Ти вже вмієте працювати з даними. Тепер час зробити так, щоб рутина працювала без вас. Курс побудований навколо реальних задач аналітика — кожен модуль це готовий інструмент, який одразу йде в роботу. Навчає Павло Панчишак — Senior Developer, який зараз пише такий код у продакшн-проектах Sigma Software.
Для кого цей курс?
- Data Analyst або Business Analyst з досвідом від 1 року: Впевнено працюєте з Excel, SQL або Google Sheets і хочете автоматизувати те, що зараз займає годинами. Python — наступний логічний крок, не перекваліфікація.
- Маркетолог або фінансовий аналітик: Щотижня вручну збираєте звіти і знаєте, що Python може зробити це за вас — але досі не знали, з чого почати і чи буде це складно.
- Аналітик, який хоче рости: Бачите вакансії з вимогою Python і розумієте, що без нього зарплатня впирається в стелю — або поточний ринок вже вимагає більше, ніж Excel.
Чому варто обрати цей курс?
- Навчає практик. Павло Панчишак — Senior Software Developer, який зараз активно розробляє рішення в Sigma Software. Він навчить писати код так, як це роблять у реальному enterprise IT-проекті — не “курсовий код для портфоліо”, а стандарт, з яким не соромно йти на співбесіду.
- 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. Навчитеся не синтаксису — навчитеся вирішувати задачі.
- Виходите з проєктом, а не тільки з сертифікатом. Фінальний проєкт курсу — це реальна аналітична задача, яку можна додати до CV і показати роботодавцю. Плюс — особистий Code Review від Павла: він подивиться ваш код і скаже, що покращити.
Програма курсу
✅ 18 живих занять з лектором + запис кожного заняття
✅ Фінальний проєкт — реальна аналітична задача для CV
✅ Code Review фінального проєкту від Павла Панчишака
✅ Закрите Telegram-ком’юніті аналітиків — lifetime-доступ після курсу
✅ Сертифікат Sigma Software University
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
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)
Урок 17. Сегментація клієнтів та глибокий аналіз поведінки.
Урок 18. Прогнозування (Forecasting) та інтеграція прогнозних моделей у бізнес-процеси.
В результаті курсу ви:
- Звільните до 70% часу від ручної рутини. Скрипт робитиме збір і підготовку даних замість вас — за розкладом, без вашої участі.
- Автоматизуєте повний цикл роботи зі звітами. Від збору з BigQuery і SQL — до готового файлу в Excel, PDF або HTML, що відправляється автоматично.
- Додасте ML до свого аналітичного стеку. Навчитесь прогнозувати метрики та сегментувати клієнтів — і одразу інтегруєте це в реальні бізнес-процеси своєї компанії.
- Будете писати чистий, читабельний код. За стандартами IT-команд — не просто “щоб працювало”, а так, щоб з ним могли працювати колеги та розуміли його через рік.
- Вийдете з реальним проєктом у портфоліо. Фінальний проєкт — складна аналітична задача, яку можна додати до CV. Не теоретична робота, а рішення під бізнес-кейс з особистим фідбеком від лектора.
Який рівень підготовки потрібен для старту?
Базове розуміння роботи з даними — Excel, Google Sheets або SQL на початковому рівні. Python знати не потрібно, ми починаємо з нуля. Якщо ви вже працюєте аналітиком від 1 року — ви точно готові.
Скільки часу на тиждень потрібно?
2 живих заняття по 1.5–2 години + домашні завдання. Орієнтовно 5–7 годин на тиждень. Курс спроектований так, щоб його можна було проходити паралельно з повним робочим днем.
Що якщо пропущу заняття?
Кожне заняття записується і одразу з’являється у вашому особистому кабінеті. Ви не втрачаєте матеріал — дивитесь у зручний час і рухаєтесь далі.
Що таке фінальний проєкт і чи обов'язково його здавати?
Фінальний проєкт — це складніша практична задача наприкінці курсу, яка об’єднує матеріал всіх трьох модулів. Здавати обов’язково, адже саме він дає вам право отримати Code Review від Павла і додати реальну роботу до CV.
Як відбувається Code Review?
Після захисту фінального проєкту Павло Панчишак особисто переглядає ваш код і надає 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 досвіду в enterprise-проектах.
Яка гарантія повернення?
До старту курсу — повертаємо 100% вартості без питань. Після першого заняття — 70%. Ми впевнені в результаті, тому беремо ризик на себе.
Як можна оплатити?
Повна оплата або розстрочка без комісії та відсотків від ПриватБанк або Монобанк (3 платежі). Ціна та деталі — уточнюйте у менеджера Софії.
Доступна оплата частинами без комісії та відсотків від ПриватБанк та Монобанк
