Старт: 23 червня

Дата аналітика в IT та Digital

Стартуйте кар'єру Data Analyst за 5 місяців

Записатись на курс
Data Analytics

Гарантія працевлаштування

Ми гарантуємо вам працевлаштування протягом 6 місяців після закінчення навчання, або повернемо кошти! Не на словах, а за підписаним договором.

Data Analytics
Data Analytics

5 причин почати кар'єру в Business Analysis in IT

Стати Дата аналітиком

Без написання складного коду

Для старту не потрібно бути програмістом. Всі основи Python, SQL ви отримаєте під час навчання

Попит у будь-якій індустрії

Від стартапів до корпорацій. E-commerce, маркетинг, фінанси, продуктові компанії, телеком, SaaS, MilTech. Попит на Дата аналітиків у 2026 зріс на 32%. Понад 1500 вакансій на Work.ua, DOU, Robota.ua, Djinni.

Швидкий старт

У Data Analytics можна перейти без технічної освіти чи досвіду в IT. З нуля до повного занурення за 5,5 місяців. Кар’єрний консультант допоможе створити портфоліо, резюме, оформити соцмережі та знайти роботу.

Кар'єрне зростання

З навичками Data Analyst ви можете працювати Product Analyst, BI Analyst, Маркетинг аналітиком, потім зростати до Analytics Lead. Ваша роль не закінчується на Дата аналітиці.

Гідна зарплата вже на старті

Одна з найбільш затребуваних ролей в IT, де стартова зарплата від 700$, зростає швидко, середня зарплата 1700$ вже через рік. Зарплата прив’язана до курсу долара і не боїться інфляції.

Навички, актуальні для AI-епохи

Вміння працювати з даними стає базовою компетенцією. Навички Дата аналітика потрібні майже в усіх Digital сферах

Освоїте інструменти, з якими працюють Data Analysts

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

Від бізнес-запиту до рішення: чим займається Data Analys

Щодня дата-аналітик допомагає бізнесу приймати рішення на основі даних. Саме цей процес ви відпрацюєте на курсі.

Data Analytics

Від бізнес-запиту до рішення: чим займається Data Analys

Щодня дата-аналітик допомагає бізнесу приймати рішення на основі даних. Саме цей процес ви відпрацюєте на курсі.

Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics

Підете на співбесіду не лише з сертифікатом, а й з готовим портфоліо

Під час навчання ви виконаєте практичні проєкти, які зможете показати роботодавцю та додати до резюме

Інтерактивний дашборд

створите повноцінний бізнес-дашборд у Power BI або Tableau з ключовими показниками компанії.

SQL-аналітика бази даних

навчитеся працювати з базами даних та створите власне аналітичне рішення на SQL.

Аналіз даних за допомогою Python

обробите та проаналізуєте реальний датасет, знайдете закономірності та підготуєте висновки.

Фінальний бізнес-кейс

пройдете повний шлях Data Analyst: від запиту бізнесу до готових рекомендацій.

Отримайте роботу після курсу за гарантією працевлаштування

Ми настільки впевнені в якості програми, що гарантуємо працевлаштування після успішного завершення курсу та виконання всіх кар'єрних рекомендацій. А також допомагаємо:

Data Analytics

створити профіль в LinkedIn + резюме

упакувати портфоліо

даємо підтримку кар’єрного консультанта

підготуватись до співбесід та тестових

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.

Програма курсу

Модуль 1. Основи професії дата-аналітика
  • Хто такий аналітик даних: ролі, компетенції, кар’єрні треки, дата-майндсет
  • Типові бізнес-кейси, які вирішують аналітики (маркетинг, продукт, фінанси, операційка)
  • Google Sheets як стартовий інструмент ДА: базові формули та логіка, зведені таблиці, агрегації, групування, візуалізація даних
  • Основи SQL: створення баз і таблиць, підзапити та віконні функції
  • Основи Big Data: оптимізація запитів, вивантаження та обробка великих обсягів

5 домашніх завдань + тестування 

Воркшоп: «Огляд роботи дата-аналітика»  + вибір навчального гранд-проєкту, над яким ви будете працювати впродовж навчання

Модуль 2. Цикл роботи з даними: від збору до рішень
  • Збір даних: бази, CRM, Google Analytics, API, відкриті дані, веб-скрейпінг як інструмент збору даних у реальному часі.
  • Обробка даних: первинне очищення (дублі, пропуски, некоректні значення), нормалізація та трансформація даних, підготовка датасетів для аналізу (формати CSV, JSON, SQL)
  • Візуалізація великих обсягів даних: створення дашбордів у Power BI та Tableau
  • Інтерпретація та бізнес-рішення: як “читати” дані та не плутати кореляцію з причинно-наслідковими зв’язками та як перетворити числа в аргументи.
Модуль 3. SQL та робота з базами даних
  • Вступ у бази даних: де застосовуються БД (CRM, ERP, e-commerce, фінанси), структура (таблиці, записи, поля, ключі), типи даних (числові, текстові, дати, JSON), реляційні vs нереляційні БД.
  • Основи SQL: SELECT, WHERE, ORDER BY, агрегації (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX), фільтрація та сортування результатів, робота з кількома таблицями (JOIN: INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER)
  • Просунутий SQL: підзапити та CTE, віконні функції, робота з датами та часовими рядами, оптимізація запитів (індекси, partitioning)
  • BigQuery та робота з великими даними: відмінності від класичних SQL-баз, робота з мільйонами рядків, експорт результатів у Looker Studio / Power BI

5 домашніх завдань + тестування 

Воркшоп 1. “Установка MySQL / підключення до BigQuery: створення власної бази даних та написання перших запитів» 

Воркшоп 2. Команди SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.

Модуль 4. Візуалізація даних. Power BI + Tableau
  • Робота з Power BI. ч.1: огляд інструмента, обмеження, інтерфейс Power BI Desktop, типи джерел, що підтримує Power BI, Excel, SQL Server, вебдані, API, вектори роботи з Power BI 
  • Робота з Power BI. ч.2:  DAX, основні поняття (вирази, контексти, типи обчислень), синтаксис i порівняння з SQL/Python, створення міри, KPI, дашборду. 
  • Використання DAX для обчислень: розбір поглиблених запитів, як самостійно вивчати DAX
  • Tableau для створення інтерактивних звітів: огляд інструмента та 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. 


Воркшоп 1.  Power BI. Розбір практичних кейсів із різних сфер

Воркшоп 2. Power BI. Формування дашборду для гранд проєкту

Воркшоп 3. Робота з Tableau. Розбір практичних кейсів із різних сфер.

Модуль 5. Python для аналізу даних
  • Основи програмування на Python. ч.1: простота та універсальність мови, основні сфери використання, основи синтаксису Python, змінні, типи даних (int, float, str, list, dict), Умовні оператори (if-else), цикли (for, while).
  • Основи програмування на Python. ч.2: завдання по мотивах співбесід, задачі, з якими (швидко) не впоратись без Python, робота з ШІ, поради з використання ШІ.
  • Візуалізація з Matplotlib і Seaborn: побудова лінійних графіків, гістограм, кругових діаграм, форматування графіків, Plotly: бібліотека для візуалізації, побудова heatmap, boxplot, парних графіків, аналіз трендів та взаємозв'язків. Практичні кейси. Інтерактивні графіки.


Воркшоп 1. Використання бібліотек (Pandas, NumPy) для роботи з даними.

Воркшоп 2. Робота з проєктом у Python 

Воркшоп 3. Робота з Matplotlib і Seaborn.  Розбір практичних кейсів із різних сфер.

Модуль 6. Бізнес-аналіз та прийняття рішень
  • A/B тестування та проведення експериментів: етапи проведення тесту (від гіпотези до впровадження), метрики (KPI, health/guardrail, learning), методи оцінки А/B тестів, робота з даними, Python-інструменти, аналітичні пастки. Інтерпретація результатів + бізнес-рекомендації.
  • Аналіз даних для бізнес-цілей: як дані впливають на стратегію бізнесу, приклади впровадження data-driven підходу, типи бізнес-аналізу, етапи бізнес-аналізу даних, постановка бізнес-задачі, визначення джерел даних, аналіз і візуалізація результатів. Приклади бізнес-аналізу. Аналіз поведінки клієнтів.  
  • Побудова метрик і KPI. Маркетинг: CAC, CLV, CTR. Продажі: коефіцієнт конверсії, середній чек. Фінанси: ROI, маржинальність. Моніторинг та оптимізація метрик. Використання дашбордів для відстеження показників. Як коригувати бізнес-стратегію на основі даних.
  • Практичні кейси з різних галузей: маркетинг, продажі, фінанси.
  • Створення бізнес-звітів для зацікавлених сторін: цільова аудиторія, етапи створення звіту, визначення потреб зацікавлених сторін, збір і підготовка даних, вибір відповідного формату (дашборд, презентація, PDF), використання простого дизайну та зрозумілої мови, забезпечення точності та актуальності даних.
Модуль 7. 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.

Бонусні лекції

Лекція 1. Професійний розвиток: теорія ймовірностей, статистика та використання ШІ  в роботі дата аналітика

Лекція 2: Amplitude: composition / segmentation: знайомство з Amplitude: основи, база даних в Amplitude, EVENT SEGMENTATION, USER COMPOSITION + КОГОРТИ, антипатерни

Лекція 3. Google analytics 4 + LookerStudio: основи GA4, KPI та аналітика в GA4, LOOKER STUDIO: швидкий дашборд

За 5,5 місяців ви навчитеся працювати як Data Analyst

Data Analytics

Навчитеся приймати рішення на основі даних

саме за це компанії наймають аналітиків та платять гідні зарплати.

Data Analytics

Освоїте інструменти Data Analys

SQL, Python, Power BI, Tableau BigQuery та ще 10+ інструментів Дата аналітика.

Data Analytics

Створюватимете дашборди для бізнесу

Перетворюючи складні дані на зрозумілі висновки.

Data Analytics

Працюватимете з реальними кейсами

щоб отримати реальний практичний досвід ще під час навчання.

Data Analytics

Будете готові до співбесід

з розумінням процесів та інструментів Data Analytics, готовим портфоліо з 4 проєктів, резюме.

Data Analytics

Зберете портфоліо для пошуку роботи

практичні проєкти, які можна показати роботодавцю.

Дивитись програму

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.

Оберіть формат навчання

Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics

Обирайте пакет навчання

Вивчаю сам

Тривалість навчання 5 місяців

Data Analytics

32 лайви - 64 години

18 записаних уроків - 36 годин

Технічна підтримка

Практичні гайді, шаблони

Доступ до курсу та матеріалів на 3 місяці

Обрати

З нашою допомогою

Тривалість навчання 5 місяців

Data Analytics

Тривалість навчання 5 місяців

32 лайви - 64 години (більша половина - це практика і розбір ваших кейсів)

  • 1 передстартова зустріч
  • 13  лекцій
  • 14 воркшопів
  • 3 Q&A-сесії
  • 1 фінальна зустріч

18 записаних уроків - 36 годин

Перевірка домашніх завдань

Доступ до матеріалів діє 1 рік

Практичні гайди, шаблони

Чат із учасниками, менторами та спікерами

Особистий куратор на час навчання

Допомога з підготовкою до пошуку роботи

Гранд-проєкт за курсом, який можна додати у портфоліо

Обрати

Преміум

Тривалість навчання 5 місяців

Data Analytics

32 лайви - 64 години (більша половина - це практика і розбір ваших кейсів)

  • 1 передстартова зустріч
  • 13  лекцій
  • 14 воркшопів
  • 3 Q&A-сесії
  • 1 фінальна зустріч

18 записаних уроків - 36 годин

Перевірка домашніх завдань

Доступ до матеріалів діє 1 рік

Практичні гайди, шаблони

Чат із учасниками, менторами та спікерами

Особистий куратор на час навчання

Гарантія пошуку роботи* (звертайтеся до консультанта, щоб дізнатися деталі)

2 консультації протягом двох місяців після курсу

Рекомендації від компанії

Обрати

Ще відгуки наших випускників:

Data Analytics

Юрій Булава

33 роки, Київ

Було:

Працював у продажах в Українській компанії і не знав, куди розвиватися далі, оскільки досяг стелі в зарплаті та кар'єрному зростанні.


Стало:

Відразу після закінчення курсу розпочав пошук роботи і за 30 днів знайшов роботу-мрії у великій міжнародній IT-компанії Choice з перспективою зростання зростання у керівника команди та зарплатою 2000+ USD.

Data Analytics

Олена Тараненко

37 років, Прага

Було

До влучення на курс Da PM була безробітною і прагнула знайти роботу проектним менеджером в IT. Про IAMPM та курс дізналася із соціальних мереж, після чого без сумнівів записалася на програму.


Стало

Вже під час іспиту з курсу отримала свій перший і такий бажаний оффер в IT компанію в Празі. Найкориснішим із навчання зазначає не лише основи проектного менеджменту, а й базові навички Jira, які також можна отримати на курсі (власне їх і використала одразу в роботі після отримання офферу).

Data Analytics

Євген Бабич

51 рік, Харків

Було

Працював директором готелю у Харкові. З початком війни в Україні втратив роботу та був змушений повністю змінити професію.Пробував вивчати програмування, але на роботу не брали через вік, часто навіть не дивилися резюме.


Стало

Після навчання в IAMPM працює проектним менеджером у відомій компанії Sigma Software Group, займається розвитком та трансформацією компанії, не просто повернувся до звичних доходів, але тепер і отримав необмежену перспективу розвитку та можливість працювати звідки завгодно.

Data Analytics

Вікторія Куц

26 років, Івано-Франківськ

Було

Працювала офіс-менеджером у салоні краси, а потім організовувала заходи для Польської компанії. Мріяла освоїти професію, в якій зможе розвиватися, але боялася ходити на співбесіди.


Стало

Після курсу знайшла роботу в IT-компанії на позиції проектного менеджера та почала швидко розвивати кар'єру. Тепер проектний менеджер з досвідом у великих міжнародних проектах і зарплатою, щопостійно зростає.

Data Analytics

Юрій Телищак

Було:

Працював у Прикарпатському Обленерго, але хотів розвиватися далі, здобути більше свободи та працювати не лише офлайн.


Стало:

Перейшов до IT компанії з можливістю працювати віддалено з будь-якої точки світу, заробляти у валюті та застосовувати сучасні практики у роботі з перших місяців

Data Analytics

Сергій Беспалов

Було:

Фрілансер у напрямку націлення. Вирішив поміняти сферу, щоб пробити стелю та спробувати себе не лише як одиночний, а й як командний гравець. Побачив відгуки про IAMPM та наважився піти на курс.


Стало:

Об'єднав попередній досвід із результатами навчання та зміг стати трафік-лідером в IT-компанії. Завдяки курсу успішно формує стратегії просування, орієнтується у продукті та веде переговори з клієнтами. Ці зміни дали можливість запланувати свої фінанси на перспективу та забезпечити переїзд до Іспанії.

З ким ви опануєте нову професію?

Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics

Заповніть форму, щоб отримати детальну консультацію та спеціальну пропозицію від менеджера

"*" вказані обов'язкові поля

*

Часті питання про Дата аналітику

Чи можна стати Data Analyst без технічної освіти?

Так. Для старту в Data Analytics не обов'язково мати технічну освіту чи досвід програмування. Багато фахівців переходять в аналітику з маркетингу, фінансів, продажів, HR та інших сфер.

Що потрібно знати для старту в Data Analytics?

Для початку достатньо базових навичок роботи з комп'ютером та готовності працювати з даними. На курсі ви поступово опануєте SQL, Python, Power BI, Tableau та інші інструменти Data Analyst.

Чим займається Data Analyst?

Data Analyst збирає, аналізує та візуалізує дані, щоб допомогти бізнесу приймати рішення. Саме на основі аналітики компанії знаходять нові точки росту, покращують продукти та оптимізують процеси.

Яка зарплата Data Analyst в Україні?

Рівень доходу залежить від досвіду, індустрії та компанії. Junior Data Analyst зазвичай отримує менше, ніж Middle або Senior спеціаліст, але аналітика залишається одним із найбільш затребуваних напрямів у сфері даних. Мінімальна зарплата у новачка в Україні від 700$, але вже через рік середня зарплата 1700$

Чи складно вивчити Data Analytics з нуля?

Data Analytics поєднує логіку, роботу з даними та бізнес-мислення. Навчання побудоване від простих задач до складніших, тому навіть новачки можуть поступово освоїти професію. На курсі Data Analytics від Choice31&IAMPM ви отримаєте всі необхідні навички з нуля.

Які інструменти використовує Data Analyst?

Серед найпопулярніших інструментів — SQL, Python, Power BI, Tableau, Google Sheets, BigQuery та інші системи для аналізу та візуалізації даних.

Чим відрізняється Data Analyst від Business Analyst?

Data Analyst працює переважно з даними, метриками та аналітикою. Business Analyst більше фокусується на бізнес-процесах, вимогах та комунікації між бізнесом і командою розробки.

Чи потрібне знання програмування для роботи Data Analyst?

Для старту достатньо базового рівня SQL та Python. На курсі ці інструменти вивчаються поступово та з практичним застосуванням. Тому якщо у вас немає навичок, ви можете записатись на курс та отримати їх якнайшвидше

Чи можна поєднувати навчання з роботою?

Так. Програма розрахована на тих, хто навчається паралельно з роботою або навчанням в університеті. Додатково у вас будуть доступи до записів лекцій, якщо щось пропустите.

Які проєкти будуть у портфоліо?

Під час навчання ви працюватимете над практичними кейсами з аналізу даних, створення дашбордів та підготовки аналітичних звітів, які можна додати до портфоліо.

Чи допомагаєте ви з працевлаштуванням?

Так. Курс включає кар'єрну підтримку, допомогу з резюме та LinkedIn, підготовку до співбесід і супровід під час пошуку роботи.

Чи діє гарантія працевлаштування?

Так. Після успішного завершення курсу та виконання умов програми кар'єрної підтримки ви отримуєте гарантію працевлаштування. Детальні умови можна дізнатися під час консультації.

Які вакансії доступні після курсу Data Analytics?

Після завершення навчання випускники можуть претендувати на позиції Junior Data Analyst, Marketing Analyst, Reporting Analyst, BI Analyst Junior та інші ролі, пов'язані з аналізом даних.

Чи замінить штучний інтелект Data Analyst?

ШІ вже допомагає автоматизувати частину аналітичних задач, але компаніям як і раніше потрібні спеціалісти, які вміють формулювати бізнес-запити, перевіряти дані, інтерпретувати результати та приймати рішення на їх основі.

Чому варто вивчати Data Analytics у 2026 році?

Кількість даних у бізнесі продовжує зростати, а компанії дедалі більше покладаються на аналітику та AI-рішення. Саме тому навички роботи з даними залишаються одними з найбільш затребуваних на ринку.