у серпні народився курс Data Analytics 2.0, який вже у вересні отримав оцінки та став кращим курсом вересня в IAMPM. Що саме ми впровадили:
Скорочена, але насичена програма навчання на Дата аналітика
У конкурентів програми розраховані на 6 та більше місяців. Ми розробили коротку програму на 3 місяці. Це стало спочатку невдачею. Бо студенти вважають, що коротка програма не навчить. І багато клієнтів просто відмовлялись обирати IAMPM курс по Дата Аналітиці через це. Але тільки до розмови із консультантом.
При більш глобальному вивченні матеріалів конкурентних шкіл ми зрозуміли, що в них така ж програма, як і у нас. А то й коротше. А йде вона довше, бо є великі перерви між лекціями. Вони позиціонують це, як час для самовивчення. Но будемо відверті: чи дуже багато ви навчаєтесь самостійно, коли вас не контролює ментор чи куратор курсу?
На початку наша програма дійсно виглядала, як дуже коротка, і це трохи бентежило студентів. По факту виявилось, що у конкурентів у середньому 35 лекцій, у нас — 40. А кількість годин просто розтягнута коштом пауз у навчанні.
Не дивіться на тривалість — дивіться на те, що реально входить в програму, бо тривалість можна отримати за допомогою «пауз на виконання домашніх завдань» та «бонусного контенту, який не наблизить до результату». — Анна Топчиу, Sales Lead IAMPM.
Курс Data Analytics був повністю перезібраний з нуля з метою дати не більше, а краще.
| Покращення | Деталі та переваги |
| Зміна філософії | Фокус зміщено зі швидкості на якість засвоєння знань через практику проєктної роботи. |
| Тривалість та ефективність | Курс пропонує 3,5 місяці чистого навчання (31 зустріч, 14 домашніх завдань), уникаючи довгих «пауз» на виконання домашніх завдань або «бонусного контенту, який не наблизить до результату». |
| Інтеграція навичок | Основні інструменти (BI, SQL, Python, AI) тепер інтегровані в навчальний процес, а не викладаються як окремі, відірвані модулі. |
Практична орієнтованість: готові 4 проєкти під час навчання та воркшопи
Новий курс для дата аналітиків максимально наближений до вимог ринку праці та типових робочих ситуацій. Що ми зробили:
- детально вивчили вакансії від роботодавців;
- провели інетрв’ю зі спікерами-практиками, які наразі працюють дата аналітиками;
- дізнались у наших партнерів та колег в IT сфері, яким саме вони хочуть бачити джуніор дата аналітика
На основі цих даних розробили практичні воркшопи. А також проєктну програму. Ви отримуєте до 4 проєктів в різних доменах у своє портфоліо вже під час навчання. Не знаєте, як стати Дата Аналітиком з нуля без досвіду? Треба мати не тільки навички, але й портфоліо. У нас ви отримуєте 4 проєкти у своє портфоліо дата аналітика.
| Покращення | Деталі та переваги |
| Гранд-проєкт | Гранд-проєкт на 100% схожий на тестове завдання при працевлаштуванні. Він закриває демонстрацію основних запитів роботодавців (знання інструментів, логіка, мислення). Проєкт ідентичний за структурою типовому тестовому завданню на стартових ролях: SQL → BI → A/B → продукт-метрики → базова статистика. |
| Воркшопи | Кожен воркшоп — це робоча задача, як у компанії. Це дозволяє студентам бачити, як функції, що вивчаються, працюють у реальному житті. |
| Контекст SQL | Навчання SQL відбувається в контексті бізнесу та «великих задач», що забезпечує краще розуміння, а не просто вивчення функцій у вакуумі. |
Зміщення акцентів у ключових інструментах (Hard Skills)
Ми зробили акцент не просто на вивченні інструментів, які потрібні Data аналітику в IT, а на їх актуальності та можливостях саме для цієї професії. Ми не навчаємо просто Power BI, а робимо акцент на можливостях для Junior Data аналітика. Бо саме ці навички вам знадобляться, щоб пройти тестове завдання на співбесіді. Дивіться у таблиці, як саме ми пропрацьовуємо інструменти для Дата аналітика.
| Інструмент | Покращення та переваги |
| Power BI | Зроблено акцент на Power BI, оскільки він складніший і частіше використовується в роботі. Power BI є повноцінною частиною програми з кейсами та формулами, на відміну від деяких курсів, де він може бути додатковим матеріалом. |
| Python | Навчання зосереджено не лише на синтаксисі, а й на практичному застосуванні: побудові звітів, очищенні даних та автоматизації робочих сценаріїв. Робота відбувається у GoogleColab. |
| Візуалізація (загалом) | Кількість занять з візуалізації залишається високою, при цьому Tableau вивчається легше, оскільки йде після Power BI, дозволяючи студентам швидко засвоїти матеріал. Ми скоротили час на вивчення, тому що процес освоєння йде сильно швидше після Power BI. |
| Інтеграція ШІ | Включені AI-бонуси та реальні кейси щодо впровадження штучного інтелекту (ШІ) в роботу дата-аналітика. Особливий акцент на використанні ШІ для Python та автоматизації рутини обговорюється в окремій бонусній лекції. |
Кар’єрний супровід та гарантія працевлаштування
Новий курс включає посилений блок підтримки у працевлаштуванні (доступно у певних пакетах). Тепер ми впевнені за якість навчання на курсі Дата Аналітики від IAMPM, тому можемо давати гарантію працевлаштування.
У Преміум пакеті ми не тільки допомагаємо створити портфоліо, резюме, підібрати вакансії, підготуватись до співбесід (допомога з працевлаштуванням включається й в інші пакети). На Преміумі ми надаємо гарантію працевлаштування. Повернемо кошти, якщо ви не знаходите роботу протягом 4-х місяців після курсу.
| Покращення | Деталі та переваги |
| Комплексний супровід | Кар’єрний супровід передбачає не просто підготовку резюме, а й спільне подання на вакансії та проходження співбесід. |
| Модуль «Знаходимо роботу разом» | Включає симуляції реальних співбесід, надання вакансій з внутрішнього пошуку та від партнерів IAMPM, а також допомогу з упаковкою профілю в LinkedIn і резюме. |
| Гарантія працевлаштування | Є можливість повернення коштів, якщо ви не знаходите роботу протягом 4-х місяців після курсу (в рамках програми “Знаходимо роботу разом”). |
Як стати Дата Аналітиком з нуля? Пройти курс Data Analytics від IAMPM
Хочете стати Junior Data Analyst в IT або Digital компанії? Отримайте пак навичок за короткий термін навчання, практичний досвід та до 4 проєктів у портфоліо. Це саме те, що потрібно новачку у професії, щоб отримати офер.
На вас чекає кар’єрна допомога, а якщо ви обираєте пакет «Преміум» (кількість місць на ньому дуже обмежена, бо ми повинні виконувати свої зобов’язання), то вам гарантоване працевлаштування. Або ж ми повернемо кошти за навчання.
Долучайтесь до навчання на курсі Data Analytics від IAMPM. Якщо вам потрібна консультація, залишайте заявку та отримайте відповіді на всі питання. Також консультант надасть вам Демо уроку (як проходить навчання), повну програму курсу, особливості та вартість пакетів навчання. Ставайте Дата аналітиком в IT разом з IAMPM.