Якщо ти зараз тут — швидше за все, з тобою сталося одне з цього:
🔻 Керівник просить інтерактивний звіт. Ти робиш статичну таблицю в Excel за 4 години. Колега робить дашборд у Power BI за 40 хвилин. І ти розумієш, що відстаєш — технічно.
🔻 На співбесіді запитують: «Ви володієте SQL? Power BI?» Відповідь «ні» закриває оффер. Кожен раз ти бачиш ту саму стіну.
🔻 Кілька місяців самонавчання з YouTube. Розумієш, поки дивишся — але сам зробити не можеш. Прогресу немає, є фрустрація.
Ти не лінивий і не «не технічна людина». У тебе просто немає структури, живого тренера і роботи руками над реальними бізнес-кейсами. Цей курс дає саме це.
Чому ми?
- Тренер сам пройшов твій шлях.
Андрій Салата закінчив КНУ ім. В. Гетьмана, спеціальність «Фінанси підприємств». Сьогодні — Principal Software Developer у Sigma Software, Microsoft Certified. Це не теорія «усе можливо» — це жива траєкторія, по якій ти пройдеш з ним поруч. - Ти вчишся приймати рішення, а не малювати графіки.
Владислав Кондратьєв — 15 років бізнес-аналітики. Управляв ціноутворенням і асортиментом в Exist.UA, зараз керує аналітикою у великій ретейл-мережі. Кожен кейс на курсі — реальна задача бізнесу. Ти не вчишся як побудувати діаграму — ти вчишся, яке рішення прийняти на основі даних. - 34 live-заняття.
Живий контакт із практиком 2 рази на тиждень протягом 4 місяців. Можеш ставити питання прямо під час заняття. Пропустив або хочеш повторити перед співбесідою — запис доступний. - Виходиш з портфоліо, яке відкриваєш на співбесіді.
Інтерактивний BI-дашборд на DAX і Power Query + прогнозна модель на Python з Pandas і ML-логікою. На реальних бізнес-кейсах. Це те, що показуєш на ноутбуці протягом першої хвилини співбесіди. - Повний стек Junior DA, без додаткових курсів.
SQL + Excel + Power BI + Python + вступ до Machine Learning. Це стек, який фігурує у 70%+ вакансій Junior Data Analyst в Україні і на віддалених позиціях. Не треба після основного курсу купувати окремі модулі — все включено.
Програма курсу
Заняття 1: Основні поняття, типи та структури даних. Огляд бізнес-процесів, що потребують аналізу даних.
Заняття 2: Бази даних та SQL: Типи БД, встановлення та налаштування MySQL. Ключові компоненти.
Заняття 3: Основи SQL: Написання перших запитів.
Заняття 4: Фільтрація, агрегація та обчислення: Робота з великими масивами.
Заняття 5: Об’єднання даних: Робота з декількома таблицями (JOINs).
Заняття 6: Розширені запити: Складні конструкції та оптимізація.
На виході: працюєш зі справжньою БД, пишеш складні запити з JOIN, агрегаціями і CTE.
Заняття 7: Базове редагування: Форматування клітинок та структура.
Заняття 8: Функції та таблиці: Робота з розумними таблицями.
Заняття 9: Візуалізація: Створення діаграм та форматування.
Заняття 10: Обробка даних: Імпорт, налаштування аркушів, підготовка до друку.
Заняття 11: Аналітика: Статистичні функції, зведені таблиці (Pivot Tables).
На виході: автоматизуєш звіт, який раніше робив 4 години, до 30 хвилин.
Заняття 12: Інтерфейс: Встановлення та перші кроки.
Заняття 13: Візуалізація: Стовпчикові, точкові та лінійні діаграми.
Заняття 14: Сторителінг: Побудова дашбордів та візуалізація KPI.
Заняття 15: Power Query: Основи трансформації даних.
Заняття 16: Advanced Power Query: Просунуті можливості очищення даних.
Заняття 17: DAX: Основи мови формул.
Заняття 18: Advanced DAX: Складні міри та обчислення.
Заняття 19: Power BI Web Service: Публікація та спільна робота.
Заняття 20: Семантичні моделі: Архітектура звітів.
На виході: інтерактивний дашборд для портфоліо, з DAX-мірами і Power Query-моделлю даних.
Заняття 21: Теорія ймовірностей та статистика (Частина 1): Основи для прийняття рішень
Заняття 22: Теорія ймовірностей та статистика (Частина 2): Описова статистика та робота з даними
Заняття 23: Теорія ймовірностей та статистика (Частина 3): Гіпотези та розподіли
Заняття 24: Перевірка гіпотез на практиці
На виході: вмієш перевірити гіпотезу А/В-тесту і пояснити результат бізнесу.
Заняття 25: Середовище розробки: Робота в Colab Notebook, основи синтаксису.
Заняття 26: Типи даних: Списки, словники, кортежі.
Заняття 27: Numpy та Pandas (Частина 1): Робота з масивами та датафреймами.
Заняття 28: Pandas (Частина 2): Глибоке маніпулювання даними.
Заняття 29: Візуалізація на Python: Бібліотеки Matplotlib та Seaborn.
На виході: чистиш і трансформуєш датасети через Pandas, візуалізуєш через Matplotlib/Seaborn.
Заняття 30: EDA: Розвідувальний аналіз даних.
Заняття 31 Регресія: Алгоритми передбачення числових значень.
Заняття 32 Класифікація: Розподіл об’єктів за категоріями.
Заняття 33 Кластеризація: Пошук прихованих сегментів у даних.
Заняття 34 Нейромережі: Знайомство з архітектурою майбутнього.
На виході: прогнозна модель для портфоліо — регресія + класифікація + основи нейромереж.
Цей курс — для тебе, якщо ти:
✅ Економіст, бухгалтер, фінансист з 1–7 років досвіду, знаєш Excel, але бачиш, що поруч хтось робить ту саму роботу за 10% часу через Power BI.
✅ Молодий спеціаліст без чіткого напряму — є диплом, перша робота розчарувала, хочеш в IT, але вважав, що “це тільки для програмістів”. Спойлер: Data Analytics — це IT без коду на 80%.
✅ Маркетолог, офіс-менеджер, проджект — працюєш з даними щодня вручну, хочеш перейти на роль, де дані — твій основний інструмент, а не побіжна задача.
FAQ
Чи підходить цей курс для початківців?
Так, цей курс з аналітики даних підходить для початківців без досвіду в IT. Програма починається з базових понять і поступово переходить до складніших тем, включаючи Python та Machine Learning.
Які інструменти Data Analytics я опаную під час навчання?
Під час курсу ви опануєте:
- SQL (робота з базами даних)
- Excel (аналіз і обробка даних)
- Power BI (створення дашбордів і BI-аналітика)
- Python (аналіз даних і машинне навчання)
Це повний стек інструментів сучасного data analyst.
Чи отримаю я сертифікат після курсу?
Так, після завершення курсу ви отримаєте сертифікат Data Analytics, який підтверджує ваші знання SQL, Python, Power BI та Machine Learning.
Чи підходить курс для світчерів?
Так, курс Data Analytics ідеально підходить для світчерів. Якщо ви працюєте в маркетингу, фінансах або менеджменті — аналітика даних допоможе вам приймати рішення на основі даних.
Я не технічна людина — чи зможу?
Якщо ти знайомий з Excel на базовому рівні і вмієш користуватись пошуком — почнеш з нуля і дійдеш до Python. Тренер Андрій сам прийшов з економічного факультету — програма побудована саме для таких траєкторій. Ми починаємо з SQL і Excel — у них немає коду в звичному розумінні. Python — на 6-му модулі, коли ти вже впевнено працюєш з даними.
Не зможу бути на всіх 34 live — пропущу заняття.
Кожне live-заняття записується і доступне в LMS. Можеш переглянути запис у зручний час, поставити питання тренеру в Telegram-чаті. Live ми рекомендуємо як основний формат, але формат “пропустив-надолужив” повністю передбачено.
Доступна оплата частинами без комісії та відсотків від ПриватБанк та Монобанк
Тренер курсу
