Data Analyst: курс із працевлаштуванням

Онлайн-курс для тих, хто хоче опанувати професію Data Analyst з нуля та побудувати кар'єру в IT. Програма охоплює роботу з SQL, Python, Excel, Google Sheets, Tableau та Power BI, основи статистики, продуктові метрики, A/B-тестування й аналіз великих масивів даних.

Особлива увага приділяється практичному застосуванню: студенти працюють із реальними датасетами, виконують аналітичні завдання, створюють дашборди, формують портфоліо та беруть участь у командному проєкті. Навчання побудоване за принципом 20% теорії та 80% практики й передбачає підтримку менторів, Q&A-сесії та підготовку до працевлаштування.

Тривалість курсу — три місяці у форматі повного дня або п'ять місяців у гнучкому форматі.

🔗️️ Зареєструватися на курс 

Онлайн-курс для тих, хто хоче опанувати професію Data Analyst з нуля та побудувати кар'єру в IT. Програма охоплює основи аналітики даних, роботу з SQL, Python, Excel, Google Sheets, Tableau та Power BI, статистику, продуктові метрики й A/B-тестування. Навчання поєднує теоретичні матеріали, відеоуроки, практичні завдання та командні проєкти.

Навчальний процес побудований за принципом 20% теорії та 80% практики. Студенти працюють із реальними датасетами, виконують аналітичні завдання, створюють візуалізації та дашборди, розробляють портфоліо й беруть участь у командному проєкті за Scrum. Ментори перевіряють завдання, допомагають розібратися з помилками та проводять Q&A-сесії. Також курс включає підготовку до працевлаштування: створення резюме, підготовку до співбесід і пошук вакансій.

Навчатися можна у двох форматах: повний день із 09:00 до 18:00 протягом трьох місяців або у вільний час протягом п'яти місяців.

• Збір, очищення, обробка та аналіз великих масивів даних.

• Написання SQL-запитів, робота з реляційними базами даних і Google BigQuery.

• Використання Python, NumPy та Pandas для обробки даних.

• Робота з Excel і Google Sheets, функціями, формулами та зведеними таблицями.

• Створення інтерактивних дашбордів і візуалізацій у Tableau та Power BI.

• Застосування статистичних методів і перевірка гіпотез.

• Проведення A/B-тестів та аналіз їхніх результатів.

• Розрахунок продуктових і маркетингових метрик, зокрема Retention, LTV, CAC та ARPU.

• Використання методів прогнозування, регресії та кластеризації.

• Формування аналітичних висновків і підготовка звітів для бізнесу.

• Використання сучасних AI-інструментів для роботи з даними та підвищення продуктивності.