Якщо хоч одна з цих ситуацій — твоя, ти за адресою:
- Менеджер просить прогноз — ти робиш «на око», бо не маєш інструменту, і весь час чекаєш, що тебе спіймають на помилці.
- Збираєш один і той самий звіт 4 години щомісяця — вручну, зі Sheets, BigQuery і CRM. Замість аналітики — копі-паст у таблиці.
- Бачиш вакансію DA/BA своєї мрії — у вимогах «Python (Pandas, automation)». Закриваєш вкладку, бо стек не дотягує.
- Пробував YouTube-уроки з Python — кинув на 3-му тижні. Без структури і фідбеку це не вчиться.
Цей курс — про те, щоб закрити цей gap за 9 тижнів. З практиком, який пише Python в production, і в групі, де твій код реально читають.
Для кого цей курс?
Data Analyst або Business Analyst з досвідом від 1 року
Впевнено працюєш з Excel, SQL і Google Sheets. Хочеш автоматизувати те, що зараз з’їдає по 3–5 годин на день, і додати до свого стеку інструмент, без якого тебе вже не зовуть на співбесіди мрії. Python для тебе — наступний крок, а не нова професія.
Маркетинг- або фінансовий аналітик
Щотижня вручну збираєш звіти команді, сегментуєш аудиторії в таблицях, рахуєш forecast «на око». Знаєш, що це все має робити скрипт — просто досі не було часу/структури, щоб сісти і розібратись.
Аналітик, який хоче рости
Бачиш, як зарплати на ринку розшаровуються: ті, хто має Python — у верхньому сегменті, ті, хто на Excel — впираються в стелю. Хочеш конкретну причину прийти до керівника з розмовою про підвищення або вийти на ринок за кращим офером.
Чому саме цей курс?
1. Навчає Senior Dev з production
Павло Панчишак — Senior Dev Sigma Software. 7+ років Python у production: telecom, fintech, marketing. Вчить писати код за стандартом enterprise-проекту — не «курсовий код для портфоліо», а той, з яким ти йдеш на співбесіду.
2. Програма побудована від задач аналітика, а не від теорії
Кожен модуль = готовий інструмент під реальний кейс: автоматична генерація звітів, підключення до BigQuery, ML-сегментація клієнтів, forecasting метрик. Без зайвої теорії «для розробників» — ти не вчиш Python, ти вчишся розв’язувати свої робочі задачі за допомогою Python.
3. Виходиш з реальним проєктом у CV, а не лише з сертифікатом
Фінальний проєкт — складна аналітична задача під бізнес-кейс. Не «лабораторна», а робота, яку можна показати роботодавцю. Плюс — особистий Code Review від Павла: він читає твій код і пише, що готово, а що варто доточити перед співбесідою.
Програма курсу
Курс складається з 18-ти живих занять з лектором + запис кожного заняття. В кінці фінальний проєкт — реальна аналітична задача для CV та Code Review фінального проєкту від Павла Панчишака.
Урок 1. Вступ до Python + Робота з рядками
Урок 2. Колекції даних (списки, кортежі, множини, словники)
Урок 3. Умови та цикли
Урок 4. Функції та модулі
Урок 5. Робота з файлами + Обробка помилок
Урок 6. Інфраструктура Python, декоратори, ітератори, генератори
Урок 7. Основи класів і ООП в Python
Після модуля: впевнено пишеш базові скрипти, працюєш з ООП, файлами, обробкою помилок. База, на якій далі будуються всі інструменти аналітика.
Урок 8. Вступ до Pandas і Numpy
Урок 9. Операції з даними в Pandas
Урок 10. Групування, агрегації та злиття даних в Pandas. Візуалізація даних: matplotlib + plotly
Урок 11. Бази даних та SQL в Python
Урок 12. Спеціалізовані структури даних.
Урок 13. Алгоритмічні підходи в контексті роботи із данними
Урок 14. Генерація звітів (Excel, HTML, PDF)
Урок 15. Автоматизація розсилки звітів
Урок 16. Автоматичний запуск скриптів (scheduler)
Після модуля: автоматизуєш збір даних з BigQuery і SQL, генеруєш Excel/PDF/HTML-звіти і налаштовуєш scheduler — щоб ручна рутина працювала без тебе.
Урок 17. Сегментація клієнтів та глибокий аналіз поведінки.
Урок 18. Прогнозування (Forecasting) та інтеграція прогнозних моделей у бізнес-процеси.
Після модуля: будуєш ML-моделі сегментації клієнтів і forecasting метрик. Додаєш ML до свого стеку — це той рядок у CV, який вирізняє тебе серед «Excel-аналітиків».
Складна аналітична задача під бізнес-кейс, яка об’єднує матеріал усіх трьох модулів. Не теоретична робота — реальне рішення, яке можна показати роботодавцю. Code Review від Павла включено.
Що ти зможеш після курсу
- Звільниш до 70% часу від ручної рутини. Скрипт робить збір і підготовку даних замість тебе — за розкладом, без твоєї участі.
- Автоматизуєш повний цикл роботи зі звітами. Від збору з BigQuery і SQL — до готового файлу в Excel, PDF або HTML, що відправляється автоматично потрібним адресатам.
- Додаси ML до свого аналітичного стеку. Прогнозування метрик, сегментація клієнтів — і відразу інтеграція цього у реальні бізнес-процеси своєї компанії.
- Будеш писати чистий, читабельний код. За стандартами IT-команд — не просто «щоб працювало», а так, щоб з ним могли працювати колеги і розуміли його через рік.
- Вийдеш з реальним проєктом у CV. Фінальний проєкт — це не «лабораторна», а рішення під бізнес-кейс з письмовим фідбеком від Senior Dev.
Який рівень підготовки потрібен для старту?
Базове розуміння роботи з даними — Excel, Google Sheets або SQL на початковому рівні. Python знати не потрібно, починаємо з нуля. Якщо ти вже працюєш аналітиком від 1 року — ти точно готовий.
Скільки часу на тиждень потрібно?
2 живих заняття по 1.5–2 години + домашні завдання. Орієнтовно 5–7 годин на тиждень. Курс спроєктований так, щоб його можна було проходити паралельно з повним робочим днем.
Що якщо пропущу заняття?
Кожне заняття записується і одразу зʼявляється в твоєму особистому кабінеті. Не втрачаєш матеріал — переглядаєш у зручний час і рухаєшся далі. Питання по записаному заняттю можна задати у Telegram-чаті групи.
Що таке фінальний проєкт і чи обов'язково його здавати?
Це складніша практична задача наприкінці курсу, яка обʼєднує матеріал усіх трьох модулів. Здавати обов’язково — саме він дає право на Code Review від Павла і дає роботу, яку можна показати роботодавцю.
Як відбувається Code Review?
Після захисту фінального проєкту Павло особисто переглядає твій код і пише письмовий фідбек: що зроблено добре, що варто покращити, чи готовий проєкт до показу роботодавцю. Це не автоматична перевірка — це розбір від Senior Dev з 7+ роками enterprise-досвіду.
Яка гарантія повернення?
До старту курсу — повертаємо 100% вартості без зайвих питань. Після першого заняття — 70%. Ми впевнені в результаті, тому беремо ризик на себе.
Як можна оплатити?
Повна оплата або розстрочка без комісії і відсотків — від ПриватБанк або Монобанк (3 платежі). Деталі та умови розповість менеджерка Софія після заявки.
Чим цей курс відрізняється від «Data Analyst з нуля»?
Ті курси — для тих, хто стартує з нуля і хоче змінити професію. Цей — для аналітика, який вже працює і потребує Python як інструмент апгрейду поточної ролі. Це принципово інша задача — і інша щільність матеріалу.
Доступна оплата частинами без комісії та відсотків від ПриватБанк та Монобанк
