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 26 червня

Записатись на курс
Дивитись програму
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

Дивитись програму
Data Analytics

5 причин потрапити на курс:

Записатись 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:

Дивитись програму

Спікери курсу

Data Analytics

Максим Турлюн

Senior Product Analyst в TemaBIT

  • Понад 6 років досвіду у сфері аналізу даних
  • Спеціалізується на розробці звітності, побудові BI-дашбордів, автоматизації звітності і дослідженнями
  • Працює із найбільш популярними базами даних такі як MySQL/MariaDB/BigQuery/etc та найбільш популярні BI-системи, такі як Looker Studio /PowerBI /MetaBase/Tableau/etc
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

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

Спікери курсу

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

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.

Програма курсу

Модуль 1. Роль аналітика даних у сучасному бізнесі
  • Як компанії використовують дані для розвитку
  • 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. Основи роботи з даними: Big Data та Data-Driven підхід
  • Що таке Big Data: основні характеристики 
  • Data-Driven підхід у бізнесі 
  • Етичні аспекти роботи з даними
  • Типи даних і способи їх обробки

Результат: ви навчитеся розрізняти структуровані та неструктуровані дані, обробляти їх і створювати базові метрики для бізнес-аналізу. Дізнаєтесь, як працювати з великими масивами даних (Big Data) та як використовувати їх для прийняття рішень.

Модулі 3-4. Етапи роботи з даними: збір, обробка, візуалізація, інтерпретація
  • Етап 1: Збір даних.
  • Етап 2: Обробка даних.
  • Етап 3: Візуалізація даних.
  • Етап 4: Інтерпретація даних.
  • Ключові виклики під час роботи з даними.


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 5. Основи баз даних і типи даних
  • Що таке база даних 
  • Структура баз даних
  • Типи даних у базах
  • Приклади баз даних у реальному світі


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


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 7. Команди SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
  • Основи SQL: мова структурованих запитів
  • Команда SELECT: вибірка даних
  • Команди для роботи з даними
  • Практичні приклади. Модифікація та очищення даних


Результат: ви навчитеся використовувати ключові SQL-команди для роботи з базами даних. Дізнаєтеся, як вибирати потрібні дані за допомогою SELECT, додавати нові записи (INSERT), змінювати існуючі (UPDATE) та видаляти зайві (DELETE). Практичні завдання допоможуть закріпити навички написання запитів, фільтрації даних, сортування та виконання обчислень за допомогою функцій COUNT, AVG і SUM.

Модуль 8. Запити до великих баз даних та використання JOINs
  1. JOIN: об'єднання таблиць у запитах
  2. Фільтрація та агрегування даних
  3. Оптимізація запитів до великих баз даних
  4. Практика: створення звітів з декількох таблиць


Результат: ви навчитеся об'єднувати таблиці за допомогою JOIN-запитів (INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER) і використовувати групування для аналізу даних. Ми 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 9. Практичний проєкт: побудова звіту з бази даних
  1. Постановка задачі: створення звіту для реального бізнес-кейсу
  2. Робота з базою даних
  3. Об’єднання даних із кількох таблиць
  4. Створення підсумкового звіту


Результат: ви пройдете весь шлях створення звіту для реального бізнес-кейсу: від збору та очищення даних до їх об’єднання за допомогою JOIN-запитів. Навчитеся формувати метрики, аналізувати ключові показники та візуалізувати результати у форматі таблиць і графіків. Завершенням стане презентація звіту з практичними рекомендаціями, готового для використання в бізнесі.

Модулі 10-11. Основи програмування на Python
  • Що таке Python і чому він важливий для аналітиків
  • Основи синтаксису Python
  • Робота з файлами
  • Практичні приклади. Базові операції з масивами даних


Результат: ви отримаєте базові 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.

Модуль 12. Використання бібліотек (Pandas, NumPy) для роботи з даними
  • Pandas: основна бібліотека для обробки даних
  • NumPy: робота з масивами
  • Обробка великих масивів даних
  • Практичне застосування. Об'єднання даних із кількох джерел


Результат: ви 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 13. Основи візуалізації: правила та підходи
  • 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 14. Tableau для створення інтерактивних звітів
  • Вступ до Tableau
  • Створення звітів у Tableau
  • Інтерактивність у Tableau
  • Імпорт і підготовка даних у Tableau
  • Практичний кейс. Створення інтерактивного звіту на основі реального набору даних


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.

Модулі 15-16. Робота з Power BI
  • Створення дашбордів
  1. Вступ до Power BI: огляд інструмента
  2. Створення дашбордів
  3. Поради з оптимізації дашбордів
  • Використання DAX для обчислень
  1. Що таке DAX (Data Analysis Expressions)
  2. Робота з метриками та KPI.
  3. Практика: створення дашборда з використанням DAX
  • Інтеграція з джерелами даних
  1. Типи джерел, що підтримує Power BI
  2. Підключення до джерел
  3. Трансформація даних у Power Query


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 17. Візуалізація з Matplotlib і Plotly
  • Важливість візуалізації в аналізі даних
  • Основи Matplotlib
  • Plotly: бібліотека для вдосконаленої візуалізації
  • Практичні кейси. Побудова дашбордів у Jupyter Notebook


Результат: ви навчитеся створювати зрозумілі та привабливі графіки для аналізу даних за допомогою бібліотек Matplotlib і Plotly. Дізнаєтесь, як будувати лінійні графіки, гістограми, кругові діаграми та вдосконалені візуалізації, такі як heatmap і boxplot. Практичні кейси допоможуть вам створювати інтерактивні дашборди у Jupyter Notebook і аналізувати взаємозв'язки та тренди для представлення результатів у бізнес-середовищі.

Модуль 18. A/B тестування та проведення експериментів
  • Що таке A/B тестування
  • Етапи проведення A/B тесту
  • Аналіз результатів тесту
  • Практичний кейс. Проведення A/B тесту на основі даних


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.

Модуль 19. Аналіз даних для бізнес-цілей
  • Роль аналітики у бізнес-рішеннях
  • Типи бізнес-аналізу
  • Етапи бізнес-аналізу даних
  • Приклади бізнес-аналізу


Результат: ви 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.

Модуль 20. Побудова метрик і KPI
  • Що таке метрики та KPI
  • Процес створення метрик
  • Типи метрик для різних галузей
  • Моніторинг та оптимізація метрик


Результат: ви 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.

Модуль 21. Практичні кейси з різних галузей (маркетинг, продажі, фінанси)
  • Приклад: оптимізація витрат на рекламу за допомогою A/B тестування
  • Приклад: визначення товарів, які потребують акцій для збільшення прибутків
  • Приклад: оцінка рентабельності проєктів
  • Використання BI-інструментів для створення комплексного звіту


Результат: ви розглянете реальні приклади використання аналітики в маркетингу, продажах і фінансах. Навчитеся аналізувати клієнтську поведінку, оцінювати ефективність рекламних кампаній та прогнозувати продажі за допомогою BI-інструментів. Попрактикуєтесь в інтеграції даних із різних джерел і побудові комплексних звітів, що допоможуть визначати рентабельність проєктів і приймати ефективні рішення для бізнесу.

Модуль 22. Створення бізнес-звітів для зацікавлених сторін
  • Що таке бізнес-звіт
  • Етапи створення звіту
  • Поради для створення ефективного звіту
  • Практичний кейс. Створення звіту для презентації результатів маркетингової кампанії


Результат: 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.

Хочу на курс!

Оберіть формат навчання

Data Analytics
Data Analytics
Data Analytics

Що кажуть наші випускники: 

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.

Як ми допомагаємо

з працевлаштуванням

Data Analytics

Рекомендаційний

лист від спікерів та менторів для кращих студентів

Стажування

та спеціальні пропозиції від компаній-партнерів

Допомога

в створенні та покращенні супровідного листа, а також з пошуку релевантних вакансій


Підготовка

до співбесіди та проходження тестових завдань

Рекомендації

для покращення резюме та портфоліо

Персональні

консультації по розвитку кар'єри дата-аналітика

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

"*" вказані обов'язкові 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.