Курс Data Analyst с нуля до уровня Junior дата аналитика за 3 - 5 месяцев
Освойте профессию Data Analyst с нуля и станьте востребованным специалистом в ІТ Индивидуальное обучение под ваши цели в удобное для вас время 95% практики: анализ реальных бизнес-данных, дашборды, SQL, Power BI С нами вы получите профессиональное портфолио, уверенность и возможность высокого дохода
Оставьте заявку сегодня – создадите себе карьеру, которая приносит стабильность, развитие и финансовую свободу.
Записаться на курс
Бесплатная консультация
Более 20 лет
опыта работы
в сфере профессионального
образования c 2003 года
Индивидуальные
занятия с практиком
Постоянная обратная связь
и ответы на вопросы
Гибкий график,
в удобное время
Возможность перенести
занятия
Обучение на реальных
кейсах компании
90% практики+ первое
портфолио
Преподаватели
практики
Лучшие эксперты с высоким
рейтингом среди студентов
Доступная
цена
Скидка от 20% на
онлайн обучение
Выбор курса
Знания и навыки
сертификат
трудоустройство
карьерный рост
БЕСПЛАТНЫЕ КУРСЫ ОНЛАЙН
Выбирай свою профессию будущего :
✔️ HR / Рекрутер
✔️ Менеджер по работе с клиентами
🎓 Уникальная возможность получить новую професию с нуля в рамках программы «Перезагрузка: расширение возможностей трудоустройства» от Красного Креста Украины при поддержке Красного Креста Испании.
👥 Критерии участия : ВПО и уязвимые категории населения
📌 Предложение действует для жителей: Закарпатской, Волынской, Ровенской, Житомирской, Киевской (кроме г. Киева), Черниговской, Черновицкой, Сумской, Харьковской, Днепропетровской, Одесской, Херсонской, Запорожской, Донецкой (на подконтрольной Украине территории).
для приобретения практических навыков в программе Data Analyst
Опытным специалистам
для повышения уровня знаний и квалификации
Всем
кто хочет сменить сферу деятельности и получить новую профессию Data Analyst
Курс Data Analyst с нуля — это практическое обучение аналитике данных с нуля для новичков и специалистов, которые хотят освоить SQL, Excel, Power BI, Python и построение дашбордов, собрать портфолио и уверенно выйти на уровень Junior Data Analyst.
Data Analyst — это специалист, который собирает, очищает, анализирует и интерпретирует данные, чтобы помогать бизнесу принимать решения на основе цифр, KPI и реальной аналитики бизнеса. Аналитик данных работает с SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python, Pandas, Jupyter Notebook, API, CSV, JSON, ETL и построением дашбордов. Профессия дата аналитик востребована в E-commerce, FinTech, SaaS, Retail, Banking, Marketing, Logistics, Healthcare и EdTech. Курс Data Analyst для начинающих подходит тем, кто хочет освоить анализ данных с нуля, сменить профессию, усилить текущую квалификацию или начать карьеру в аналитике. Обучение на аналитика данныхпроходит в онлайн-формате, с персональной поддержкой преподавателя-практика, реальными задачами, проектом для портфолио и подготовкой к собеседованию. На выходе студент получает прикладные навыки работы с данными, инструменты отчетности, понимание data-driven decision making и готовую базу для старта в профессии.
Data Analyst — это специалист, который превращает разрозненные данные компании в понятные отчеты, визуализацию, KPI, dashboards и решения, влияющие на прибыль, эффективность и качество управления.
Что вы получите после обучения Data Analyst
Освоите профессию аналитик данных с нуля
Поймете, чем занимается data analyst в реальных компаниях
Научитесь писать SQL-запросы и работать с базой данных
Освоите Excel для анализа, отчетности и автоматизации отчетов
Изучите Power BI, Tableau, Google Data Studio и построение дашбордов
Научитесь анализировать данные в Python с помощью Pandas, NumPy, Matplotlib и Seaborn
Разберетесь в ETL, ELT, Data Warehouse, Data Lake и Data Pipeline
Выполните реальный проект для портфолио
Подготовите резюме и структуру самопрезентации на собеседовании
Получите поддержку преподавателя-практика на протяжении всего курса
Условия обучения на курсе Дата Аналитик
Параметр
Значение
Длительность
3-5 месяцев
Формат
онлайн / индивидкально с практиком
Варианты обучения
индивидуально / мини-группа
Уровень входа
с нуля / повышение квалификации
Результат
навыки + проект + портфолио
Поддержка
постоянная обратная связь от преподавателя
Цена курса
от 11000 грн
Сертификат
международного образца
Год основания центра
2003
Выпускники центра
более 19000
Результат после курса Data Analytics
После завершения курса дата аналитик вы сможете претендовать на стартовые позиции Junior Data Analyst, BI Analyst Assistant, Reporting Analyst, Marketing Analyst Assistant, Product Analyst Assistant или аналитик данных в отделе продаж, маркетинга, финансов и операционного управления.
Вы будете уметь:
работать с таблицами и структурированными данными;
выполнять обработку данных и data cleaning;
строить SQL-запросы разного уровня сложности;
собирать отчетность по KPI;
делать визуализацию данных в Power BI и Tableau;
анализировать бизнес-метрики, воронки, retention и cohort analysis;
автоматизировать регулярные отчеты;
оформлять аналитические выводы для руководителя, клиента или команды.
По доходу старт зависит от уровня подготовки, города, знания английского языка , качества портфолио и типа компании..
Почему сейчас стоит начать обучение аналитике данных
Рынок давно вышел за пределы классической IT-аналитики. Сегодня данные нужны практически в каждой сфере: E-commerce, FinTech, SaaS, Retail, Healthcare, Banking, Marketing, Logistics и EdTech. Компаниям нужны не просто люди, которые умеют открыть таблицу, а специалисты по анализу данных, которые понимают, как работать с KPI, строить dashboards, анализировать воронки, удержание, прогнозирование и помогать бизнесу снижать потери.
Именно сейчас вход в профессию data analyst остается реальным по нескольким причинам.
Во-первых, аналитик данных востребован не только в крупных корпорациях, но и в средних компаниях, агентствах, интернет-магазинах, EdTech-проектах, логистике и сервисном бизнесе.
Во-вторых, курс аналитика данных с нуля дает понятный путь: SQL, Excel, BI-система, Python для аналитики, проект, портфолио, собеседование.
В-третьих, data analyst — это одна из тех профессий, где можно начать без профильного диплома, если есть системное обучение, практика и четкая логика роста.
В-четвертых, навыки аналитика данных усиливают не только карьеру в новой профессии, но и ценность текущего специалиста в маркетинге, продажах, финансах, управлении и операционной работе.
Почему выбрать учебный центр «Кадры делового мира»
Учебный центр работает с 2003 года
Более 19000 выпускников прошли обучение
Программа охватывает ключевые инструменты рынка: SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python, Pandas, Jupyter Notebook, API, ETL, Data Warehouse, Data Pipeline
Форматы обучения подходят и для новичков, и для специалистов
Программы строятся вокруг практики, а не вокруг теории без результата
Обучение проходит официально, с понятными условиями и договором
После завершения курса выдается сертификат международного образца
Поддержка преподавателя помогает не остановиться на сложных темах, таких как SQL, dashboards, Data Pipeline и аналитика бизнеса
Преподаватели
Обучение ведут преподаватели-практики с опытом работы более 9 лет . Для курса дата аналитик онлайн и офлайн это особенно важно, потому что аналитика данных — прикладная профессия. Здесь недостаточно пересказать теорию. Важно уметь объяснить, как KPI связаны с бизнесом, как строятся dashboards, почему один SQL-запрос работает корректно, а другой искажает выводы, и как презентовать результаты анализа руководителю или клиенту.
Сертификат
После завершения обучения data analyst вы получаете сертификат международного образца. Для работодателя сертификат не заменяет навыки, но он подтверждает факт обучения и служит дополнительным аргументом в связке с портфолио и проектами.
Договор
Обучение проходит официально
Поддержка
обратная связь от преподавателя
помощь по заданиям
корректировка ошибок
рекомендации по развитию
ориентиры по проектам и следующему шагу
Как проходит обучение Data аналитик
Обучение на курсе data analyst выстроено по логике от базовых понятий к реальным задачам бизнеса.
Этап 1. Оценка стартового уровня
В начале определяется ваш текущий уровень: есть ли опыт работы с таблицами, понимаете ли вы базовую логику данных, работали ли раньше с Excel, SQL, отчетностью или аналитикой бизнеса.
Этап 2. Индивидуальная программа
Программа адаптируется под ваш опыт, цели и темп. Если вы начинаете с нуля, курс идет от основ. Если вы уже работаете с отчетами или таблицами, акцент смещается в сторону SQL, Power BI, Python, data visualization и карьерного роста.
Этап 3. Практика на задачах
Каждый блок закрепляется практикой. Вы не просто читаете про SQL запрос, а учитесь писать его. Не просто смотрите на dashboards, а создаете их. Не просто изучаете ETL, а понимаете, как данные попадают из разных источников в отчетную систему.
Этап 4. Проект
Отдельный блок курса посвящен проекту для портфолио. Это важная часть, потому что именно проект показывает работодателю, что вы умеете работать с данными, а не только знакомы с терминами.
Этап 5. Поддержка и разбор ошибок
Во время обучения преподаватель дает обратную связь, помогает исправлять логику, структуру выводов, оформление dashboards и интерпретацию результатов.
Этап 6. Подготовка к выходу на рынок
Финальный этап включает портфолио, описание проекта, разбор типовых вопросов на собеседовании и понимание, как презентовать себя как аналитика данных.
Что такое профессия Data Analyst
Профессия Data Analyst — это направление, в котором специалист работает на стыке данных, бизнеса и решений. Аналитик данных не просто выгружает цифры. Он помогает понять, что происходит в компании, где есть потери, какие каналы работают лучше, какие сегменты клиентов выгоднее, как меняется воронка, retention, средний чек, конверсия и как принимать более точные управленческие решения.
Кто такие аналитики данных
Аналитик данных — это специалист, который работает с цифрами, метриками, отчетностью и визуализацией, чтобы находить закономерности, выявлять проблемы, строить гипотезы и помогать бизнесу принимать обоснованные решения.
Data Analytics — это процесс сбора, очистки, обработки данных, их анализа и представления в удобной форме для руководителей, маркетинга, продаж, логистики, финансов и продуктовых команд.
Business Intelligence — это система подходов, инструментов и dashboards, которые помогают компании видеть KPI, отслеживать динамику и управлять ростом на основе фактов, а не предположений.
Сколько зарабатывает аналитик data analyst
Регион / формат
Junior
Middle
Senior
Украина
500–900 USD
1200–2500 USD
от 3000 USD
ЕС
1200–2000 USD
2500–4500 USD
от 5000 USD
Remote международный рынок
зависит от английского, портфолио, специализации и формата контракта
выше локального рынка
выше локального рынка
Эти диапазоны стоит воспринимать как рыночный ориентир, а не гарантию. На итоговый доход влияют уровень SQL, качество портфолио, уверенность в BI-инструментах, знание Python, понимание бизнеса, английский язык, география компании и тип сотрудничества: штат, B2B-контракт, проектная работа или удаленный формат. Для новичка главный фокус должен быть не на абстрактной максимальной зарплате, а на быстром формировании качественного стартового набора навыков, который позволяет выйти на первые задачи и расти дальше.
Аналитик данных востребованность
Потому что компании уже не могут управляться только интуицией. Нужны цифры, метрики, сравнительная отчетность, визуализация и прогнозирование. Даже небольшой бизнес хочет видеть не просто оборот, а стоимость лида, конверсию, retention, эффективность канала, средний чек и динамику по периодам. Аналитик данных становится тем специалистом, который связывает данные с реальными управленческими решениями.
Аналитика данных для бизнеса
Быстрое принятие решений. Data Analyst помогает компаниям структурировать данные и принимать решения на основе аналитики, а не интуиции.
Сильная технологическая база. SQL, Excel, Python, Power BI, Tableau — это инструменты, которые позволяют анализировать данные и находить инсайты.
Фокус на данных и метриках. Аналитик работает с показателями бизнеса: отслеживает KPI, анализирует поведение пользователей и выявляет точки роста.
Гибкость карьерного роста. Начав с анализа данных, специалист может развиваться в Data Science, продуктовую аналитику или BI-направление.
Удаленный рынок и международные проекты. Data Analyst востребован в распределенных командах, где важны аналитическое мышление и работа с данными.
Роль Data Analyst в бизнесе
Для бизнеса Data Analyst — это не просто «тот, кто строит отчеты». Это специалист, который влияет на ключевые показатели:
анализирует данные и находит закономерности;
помогает принимать решения на основе метрик;
выявляет точки роста бизнеса;
оптимизирует маркетинг и продажи;
улучшает пользовательский опыт;
строит отчеты и дашборды для команд;
снижает риски за счет анализа данных;
помогает масштабировать бизнес.
Именно поэтому Data Analyst специалисты востребованы не только в IT, но и в FinTech, e-commerce, маркетинге, логистике, EdTech и крупных компаниях, где важны данные и аналитика.
Data Analyst (дата аналитик) чем занимается
Специалист по аналитике данных обычно решает такие задачи:
собирает данные из разных источников;
проверяет качество и полноту данных;
делает data cleaning;
пишет SQL-запросы;
формирует отчетность;
строит dashboards;
анализирует KPI;
проводит cohort analysis, funnel analysis, retention analysis;
сравнивает периоды, сегменты, каналы, продукты;
помогает бизнесу находить закономерности и принимать data-driven decision making.
Где работает аналитик данных
Аналитик данных может работать:
в E-commerce и интернет-магазинах;
в FinTech и банковских продуктах;
в SaaS-компаниях;
в маркетинговых агентствах;
в логистике;
в ритейле;
в сфере здравоохранения;
в EdTech;
в корпоративном секторе;
в отделах маркетинга, продаж, продукта, финансов и операций.
Плюсы и минусы профессии data аналитик
Плюсы
реальная востребованность в разных нишах;
понятный карьерный путь от Junior до Middle и Senior;
возможность удаленной работы;
применимость навыков в бизнесе, маркетинге, финансах, продукте;
профессия подходит для смены направления;
аналитик данных может развиваться в BI, продуктовую аналитику, маркетинговую аналитику, финансовую аналитику, data science.
Минусы
нужно учиться системно, а не фрагментами;
без практики теория быстро забывается;
важно уметь не только считать, но и объяснять выводы;
на старте многие боятся SQL, статистики и Python;
рынок ценит не сертификат сам по себе, а реальные навыки и проекты.
Чем Data Analyst отличается от смежных профессий
Профессия
Главный фокус
Основные инструменты
Главный результат
Data Analyst
анализ данных и решений для бизнеса
SQL, Excel, Power BI, Python
отчеты, dashboards, выводы
Business Analyst
требования и процессы
BPMN, UML, документация, интервью
описание процессов и требований
Data Scientist
прогнозные модели и ML
Python, ML, статистика, модели
предиктивные модели
BI Analyst
визуализация и отчетность
Power BI, Tableau, Looker
BI-система и dashboards
Marketing Analyst
рекламные и воронки
GA4, BI, Excel, SQL
аналитика каналов и ROMI
Что должен знать аналитик данных
Хороший аналитик данных понимает не только инструменты, но и логику бизнеса.
Базовый слой:
типы данных;
таблицы;
метрики;
KPI;
логика отчетности;
работа с Excel.
Технический слой:
SQL;
joins;
group by;
фильтрация;
агрегации;
подзапросы;
оконные функции на следующем этапе роста;
базы данных PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server.
BI-слой:
Power BI;
Tableau;
Google Data Studio;
построение дашбордов;
визуализация данных;
storytelling на основе цифр.
Python-слой:
Jupyter Notebook;
Pandas;
NumPy;
Matplotlib;
Seaborn;
работа с CSV, JSON, API;
очистка и преобразование данных.
Бизнес-слой:
аналитика бизнеса;
интерпретация данных;
воронка;
retention;
cohort analysis;
A/B testing;
forecasting;
regression;
correlation.
Архитектура профессии и системный подход
Даже если аналитик данных не строит сложную backend-архитектуру так, как это делает разработчик, он должен понимать системную логику данных. Это означает понимание разницы между OLTP и OLAP, роли Data Warehouse, Data Lake, ETL, ELT и Data Pipeline.
Аналитик данных должен видеть, откуда пришли данные, в каком виде они хранятся, как агрегируются и почему одни отчеты строятся быстро, а другие требуют дополнительной обработки. Такое мышление делает специалиста сильнее и ценнее на рынке, потому что он работает не только на уровне таблицы, но и на уровне системы.
Автоматизация аналитики и DevOps-глубина
Современный дата аналитик все чаще сталкивается с автоматизацией: регулярные отчеты, расписания обновления, контроль версий, повторяемые процессы. Поэтому в программе важно понимание Git, GitHub, Docker, Airflow, Cron и облачных платформ AWS, Azure, Google Cloud. Это не означает, что новичок должен сразу стать DevOps-инженером. Но понимание этих сущностей повышает профессиональную зрелость и облегчает работу в команде с data engineers, BI-разработчиками и разработчиками продукта.
Performance и эффективность аналитической работы
Сильный аналитик думает не только о том, как получить данные, но и как сделать процесс устойчивым и эффективным. Это включает:
правильную структуру таблиц;
оптимизацию SQL-запросов;
уменьшение лишних ручных операций;
автоматизацию повторяющейся отчетности;
понятную структуру dashboards;
корректный выбор типа визуализации;
снижение когнитивной нагрузки на пользователя отчета.
Testing и контроль качества
В аналитике качество не менее важно, чем скорость. Ошибка в логике фильтра, join или интерпретации данных может стоить бизнесу неверного решения. Поэтому на курсе важно развивать привычку проверять:
источники данных;
корректность выборки;
совпадение метрик с бизнес-логикой;
граничные условия;
аномалии;
повторяемость результата;
консистентность формул и dashboards.
Карьера: data analyst как стать
Этап
Что изучаете
Инструменты
Результат
1. База
логика данных, таблицы, KPI, отчетность
Excel, Google Sheets
понимание структуры данных
2. SQL
выборки, фильтрация, агрегации, joins
PostgreSQL / MySQL / MS SQL
умение работать с базой данных
3. BI
визуализация и dashboards
Power BI, Tableau, Looker Studio
первые дашборды
4. Python
обработка данных и автоматизация
Python, Pandas, NumPy, Jupyter
анализ более сложных наборов данных
5. Бизнес-аналитика
воронки, cohort, retention, A/B testing
SQL + BI + Python
умение делать выводы для бизнеса
6. Портфолио и рынок
проект, резюме, собеседование
весь стек курса
готовность к старту в профессии
Карьерные роли и логика роста в аналитике данных
Роль
Основной фокус
Что нужно знать
Типичные задачи
Junior Data Analyst
базовая аналитика и отчетность
Excel, SQL, KPI, dashboards
отчеты, выборки, базовая визуализация
BI Analyst
визуализация и управленческие dashboards
Power BI, Tableau, BI-логика
dashboards, reporting, визуализация
Product Analyst
метрики продукта и поведения пользователей
SQL, cohort, retention, funnel
анализ продукта и гипотез
Marketing Analyst
маркетинговая аналитика
Excel, SQL, BI, атрибуция, воронка
лиды, каналы, ROMI, CPL
Financial Analyst
цифры бизнеса и финмодели
Excel, BI, KPI, финметрики
бюджеты, динамика, отклонения
Middle Data Analyst
более глубокая аналитика и интерпретация
SQL, BI, Python, бизнес-логика
сложные отчеты, сегментация, автоматизация
Как стать Data Analyst с нуля
Шаг 1. Понять роль профессии. Нужно разобраться, что такое аналитика данных, чем data analyst отличается от data scientist, BI analyst и business analyst, и какую ценность аналитик дает бизнесу.
Шаг 2. Освоить базовые инструменты. Первый обязательный слой — Excel, таблицы, метрики, структура данных, отчетность и понимание KPI.
Шаг 3. Научиться работать с SQL Именно SQL чаще всего становится ключевым навыком для старта. Он нужен, чтобы вытаскивать данные, объединять таблицы, фильтровать, агрегировать и строить аналитику на основе реальных источников.
Шаг 4. Освоить BI-инструменты. Power BI, Tableau и Google Data Studio нужны для визуализации данных, построения dashboards и понятной подачи выводов.
Шаг 5. Подключить Python. Python для аналитики нужен там, где требуется более гибкая обработка данных, работа с файлами, API, автоматизация и анализ больших объемов информации.
Шаг 6. Сделать проект и портфолио. Без проектов на рынке сложно показать реальную ценность. Поэтому портфолио — обязательный элемент старта.
Шаг 7. Подготовиться к собеседованию. Нужно уметь объяснить, что делали, зачем выбрали такую логику анализа, как интерпретировали данные и какую пользу принесли бизнесу.
Програма курса Data Analyst
Курс data analyst построен так, чтобы провести студента от базового понимания данных до уровня, когда он может самостоятельно работать с таблицами, SQL, BI-системами, Python и аналитическими задачами бизнеса.
Программа курса по аналитике данных для начинающих с нуляидет по принципу наращивания сложности. Сначала вы разбираетесь в фундаменте: данные, таблицы, KPI, логика отчетности, структура баз данных, аналитика бизнеса.
Дальше переходите к рабочему стеку:
SQL;
PostgreSQL / MySQL / MS SQL Server;
Excel;
Power BI;
Tableau;
Google Data Studio;
Python;
Pandas;
NumPy;
Matplotlib;
Seaborn;
Jupyter Notebook.
Затем изучаете более глубокие элементы:
ETL и ELT;
Data Warehouse;
Data Lake;
OLAP и OLTP;
Data Modeling;
Star Schema;
Snowflake Schema;
Data Pipeline;
API / REST API;
JSON / CSV / XML.
Какие навыки получит студент аналитика данных (data analyst)
После обучения аналитика данных вы сможете:
работать с данными из разных источников;
очищать и подготавливать данные;
писать SQL-запросы;
строить визуализацию;
создавать dashboards;
проводить cohort analysis, funnel analysis и retention analysis;
анализировать KPI и бизнес-метрики;
формировать отчетность для бизнеса;
делать аргументированные выводы;
презентовать результаты понятным языком.
Инструменты, которые изучаются на курсе data analytics
ETL, ELT, Data Warehouse, Data Lake, Data Modeling
системное понимание работы данных
Интеграции
API, REST API, JSON, CSV, XML
подключение и загрузка данных
Автоматизация
Git, GitHub, Docker, Airflow, Cron
управление версиями и автоматизация процессов
Cloud
AWS, Azure, Google Cloud, BigQuery, Snowflake
современная инфраструктура аналитики
Аналитик данных обучение с трудоустройством
Мы не гарантируем 100% трудоустройство», но даем сильную базу, без которой выйти на рынок сложно:
системную базу;
практику;
проект;
портфолио;
понимание вакансий;
подготовку к собеседованию;
помощь в корректной самопрезентации.
Дальнейший рост возможен по направлениям:
BI Analyst;
Product Analyst;
Marketing Analyst;
Financial Analyst;
Middle Data Analyst, Senior Data Analyst, BI Developer и смежные роли.
Если вы давно смотрите на аналитику данных, но откладываете из-за страха, нехватки времени или ощущения, что сначала нужно выучить все самостоятельно, это как раз тот этап, где системное обучение экономит месяцы хаотичных попыток. Курс аналитика данных с нуля дает структуру, практику и поддержку, которые помогают не бросить на середине.
Запишитесь на консультацию по курсу Data Analyst и получите понятный маршрут: с чего начать, какой формат выбрать и как быстрее прийти к реальному результату.
Форматы обучения дата аналитика
Формат
Кому подходит
Плюсы
Особенности
Индивидуально
тем, кто хочет максимальный результат и персональный темп
программа под цели, гибкость, глубокая обратная связь
самый точный путь до результата
Мини-группа
тем, кому важна динамика и общение
комфортный темп, обмен опытом, ниже стоимость
меньше персонализации, чем в формате 1:1
Онлайн
тем, кто учится из любого города
доступность, гибкость, запись на занятия
важно соблюдать темп
Очно в Николаеве
тем, кому легче учиться в классе
живая коммуникация
зависит от набора групп
Практика на курсе data analyst
Практика — это не формальность, а центральная часть программы. На курсе вы работаете не только с теорией, но и с задачами, максимально приближенными к реальным: анализ продаж, сегментация клиентов, динамика метрик, воронка, retention, сравнение периодов, источники трафика, таблицы с транзакциями, выгрузки из CRM и маркетинговых систем.
Сколько учиться на Data Analyst с нуля
В среднем системная подготовка занимает 3–5 месяцев при нагрузке 8–12 часов в неделю.
Этап
Что изучаете
Результат
1 месяц
основы аналитики, Excel / Google Sheets, базовая математика
понимание данных и базовые навыки анализа
2 месяц
SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY), работа с базами данных
умение работать с данными из БД
3 месяц
Python (Pandas, NumPy), обработка и анализ данных
автоматизация анализа и работа с большими данными
4 месяц
визуализация (Power BI / Tableau), построение дашбордов
создание отчетов и визуализация данных
5 месяц
проекты, бизнес-кейсы, портфолио, подготовка к интервью
готовность к позиции junior Data Analyst
Где учиться на Data Analyst: сравнение курсов, самообучения, университета и YouTube
Критерий
Курс Data Analyst
Самостоятельно
Университет
YouTube
Структура
есть четкая логика от базы к результату
часто хаотично
часто слишком широко
разрозненно
Практика
встроена в программу
зависит от самодисциплины
не всегда прикладная
бессистемная
Обратная связь
есть
нет
ограниченно
нет
Портфолио
формируется в процессе
нужно собирать самому
не всегда есть
не структурировано
Подготовка к собеседованию
есть
нет
редко прикладная
нет
Скорость выхода к результату
выше при системном подходе
часто затягивается
длинный цикл
высокий риск пробелов
Ошибки новичков в аналитике данных
учить только теорию без практики;
бояться SQL и откладывать его на потом;
путать визуализацию с аналитикой;
строить красивые отчеты без понимания KPI;
игнорировать data cleaning;
не проверять корректность источника данных;
не уметь объяснить вывод бизнес-языком;
изучать хаотично: сегодня Python, завтра Tableau, потом случайный курс по статистике без системы;
делать портфолио из абстрактных задач без бизнес-логики;
думать, что сертификат сам по себе заменит навыки.
Soft skills аналитика данных
Профессия требует не только техники, но и зрелого мышления. Важны:
critical thinking;
analytical mindset;
communication;
presentation skills;
business thinking;
problem solving;
time management;
attention to detail.
Именно эти soft skills помогают переводить анализ данных в решения, которые понимают руководитель, клиент, маркетолог, отдел продаж или продуктовая команда.
Портфолио аналитика данных
Портфолио — это не просто набор файлов. Это доказательство, что вы умеете:
работать с данными;
формулировать задачу;
выбирать метрики;
делать SQL-выборки;
строить dashboards;
объяснять выводы;
давать рекомендации.
Хорошее портфолио для Junior Data Analyst обычно включает:
2–4 проекта;
SQL-задачи;
дашборд в Power BI или Tableau;
кейс с бизнес-метриками;
короткое описание логики решения.
Собеседование на позицию Data Analyst
На собеседовании обычно оценивают:
базовое понимание профессии;
знание SQL;
логику работы с данными;
умение объяснять KPI и метрики;
понимание визуализации;
способность интерпретировать результаты;
мотивацию и адекватность ожиданий.
На курсе важно не только выучить инструменты, но и научиться объяснять, почему вы выбрали именно такой подход, что нашли в данных и какую ценность это дало бизнесу.
Кому подходит курс data analyst
Курс data analyst подходит:
новичкам, которые хотят освоить профессию с нуля;
тем, кто меняет профессию;
маркетологам, которым не хватает глубокой аналитики;
менеджерам, которые хотят работать с цифрами профессионально;
специалистам по продажам и финансам, которым нужна аналитика данных для роста;
тем, кто хочет перейти в BI, product analytics или data analytics;
тем, кто ищет обучение аналитика данных онлайн с практикой и проектами.
Кому обучение data analyst не подходит
Курс не подойдет тем, кто:
ищет мгновенный результат без обучения и практики;
не готов регулярно выполнять задания;
не хочет работать с цифрами, логикой и вниманием к деталям;
ожидает гарантированный доход без усилий;
не готов доводить обучение до проекта и портфолио.
Гарантии и юридическая прозрачность
обучение проходит официально;
условия фиксируются в договоре;
программа и формат обсуждаются до старта;
студент понимает, что именно входит в обучение;
курс не подает трудоустройство как автоматическую гарантию;
поддержка и обратная связь предоставляются в рамках выбранного формата;
по завершении обучения выдается сертификат международного образца.
Кейсы студентов курса data analyst
Кейс 1. Студентка Ирина – из сферы продаж
Опыт — работа менеджером по продажам, без IT-бэкграунда, Excel на базовом уровне.
Проблема: Не было понимания, как перейти в аналитику данных и с чего начать.
Задача: Освоить курс аналитика данных с нуля, собрать портфолио и получить базу для откликов на позиции Junior.
Решение: Пошагово прошла блоки по Excel, SQL, Power BI и визуализации, затем выполнила проект по анализу продаж и воронки.
Инструменты: Excel, SQL, Power BI.
Сложность: Полный старт с нуля и страх работы с базой данных.
Результат: Сформирован проект для портфолио, появилось понимание KPI, отчетности и логики data-driven решений.
Итог: Студентка смогла перейти от страха перед цифрами к уверенной работе с аналитическими задачами на стартовом уровне.
Кейс 2. Юрий Специалист по маркетингу
Маркетолог с опытом ведения рекламы, но без глубокого анализа данных.
Проблема: Отчеты делались вручную, не хватало системной аналитики бизнеса.
Задача: Научиться глубже работать с метриками, dashboards и визуализацией, чтобы усилить текущую профессию.
Решение: Во время обучения сместили акцент на SQL для аналитиков, Power BI, cohort analysis, funnel analysis и автоматизацию отчетов.
Инструменты: Excel, SQL, Power BI, Google Data Studio.
Сложность: Нужно было не просто считать метрики, а научиться видеть причинно-следственные связи.
Результат: Появились dashboards для регулярной отчетности, ускорилась подготовка аналитических отчетов.
Итог: Специалист усилил свою квалификацию и стал заметно полезнее для бизнеса как маркетолог с сильной аналитической частью.
Кейс 3. Андрей Смена профессии после гуманитарного образования
Старт без технического образования и без опыта в IT.
Проблема: Было ощущение, что аналитика данных слишком сложная из-за SQL, Python и статистики.
Задача: Понять, реально ли освоить дата аналитик обучение с нуля и выйти на прикладной уровень.
Решение: Обучение шло поэтапно: база, SQL, BI, затем Python для аналитики и итоговый проект.
Инструменты: SQL, Python, Pandas, Jupyter Notebook, Power BI.
Сложность: Адаптация к технической терминологии и логике данных.
Результат: Студент собрал учебный аналитический кейс, поняла структуру рынка и требования к Junior.
Итог: Сформирована рабочая база для дальнейшего роста и поиска первых задач.
География обучения Data Analyst
Курс Data Analyst онлайн подходит для:
студентов из Украины;
тех, кто ищет обучение онлайн из любой точки мира;
кандидатов, ориентированных на рынок ЕС;
специалистов, которые хотят работать удаленно.
Повышение квалификации аналитика данных
Для тех, кто уже имеет базовые навыки:
Продвинутый Data Analyst — углубление в SQL, сложные запросы и оптимизация
Data Analysis — работа с Excel, Google Sheets, анализ данных
Python для аналитики — Pandas, NumPy, автоматизация задач
Data Visualization — построение дашбордов (Power BI, Tableau)
Базы данных — работа с SQL и аналитикой данных
BI-аналитика — построение отчетности и метрик
A/B тестирование — анализ экспериментов
Работа в команде — Git, взаимодействие с бизнесом и разработчиками
Стоимость обучения аналитике данных Data Analyst
Стоимость обучения курса Data Analyst цена которого варьируется от 11 000 грн.
Что входит в стоимость:
индивидуальные занятия;
проверка домашних заданий;
персональный план обучения;
помощь с проектами;
подготовка к интервью;
рекомендации по портфолио и резюме;
сертификат.
Доступна рассрочка и поэтапная оплата.
Профессия Data Analyst: где учиться
Освоить профессию Data Analyst обучение можно в специализированных учебных центрах с практическим подходом.
На курсах Data Analyst вы изучите:
основы аналитики и работу с данными;
Excel / Google Sheets для анализа;
SQL и работу с базами данных;
Python для анализа данных (Pandas);
визуализацию данных (Power BI / Tableau);
построение отчетов и дашбордов;
основы статистики;
работу с Git.
Обучение проходит в формате онлайн и офлайн, с упором на практику и создание портфолио. После курса вы сможете работать junior data analyst или брать первые проекты.
Как выбрать курсы аналитики данных Data Analyst
При выборе курса Data Analyst онлайн обращайте внимание на:
практическое обучение и реальные кейсы;
изучение Excel, SQL, Python и визуализации данных;
работу с инструментами (Power BI, Tableau);
создание портфолио по итогам обучения;
преподавателей с практическим опытом;
обучение работе с данными и метриками;
навыки аналитического мышления;
помощь в трудоустройстве.
Отзывы о курсе Data Analyst
Игорь, 29 лет Искал курс Data Analyst онлайн, чтобы сменить профессию из логистики. Понравилось, что обучение построено на практике: много задач в Excel, SQL и реальные кейсы. В итоге собрал портфолио и уже через пару месяцев начал проходить собеседования на junior позицию.
Анна, 26 лет Проходила обучение Data Analyst с нуля, без опыта в IT. Очень помогли блоки по SQL и визуализации в Power BI — все объясняют понятно и с примерами. После курса стала увереннее работать с данными и уже применяю навыки на текущей работе.
Сергей, 31 год Выбрал курс Data Analyst обучение онлайн, чтобы прокачать аналитику для работы в маркетинге. Много практики, задания максимально приближены к реальным задачам бизнеса. Отдельно понравилась помощь с резюме и портфолио — сейчас ищу работу аналитиком.
Основные вопросы наших студентов перед оформлением на обучение
Какой формат выбрать — группа или индивидуально что эффективнее
Оба формата рабочие, но индивидуальное обучение обычно качественнее и эффективнее для взрослого человека, который хочет конкретный результат. В формате 1:1 преподаватель адаптирует программу под ваш уровень, скорость, сильные и слабые стороны. Вы не тратите время на темы, которые уже знаете, и не отстаете, если какая-то часть дается сложнее. Для курса дата аналитик это особенно важно, потому что SQL, Power BI, Python и аналитика бизнеса требуют точного сопровождения. Индивидуальный формат быстрее снимает ошибки, дает больше практики на ваших задачах и сокращает путь до результата.
У меня нет времени
У большинства взрослых студентов нет лишнего времени. Поэтому ценность курса не в том, чтобы занять больше часов, а в том, чтобы убрать хаос и дать понятную последовательность. Когда обучение построено системно, вы не теряете недели на поиск случайных уроков и противоречивых источников. Даже при плотном графике можно двигаться вперед, если есть программа, приоритеты и поддержка преподавателя.
Боюсь, что не получится, потому что это сложно
Аналитика данных действительно требует системности, но она не начинается с максимальной сложности. Грамотное обучение идет от базы: таблицы, логика данных, KPI, Excel, затем SQL, BI, визуализация и дальше Python. Сложность становится управляемой, когда у вас есть пошаговый маршрут и понятная практика.
Можно ли обучиться с нуля, если я из другой сферы
Да, можно. Для старта в профессии аналитик данных гораздо важнее последовательное обучение, практика и внимательность, чем прошлое название вашей должности. В аналитике успешно стартуют люди из продаж, маркетинга, финансов, администрирования и гуманитарных направлений. Главное — не пытаться перескочить фундамент.
Дорого ли это
Курс — это не расход ради сертификата, а инвестиция в квалификацию, которая может увеличить ваш профессиональный доход и дать новую карьерную опору. Когда обучение помогает освоить востребованные инструменты, собрать портфолио и выйти на рынок с понятным набором навыков, стоимость воспринимается уже не как разовая трата, а как вложение в профессию и перспективу. Цена курса начинается от 11000 грн.
Как записаться на курс Data Analyst: пошаговый алгоритм
Шаг 5. Начинается обучение: теория, практика, работа с данными, Excel, SQL, визуализация и проекты.
Шаг 6. Финальный этап — портфолио (дашборды, кейсы), резюме, подготовка к интервью и выход на позицию junior data analyst.
Что будет, если не начать сейчас
рынок продолжит расти без вас;
навыки аналитики данных будут становиться нормой даже в нетехнических профессиях;
конкуренция среди новичков усилится;
время уйдет на хаотичное самообучение без портфолио;
страх перед SQL, dashboards и данными не исчезнет сам по себе;
рост дохода и квалификации получат те, кто начал действовать раньше;
через несколько месяцев вы можете оказаться в той же точке, только с большим ощущением упущенного времени.
Онлайн Курсы Data Analyst для начинающих в учебном центре «Кадры делового мира» предназначены тем, кто хочет изменить свою карьеру аналитик данных в области анализа данных. Мы предлагаем подробное обучение Дата Аналитика (Data Analyst) онлайн с нуля, где вы будете работать с реальными кейсами и методами анализа данных, изучать инструменты и техники, которые востребованы на рынке.
Курсы Data Analyst онлайн с нуля в учебном центре “Кадры делового мира” — это ваш быстрый путь к востребованной профессии аналитика данных. Индивидуальное обучение анализу данных с опытными наставниками, актуальная программа и практика на реальных кейсах помогут вам освоить все необходимые навыки. Будь то карьерный рост или новый старт, наши курсы дадут вам конкурентное преимущество на рынке труда.
Анастасия, преподаватель-практик курса Data Analyst
“Рынок ценит не того, кто знает много терминов, а того, кто умеет из данных получить понятный вывод и связать его с KPI бизнеса. Главная ошибка новичков — долго читать про аналитику данных, но откладывать практику, SQL и собственный проект.
Сильный старт в профессии происходит тогда, когда обучение строится не вокруг красивых обещаний, а вокруг навыков: база данных, SQL запрос, визуализация, dashboards, аналитика бизнеса, data cleaning, интерпретация и четкая подача результатов. Именно поэтому на курсе акцент делается на реальных задачах и проектах, а не на абстрактной теории.
Если вы хотите не просто прочитать, кто такой дата аналитик, а действительно освоить профессию, собрать портфолио, научиться работать с SQL, Excel, Power BI, Python и уверенно двигаться к первой позиции в аналитике, выбирайте обучение, где есть система, практика и поддержка.
Раскрыть текст
Свернуть текст
Оставьте заявку на онлайн - курсы Data Analyst и получите программу с методичкой в подарок
Программа обучения
Программа курса Data Analyst включает доскональное изучение профессии на основании опыта практиков и актуальных требований на рынке труда. Адаптируется под ваши задачи и уровень знаний.
Тематический план базового уровня курса
Тематический план профессионального уровня курса
Базовый курс – этот блок подойдет тем, у кого нет опыта программирования. Вы получите фундаментальные навыки работы с Excel, SQL, Power BI и статистической аналитикой, которые позволят легко стартовать.
Модуль 1. Основы аналитики и ключевые инструменты
– Знакомство с ролью Data Analyst в бизнесе, источниках и жизненном цикле данных.
– Excel: формулы, функции, условное форматирование, сводные таблицы, графики.
– SQL для начинающих: SELECT, WHERE, JOIN, фильтрация и сортировка записей.
– Power BI: импорт данных, Power Query, построение интерактивных панелей.
– Python intro: основные типы, функции, циклы; практическая работа с Pandas и анализ CSV-файлов.
– Статистика в бизнесе: среднее, медиана, дисперсия, стандартное отклонение.
– Минипроект: создание дашборда в Power BI по данным интернет-магазина; Презентация результатов.
Углубленный курс переводит студента с уровня «инструмент» в уровень решения — создание полноценных pipeline, развертывание моделей, работа с большими данными и подготовка к сложным бизнес-задачам и техническим интервью (middle/junior+ позиции).
Streamlit/Flask: демонстрация моделей в виде сервиса.
Работа с большими данными: основы (Parquet, chunking).
A/B тесты в производстве, контроль метрик.
Реальные кейсы: построение pipeline для бизнес-задачи.
Профилирование и оптимизация кода.
Безопасность данных и нравственные аспекты (GDPR, анонимизация).
Автоматизация отчетности и планирование действий.
Знания и навыки после окончания курсов Data Analyst
Что должен знать и уметь Data Analyst специалист
Сбор, обработка и анализ данных с помощью SQL, Excel, Python и Power BI.
Построение интерактивных отчетов, дашбордов и бизнес-аналитики.
Понимание ключевых бизнес-метрик, KPI и показателей эффективности.
Проведение A/B тестирования, когортного анализа, статистической оценки.
Использование Python-библиотек (Pandas, NumPy, Matplotlib) для анализа данных.
Визуализация данных и подготовка аналитических презентаций для бизнеса.
Использование инструментов машинного обучения для прогнозирования.
Формирование собственного портфолио проектов и подготовка к трудоустройству
Курсы Data Analyst обучение онлайн для начинающих - как проходит обучение
Важные преимущества обучения на наших оnline-курсах Data Analyst
Какой результат вы получите после прохождения курса Data Analyst
Курсы повышения Data Analyst
Мы гарантируем 100% качество и эффективность курса Data Analyst
Преподаватели курса Data Analyst для новичков — только профессионалы практики
К концу обучения на курсе Data Analyst сделаете свое портфолио, которое сможете показать работодателям и заказчикам
Обучение на реальных кейсах компаний
Программа образовательных курсов Data Analyst для начинающих обновляется каждые 6 месяцев
Курс подготовки Data Analyst с нуля проводится по самым современным методикам, в интересной форме и творческой обстановке
Материалы на дистанционных, онлайн курсах Data Analyst онлайн предоставляются в виде видеозаписи, а при очном обучении в Николаеве – в виде методички. Краткий конспект каждого занятия, практические примеры, презентации
2 уровня базовый — основы по профессии для “чайников” и курсы повышения квалификации — для опытных специалистов. Сроки зависят от уровня обучения и количества программ (базовый, профессиональный).
Индивидуальный подход к каждому студенту — дополнительные задания для самых “быстрых” и разъяснение пройденного материала — для тех, кто отстал
Безлимитный доступ к материалам курса после успешного окончания курса
Главный приоритет — ваше трудоустройство. Студентам очного обучения в Николаеве бесплатная помощь в трудоустройстве. Лучших студентов очного обучения, после 2 уровней обучения на профессиональных курсах, рекомендуем нашим партнерам работодателям.
Всегда помогаем оформить резюме и подготовиться к будущим собеседованиям
В группе (до 8 человек) и индивидуально
Обучение в мини-группе (до 8 человек) в современной мультимедийной аудитории, с предоставлением ноутбука или ПК
Онлайн тестирование с целью проверки усвоения материала
Раскрыть текст
Не можете найти работу по специальности?
Низкий уровень оплаты?
Не хватает знаний для продвижения по карьерной лестнице?
С помощью наших курсов Data Analyst вы можете быть уверены в вашем профессиональном и финансовом росте
64% – Увеличили уровень зарплаты за счет повышения уровня квалификации
71% – Получили приглашение на стажировку после курсов 96% – Успешно окончили курсы, получили диплом, стали 3D визуализаторами и остались довольны результатом своих знаний
Мы поможем с выбором курса, учитывая ваши способности и предпочтения
Повысите уровень дохода за счет приобретения новых навыков, смены сферы деятельности
Получите soft skills знания, которые дадут вам фундаментальное представление о профессии
Ощутите уверенность и поддержку эксперта на всех этапах обучения
Рост по карьерной лестнице за счет увеличения профессиональных навыков
Уже во время обучения Data Analyst с нуля вы сможете брать фриланс-заказы, а с середины курса — откликаться на junior-вакансии
Получить бесплатную консультацию для выбора лучшего для вас курса можно по телефону 0969907350
Раскрыть текст
На наших образовательных курсах Data Analyst в Николаеве вы сможете получить не только профессиональные навыки (hard skills), но и освоить дополнительные навыки (soft skills), необходимые для полного усвоения профессии
1 уровень Data Analyst – базовый курс ввод в профессию с выполнением 1-2 проектов.
2 уровень Data Analyst(курс повышения) – полный курс с выполнением 4-5 проектов.
Углубленный профессиональный уровень Data Analyst – фундаментальная подготовка к самостоятельной работе, с нуля, за 4 – 5 месяцев, учитывая все тонкости профессии. Это самый лучший вариант + стажировка на реальных задачах и под руководством опытных наставников
Раскрыть текст
Учитесь и узнавайте все тонкости профессии у лучших педагогов практиков
Мы понимаем насколько важен уровень профессионализма эксперта для вашего качественного обучения. У нас преподают действительно профессионалы эксперты. Большинство занимают руководящие посты в разных компаниях или имеют собственный бизнес. Наше главное требование к педагогу - 100% репутация у студентов
АННА
Data Analyst | Economic Analyst | Business Intelligence Analyst Преподаватель Data Analytics и экономического анализа
Специализация: Data Analytics, Economic Analytics, SQL, Power BI, Econometrics, Forecasting, Machine Learning, Business Intelligence
Преподаёт курсы:
Data Analyst
Анализ данных
Бизнес-аналитика
SQL и базы данных
Microsoft Power BI
Эконометрика
Прогнозная аналитика
Машинное обучение для аналитиков
Анализ временных рядов
О преподавателе
Анна — экономический аналитик, исследователь и преподаватель с более чем 25-летним опытом работы в сфере экономического моделирования, прогнозирования, эконометрики и анализа данных.
Специализируется на исследовании сложных экономических процессов, построении прогнозных моделей, анализе финансовых рынков и создании аналитических решений на основе данных. В своей работе сочетает эконометрику, статистический анализ, машинное обучение и причинно-следственное моделирование.
Имеет значительный опыт проведения научных исследований, подготовки аналитических отчётов, управления исследовательскими проектами и внедрения современных методов Data Analytics для поддержки управленческих решений.
Профессиональный опыт
Общий стаж
более 25 лет профессионального опыта;
более 25 лет экономических и аналитических исследований;
опыт экономического прогнозирования;
опыт работы с большими массивами данных;
опыт в области эконометрики и статистического анализа;
опыт управления исследовательскими проектами;
опыт преподавательской деятельности в высших учебных заведениях.
Опыт работы
Профессор кафедры
ГТЭУ и НАУ, Киев
Основные направления деятельности:
проведение экономических исследований;
анализ больших массивов данных;
построение прогнозных моделей;
анализ финансовых показателей;
анализ рыночных процессов;
подготовка аналитических отчётов;
разработка рекомендаций для принятия решений;
создание аналитических решений на базе SQL и R;
руководство исследовательскими командами;
управление междисциплинарными проектами.
Практический опыт
Основные направления работы:
Data Analytics
Economic Analytics
Business Intelligence
Econometrics
Market Research
Financial Analysis
Forecasting
Machine Learning
Time Series Analysis
Policy Analysis
Risk Analysis
Scenario Modeling
Decision Support Analytics
Направления экспертизы
макроэкономическое прогнозирование;
экономическое моделирование;
монетарная политика;
инфляционные процессы;
финансовые рынки;
анализ рисков;
цифровая трансформация экономики;
инновационные экосистемы;
анализ временных рядов;
причинно-следственный анализ;
машинное обучение;
прогнозная аналитика;
аналитика для поддержки принятия решений.
Профессиональные навыки
Аналитика данных
Data Analysis
Business Intelligence
Data Visualization
Market Research
Forecasting
Decision Analytics
Эконометрика
Econometrics
Regression Analysis
VAR Models
VECM Models
Panel Data Analysis
Factor Analysis
Cluster Analysis
Causal Inference
Машинное обучение
Machine Learning
Predictive Analytics
Neural Networks
Базы данных и BI
SQL
Power BI
Power Query
Статистический анализ
R
SPSS
Excel
Ключевые компетенции
Data Analyst
Economic Analyst
Business Analyst
Business Intelligence Analyst
Forecasting Specialist
Econometric Modeling
Financial Analytics
Risk Analytics
Machine Learning
Decision Support Systems
Наиболее значимые проекты
Макроэкономическое прогнозирование
Разработка моделей прогнозирования макроэкономических и финансовых показателей на основе статистических и эконометрических методов.
Эконометрические исследования
Построение моделей анализа причинно-следственных связей и факторов влияния на экономические процессы.
Data Analytics для принятия решений
Разработка аналитических решений, помогающих руководителям и экспертам принимать обоснованные управленческие решения.
Исследовательские проекты
Руководство междисциплинарными научными командами и реализация аналитических исследований.
Достижения
более 25 лет профессионального опыта;
более 100 научных и аналитических публикаций;
многолетний опыт экономических исследований;
опыт работы с большими наборами макроэкономических и финансовых данных;
руководство исследовательскими командами;
участие в междисциплинарных проектах международного уровня.
Научная и экспертная деятельность
более 100 научных публикаций;
научные экономические исследования;
аналитические исследования рынков;
исследования финансовых процессов;
прогнозирование экономического развития;
открытые научные данные и воспроизводимые исследования.
✓ Эксперт в области Data Analytics и Business Intelligence
✓ Глубокие знания SQL и Power BI
✓ Эксперт в области прогнозирования и эконометрики
✓ Опыт работы с Machine Learning
✓ Реальные исследовательские проекты
✓ Практическое применение аналитики для бизнеса
Почему преподавателю доверяют
более 25 лет исследовательской работы;
более 100 научных публикаций;
экспертный уровень в эконометрике;
практический опыт Data Analytics;
руководство научными командами;
международные научные профили ORCID и Scopus;
глубокая экспертиза в области прогнозирования и экономического анализа.
Чему научатся студенты
После обучения студенты смогут:
работать с SQL и базами данных;
анализировать большие массивы данных;
строить прогнозные модели;
работать с Power BI;
использовать R для анализа данных;
применять эконометрические методы;
анализировать временные ряды;
создавать аналитические отчёты;
использовать Machine Learning для прогнозирования;
принимать решения на основе данных.
Инструменты преподавателя
R • SQL • Power BI • Power Query • Excel • SPSS • Machine Learning • Neural Networks • Econometrics • Regression Analysis • VAR • VECM • Panel Data • Cluster Analysis • Factor Analysis • Forecasting • Business Intelligence
Экспертный комментарий
«Аналитика данных — это не только работа с цифрами. Наибольшую ценность создаёт способность правильно интерпретировать результаты анализа и превращать их в практические рекомендации для принятия решений. Именно сочетание статистики, экономики и современных методов Data Science позволяет получать конкурентные преимущества и прогнозировать будущие изменения».
ЕВГЕНИЯ
Data Analyst | Business Analyst | Power BI Analyst Преподаватель аналитики данных
Специализация: Data Analytics, Business Analytics, Power BI, SQL, Google Sheets, KPI Analytics, Financial Analytics
Преподаваемые курсы:
Data Analyst
Бизнес-аналитика
Power BI
SQL и базы данных
Анализ данных
Финансовый анализ
Бизнес-аналитика для предприятий
Excel и Google Sheets для аналитики
О преподавателе
Евгения — преподаватель Data Analytics, Business Analytics, SQL и Power BI с более чем 20-летним опытом работы в сфере экономики, аналитики, бизнес-планирования и управления данными.
Сочетает практический опыт работы Data Analyst и Business Analyst с многолетней преподавательской деятельностью в высших учебных заведениях и образовательных центрах.
Специализируется на анализе данных, создании Power BI dashboards, SQL-аналитике, построении KPI-систем, финансовом анализе и бизнес-аналитике.
Имеет ученую степень кандидата экономических наук и практический опыт работы с международными компаниями в сфере Data Analytics.
Профессиональный опыт
Общий стаж
более 20 лет профессионального опыта в аналитике и экономике;
более 15 лет преподавательской деятельности;
опыт работы Data Analyst и Business Analyst;
опыт работы с Power BI и SQL;
опыт построения KPI-систем;
опыт финансового и экономического анализа;
опыт работы с большими массивами данных.
Опыт работы
Data Analyst / Business Analyst
Modoza
2025 — настоящее время
Основные направления работы:
анализ бизнес-показателей;
Power BI dashboards;
построение KPI-систем;
анализ продаж;
финансовая аналитика;
pricing analytics;
анализ бизнес-процессов;
управленческая отчетность.
Data Analyst / Business Analyst
Vigo Industries (USA)
2023–2025
Основные направления работы:
SQL-аналитика;
Power BI;
Google Sheets;
анализ продаж;
pricing strategy;
аналитика маркетплейсов;
создание дашбордов;
бизнес-аналитика;
обработка больших массивов данных.
Бизнес-аналитик / Аналитик данных
ПТ «Альфа» Ломбард ЧП «Альфа Трейд» и ООО «Партнер-Консалтинг»
2015–2022
Основные направления работы:
внутренний аудит;
анализ бизнес-процессов;
SQL и MySQL;
Power BI;
построение аналитических систем;
создание отчетности;
контроль эффективности деятельности компаний.
Старший преподаватель кафедры финансов, банковского дела и предпринимательства
Черновицкий торгово-экономический институт КНТЭУ
2010–2020
Преподавала:
финансовый анализ;
бизнес-планирование;
управление проектами;
экономическую диагностику;
анализ инвестиционных проектов;
экономику предприятия;
управление потенциалом предприятия.
Старший преподаватель кафедры информационных систем и технологий
Буковинский университет
2008–2010
Преподавала:
информационные системы в бухгалтерском учете;
системный анализ;
проектирование бизнес-систем;
экономические риски;
анализ и оценку рисков.
Главное управление Пенсионного фонда Украины в Черновицкой области
2003–2008
Основные направления работы:
сопровождение баз данных;
SQL-запросы;
работа с серверами;
анализ и обработка информации;
информационные системы.
Образование
Черновицкий национальный университет им. Ю. Федьковича
08.00.05 — Развитие производительных сил и региональная экономика
Тема диссертации:
«Формирование трудового потенциала региона в условиях структурной перестройки экономики»
Профессиональные навыки
Data Analytics
Data Analytics
Business Analytics
KPI Analytics
Pricing Analytics
Financial Analytics
Business Intelligence
Data Visualization
Работа с данными
SQL
MySQL
Data Processing
Data Analysis
Data Reporting
BI и отчетность
Microsoft Power BI
Dashboard Development
Interactive Reports
KPI Systems
Аналитические инструменты
Microsoft Excel
Google Sheets
Financial Modeling
Business Analysis
Ключевые компетенции
Data Analyst
Business Analyst
Power BI
SQL
MySQL
Financial Analysis
KPI Systems
Pricing Analytics
Business Intelligence
Data Visualization
Наиболее значимые проекты
Построение KPI-систем
Разработка систем оценки эффективности бизнеса и управленческой отчетности для компаний.
Power BI Dashboards
Создание интерактивных аналитических панелей для контроля бизнес-показателей.
Pricing Analytics
Анализ ценообразования и разработка стратегий управления ценами.
Бизнес-аналитика
Анализ эффективности бизнес-процессов и поиск точек роста для компаний.
Достижения
более 20 лет профессионального опыта;
более 15 лет преподавательской деятельности;
кандидат экономических наук;
практический опыт работы с международными компаниями;
эксперт в сфере Data Analytics и Business Analytics;
опыт построения KPI-систем и аналитических платформ;
подготовка студентов к работе в сфере аналитики данных.
Почему студенты выбирают Евгению
✓ Кандидат экономических наук
✓ Более 20 лет профессионального опыта
✓ Более 15 лет преподавательской деятельности
✓ Практикующий Data Analyst
✓ Опыт работы с международными компаниями
✓ Эксперт по Power BI и SQL
✓ Практический опыт бизнес-аналитики
✓ Реальные бизнес-кейсы
✓ Практико-ориентированное обучение
Почему доверяют преподавателю
ученая степень кандидата экономических наук;
многолетняя преподавательская практика;
реальный опыт работы Data Analyst;
практическая работа с Power BI и SQL;
опыт финансовой и бизнес-аналитики;
опыт работы с международными компаниями.
Чему научатся студенты
После обучения студенты смогут:
работать с SQL-запросами;
анализировать большие массивы данных;
создавать дашборды в Power BI;
строить KPI-системы;
работать с Google Sheets и Excel;
создавать аналитическую отчетность;
анализировать бизнес-процессы;
работать Data Analyst или Business Analyst;
принимать решения на основе данных;
формировать профессиональное портфолио аналитика.
Инструменты преподавателя
Power BI • SQL • MySQL • Google Sheets • Microsoft Excel • Business Intelligence • KPI Analytics • Data Analytics • Business Analytics • Financial Analysis • Data Visualization • Dashboards • Pricing Analytics
Экспертный комментарий
«Сегодня данные стали одним из самых ценных активов бизнеса. Умение правильно анализировать информацию, находить закономерности и превращать цифры в управленческие решения является ключевой компетенцией современного Data Analyst. Именно практическая работа с реальными данными позволяет быстро развиваться и строить успешную карьеру в аналитике».
НАТАЛИЯ
Data Analyst | Business Analyst | Преподаватель Data Analytics и SQL
Специализация: Data Analytics, SQL, Power BI, Tableau, Python, Бизнес-аналитика, Визуализация данных
Преподаваемые курсы:
Data Analyst
Анализ данных
SQL и базы данных
Microsoft Power BI
Tableau
Python для анализа данных
Бизнес-аналитика
Excel для аналитики
О преподавателе
Наталия — специалист по анализу данных и преподаватель информатики с многолетним опытом работы в образовательной и технологической сфере. Специализируется на анализе данных, работе с базами данных, построении аналитической отчетности и визуализации информации.
Имеет практический опыт работы с SQL, Power BI, Tableau, Excel и Python для обработки и анализа данных. Помогает студентам освоить современные инструменты Data Analytics и научиться принимать решения на основе данных.
Сочетает техническое образование, педагогический опыт и практические навыки работы с аналитическими инструментами.
Профессиональный опыт
Общий стаж
более 30 лет профессионального опыта;
многолетний опыт преподавания информатики;
опыт работы с базами данных;
опыт анализа данных;
опыт подготовки учебных программ;
опыт создания аналитических материалов и отчетности.
Опыт работы
Старший преподаватель информатики
Одесская национальная академия пищевых технологий / Одесский национальный политехнический университет
Основные направления работы:
разработка учебных программ по информатике;
преподавание компьютерных технологий;
обучение работе с базами данных;
преподавание алгоритмизации;
обучение работе с аналитическими инструментами;
анализ эффективности учебных процессов;
подготовка аналитической отчетности;
проведение практических занятий по анализу данных и визуализации информации.
Образование
Одесский технологический институт пищевой промышленности им. М.В. Ломоносова
Специальность: Автоматизированное управление технологическими процессами
Квалификация: Инженер по механизации и автоматизации производственных процессов
Образовательный уровень: Специалист
Дополнительное образование
Бухгалтерский учет
Одесская школа международного маркетинга
Год обучения: 1992
Практический опыт
Основные направления деятельности:
Data Analytics
Business Analytics
SQL Analytics
Data Visualization
Reporting Systems
Educational Analytics
Database Management
Process Optimization
Information Systems
Data Processing
Профессиональные навыки
Анализ данных
Data Analytics
Data Processing
Data Validation
Statistical Analysis
Business Analytics
Reporting
Работа с базами данных
SQL
Database Queries
Database Management
Data Structuring
Data Verification
Визуализация данных
Microsoft Power BI
Tableau
Microsoft Excel
Dashboards
Data Visualization
Программирование
Python
Pandas
Matplotlib
Управление процессами
Process Analysis
Process Optimization
Documentation Management
Task Planning
Ключевые компетенции
Data Analyst
SQL
Power BI
Tableau
Python
Data Visualization
Business Analysis
Reporting
Database Management
Educational Technologies
Наиболее значимые проекты
Подготовка специалистов по информатике и анализу данных
Разработка и внедрение учебных программ по информатике, базам данных и аналитическим технологиям.
Обучение работе с базами данных
Проведение практических занятий по SQL, алгоритмам и аналитическим инструментам.
Аналитика образовательных процессов
Анализ эффективности обучения и подготовка аналитической отчетности для руководства учебных заведений.
Визуализация данных
Подготовка учебных кейсов и практических заданий по Power BI, Tableau и Excel.
Достижения
многолетний опыт преподавания информатики;
подготовка специалистов в сфере информационных технологий;
практический опыт работы с SQL;
использование Power BI и Tableau;
опыт анализа и визуализации данных;
разработка учебных программ по компьютерным технологиям.
Методика преподавания
обучение через практические кейсы;
пошаговое изучение SQL и аналитики данных;
работа с реальными примерами данных;
практическое использование Power BI и Tableau;
развитие аналитического мышления;
индивидуальный подход к студентам.
Почему студенты выбирают Наталию
✓ Многолетний опыт преподавания
✓ Практические знания SQL и баз данных
✓ Опыт работы с Power BI и Tableau
✓ Техническое инженерное образование
✓ Обучение на реальных примерах
✓ Практическая аналитика данных
✓ Подготовка к работе Data Analyst
✓ Системный подход к обучению
Почему доверяют преподавателю
большой педагогический опыт;
техническое высшее образование;
практический опыт работы с данными;
знание современных BI-систем;
опыт обучения работе с базами данных;
практическая подготовка студентов к профессиональной деятельности.
Чему научатся студенты
После обучения студенты смогут:
работать с SQL-запросами;
анализировать большие объемы данных;
проверять и структурировать информацию;
создавать дашборды в Power BI;
строить визуализации в Tableau;
использовать Python для анализа данных;
работать с Excel для аналитики;
создавать аналитические отчеты;
автоматизировать обработку данных;
работать Data Analyst или Junior BI Analyst.
Инструменты преподавателя
SQL • Microsoft Power BI • Tableau • Python • Pandas • Matplotlib • Microsoft Excel • Data Analytics • Business Analytics • Data Visualization • Reporting • Database Management
Экспертный комментарий
«Современный аналитик данных должен не только уметь работать с инструментами, но и понимать логику данных и бизнес-процессов. Именно способность превращать большие объемы информации в понятные выводы делает Data Analyst ценным специалистом для любой компании».
АНАСТАСИЯ
Практикующий Data Analyst, Data Scientist, Business Analyst, преподаватель курсов Data Analytics, Power BI, Tableau, PostgreSQL, SQL, Excel и Python для анализа данных.
СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ
Data Analytics
Business Analytics
Data Science
Data Visualization
Power BI
Tableau
PostgreSQL
SQL
Python
Excel Advanced
Storytelling through Data
Автоматизация отчетности
Бизнес-аналитика
Прогнозирование и анализ данных
Принятие управленческих решений на основе данных
КРАТКОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ
Практикующий аналитик данных и Data Scientist с многолетним опытом работы в международных IT-компаниях, гуманитарных и образовательных организациях. Специализируется на анализе данных, автоматизации отчетности, прогнозировании, построении аналитических моделей, создании дашбордов и визуализации данных для поддержки стратегических управленческих решений.
Имеет успешный опыт реализации масштабных проектов для международных компаний и организаций. Результаты работы позволили сэкономить миллионы долларов, оптимизировать бизнес-процессы, автоматизировать аналитику и улучшить процесс принятия решений на уровне руководства компаний.
Использует современные инструменты для анализа данных, визуализации и статистики для решения бизнес-задач любой сложности.
ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ СТАЖ
Общий профессиональный опыт в аналитике данных – более 10 лет.
Опыт работы с международными компаниями и организациями.
Опыт обучения и наставничества специалистов.
Автор собственных обучающих программ по анализу данных.
ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ
REACH Initiative (Geneva)
Крупнейший независимый поставщик данных гуманитарных кризисных регионов.
Должность:
Data Analyst
Основные обязанности:
Анализ данных.
Построение аналитических моделей.
Визуализация данных.
Подготовка отчетов.
Проведение многосекторальных исследований.
Достижения:
Провела анализ и визуализацию данных для 5 масштабных исследований в Украине.
Данные использовались для планирования гуманитарной помощи.
Результаты способствовали строительству больницы, финансовой помощи и обеспечению населения водными ресурсами.
Luxoft (DXC Technology)
Международная IT-компания.
17 000+ сотрудников.
21 страна присутствия.
Должность:
Data Analyst
Основные обязанности:
Анализ издержек.
Анализ HR-данных.
Анализ бюджетов
Планирование расходов.
Автоматизация отчетности.
Построение дашбордов.
Достижения:
Сэкономила компании 2,5 млн. долларов США.
Сократила бюджет командировок на 2 млн. долларов США.
Автоматизировала обработку данных для внутренних департаментов.
Сократила затраты времени менеджеров более чем на 5 часов ежемесячно.
Проводила аналитику руководства компании.
USMC
Ведущая организация психологической службы образовательной сферы Украины.
24 000+ сотрудников.
Должность:
Scientist
Достижения:
Провела анализ и визуализацию данных для более чем 20 масштабных исследований.
Автоматизировала ежегодную отчетность системы психологической службы Украины.
Сэкономила более 100 часов работы для 30 сотрудников.
ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ
Аналитика данных
Data Analytics
Business Analytics
Data Science
Statistical Analysis
Forecasting
Time Series Analysis
Network Analysis
Базы данных
PostgreSQL Advanced
SQL
Window Functions
Database Optimization
Визуализация данных
Tableau Desktop
Storytelling
Dashboard Development
Reporting
Excel Advanced
VBA
Macros
Power Query
Power Pivot
Power Point
Python
Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
GurobiPy
Folium
Geopy
Инструменты
Jupyter Notebook
Google Colab
Jira
Confluence
Trello
ЭКСПЕРТНЫЕ ДОСТИЖЕНИЯ
Оптимизация расходов компании на 2,5 млн. долларов США.
Оптимизация бюджета командировок на 2 млн. долларов США.
Автоматизация отчетности для организации из 24 000 сотрудников.
Участие в международных гуманитарных проектах.
Подготовка и обучение специалистов, получивших повышение после наставничества.
РЕАЛЬНЫЕ КЕЙСЫ
Кейс №1
Проблема:
Высокие издержки компании.
Решение:
Создание системы анализа и планирования издержек.
Инструменты:
PostgreSQL, Excel, Tableau.
Результат:
Экономия 2,5 млн. долларов США.
Кейс №2
Проблема:
Завышенный бюджет командировок.
Решение:
Анализ двухлетней истории командировок.
Инструменты:
Excel, Tableau.
Результат:
Сокращение бюджета на 2 млн. долларов США.
Результат:
Поддержка проектов строительства больницы и гуманитарной помощи.
ПРОЕКТЫ
5 гуманитарных исследований REACH Initiative.
20+ исследований для образовательной сферы Украины.
Построение систем бюджетирования для международной IT компании.
Автоматизация внутренней отчетности.
Анализ вовлечённости персонала и прогнозирование текучести кадров.
ПУБЛИКАЦИИ И ЭКСПЕРТНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Автор курса “Data Analysis with MS Excel”.
Проведение обучающих программ для гуманитарных организаций.
Обучение и наставничество специалистов.
СКОЛЬКО СТУДЕНТОВ ОБУЧЕНО
Проведено 5 обучающих программ.
Уровень удовлетворенности участников – 85%.
Точное количество студентов требует уточнения.
ПОЧЕМУ СТУДЕНТЫ ИЗБИРАЮТ ЭТОГО ПРЕПОДАВАТЕЛЯ
Реальный интернациональный опыт.
Практика на реальных бизнес-кейсах.
Экономия компаниям миллионов долларов.
Работа с большими массивами данных.
Современные инструменты аналитики.
Ориентация на результат.
Учеба на реальных проектах.
ПОЧЕМУ ДОВЕРЯЮТ ПРЕПОДАВАТЕЛЮ
Более 10 лет практического опыта.
Работа в международных компаниях.
Реальные денежные результаты.
Опыт наставничества.
Успешные кейсы автоматизации и аналитики.
ЧЕМУ УЧУТСЯ СТУДЕНТЫ
Анализировать данные.
Строить дашборды.
Работа с SQL.
Работать с PostgreSQL.
Анализировать огромные объемы информации.
Работать с Tableau.
Используйте Python для аналитики.
Автоматизированная отчетность.
Визуализировать данные.
Принимать решения на основе данных.
ЯЗЫКИ
Украинский родной.
Английский – свободно.
Русский – свободно.
Польский – средний уровень.
РАДИОН
Data Architect | BI Developer | Data Engineer | SEO Специалист | Веб-разработчик | Преподаватель Data Analytics, Power BI и SEO
Специализация: Data Analytics, Power BI, Business Intelligence, Data Engineering, SQL, Data Architecture, SEO, Web Development, Google Analytics, Digital Analytics
Преподает курсы:
Data Analyst
Power BI
SQL для аналитики
Business Intelligence
Data Engineering
SEO Specialist
Веб-аналитика
Google Analytics
Интернет-маркетинг
Создание сайтов на WordPress
О преподавателе
Радион — практикующий Data Architect, BI Developer и Data Engineer с более чем 23-летним опытом работы в сфере информационных технологий, аналитики данных, SEO, веб-разработки и бизнес-аналитики.
Сочетает опыт работы в крупных банках, международных IT-компаниях, консалтинге и государственном секторе. Имеет практический опыт построения аналитических систем, разработки BI-решений, архитектуры данных, SEO-продвижения и создания корпоративных информационных систем.
Преподает SEO, аналитику данных, Power BI, SQL и современные инструменты Business Intelligence, обучая студентов работать с реальными бизнес-задачами.
Профессиональный опыт
Общий стаж: более 23 лет
Опыт в сфере Data Analytics и BI: более 10 лет
Опыт в сфере SEO и Digital Marketing: более 15 лет
Опыт преподавания: преподавал SEO в Компьютерной Академии IT STEP.
Опыт работы
BI Developer / Data Architect
Data Tigers
2020 — настоящее время
Основные направления:
Business Intelligence
архитектура данных
моделирование данных
аналитические системы
построение отчетности
работа с Power BI
построение Data Warehouse
Data Engineer
INT
2021 — настоящее время
Основные задачи:
разработка дата-платформ
ETL-процессы
интеграция данных
обработка больших объемов информации
построение аналитической инфраструктуры
Бизнес-аналитик
ФЛП Зубов
2019–2020
Основные направления:
анализ бизнес-процессов
моделирование данных
подготовка аналитической документации
построение отчетности
Ведущий специалист IT-департамента
Укрпочта
Основные направления:
сопровождение IT-систем
автоматизация процессов
поддержка корпоративной инфраструктуры
Главный специалист IT-департамента
Дельта Банк
Основные направления:
сопровождение банковских систем
информационные технологии
автоматизация бизнес-процессов
Разработчик программного обеспечения
Банк Кредит Днепр
Основные направления:
IBM BPM
IBM Process Designer
Oracle SQL Developer
SOAP Web Services
Oracle BI Publisher
FastReport
банковские информационные системы
Internet Marketing Manager
PricewaterhouseCoopers (PwC)
Основные направления:
SEO-продвижение
контекстная реклама
веб-аналитика
развитие корпоративных интернет-проектов
цифровой маркетинг
Web Developer / SEO Specialist
Частная практика
Основные направления:
создание сайтов
WordPress
PHP
MySQL
SEO-аудит
Google Analytics
Google Ads
SEMrush
Sitechecker
Semonitor
Преподаватель SEO
Компьютерная Академия IT STEP
Преподавал:
SEO-продвижение
веб-аналитику
интернет-маркетинг
оптимизацию сайтов
Образование
Национальный авиационный университет (КИИГА)
Специальность:
Аэропорты
Строительство
Архитектура
Высшее образование
Институт экономики и прогнозирования НАН Украины
Специальность:
Финансы и кредит
Высшее образование
2013–2014 гг.
Дополнительное образование и сертификации
Microsoft Power BI — 2020 год
SC50 — 2020 год
AWS от Amazon — 2023 год
Data Analytics AWS — 2023 год
Профессиональные сертификаты
Microsoft Power BI
AWS Amazon
Data Analytics AWS
SC50
Практический опыт
Основные направления экспертизы
Data Analytics
Business Intelligence
Data Architecture
Data Engineering
SQL
Power BI
ETL
Data Warehouse
SEO
Web Analytics
Digital Marketing
Google Analytics
Google Ads
Web Development
Oracle
IBM BPM
Профессиональные навыки
Аналитика данных
Power BI
Data Analytics
Data Visualization
Data Modeling
Data Warehouse
ETL
Базы данных
SQL
Oracle SQL
MySQL
Database Design
Data Architecture
BI и Data Engineering
Power BI
Oracle BI Publisher
Business Intelligence
Data Engineering
Reporting
Веб-разработка
PHP
MySQL
WordPress
HTML
CSS
SEO и маркетинг
SEO
Google Analytics
Google Ads
SEMrush
Sitechecker
Semonitor
Облачные технологии
AWS
Data Analytics AWS
Достижения
более 23 лет профессионального опыта
опыт работы в PwC
опыт работы в банковском секторе
опыт работы в международных IT-компаниях
преподавание в Академии IT STEP
сертификация Microsoft Power BI
сертификация AWS
Экспертные достижения
построение аналитических систем для бизнеса
разработка BI-решений
архитектура корпоративных данных
создание систем отчетности
автоматизация бизнес-процессов
внедрение аналитических платформ
Реальные кейсы
Кейс 1. Построение BI-отчетности
Задача: автоматизация аналитики предприятия.
Инструменты:
Power BI
SQL
ETL
Результат:
Создана централизованная система бизнес-аналитики.
Кейс 2. SEO и веб-аналитика
Задача: повышение видимости корпоративных сайтов.
Инструменты:
SEO
Google Analytics
SEMrush
Результат:
Улучшена поисковая видимость и веб-аналитика.
Кейс 3. Банковские системы
Задача: автоматизация отчетности и бизнес-процессов.
Инструменты:
Oracle BI Publisher
IBM BPM
Oracle SQL
Результат:
Оптимизирована корпоративная отчетность.
Проекты
банковские информационные системы
BI-платформы
корпоративная отчетность
системы бизнес-аналитики
веб-проекты
SEO-проекты
решения Data Warehouse
Публикации и экспертная деятельность
преподаватель SEO в Компьютерной Академии IT STEP
практический консультант в сфере Data Analytics и Business Intelligence
Почему студенты выбирают Радиона
✓ Более 23 лет практического опыта
✓ Практикующий Data Architect
✓ Сертифицированный специалист Power BI
✓ Сертифицированный AWS Specialist
✓ Опыт работы в PwC
✓ Опыт работы в банковском секторе
✓ Преподаватель Академии IT STEP
✓ Сочетание аналитики, BI и SEO
✓ Обучение на реальных бизнес-кейсах
✓ Современный практический подход
Почему доверяют преподавателю
многолетний опыт работы в IT
международные сертификации
опыт работы в крупных компаниях
практическая экспертиза в Data Analytics
опыт внедрения BI-решений
преподавательский опыт
Чему научатся студенты
Курс Data Analyst
работать с данными
анализировать бизнес-показатели
создавать отчеты и дашборды
работать с SQL
Курс Power BI
создавать интерактивные дашборды
строить аналитические модели
визуализировать данные
работать с DAX
Курс SEO
проводить SEO-аудит
работать с Google Analytics
оптимизировать сайты
анализировать конкурентов
Инструменты преподавателя
Power BI • SQL • Oracle • MySQL • AWS • Data Warehouse • ETL • Google Analytics • Google Ads • SEMrush • WordPress • PHP • IBM BPM • Oracle BI Publisher • FastReport
Экспертный комментарий
«Современный бизнес принимает решения на основе данных. Специалист по аналитике должен не только уметь строить отчеты, но и понимать бизнес-процессы, структуру данных и превращать информацию в практические управленческие решения.»
Специализация: Oracle Database, PL/SQL, SQL, Database Administration, Data Warehouse, Business Intelligence, ETL
Преподаваемые курсы:
Базы данных SQL
Oracle Database
PL/SQL Developer
Администрирование баз данных
Data Analyst
Business Intelligence (BI)
Проектирование баз данных
О преподавателе
Игорь — практикующий Oracle Database Developer и DBA с более чем 11-летним опытом работы в области разработки, администрирования и проектирования корпоративных баз данных.
Специализируется на Oracle Database, SQL, PL/SQL, администрировании серверов баз данных, оптимизации производительности, резервном копировании и построении аналитических систем.
Имеет опыт работы в государственном секторе, коммерческих компаниях и на международных проектах в качестве Oracle DBA, Database Designer и PL/SQL Developer.
Во время обучения помогает студентам освоить профессиональные инструменты работы с базами данных и получить практические навыки, необходимые для работы Database Developer, DBA или Data Analyst.
«Базы данных являются фундаментом любой современной информационной системы. Независимо от того, идет ли речь о банковском секторе, государственных учреждениях, производстве или IT-компаниях, качество структуры базы данных и корректность работы SQL-запросов напрямую влияют на эффективность бизнеса. Именно поэтому специалисты по SQL, Oracle и аналитике данных остаются одними из самых востребованных профессионалов на рынке труда».
БОРИС
Data Analyst | Database Analyst | BI Developer | Преподаватель баз данных и аналитики данных
Специализация: SQL, PostgreSQL, Power BI, MS Access, VBA, Business Intelligence, Data Analytics, Проектирование баз данных
Преподаваемые курсы:
Data Analyst
SQL и базы данных
Power BI
Бизнес-аналитика
Проектирование баз данных
MS Access
Excel для аналитики
Business Intelligence (BI)
О преподавателе
Борис — специалист по анализу данных, проектированию баз данных и разработке информационных систем с более чем 28-летним практическим опытом и более чем 40-летним опытом преподавательской деятельности.
Специализируется на создании баз данных, бизнес-аналитике, построении систем управленческой отчетности, автоматизации бизнес-процессов и внедрении информационных систем для предприятий и государственных учреждений.
Имеет большой опыт работы с SQL, PostgreSQL, Power BI, VBA, MS Access и корпоративной аналитикой. Сочетает практическую разработку информационных систем с многолетней преподавательской деятельностью.
Обучает студентов работе с данными, созданию аналитических отчетов и построению современных систем поддержки принятия управленческих решений.
Профессиональный опыт
Общий стаж
более 45 лет профессионального опыта;
более 42 лет преподавательской деятельности;
более 28 лет разработки информационных систем;
многолетний опыт проектирования баз данных;
опыт внедрения аналитических систем для бизнеса;
опыт подготовки IT-специалистов.
Опыт работы
Технический директор
grc (HeadHunter Украина), Киев
2022 — настоящее время
Основные направления работы:
разработка аналитических инструментов;
создание дашбордов Power BI;
участие в приемке веб-порталов;
анализ корпоративных баз данных;
организация интеграции CRM-систем;
управление информационными потоками.
Аналитик баз данных
grc (HeadHunter Украина), Киев
2021–2022
Основные обязанности:
анализ корпоративной базы данных PostgreSQL;
создание источников аналитических данных;
разработка сложных SQL-запросов;
организация ODBC-интеграций;
построение интерактивной аналитики;
разработка отчетов Power BI;
публикация корпоративной аналитики.
Системный аналитик / Программист / Архитектор баз данных
Частная практика
1995 — настоящее время
Основные направления работы:
анализ бизнес-требований;
проектирование баз данных;
разработка информационных систем;
создание программного обеспечения;
автоматизация управленческих процессов;
внедрение информационных систем;
обучение персонала.
Старший преподаватель кафедры информационных технологий
Уманский национальный университет садоводства
1978–2020
Основные направления работы:
преподавание IT-дисциплин;
проведение лекций и практических занятий;
разработка учебно-методических материалов;
создание информационных систем для университета;
автоматизация работы деканатов и кадровых служб.
Практический опыт
Основные направления деятельности:
SQL Development
Database Design
Business Intelligence
Data Analytics
Power BI Reporting
PostgreSQL
VBA Development
MS Access Development
CRM Integration
Information Systems Development
Профессиональные навыки
Базы данных
SQL
PostgreSQL
Database Design
Database Analytics
ODBC
BI и аналитика
Power BI
Business Intelligence
Dashboard Development
Data Visualization
KPI Analytics
Разработка
VBA
MS Access
Excel Automation
Information Systems Development
Информационные системы
CRM Integration
Data Exchange
Business Process Automation
Reporting Systems
Ключевые компетенции
SQL
PostgreSQL
Power BI
Data Analytics
Business Intelligence
Database Design
Data Visualization
VBA Development
Information Systems Architecture
Business Process Analysis
Наиболее значимые проекты
Аналитическая система grc
Создание корпоративной аналитики на базе PostgreSQL и Power BI для одного из крупнейших HR-порталов Украины.
Интеграция CRM-систем
Организация информационного обмена между корпоративными CRM-платформами.
Управленческие информационные системы
Разработка информационных систем для малого и среднего бизнеса — от этапа анализа потребностей до внедрения готового решения.
Информационные системы университета
Создание систем автоматизации деканатов, кадровых служб и документооборота учебного заведения.
Достижения
более 22 лет преподавательской деятельности;
опыт работы техническим директором;
создание корпоративной аналитики для grc;
десятки реализованных информационных систем для бизнеса и государственных учреждений;
многолетний опыт подготовки IT-специалистов.
Методика преподавания
обучение на реальных бизнес-кейсах;
работа с реальными базами данных;
практическое использование SQL и Power BI;
создание собственных аналитических проектов;
сочетание теории и практики;
индивидуальный подход к студентам.
Почему студенты выбирают Бориса
✓ Более 45 лет профессионального опыта
✓ Более 22 лет преподавательской деятельности
✓ Практикующий Data Analyst
✓ Технический директор международной HR-компании
✓ Эксперт по SQL и Power BI
✓ Практический опыт проектирования баз данных
✓ Реальные бизнес-проекты
✓ Обучение на практике
✓ Подготовка к работе Data Analyst
Почему доверяют преподавателю
многолетний практический опыт;
опыт работы с корпоративными базами данных;
экспертиза в Power BI и SQL;
участие в крупных аналитических проектах;
опыт руководства IT-направлениями;
более 40 лет преподавательской деятельности.
Чему научатся студенты
После обучения студенты смогут:
создавать SQL-запросы любой сложности;
работать с PostgreSQL;
проектировать структуру баз данных;
создавать дашборды Power BI;
строить аналитическую отчетность;
автоматизировать работу с данными;
работать с ODBC и интеграциями;
анализировать бизнес-показатели;
создавать BI-решения для бизнеса;
работать на позициях Data Analyst или BI Analyst.
Инструменты преподавателя
SQL • PostgreSQL • Power BI • MS Access • VBA • Excel • ODBC • Business Intelligence • Data Analytics • Dashboard Development • Data Visualization • CRM Integration • Information Systems Development
Экспертный комментарий
«Данные сами по себе не создают ценности для бизнеса. Ценность появляется тогда, когда информация правильно структурирована, проанализирована и преобразована в управленческие решения. Именно поэтому современный аналитик данных должен одинаково хорошо понимать базы данных, бизнес-процессы и инструменты аналитики, такие как SQL и Power BI».
Алексей
Преподаватель курсов: Data Analyst, Data Science
Full-Stack Developer Jet-Bet, Дистанционно (IT)
Управление выкладкой
Ценообразование
Анализ маркетинговых мероприятий\
Украинский ритейл
CONTACT деятельности компании, используя Power BI, Python, Canva.
Анализ с помощью SQL, Power Query или Python.
Образование:
Днепропетровский государственный университет
Механико-математический, математика
Курсы по Data Analyst с сертификатом международного образца
Документ действителен как на территории Украины, так и за рубежом. Издается на английском и украинском языках. При необходимости есть возможность изготовления на другом языке. Для получения выпускник должен сдать экзамен или дипломный проект.
Нам доверяют и рекомендуют наши курсы Data Analyst родственникам, друзьям
Мы честны и открыты в работе с клиентами
100% гарантия качества обучения
Фундаментальная 2-х уровневая подготовка с учетом soft skils профессии
Выбор необходимого курса и уровня из 80 узкопрофильных направлений
Обучение на тестовых реальных задачах
Реальное тестирование и оценка полученных навыков
Обновление программы курса Data Analyst дизайнер, согласно рынку труда, каждые 4-6 месяцев
94% студентов успешно окончили и остались довольны обучением
Для нас репутация и профессионализм не пустые слова.
Всегда проводим опрос среди студентов относительно качества преподавания на курсах Data Analyst и организации обучающих курсов
55% клиентов приобретают другие курсы повторно
62% нашли работу в течение 2 месяцев после окончания курсов
Более 12500 выпускников за 19 лет работы
Наши студенты доверяют нашему профессионализму, опыту и добросовестному подходу к образованию.
19 лет успешно проводим профессиональное обучение начинающих и опытных специалистов онлайн в Украине и СНГ.
Офлайн обучение в Николаеве – 2 филиала в центре города
Мы всегда на связи и готовы помочь
Куратор и педагог несут полную ответственность за качество обучения на курсе Data Analyst
Всегда готовы ответить на ваши вопросы и стараемся идти на встречу в любых спорных вопросах
Все ваши гарантии отражены в официальном договоре
Более 70 постоянных компаний - партнеров
Корпоративное обучение, тренинги и семинары для повышения квалификации сотрудников
Подбор и тестирование персонала
Содействие в трудоустройстве и составлении резюме после очных курсов в Николаеве
Сотрудничаем только с экспертами со 100 % репутацией
Живое общение и быстрая обратная связь от преподавателя практика. Очно и дистанционно, online
Индивидуальный подход — подбираем преподавателя под ваши цели и специализацию
Мы знаем, уровень преподавателя — это 90 % эффективности обучения. Поэтому в нашей школе Data Analyst преподают только проверенные практики
Почему курсы Data Analyst - это выгодно и перспективно
Почему профессия Data Analyst - лучший выбор
В чем суть работы Data Analyst
Сколько зарабатывает Data Analyst
Профессиональные и личностные качества
Основные преимущества профессии Data Analyst
Входит в топ 20 профессий будущего
Интересная творческая работа с навыками аналитики
Высокая зарплата
Карьерный рост
Возможность работать в международных компаниях
Перспектива использования навыков в своем бизнесе
Новые знакомства с интересными людьми
Гибкий график
Возможность зарабатывать удаленно, из дома
Data Analyst исследует и анализирует сверхбольшие объёмы информации для получения практического результата. Data Analyst помогает автоматизировать размещение контента, прогнозировать заболевания, предлагать рекомендации пользователям, планировать производство, искать подходящие товары или услуги.
В среднем в Украине Data Analyst специалист зарабатывает от 45 000 грн
Надежность;
Коммуникативные навыки;
Способность быстро и самостоятельно обучаться;
Усидчивость;
Умение концентрироваться на задаче.
Сколько стоят курсы Data Analyst
Экспертные знания — это всегда выгодное капиталовложение. Окупаемость курса – 1 месяц работы. Мы уверены, в нашем учебном центре самые выгодные цены. В качестве гарантии — делаем скидку на разницу по аналогичному курсу. Подробнее по телефону 0969907350
Название курса и уровень обучения
Офлайн/онлайн
Сколько длится обучение
Группа или индивидуально
Базовый уровень
офлайн, онлайн
2 месяца
Группа, индивидуально
Профессиональный + базовый уровень
офлайн, онлайн
3-4 месяца
Индивидуально
Курсы повышения
офлайн, онлайн
2-3 месяца
Индивидуально
Хочу получить программу и расчет стоимости обучения
Условия обучения на курсах Data Analyst онлайн
Форма обучения
Групповая, идивидуальная
Срок обучения
3 месяца
Уровни обучения
Базовый, углубленный, курсы повышения квалификации
Время обучения
Дневное, вечернее, группы выходного дня
Периодичность обучения
2 раза в неделю по 1-2 часа
Условия оплаты
Нет полной суммы? Беспроцентная рассрочка
Как проходит процесс обучения на курсе Data Analyst
01
Выбор курса
02
Подписание договора
03
Старт занятий и тестирование
04
Экзамен, дипломный проект
05
Выдача сертификата
06
Помощь в трудоустройстве после прохождения 2 уровня по курсу Data Analyst моделирование
Запишитесь на Data Analyst обучение сейчас и начинайте зарабатывать уже через 3 месяца обучения
Наши гарантии с заботой о Вас
100% гарантия качества обучения. Все обязательства фиксируем в официальном договоре.
Не понравился преподаватель – бесплатно заменим на другого. Возврат оплаты в случае недостаточного качества
Пропустили занятия – переведем в другую группу или перенесем занятия
Остались вопросы после окончания курса – бесплатная консультация и сопровождение педагога в течение 1 месяца
Гарантия лучшей цены — скидка на разницу в стоимости по аналогичному курсу
Почему наши онлайн курсы Data Analyst - самый быстрый и эффективный способ получить новую профессию с нуля
Высокое качество преподавания
Лучшие Data Analyst специалисты отрасли с в/о и опытом работы от 8 лет
Живое общение с педагогом
Постоянное сопровождение очно и онлайн
90% практики
Все тонкости профессии до полного понимания. Видеозапись уроков
Портфолио
Обучение на реальных проектах + свое портфолио
Глубокое изучение профессии
2 уровня под ваши цели и задачи: с нуля, профессиональные курсы повышения квалификации
Время
Удобный для вас график, в группе или индивидуально
Срок
Сжатые сроки, быстрый старт, выгодная цена
Трудоустройство
Сертификат международного образца
“
В современном мире уже не достаточно иметь высшее образование и диплом. Сейчас креативность и знания — главный капитал и гарантия успешного будущего. Не сомневайтесь — стать Data Analyst специалистом с помощью наших курсов вполне реально. От нас — знания и навыки лучших практиков — экспертов, от вас — желание учиться и совершенствовать полученные навыки.
“
Курсы повышения по Data Analyst, которые могут вас заинтересовать
Наша школа имеет 2 филиала в Николаеве с современным оборудованием и комфортными условиями
Портфолио студентов курса Data Analyst с нуля
Успешное сотрудничество с более чем 230 компаниями-партнерами. Уверенность в эффективности обучения
Отзывы и рекомендации наших корпоративных партнеров
Y8SjKR-Y1sc
5ezeqRz7IMw
yHNn8k2g6BY
Ve_axP77Y6w
TxCW7nAajV4
4GA80mIrm1U
w2o486jv-LQ
Ve_axP77Y6w
AiGrutwtnDM
Наталія
17.05.2026
Дуже цікавий і корисний курс!Гарно подана інформація,дуже доступно і зрозуміло.Дякую за таку чудову можливість.Куратор Юлія розклала все по “поличкам” .
Алексей
14.01.2025
Преподаватель подаёт материалы доступно даже для начинающих . График занятий подбирают под ваши возможности . За достаточно небольшой срок мне удалось поднять свой уровень знаний в данной сфере .
Галина Курс Data Analyst
02.11.2024
Поделюсь впечатлениями о курсе Дата аналитика. В общем, мне понравилось. Прежде всего, сама подача материала была крутой, структурированной. Было много теории, нужно было вникать и выделять много времени на обучение, что и понятно, когда меняешь профессию :)) Очень круто, что были проекты, которые можно потом добавить в резюме.
Это все приносит свой результат. Я нашла работу еще во время курса, пользуюсь фактически всем, что выучила на курсе.
Я благодарна курсу, ведь я сменила профессию и очень быстро овладела ее. Так что могу смело рекомендовать эти курсы)
Ольга Курс Data Analyst
02.11.2024
Я окончила курсы Data Analyst. Я вам хочу сказать, что это действительно качественные курсы. Материал курсов разработан таким образом, что можно было быстро и качественно постичь основы. Все очень классно объясняется, рассказывается, показывается и дается возможность достаточно практиковаться. Я очень довольна курсами и рекомендую для тех, кто хочет начать профессию Data Analyst!
Инна Зубко Курс Data Analyst
24.09.2024
Отличный преподаватель, который разжевал как нудную информации преображать в готовый продукт, который можна с легкостю понять. На курсе было очень много практики, рекомендую!
Олексій
24.12.2024
Хорошие преподаватели, понятно объяснили темы, есть практика, а не просто теория которая забудется через два дня.
Артем Курс Английский для IT
06.11.2024
Курсы кардинально отличаются от того, как я раньше изучал язык – минимум теории, очень много практики, разговорной, письменной, реально полезной для ведения профессии в айти сфере. Важным моментом для меня стало преодоление барьера в том, чтобы перестать бояться и начать говорить на английском. Уже через несколько минут после начала каждого занятия происходит переключение в English-speaking mode, и языковой барьер во многом стирается, начинаешь все понимать и говорить, это приятное ощущение! Чувствуется, что наш преподаватель не только профессионал в области языка и преподавания, но и хорошо ориентируется в предметной области, а именно в ИТ-специфике, в технологиях ведения проектов, проведения презентаций о продукте, в бизнес-терминологии и ИТ-терминологии.
Большое спасибо за курс!
Максим Курс Английский для IT
06.11.2024
Не занимался английским более 10 лет, поэтому казалось, что начать вновь учиться и пробовать говорить будет сложно. Уже первые занятия позволили воскресить давно забытые навыки и зарядиться оптимизмом в освоении английского. Большую часть занятия мы учимся говорить и формулировать свои мысли на английском. Главным отличием от обучения английскому в прошлом я считаю более мягкий подход со стороны преподавателя преподавателя. Такой подход не отбивает желания заниматься английским
Владислав Курс Английский для IT
06.11.2024
Хочу поделиться своими впечатлениями о курсе английского для IT. Курс очень насыщенный и разнообразный. Активно тренируется не только словарный запас, но, что более важно, преподаватель помогает преодолеть разговорный барьер. И этому, для меня лично, способствовала интересная тематика курса. Она не сильно узкоспециализированная, но все равно остается в рамках IT индустрии. Рекомендую тем, кто хочет улучшить свой уровень английского для работы
Денис Курс тестировщик QA
05.11.2024
Вся команда на курсе были профессионалами в своей области. Ребята были готовы помочь с любыми вопросами или проблемами, с которыми мы сталкивались в процессе обучения. Во-вторых, курс предоставлял нам возможность практической работы с различными инструментами и технологиями, используемыми в QA. Мы проводили много времени на выполнение заданий и проектов, что помогало нам на практике применять полученные знания. Было заметно, как наши навыки в QA постепенно улучшались с каждым днем. Хотел бы отметить, что курс был хорошо организован и структурирован. Материал представлен в логической последовательности, что помогает усваивать информацию.
У кого есть сомнения, опасения – не бойтесь. Курс максимально класный. Желаю центру процветания
Тимур Курс Python-разработчик
05.11.2024
Этот курс хорошо структурирован, совсем не содержит воды, уроки очень грамотные и содержит много практики. В начале очень много легких задач, сложность которых плавно возростает по мере прохождения, это заставляет поверить в свои силы даже если вы на нулевом уровне Преподаватель заинтересован в качественной поддержке учеников и очень хорошо объясняет. А еще он дружелюбный. В общем, я настоятельно рекомендую курсы
Вікторія
09.03.2025
Пройшла курси програмування 1С, мені дуже сподобалось, викладач професійний та уважний, передав не тільки знання, а ще й власний досвід!
Олексій
24.12.2024
Хорошие преподаватели, понятно объяснили темы, есть практика, а не просто теория которая забудется через два дня.
Олег Курс Java-разработчик
05.11.2024
Было много практики, после освоения материала все закреплялось на упражнениях. Прекрасный преподаватель, которому ты всегда можешь задать вопрос и он ответит. Курс крайне полезен для тех, кто хочет начать изучать данный язык программирования, в моем случае Java. Материал подается в удобной форме. Параллельно с учебой можно начать делать свой первый проект и зарабатывать. В целом мне очень понравилося, рекомендую всем!
Ольга Курс Java-разработчик
17.10.2024
Курсы понравились!Преподаватель интересно проводит занятия, доносит информацию до каждого студента, если возникают какие-то вопросы, то без проблем он их разбирает, пока не станет понятно, что соотношение цена\качество находится на самом высоком уровне.
Юрий Курс Java-разработчик
17.10.2024
Ни разу не пожалел прошедший полный курс обучения. Потому что получил предложение по работе уже к концу обучения и уже несколько месяцев я сотрудничаю с Айти компанией. Скажу честно, когда записывался на эти курсы, не ожидал такого результата. Данный курс просто превзошел мои ожидания! Что касается выкладки материала, то рассказывают очень доступно, можно получить ответы практически на любые вопросы, касающиеся Java. Преподаватель очень высокого уровня рассказывал нам о том, с чем реально сталкиваются при работе, а не сухой лекционный материал с большим количеством воды
Роман Курс Java-разработчик
17.10.2024
Гарні курси і недорогі серед усіх, які я розглядав. Менеджери все допомагали вирішувати, допомогли мені із підбором зручного графіку, хоча спершу я не думав, що курси та викладачі будуть підлаштовуватися під мене. Викладачі хороші. З плюсів ще добре продумана програма, що дає основне, стисло, по темі і корисна практика. Такого досвіду я не отримав навіть за 4 роки навчання в університеті, ніж тут за 4 місяці. Дуже круті курси, рекомендую!
Данило
18.05.2026
Проходив курс System Administrator. Дякую викладачу Ігору за чітке та зрозуміле подання інформації. Після курсу багато чого стало зрозумілим у цій сфері, і це підвищило мою кваліфікацію!
Артем
01.04.2025
Курсы понравились!Преподаватель интересно проводит занятия, доносит информацию очень доступно , если возникают какие-то вопросы, то без проблем он их разбирает, пока не станет понятно, что соотношение цена\качество находится на самом высоком уровне.
Александра Курс Системное администрирование
02.11.2024
Материалы курса были четкими, структурированными и легкими для понимания. Они помогли усвоить ключевые понятия системного администрирования. Преподаватель демонстрировал высокий уровень экспертизы и понимания предмета, что позволило понять сложные концепции. Очень качественная работа менеджера, помогавшая с решением абсолютно всех проблем. Я получала ответы даже в нерабочее время. Этот курс был отличным опытом, который помог расширить мои знания и умения. Я бы с удовольствием рекомендовала его другим заинтересованным в системном администрировании
Евгений Курс Системное администрирование
02.11.2024
Заканчиваю сейчас курс системного администрирования. Был очень удивлен, что такой объем информации можно пройти в столь сжатые сроки, но это потому, что курс действительно структурирован и хорошо продуман. Благодарю преподавателя за то, что поделился своим многолетним опытом. Учеба была просто супер, много полезной и нужной информации и материала по специальности, ни одной воды, только все самое необходимое. Учеба была интересной и насыщенной, время обучения просто пролетело! Всего лучшего этому центру. Здесь просто супер команда профессионалов своего дела!
Vladimir Курс Системное Администрирование
12.10.2024
Остался доволен прохождением курса в этой школе, особенная благодарность , Преподавателю Игорю за доходчивость и профессионализм
Іван Величко Курс Системне адміністрування
24.09.2024
Щиро раджу навчання за спеціальністю “Системне адміністрування”. Програма навчання дозволила мені глибше розібратися з інфраструктурою ІТ-систем, основами мережевого адміністрування та забезпеченням безпеки даних. Під час курсу я отримав відмінні навички у встановленні та налаштуванні різноманітного програмного забезпечення, а також у вирішенні проблем з мережами та серверами. Компетентний викладач та практичні заняття допомогли мені отримати практичний досвід, який дуже цінний для подальшої кар’єри в галузі ІТ. Безмежна вдячність організаторам за високий рівень підготовки та підтримку під час навчання, а також окрема подяка моєму наставнику Ігорю за індивідуальний підхід, консультації та цікаве подання матеріалу.
Предоставляем бесплатные вакансии всем выпускникам очного обучения в Николаеве после 2 уровней подготовки. Наш кадровый центр сотрудничает с многими рекрутинговыми агентствами Украины. Уже во время обучения вы сможете брать фриланс-заказы, а с середины курса — откликаться на junior-вакансии.
Хотите больше узнать о наших профессиональных курсах Data Analyst?
Присоединяйтесь к нам в соцсетях! Все истории успеха на нашем YouTube канале. Ставьте лайки и подписывайтесь на наши обновления :)
Подпишитесь и будьте в курсе всех наших событий
Часто задаваемые вопросы и ответы
Требуется ли наличие специального образования или опыта для прохождения курса?
Нет, специальное образование или предыдущий опыт в аналитике данных не обязательны. Курс предназначен для новичков и включает основы, которые помогут вам освоить ключевые концепции и инструменты. Однако базовые знания в математике и компьютерах будут полезны.
Предоставляется ли доступ к практическим проектам и реальным кейсам?
Да, курс включает практические задания и проекты, основанные на реальных кейсах. Это поможет вам применить теоретические знания на практике, работать с реальными данными и получить опыт, который будет полезен при поиске работы в области аналитики данных.
Что я получу по завершении курса и как это поможет мне в карьере?
По завершении курса вы получите сертификат, который подтвердит ваши знания и навыки в аналитике данных. Этот сертификат станет отличным дополнением к вашему резюме и может повысить ваши шансы на трудоустройство в области аналитики. Также курс поможет вам развить навыки, которые востребованы на рынке труда и будут полезны в различных сферах деятельности.
Есть ли возрастные ограничения для курса дата-аналитике?
Наши курсы дата аналитика подходят для всех возрастных групп. Мы предлагаем обучение с нуля, так что вне зависимости от вашего возраста или опыта, вы сможете освоить профессию data analyst и приобрести все необходимые навыки для успешной работы в области аналитики данных.
Если я не смогу быть онлайн, будет ли запись занятий?
Да, все занятия на курсе data analyst записываются, и вы сможете просматривать их в любое время. Мы понимаем, что не всегда удаётся присутствовать на онлайн-занятиях, поэтому предлагаем удобный формат обучения, который позволяет вам гибко планировать своё время и заниматься в удобное для вас время.
Какой нужно иметь компьютер, чтобы обучаться на курсе Data Analytics Basic?
Для обучения на нашем курсе Data Analytics достаточно иметь компьютер, на котором можно работать с основными программами для анализа данных, такими как Excel, SQL и другие инструменты. Подробные требования будут указаны в описании программы, однако в целом, любой современный компьютер будет подходить для обучения дата аналитик.
Сколько зарабатывает Data analyst?
Заработная плата data analyst зависит от уровня опыта и региона, но в целом аналитики данных зарабатывают достойно, с возможностью карьерного роста. Профессия аналитика данных считается высокооплачиваемой и востребованной в сфере бизнеса и информационных технологий. Получив сертификат после курса, вы сможете претендовать на высокооплачиваемые должности в крупных компаниях
Какими знаниями я должен обладать, чтобы начать обучение на аналитика данных?
Для начала обучения аналитика данных с нуля не требуется специфических знаний. Мы начинаем с самых основ, таких как статистика, основы анализов данных и использование SQL. Знание основ работы с компьютером и базовые математические навыки помогут вам быстрее освоить программу курса.
Можно ли оплатить обучение частями?
Да, на наших курсах предусмотрена возможность оплаты обучения частями. Это позволяет студентам гибко спланировать свои финансовые расходы и не отвлекаться от обучения аналитика данных. Подробности по оплате можно узнать у нашего менеджера или на сайте учебного центра.
Кто такой аналитик данных
Аналитик данных — это специалист, который работает с цифрами, метриками и источниками данных, чтобы помогать бизнесу принимать решения на основе фактов. Его задача не сводится к выгрузке таблиц. Он собирает данные, очищает их, проверяет корректность, анализирует показатели, строит визуализацию и объясняет, что именно стоит изменить в продажах, маркетинге, продукте или операционной работе. Профессия важна потому, что современный бизнес уже не может эффективно расти без понятной аналитики, KPI и регулярной отчетности.
Чем занимается data analyst
Data analyst собирает и обрабатывает данные, пишет SQL-запросы, анализирует метрики, строит dashboards, следит за KPI и ищет закономерности, которые помогают компании действовать точнее. Он работает с динамикой продаж, маркетинговыми каналами, retention, cohort analysis, воронкой, сегментами клиентов и операционной эффективностью. Эта профессия важна потому, что компании хотят не просто хранить данные, а использовать их для роста прибыли, снижения потерь и улучшения решений.
Можно ли стать аналитиком данных с нуля
Да, можно, если идти по логичной структуре и не пытаться сразу охватить все. Старт в аналитике данных обычно строится через базу: Excel, логика таблиц, KPI, затем SQL, BI-инструменты и дальше Python для аналитики. Новичкам сложно не потому, что профессия закрыта, а потому, что без системы легко потеряться в объеме терминов и инструментов. Поэтому курс аналитика данных с нуля нужен именно для того, чтобы убрать хаос и превратить обучение в понятный путь.
Нужен ли английский для Data Analyst
Английский полезен, но для старта на уровне Junior он не всегда является жестким барьером. Важнее базовые навыки: SQL, работа с данными, dashboards, понимание KPI и логика анализа. При этом английский действительно ускоряет рост, потому что часть документации, вакансий и международных возможностей идет на английском. Поэтому оптимальная стратегия — не откладывать старт в профессии до «идеального английского», а параллельно развивать и аналитический стек, и язык.
Сколько учиться на аналитика данных
На странице курса заложен ориентир 3–5 месяца для системного прохождения программы, если обучение организовано последовательно и включает практику, проект и обратную связь. В более широкой рыночной логике путь до уверенного старта может занимать дольше, если человек учится эпизодически и без структуры. Срок зависит от стартовой базы, темпа, количества часов в неделю и дисциплины. Но именно курс помогает сократить хаотичный путь и быстрее прийти к понятному результату.
Какие навыки нужны data analyst
Для старта в профессии нужны не только технические знания, но и склад мышления. Из hard skills важны Excel, SQL, базовая работа с BI-системами и понимание метрик. Из soft skills особенно важны analytical mindset, critical thinking, attention to detail и умение объяснять цифры бизнес-языком. Эти навыки критичны потому, что аналитик данных ценен не тогда, когда просто строит таблицу, а когда умеет дать вывод и обосновать решение.
Какие программы изучают на курсе
На курсе изучаются ключевые инструменты профессии: Excel, SQL, PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, Power BI, Tableau, Google Data Studio, Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook. Также рассматриваются ETL, ELT, Data Warehouse, Data Lake, Data Pipeline, API, JSON, CSV и визуализация данных. Такой стек важен потому, что современная аналитика уже не ограничивается одной программой. На рынке ценится специалист, который понимает, как данные проходят путь от источника до решения.
Сложно ли изучать аналитику данных
Сложность есть, но она управляемая. Аналитика данных кажется тяжелой, когда человек пытается учить все сразу: SQL, Python, BI, статистику и бизнес-метрики без последовательности. Когда обучение идет поэтапно, нагрузка становится понятной. Сначала вы осваиваете основу, затем SQL, потом визуализацию и только после этого более сложные аналитические задачи. Поэтому вопрос не в том, сложна ли профессия в целом, а в том, насколько грамотно выстроен ваш путь.
Можно ли обучаться, если я из другой сферы
Да, переход в аналитику данных возможен из другой профессии. Для рынка важнее практический навык, чем название предыдущей должности. Многие приходят в аналитику из продаж, маркетинга, финансов, администрирования и сервиса. Преимущество людей из других сфер в том, что они уже понимают бизнес-контекст. Это помогает быстрее связывать цифры с реальными задачами компании. Главное — не стесняться начинать с базы и не пытаться пропустить фундаментальные этапы.
Что должен знать аналитик данных на старте
На старте важно уверенно понимать базу: структуру данных, KPI, отчетность, Excel, SQL и базовые BI-инструменты. Также полезно иметь представление о data cleaning, визуализации, типах метрик и логике интерпретации. Работодатель редко ждет от Junior идеального знания всего стека. Гораздо важнее, чтобы человек мог последовательно думать, не путался в базовых понятиях и умел показать проект. Именно поэтому курс помогает собрать фундамент, а не просто набор несвязанных знаний.
Будет ли портфолио после курса
Да, портфолио является обязательной частью сильной подготовки к рынку. Без проекта даже хорошие знания выглядят слишком абстрактно. Работодатель хочет видеть, как вы работали с данными, какие метрики анализировали, как построили dashboard и какие выводы сделали. Портфолио важно потому, что оно переводит вас из категории «я учился» в категорию «я умею решать задачи». Для Junior это один из самых сильных аргументов на старте.
Есть ли практика на курсе
Да, практика встроена в саму логику курса. В аналитике данных нельзя полноценно развиться на одной теории, потому что навыки формируются через задачи, ошибки, проверку логики и повторение. Когда студент сам работает с SQL-запросом, таблицей, воронкой, метриками и dashboard, он начинает понимать профессию гораздо глубже. Практика важна еще и потому, что именно она снижает страх перед инструментами и формирует реальную уверенность в своих действиях.
Чем аналитик данных отличается от data scientist
Аналитик данных в первую очередь работает с интерпретацией данных, метриками, отчетностью и dashboards для бизнеса. Data scientist глубже уходит в статистические модели, машинное обучение и предиктивные алгоритмы. На старте эти профессии часто путают, но у них разный акцент. Аналитик данных нужен там, где важно понять текущую ситуацию и улучшить управленческие решения. Data scientist чаще нужен там, где строят прогнозные модели и более сложную аналитику.
Где учиться на аналитика данных
Выбирать обучение стоит не по громкому названию, а по содержанию программы и результату на выходе. Важно, чтобы курс включал SQL, Excel, BI, Python, проект, портфолио, поддержку преподавателя и подготовку к собеседованию. Также важна прозрачность: договор, понятная стоимость, ясный формат и реальные цифры центра. Хороший курс закрывает не только вопрос «что изучать», но и вопрос «как дойти до результата без хаоса».
Есть ли сертификат после обучения
Да, по завершении обучения предусмотрен сертификат международного образца. Сам по себе сертификат не гарантирует работу и не заменяет портфолио, но он подтверждает прохождение программы и может быть полезным элементом в резюме. Его ценность выше тогда, когда он идет в связке с реальными навыками, SQL-практикой, dashboards и проектом. Именно поэтому сильная связка выглядит так: знания + практика + кейс + сертификат.
Есть ли трудоустройство после курса
Корректно говорить не о гарантированном трудоустройстве, а о подготовке к выходу на рынок. Курс помогает собрать основу для старта: навыки, проект, портфолио, понимание вакансий, структуру резюме и логику прохождения собеседования. Почему важно формулировать именно так: рынок зависит не только от обучения, но и от вашей активности, качества подготовки, географии, английского и уровня вакансий. Честная страница курса должна усиливать доверие, а не обещать недоказуемый результат.
Что важнее для старта — SQL или Python
Для большинства начинающих аналитиков на старте чаще важнее SQL, потому что именно он является базовым инструментом доступа к данным и работы с базой данных. Python усиливает аналитика и дает больше гибкости в обработке данных, но без SQL старт обычно слабее. Это не означает, что Python не нужен. Правильнее сказать так: SQL нужен для основы, Python — для роста, автоматизации и более глубокой аналитики. Сильный курс строит именно такую последовательность.
Можно ли обучаться онлайн
Да, онлайн-формат подходит для аналитики данных, если программа выстроена логично и сопровождается обратной связью. У профессии много инструментов, которые удобно осваивать дистанционно: таблицы, SQL, BI-системы, Python, dashboards и проектная работа. Онлайн особенно эффективен для тех, кто хочет учиться из любого города и совмещать обучение с работой. Важно, чтобы формат не превращался в набор записей без сопровождения. Именно поэтому поддержка преподавателя остается ключевым фактором результата.
Что важнее — теория или практика
Для аналитика данных теория без практики дает иллюзию понимания. Человек может знать определения, но не уметь собрать корректный SQL-запрос или сделать осмысленный dashboard. Практика важна потому, что именно она показывает, насколько вы понимаете данные, метрики и логику бизнеса. При этом теория тоже нужна: без нее сложно объяснять причинно-следственные связи и строить системное мышление. Поэтому хороший курс сочетает оба слоя, но приоритет делает на прикладной результат.
Можно ли начать без математики
Да, для старта в аналитике данных не требуется углубленная академическая математика на уровне сложных теоретических разделов. Намного важнее логика, внимательность, умение структурировать информацию и не бояться цифр. Базовое понимание процентов, средних значений, динамики, сравнения периодов и метрик необходимо. Более сложные элементы статистики развиваются по мере роста. Поэтому отсутствие сильной математической базы не должно останавливать вас от входа в профессию.
Как выбрать курс аналитики данных
Смотрите на программу, а не на рекламу. В сильном курсе должны быть: SQL, Excel, BI, Python, проект, портфолио, поддержка, понятный формат, договор и реальные данные о центре. Важно, чтобы страница курса объясняла не только преимущества, но и путь до результата: что вы будете уметь, какие инструменты изучите, как будет строиться практика и что получите на выходе. Это важнее, чем громкие обещания или абстрактные лозунги.
Было много практики, после освоения материала все закреплялось на упражнениях. Прекрасный преподаватель, которому ты всегда можешь задать вопрос и он ответит. Курс крайне полезен для тех, кто хочет начать изучать данный язык программирования, в моем случае Java. Материал подается в удобной форме. Параллельно с учебой можно начать делать свой первый проект и зарабатывать. В целом мне очень понравилося, рекомендую всем!