Главная Курс Data Analyst: станьте затребуваним фахівцем з аналізу даних

Курси Data Analyst Онлайн: курс навчання Data аналітиці з нуля до затребуваного фахівця з аналізу даних

Освойте професію Data Analyst з нуля та станьте затребуваним фахівцем в ІТ
Індивідуальне навчання під ваші цілі в зручний для вас час
95% практики: аналіз реальних бізнес-даних, дашборди, SQL, Power BI
З нами ви отримаєте професійне портфоліо, впевненість і можливість високого доходу

Залиште заявку сьогодні - створите собі кар’єру, яка приносить стабільність, розвиток і фінансову свободу.

Записатись на курс

Безкоштовна консультація

Понад 20 років досвіду роботи

в сфері професійної освіти з 2003 року

Індивідуальні заняття з практиком

Постійний зворотний зв'язок і відповіді на запитання

Гнучкий графік, у зручний час

Можливість перенести заняття

Навчання на реальних кейсах компанії

90% практики+ перше портфоліо

Викладачі практики

Найращі експерти з високим рейтингом серед студентів

Доступна ціна

Знижка від 20% на онлайн навчання

Вибір курсу

Знання та навички

Сертифікат

Працевлаштування

Кар'єрне зростання

БЕЗКОШТОВНІ КУРСИ ОНЛАЙН

Обирай свою прфесію майбутнього:
✔️ HR / Рекрутер
✔️ Менеджер з роботи з клієнтами

🎓 Унікальна можливість отримати нову професію з нуля в межах програми «Перезавантаження: розширення можливостей працевлаштування» від Товариства Червоного Хреста України за підтримки Іспанського Червоного Хреста.
📌 ПРопозиція діє для мешканців: Закарпатської, Волинської, Рівненської, Житомирської, Київської (крім м. Києва), Чернігівської, Чернівецької, Сумської, Харківської, Дніпропетровської, Одеської, Херсонської, Запорізької, Донецької (на підконтрольній Україні території).

👥 Критерії участі: ВПО та вразливі категорії населення
👉 >ПОДАТИ ЗАЯВКУ

Кому підійдуть курси Data Analyst

Студентам

для набуття практичних навичок у програмі Data Analyst

Досвідченим фахівцям

для підвищення рівня знань і кваліфікації

Всім

хто хоче змінити сферу діяльності та отримати нову професію Data Analyst

Курс «Data Analyst з нуля» — це практичне навчання аналітиці даних з нуля для початківців та фахівців, які хочуть опанувати SQL, Excel, Power BI, Python та створення дашбордів, зібрати портфоліо та впевнено вийти на рівень Junior Data Analyst.

Data Analyst — це фахівець, який збирає, очищає, аналізує та інтерпретує дані, щоб допомагати бізнесу приймати рішення на основі цифр, KPI та реальної аналітики бізнесу. Аналітик даних працює з SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python, Pandas, Jupyter Notebook, API, CSV, JSON, ETL та побудовою дашбордів. Професія дата-аналітика затребувана в E-commerce, FinTech, SaaS, Retail, Banking, Marketing, Logistics, Healthcare та EdTech. Курс Data Analyst для початківців підходить тим, хто хоче освоїти аналіз даних з нуля, змінити професію, підвищити свою кваліфікацію або розпочати кар’єру в аналітиці. Навчання на аналітика даних проходить в онлайн-форматі, з персональною підтримкою викладача-практика, реальними завданнями, проєктом для портфоліо та підготовкою до співбесіди. Наприкінці студент отримує прикладні навички роботи з даними, інструменти звітності, розуміння data-driven decision making та готову базу для старту в професії.

Data Analyst — це фахівець, який перетворює розрізнені дані компанії на зрозумілі звіти, візуалізацію, KPI, dashboards та рішення, що впливають на прибуток, ефективність та якість управління.

Що ви отримаєте після навчання на Data Analyst

Опануєте професію аналітика даних з нуля
Зрозумієте, чим займається data analyst у реальних компаніях
Навчитеся писати SQL-запити та працювати з базою даних
Опануєте Excel для аналізу, звітності та автоматизації звітів
Вивчите Power BI, Tableau, Google Data Studio та побудову дашбордів
Навчіться аналізувати дані в Python за допомогою Pandas, NumPy, Matplotlib та Seaborn
Розберетеся в ETL, ELT, Data Warehouse, Data Lake та Data Pipeline
Виконайте реальний проєкт для портфоліо
Підготуйте резюме та структуру самопрезентації на співбесіді
Отримайте підтримку викладача-практика протягом усього курсу

Умови навчання на курсах «Дата-аналітик»

Параметр	Значення
Тривалість	3-5 місяців
Формат	онлайн / індивідуально з практиком
Варіанти навчання	індивідуально / міні-група
Рівень входу	з нуля / підвищення кваліфікації
Результат	навички + проект + портфоліо
Підтримка	постійний зворотний зв’язок від викладача
Ціна курсу	від 11000 грн
Сертифікат	міжнародного зразка
Рік заснування центру	2003
Випускники центру	понад 19000

Результат після курсу Data Analytics

Після завершення курсу Data Analytics ви зможете претендувати на стартові посади Junior Data Analyst, BI Analyst Assistant, Reporting Analyst, Marketing Analyst Assistant, Product Analyst Assistant або аналітик даних у відділі продажів, маркетингу, фінансів та операційного управління.

Ви зможете:

працювати з таблицями та структурованими даними;
виконувати обробку даних та data cleaning;
будувати SQL-запити різного рівня складності;
збирати звітність за KPI;
виконувати візуалізацію даних у Power BI та Tableau;
аналізувати бізнес-метрики, воронки, retention та cohort analysis;
автоматизувати регулярні звіти;
оформляти аналітичні висновки для керівника, клієнта або команди.

Щодо доходу, старт залежить від рівня підготовки, міста, знання англійської мови, якості портфоліо та типу компанії.

Чому зараз варто почати навчання аналітиці даних

Ринок давно вийшов за межі класичної IT-аналітики. Сьогодні дані потрібні практично в кожній сфері: E-commerce, FinTech, SaaS, Retail, Healthcare, Banking, Marketing, Logistics та EdTech. Компаніям потрібні не просто люди, які вміють відкрити таблицю, а фахівці з аналізу даних, які розуміють, як працювати з KPI, будувати dashboards, аналізувати воронки, утримання, прогнозування та допомагати бізнесу знижувати втрати.

Саме зараз вхід у професію data analyst залишається реальним з кількох причин.

По-перше, аналітик даних затребуваний не тільки у великих корпораціях, але й у середніх компаніях, агентствах, інтернет-магазинах, EdTech-проєктах, логістиці та сервісному бізнесі.
По-друге, курс аналітика даних з нуля дає зрозумілий шлях: SQL, Excel, BI-система, Python для аналітики, проєкт, портфоліо, співбесіда.
По-третє, data analyst — це одна з тих професій, де можна розпочати кар’єру без відповідного диплома, якщо є систематичне навчання, практика та чітка стратегія розвитку.
По-четверте, навички аналітика даних підсилюють не тільки кар’єру в новій професії, але й цінність поточного фахівця в маркетингу, продажах, фінансах, управлінні та операційній роботі.

Чому варто обрати навчальний центр «Кадри ділового світу»

Навчальний центр працює з 2003 року
Понад 19000 випускників пройшли навчання
Програма охоплює ключові інструменти ринку: SQL, Excel, Power BI, Tableau, Python, Pandas, Jupyter Notebook, API, ETL, Data Warehouse, Data Pipeline
Формати навчання підходять і для новачків, і для фахівців
Програми будуються навколо практики, а не навколо теорії без результату
Навчання проходить офіційно, з зрозумілими умовами та договором
Після завершення курсу видається сертифікат міжнародного зразка
Тільки реальні та позитивні відгуки студентів
Підтримка викладача допомагає не зупинятися на складних темах, таких як SQL, dashboards, Data Pipeline та бізнес-аналітика

Викладачі

Навчання проводять викладачі-практики з досвідом роботи понад 9 років. Для курсу «Дата-аналітик» онлайн та офлайн це особливо важливо, тому що аналітика даних — прикладна професія. Тут недостатньо просто переказати теорію. Важливо вміти пояснити, як KPI пов’язані з бізнесом, як будуються dashboards, чому один SQL-запит працює коректно, а інший спотворює висновки, і як презентувати результати аналізу керівнику або клієнту.

Сертифікат

Після завершення навчання на data analyst ви отримуєте сертифікат міжнародного зразка. Для роботодавця сертифікат не замінює навички, але він підтверджує факт навчання і служить додатковим аргументом у поєднанні з портфоліо та проектами.

Договір

Навчання проходить офіційно

Підтримка

зворотний зв’язок від викладача
допомога з завданнями
виправлення помилок
рекомендації щодо розвитку
орієнтири щодо проектів та наступного кроку

Як проходить навчання на курсі Data Analyst

Навчання на курсі data analyst побудовано за логікою від базових понять до реальних завдань бізнесу.

Етап 1. Оцінка стартового рівня

На початку визначається ваш поточний рівень: чи є досвід роботи з таблицями, чи розумієте ви базову логіку даних, чи працювали раніше з Excel, SQL, звітністю або бізнес-аналітикою.

Етап 2. Індивідуальна програма

Програма адаптується під ваш досвід, цілі та темп. Якщо ви починаєте з нуля, курс починається з основ. Якщо ви вже працюєте зі звітами або таблицями, акцент зміщується в бік SQL, Power BI, Python, візуалізації даних та кар’єрного зростання.

Етап 3. Практика на завданнях

Кожен блок закріплюється практикою. Ви не просто читаєте про SQL-запит, а вчитеся його писати. Не просто дивитеся на dashboards, а створюєте їх. Не просто вивчаєте ETL, а розумієте, як дані потрапляють з різних джерел у звітну систему.

Етап 4. Проєкт

Окремий блок курсу присвячений проекту для портфоліо. Це важлива частина, тому що саме проект показує роботодавцю, що ви вмієте працювати з даними, а не тільки знайомі з термінами.

Етап 5. Підтримка та розбір помилок

Під час навчання викладач надає зворотний зв’язок, допомагає виправляти логіку, структуру висновків, оформлення dashboards та інтерпретацію результатів.

Етап 6. Підготовка до виходу на ринок

Фінальний етап включає портфоліо, опис проєкту, розбір типових питань на співбесіді та розуміння, як презентувати себе як аналітика даних.

Що таке професія Data Analyst

Професія Data Analyst — це напрямок, у якому фахівець працює на стику даних, бізнесу та рішень.
Аналітик даних не просто вивантажує цифри. Він допомагає зрозуміти, що відбувається в компанії, де є втрати, які канали працюють краще, які сегменти клієнтів вигідніші, як змінюється воронка, retention, середній чек, конверсія і як приймати більш точні управлінські рішення.

Хто такі аналітики даних

Аналітик даних — це фахівець, який працює з цифрами, метриками, звітністю та візуалізацією, щоб знаходити закономірності, виявляти проблеми, будувати гіпотези та допомагати бізнесу приймати обґрунтовані рішення.

Data Analytics — це процес збору, очищення, обробки даних, їх аналізу та представлення у зручній формі для керівників, маркетингу, продажів, логістики, фінансів та продуктових команд.

Business Intelligence — це система підходів, інструментів та dashboards, які допомагають компанії бачити KPI, відстежувати динаміку та керувати зростанням на основі фактів, а не припущень.

Скільки заробляє аналітик data analyst

Регіон / формат	Junior	Середній	Senior
Україна	500–900 доларів США	1200–2500 доларів	від 3000 USD
ЄС	1200–2000 доларів	2500–4500 доларів	від 5000 USD
Remote міжнародний ринок	залежить від рівня англійської, портфоліо, спеціалізації та формату контракту	вище за локальний ринок	вище за локальний ринок

Ці діапазони варто сприймати як ринковий орієнтир, а не гарантію. На підсумковий дохід впливають рівень SQL, якість портфоліо, впевненість у BI-інструментах, знання Python, розуміння бізнесу, англійська мова, географія компанії та тип співпраці: штат, B2B-контракт, проектна робота або віддалений формат. Для новачка головний фокус повинен бути не на абстрактній максимальній зарплаті, а на швидкому формуванні якісного стартового набору навичок, який дозволяє вийти на перші завдання і рости далі.

Попит на аналітиків даних

Тому що компанії вже не можуть обійтися лише інтуїцією. Потрібні цифри, метрики, порівняльна звітність, візуалізація та прогнозування. Навіть невеликий бізнес хоче бачити не просто оборот, а вартість ліда, конверсію, retention, ефективність каналу, середній чек і динаміку за періодами. Аналітик даних стає тим фахівцем, який пов’язує дані з реальними управлінськими рішеннями.

Аналітика даних для бізнесу

Швидке прийняття рішень. Data Analyst допомагає компаніям структурувати дані та приймати рішення на основі аналітики, а не інтуїції.
Потужна технологічна база. SQL, Excel, Python, Power BI, Tableau — це інструменти, які дозволяють аналізувати дані та знаходити інсайти.
Фокус на даних та метриках. Аналітик працює з показниками бізнесу: відстежує KPI, аналізує поведінку користувачів та виявляє точки зростання.
Гнучкість кар’єрного зростання. Почавши з аналізу даних, фахівець може розвиватися в Data Science, продуктовій аналітиці або BI-напрямку.
Дистанційний ринок та міжнародні проєкти. Data Analyst затребуваний у розподілених командах, де важливими є аналітичне мислення та робота з даними.

Роль Data Analyst у бізнесі

Для бізнесу Data Analyst — це не просто «той, хто складає звіти». Це фахівець, який впливає на ключові показники:

аналізує дані та знаходить закономірності;
допомагає приймати рішення на основі метрик;
виявляє точки зростання бізнесу;
оптимізує маркетинг і продажі;
покращує користувацький досвід;
створює звіти та дашборди для команд;
знижує ризики за рахунок аналізу даних;
допомагає масштабувати бізнес.

Саме тому фахівці Data Analyst затребувані не тільки в IT, але й у FinTech, e-commerce, маркетингу, логістиці, EdTech та великих компаніях, де важливі дані та аналітика.

Data Analyst (дані аналітик) чим займається

Спеціаліст з аналітики даних зазвичай вирішує такі завдання:

збирає дані з різних джерел;
перевіряє якість і повноту даних;
виконує data cleaning;
пише SQL-запити;
формує звітність;
будує dashboards;
аналізує KPI;
проводить cohort analysis, funnel analysis, retention analysis;
порівнює періоди, сегменти, канали, продукти;
допомагає бізнесу знаходити закономірності та приймати рішення на основі даних (data-driven decision making).

Де працює аналітик даних

Аналітик даних може працювати:

в E-commerce та інтернет-магазинах;
у FinTech та банківських продуктах;
у SaaS-компаніях;
у маркетингових агентствах;
у логістиці;
у ритейлі;
у сфері охорони здоров’я;
в EdTech;
у корпоративному секторі;
у відділах маркетингу, продажів, продукту, фінансів та операцій.

Плюси та мінуси професії data-аналітика

Плюси

реальна затребуваність у різних нішах;
зрозумілий кар’єрний шлях від Junior до Middle та Senior;
можливість віддаленої роботи;
застосування навичок у бізнесі, маркетингу, фінансах, продукті;
професія підходить для зміни напрямку;
аналітик даних може розвиватися в BI, продуктовій аналітиці, маркетинговій аналітиці, фінансовій аналітиці, data science.

Мінуси

потрібно вчитися системно, а не фрагментами;
без практики теорія швидко забувається;
важливо вміти не тільки рахувати, але й пояснювати висновки;
на початку багато хто боїться SQL, статистики та Python;
ринок цінує не сам сертифікат, а реальні навички та проекти.

Чим Data Analyst відрізняється від суміжних професій

Професія	Головний фокус	Основні інструменти	Головний результат
Data Analyst	аналіз даних та рішень для бізнесу	SQL, Excel, Power BI, Python	звіти, дашборди, висновки
Бізнес-аналітик	вимоги та процеси	BPMN, UML, документація, інтерв’ю	опис процесів та вимог
Data Scientist	прогнозні моделі та ML	Python, ML, статистика, моделі	предиктивні моделі
Аналітик у сфері бізнес-аналітики	візуалізація та звітність	Power BI, Tableau, Looker	BI-система та дашборди
Аналітик з маркетингу	рекламні та воронки	GA4, BI, Excel, SQL	аналітика каналів та ROMI

Що повинен знати аналітик даних

Хороший аналітик даних розуміє не тільки інструменти, але й логіку бізнесу.

Базовий рівень:

типи даних;
таблиці;
метрики;
KPI;
логіка звітності;
робота з Excel.

Технічний рівень:

SQL;
joins;
group by;
фільтрація;
агрегації;
підзапити;
віконні функції на наступному етапі зростання;
бази даних PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server.

BI-шар:

Power BI;
Tableau;
Google Data Studio;
побудова дашбордів;
візуалізація даних;
storytelling на основі цифр.

Python-шар:

Jupyter Notebook;
Pandas;
NumPy;
Matplotlib;
Seaborn;
робота з CSV, JSON, API;
очищення та перетворення даних.

Бізнес-шар:

бізнес-аналітика;
інтерпретація даних;
воронка;
утримання;
аналіз когорт;
A/B-тестування;
прогнозування;
регресія;
кореляція.

Архітектура професії та системний підхід

Навіть якщо аналітик даних не будує складну backend-архітектуру так, як це робить розробник, він повинен розуміти системну логіку даних. Це означає розуміння різниці між OLTP та OLAP, ролі Data Warehouse, Data Lake, ETL, ELT та Data Pipeline.

Аналітик даних повинен бачити, звідки прийшли дані, в якому вигляді вони зберігаються, як агрегуються і чому одні звіти будуються швидко, а інші вимагають додаткової обробки. Таке мислення робить фахівця сильнішим і ціннішим на ринку, тому що він працює не тільки на рівні таблиці, але й на рівні системи.

Автоматизація аналітики та глибина DevOps

Сучасний дата-аналітик все частіше стикається з автоматизацією: регулярні звіти, розклади оновлень, контроль версій, повторювані процеси. Тому в програмі важливе розуміння Git, GitHub, Docker, Airflow, Cron та хмарних платформ AWS, Azure, Google Cloud. Це не означає, що новачок повинен відразу стати DevOps-інженером. Але розуміння цих сутностей підвищує професійну зрілість і полегшує роботу в команді з data engineers, BI-розробниками та розробниками продукту.

Продуктивність та ефективність аналітичної роботи

Сильний аналітик думає не тільки про те, як отримати дані, але й про те, як зробити процес стійким та ефективним. Це включає:

правильну структуру таблиць;
оптимізацію SQL-запитів;
зменшення зайвих ручних операцій;
автоматизацію повторюваної звітності;
зрозумілу структуру дашбордів;
правильний вибір типу візуалізації;
зниження когнітивного навантаження на користувача звіту.

Тестування та контроль якості

В аналітиці якість не менш важлива, ніж швидкість. Помилка в логіці фільтра, join або інтерпретації даних може коштувати бізнесу неправильного рішення. Тому на курсі важливо розвивати звичку перевіряти:

джерела даних;
коректність вибірки;
відповідність метрик бізнес-логіці;
граничні умови;
аномалії;
повторюваність результату;
послідовність формул і дашбордів.

Кар’єра: data analyst як стати

Етап	Що вивчаєте	Інструменти	Результат
1. Основи	логіка даних, таблиці, KPI, звітність	Excel, Google Sheets	розуміння структури даних
2. SQL	вибірки, фільтрація, агрегації, joins	PostgreSQL / MySQL / MS SQL	вміння працювати з базою даних
3. BI	візуалізація та інформаційні панелі	Power BI, Tableau, Looker Studio	перші дашборди
4. Python	обробка даних та автоматизація	Python, Pandas, NumPy, Jupyter	аналіз більш складних наборів даних
5. Бізнес-аналітика	воронки, cohort, retention, A/B testing	SQL + BI + Python	вміння робити висновки для бізнесу
6. Портфоліо та ринок	проект, резюме, співбесіда	весь стек курсу	готовність до старту в професії

Кар’єрні ролі та логіка зростання в аналітиці даних

Роль	Основний фокус	Що потрібно знати	Типові завдання
Junior Data Analyst	базова аналітика та звітність	Excel, SQL, KPI, dashboards	звіти, вибірки, базова візуалізація
BI-аналітик	візуалізація та управлінські dashboards	Power BI, Tableau, BI-логіка	дашборди, звітність, візуалізація
Аналітик продукту	метрики продукту та поведінки користувачів	SQL, когорті, утримання, воронка	аналіз продукту та гіпотез
Аналітик з маркетингу	маркетингова аналітика	Excel, SQL, BI, атрибуція, воронка	ліди, канали, ROMI, CPL
Фінансовий аналітик	фінансові показники та фінансові моделі	Excel, BI, KPI, фінансові показники	бюджети, динаміка, відхилення
Середній аналітик даних	більш глибока аналітика та інтерпретація	SQL, BI, Python, бізнес-логіка	складні звіти, сегментація, автоматизація

Як стати Data Analyst з нуля

Крок 1. Зрозуміти роль професії. Потрібно розібратися, що таке аналітика даних, чим data analyst відрізняється від data scientist, BI analyst і business analyst, і яку цінність аналітик надає бізнесу.

Крок 2. Опанувати базові інструменти. Перший обов’язковий рівень — Excel, таблиці, метрики, структура даних, звітність та розуміння KPI.

Крок 3. Навчитися працювати з SQL Саме SQL найчастіше стає ключовою навичкою для старту. Він потрібен, щоб витягувати дані, об’єднувати таблиці, фільтрувати, агрегувати та будувати аналітику на основі реальних джерел.

Крок 4. Опанувати BI-інструменти. Power BI, Tableau та Google Data Studio потрібні для візуалізації даних, побудови dashboards та зрозумілого подання висновків.

Крок 5. Підключити Python. Python для аналітики потрібен там, де потрібна більш гнучка обробка даних, робота з файлами, API, автоматизація та аналіз великих обсягів інформації.

Крок 6. Створити проєкт і портфоліо. Без проєктів на ринку складно показати реальну цінність. Тому портфоліо — обов’язковий елемент старту.

Крок 7. Підготуватися до співбесіди. Потрібно вміти пояснити, що робили, чому обрали таку логіку аналізу, як інтерпретували дані та яку користь принесли бізнесу.

Програма курсу Data Analyst

Курс data analyst побудований так, щоб провести студента від базового розуміння даних до рівня, коли він може самостійно працювати з таблицями, SQL, BI-системами, Python та аналітичними завданнями бізнесу.

Програма курсу з аналітики даних для початківців з нуля побудована за принципом нарощування складності. Спочатку ви розбираєтеся в основах: дані, таблиці, KPI, логіка звітності, структура баз даних, аналітика бізнесу.

Далі переходите до робочого стеку:

SQL;
PostgreSQL / MySQL / MS SQL Server;
Excel;
Power BI;
Tableau;
Google Data Studio;
Python;
Pandas;
NumPy;
Matplotlib;
Seaborn;
Jupyter Notebook.

Потім вивчаєте більш глибокі елементи:

ETL та ELT;
Data Warehouse;
Data Lake;
OLAP та OLTP;
Моделювання даних;
Зіркова схема;
Схема «Snowflake»;
Data Pipeline;
API / REST API;
JSON / CSV / XML.

Які навички отримає студент-аналітик даних (data analyst)

Після навчання на аналітика даних ви зможете:

працювати з даними з різних джерел;
очищати та готувати дані;
писати SQL-запити;
будувати візуалізацію;
створювати дашборди;
проводити cohort analysis, funnel analysis та retention analysis;
аналізувати KPI та бізнес-метрики;
формувати звітність для бізнесу;
робити аргументовані висновки;
презентувати результати зрозумілою мовою.

Інструменти, які вивчаються на курсі data analytics

Категорія	Інструменти	Для чого використовуються
Робота з даними	Excel, Google Sheets	таблиці, розрахунки, зведені, звітність
SQL та база даних	PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server	вибірка, фільтрація, агрегації, joins
BI та dashboards	Power BI, Tableau, Google Data Studio	візуалізація, KPI, дашборди
Python для аналітики	Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook	обробка даних, аналіз, графіки
Архітектура даних	ETL, ELT, сховище даних, озеро даних, моделювання даних	системне розуміння роботи даних
Інтеграції	API, REST API, JSON, CSV, XML	підключення та завантаження даних
Автоматизація	Git, GitHub, Docker, Airflow, Cron	управління версіями та автоматизація процесів
Хмара	AWS, Azure, Google Cloud, BigQuery, Snowflake	сучасна інфраструктура аналітики

Аналітик даних навчання з працевлаштуванням

Ми не гарантуємо 100% працевлаштування», але даємо міцну базу, без якої вийти на ринок складно:

системну базу;
практику;
проект;
портфоліо;
розуміння вакансій;
підготовку до співбесіди;
допомога у правильній самопрезентації.

Подальше зростання можливе за напрямками:

BI Analyst;
Product Analyst;
Marketing Analyst;
Financial Analyst;
Middle Data Analyst, Senior Data Analyst, BI Developer та суміжні ролі.

Якщо ви давно цікавитеся аналітикою даних, але відкладаєте це через страх, брак часу або відчуття, що спочатку потрібно вивчити все самостійно, це саме той етап, де системне навчання економить місяці хаотичних спроб. Курс аналітика даних з нуля дає структуру, практику та підтримку, які допомагають не кинути на півдорозі.

Запишіться на консультацію щодо курсу Data Analyst і отримайте зрозумілий маршрут: з чого почати, який формат обрати та як швидше досягти реального результату.

Формати навчання дата-аналітика

Формат	Кому підходить	Переваги	Особливості
Індивідуально	тим, хто хоче максимальний результат і індивідуальний темп	програма під цілі, гнучкість, глибокий зворотний зв’язок	найточніший шлях до результату
Міні-група	тим, кому важлива динаміка та спілкування	комфортний темп, обмін досвідом, нижча вартість	менше персоналізації, ніж у форматі 1:1
Онлайн	для тих, хто навчається з будь-якого міста	доступність, гнучкість, запис на заняття	важливо дотримуватися темпу
Очно в Миколаєві	для тих, кому легше навчатися в класі	живе спілкування	залежить від набору груп

Практика на курсі data analyst

Практика — це не формальність, а центральна частина програми. На курсі ви працюєте не тільки з теорією, але й із завданнями, максимально наближеними до реальних: аналіз продажів, сегментація клієнтів, динаміка метрик, воронка, retention, порівняння періодів, джерела трафіку, таблиці з транзакціями, вивантаження з CRM та маркетингових систем.

Скільки часу потрібно на навчання на Data Analyst з нуля

У середньому системна підготовка займає 3–5 місяців при навантаженні 8–12 годин на тиждень.

Етап	Що вивчаєте	Результат
1 місяць	основи аналітики, Excel / Google Sheets, базова математика	розуміння даних та базові навички аналізу
2 місяці	SQL (SELECT, JOIN, GROUP BY), робота з базами даних	вміння працювати з даними з БД
3 місяці	Python (Pandas, NumPy), обробка та аналіз даних	автоматизація аналізу та робота з великими даними
4 місяць	візуалізація (Power BI / Tableau), побудова дашбордів	створення звітів та візуалізація даних
5 місяць	проєкти, бізнес-кейси, портфоліо, підготовка до співбесіди	готовність до посади junior Data Analyst

Де навчатися на Data Analyst: порівняння курсів, самонавчання, університету та YouTube

Критерій	Курс Data Analyst	Самостійно	Університет	YouTube
Структура	є чітка логіка від бази до результату	часто хаотично	часто занадто широко	розрізнено
Практика	вбудована в програму	залежить від самодисципліни	не завжди прикладна	безсистемна
Зворотний зв’язок	є	немає	обмежено	немає
Портфоліо	формується в процесі	потрібно збирати самому	не завжди є	не структуровано
Підготовка до співбесіди	є	немає	рідко прикладна	немає
Швидкість досягнення результату	вища при системному підході	часто затягується	довгий цикл	високий ризик прогалин

Помилки новачків в аналітиці даних

вивчати лише теорію без практики;
боятися SQL і відкладати його на потім;
плутати візуалізацію з аналітикою;
створювати красиві звіти без розуміння KPI;
ігнорувати очищення даних;
не перевіряти коректність джерела даних;
не вміти пояснити висновок бізнес-мовою;
вивчати хаотично: сьогодні Python, завтра Tableau, потім випадковий курс зі статистики без системи;
створювати портфоліо з абстрактних завдань без бізнес-логіки;
думати, що сертифікат сам по собі замінить навички.

Soft skills аналітика даних

Професія вимагає не тільки техніки, але й зрілого мислення. Важливі:

критичне мислення;
аналітичний склад розуму;
комунікація;
навички презентації;
бізнес-мислення;
розв’язання проблем;
управління часом;
увага до деталей.

Саме ці soft skills допомагають перетворювати аналіз даних на рішення, які розуміють керівник, клієнт, маркетолог, відділ продажів або продуктова команда.

Портфоліо аналітика даних

Портфоліо — це не просто набір файлів. Це доказ того, що ви вмієте:

працювати з даними;
формулювати завдання;
вибирати метрики;
робити SQL-вибірки;
будувати дашборди;
пояснювати висновки;
давати рекомендації.

Хороше портфоліо для Junior Data Analyst зазвичай включає:

2–4 проекти;
завдання SQL;
дашборд у Power BI або Tableau;
кейс із бізнес-метриками;
короткий опис логіки рішення.

Співбесіда на посаду Data Analyst

На співбесіді зазвичай оцінюють:

базове розуміння професії;
знання SQL;
логіку роботи з даними;
вміння пояснювати KPI та метрики;
розуміння візуалізації;
здатність інтерпретувати результати;
мотивація та адекватність очікувань.

На курсі важливо не тільки вивчити інструменти, але й навчитися пояснювати, чому ви обрали саме такий підхід, що знайшли в даних і яку цінність це дало бізнесу.

Кому підходить курс data analyst

Курс data analyst підходить:

новачкам, які хочуть освоїти професію з нуля;
тим, хто змінює професію;
маркетологам, яким бракує глибокої аналітики;
менеджерам, які хочуть працювати з цифрами професійно;
фахівцям з продажу та фінансів, яким потрібна аналітика даних для зростання;
тим, хто хоче перейти в BI, product analytics або data analytics;
тим, хто шукає навчання аналітика даних онлайн з практикою та проектами.

Кому навчання на data analyst не підходить

Курс не підійде тим, хто:

шукає миттєвий результат без навчання та практики;
не готовий регулярно виконувати завдання;
не хоче працювати з цифрами, логікою та увагою до деталей;
очікує гарантований дохід без зусиль;
не готовий доводити навчання до проекту та портфоліо.

Гарантії та юридична прозорість

навчання проходить офіційно;
умови фіксуються в договорі;
програма та формат обговорюються до початку навчання;
студент розуміє, що саме входить у навчання;
курс не подає працевлаштування як автоматичну гарантію;
підтримка та зворотний зв’язок надаються в рамках обраного формату;
після завершення навчання видається сертифікат міжнародного зразка.

Кейси студентів курсу data analyst

Кейс 1. Студентка Ірина — зі сфери продажів

Досвід — робота менеджером з продажу, без IT-досвіду, Excel на базовому рівні.

Проблема: Не було розуміння, як перейти в аналітику даних і з чого почати.
Завдання: Освоїти курс аналітика даних з нуля, зібрати портфоліо та отримати базу для відгуків на позиції Junior.
Рішення: Покроково пройшла блоки з Excel, SQL, Power BI та візуалізації, потім виконала проєкт з аналізу продажів та воронки.
Інструменти: Excel, SQL, Power BI.
Складність: Повний старт з нуля та страх роботи з базою даних.
Результат: Сформовано проект для портфоліо, з’явилося розуміння KPI, звітності та логіки data-driven рішень.
Підсумок: Студентка змогла перейти від страху перед цифрами до впевненої роботи з аналітичними завданнями на стартовому рівні.

Кейс 2. Юрій Спеціаліст з маркетингу

Маркетолог з досвідом ведення реклами, але без глибокого аналізу даних.

Проблема: Звіти складалися вручну, бракувало системної аналітики бізнесу.
Завдання: Навчитися глибше працювати з метриками, dashboards та візуалізацією, щоб посилити поточну професію.
Рішення: Під час навчання зробили акцент на SQL для аналітиків, Power BI, cohort analysis, funnel analysis та автоматизацію звітів.
Інструменти: Excel, SQL, Power BI, Google Data Studio.
Складність: Потрібно було не просто рахувати метрики, а навчитися бачити причинно-наслідкові зв’язки.
Результат: З’явилися дашборди для регулярної звітності, пришвидшилася підготовка аналітичних звітів.
Підсумок: Фахівець підвищив свою кваліфікацію і став помітно кориснішим для бізнесу як маркетолог із сильною аналітичною складовою.

Кейс 3. Андрій Зміна професії після гуманітарної освіти

Старт без технічної освіти та без досвіду в IT.

Проблема: Було відчуття, що аналітика даних занадто складна через SQL, Python і статистику.
Завдання: Зрозуміти, чи реально освоїти навчання на дата-аналітика з нуля і вийти на прикладний рівень.
Рішення: Навчання відбувалося поетапно: основа, SQL, BI, потім Python для аналітики та підсумковий проєкт.
Інструменти: SQL, Python, Pandas, Jupyter Notebook, Power BI.
Складність: Адаптація до технічної термінології та логіки даних.
Результат: Студент зібрав навчальний аналітичний кейс, зрозумів структуру ринку та вимоги до Junior.
Підсумок: Сформовано робочу базу для подальшого зростання та пошуку перших завдань.

Географія навчання Data Analyst

Курс Data Analyst онлайн підходить для:

студентів з України;
тих, хто шукає навчання онлайн з будь-якої точки світу;
кандидатів, орієнтованих на ринок ЄС;
фахівців, які хочуть працювати віддалено.

Підвищення кваліфікації аналітика даних

Для тих, хто вже має базові навички:

Просунутий Data Analyst — поглиблення в SQL, складні запити та оптимізація
Data Analysis — робота з Excel, Google Sheets, аналіз даних
Python для аналітики — Pandas, NumPy, автоматизація завдань
Data Visualization — побудова дашбордів (Power BI, Tableau)
Бази даних — робота з SQL та аналітикою даних
BI-аналітика — побудова звітності та метрик
A/B-тестування — аналіз експериментів
Робота в команді — Git, взаємодія з бізнесом та розробниками

Вартість навчання аналітиці даних Data Analyst

Вартість навчання на курсі Data Analyst, ціна якого варіюється від 11 000 грн.

Що входить у вартість:

індивідуальні заняття;
перевірка домашніх завдань;
персональний план навчання;
допомога з проектами;
підготовка до співбесіди;
рекомендації щодо портфоліо та резюме;
сертифікат.

Доступна розстрочка та поетапна оплата.

Професія Data Analyst: де навчатися

Освоїти професію Data Analyst можна в спеціалізованих навчальних центрах з практичним підходом.

На курсах Data Analyst ви вивчите:

основи аналітики та роботу з даними;
Excel / Google Sheets для аналізу;
SQL та роботу з базами даних;
Python для аналізу даних (Pandas);
візуалізацію даних (Power BI / Tableau);
створення звітів та дашбордів;
основи статистики;
роботу з Git.

Навчання відбувається в онлайн- та офлайн-форматі, з акцентом на практику та створення портфоліо. Після курсу ви зможете працювати junior data analyst або братися за перші проєкти.

Як вибрати курси аналітики даних Data Analyst

При виборі курсу Data Analyst онлайн звертайте увагу на:

практичне навчання та реальні кейси;
вивчення Excel, SQL, Python та візуалізації даних;
роботу з інструментами (Power BI, Tableau);
створення портфоліо за підсумками навчання;
викладачів з практичним досвідом;
навчання роботі з даними та метриками;
навички аналітичного мислення;
допомога у працевлаштуванні.

Відгуки про курс Data Analyst

Ігор, 29 років
Шукав онлайн-курс Data Analyst, щоб змінити професію з логістики. Сподобалося, що навчання побудовано на практиці: багато завдань в Excel, SQL і реальні кейси. У підсумку зібрав портфоліо і вже через пару місяців почав проходити співбесіди на junior-позицію.

Анна, 26 років
Проходила навчання Data Analyst з нуля, без досвіду в IT. Дуже допомогли блоки з SQL та візуалізації в Power BI — все пояснюють зрозуміло і з прикладами. Після курсу стала впевненіше працювати з даними і вже застосовую навички на поточній роботі.

Сергій, 31 рік
Вибрав курс Data Analyst онлайн, щоб прокачати аналітику для роботи в маркетингу. Багато практики, завдання максимально наближені до реальних завдань бізнесу. Окремо сподобалася допомога з резюме та портфоліо — зараз шукаю роботу аналітиком.

Основні питання наших студентів перед реєстрацією на навчання

Який формат обрати — груповий чи індивідуальний, що ефективніше

Обидва формати працюють, але індивідуальне навчання зазвичай якісніше та ефективніше для дорослої людини, яка хоче конкретного результату. У форматі 1:1 викладач адаптує програму під ваш рівень, швидкість, сильні та слабкі сторони. Ви не витрачаєте час на теми, які вже знаєте, і не відстаєте, якщо якась частина дається складніше. Для курсу «Дата-аналітик» це особливо важливо, тому що SQL, Power BI, Python і бізнес-аналітика вимагають точного супроводу. Індивідуальний формат швидше усуває помилки, дає більше практики на ваших завданнях і скорочує шлях до результату.

У мене немає часу

У більшості дорослих студентів немає зайвого часу. Тому цінність курсу не в тому, щоб зайняти більше годин, а в тому, щоб усунути хаос і надати зрозумілу послідовність. Коли навчання побудовано системно, ви не втрачаєте тижні на пошук випадкових уроків і суперечливих джерел. Навіть при щільному графіку можна рухатися вперед, якщо є програма, пріоритети та підтримка викладача.

Боюся, що не вийде, бо це складно

Аналітика даних дійсно вимагає системності, але вона не починається з максимальної складності. Грамотне навчання йде від бази: таблиці, логіка даних, KPI, Excel, потім SQL, BI, візуалізація і далі Python. Складність стає керованою, коли у вас є покроковий маршрут і зрозуміла практика.

Чи можна навчитися з нуля, якщо я з іншої сфери

Так, можна. Для старту в професії аналітика даних набагато важливішими є послідовне навчання, практика та уважність, ніж колишня назва вашої посади. В аналітиці успішно стартують люди зі сфери продажів, маркетингу, фінансів, адміністрування та гуманітарних напрямків. Головне — не намагатися пропустити основи.

Чи дорого це

Курс — це не витрата заради сертифіката, а інвестиція в кваліфікацію, яка може збільшити ваш професійний дохід і дати нову кар’єрну опору. Коли навчання допомагає освоїти затребувані інструменти, зібрати портфоліо та вийти на ринок із зрозумілим набором навичок, вартість сприймається вже не як одноразова витрата, а як вкладення в професію та перспективу. Ціна курсу починається від 11000 грн.

Як записатися на курс Data Analyst: покроковий алгоритм

Крок 1. Залишаєте заявку на консультацію щодо курсу Data Analyst онлайн.

Крок 2. Отримуєте первинну діагностику рівня та цілей (з нуля або з досвідом).

Крок 3. Разом з менеджером і викладачем формується програма навчання Data Analyst і темп занять.

Крок 4. Підписується договір, узгоджується графік і формат оплати курсу Data Analyst.

Крок 5. Починається навчання: теорія, практика, робота з даними, Excel, SQL, візуалізація та проекти.

Крок 6. Фінальний етап — портфоліо (дашборди, кейси), резюме, підготовка до співбесіди та працевлаштування на посаду junior data analyst.

Що буде, якщо не почати зараз

ринок продовжить зростати без вас;
навички аналітики даних стануть нормою навіть у нетехнічних професіях;
конкуренція серед новачків посилиться;
час піде на хаотичне самонавчання без портфоліо;
страх перед SQL, dashboards і даними не зникне сам по собі;
зростання доходу та кваліфікації отримають ті, хто почав діяти раніше;
через кілька місяців ви можете опинитися в тій самій точці, тільки з більшим відчуттям втраченого часу.

Онлайн-курси Data Analyst для початківців у навчальному центрі «Кадри ділового світу» призначені тим, хто хоче змінити свою кар’єру на аналітика даних у сфері аналізу даних. Ми пропонуємо детальне навчання Дата Аналітика (Data Analyst) онлайн з нуля, де ви будете працювати з реальними кейсами та методами аналізу даних, вивчати інструменти та техніки, які затребувані на ринку.

Курси Data Analyst онлайн з нуля в навчальному центрі «Кадри ділового світу» — це ваш швидкий шлях до затребуваної професії аналітика даних. Індивідуальне навчання аналізу даних з досвідченими наставниками, актуальна програма та практика на реальних кейсах допоможуть вам освоїти всі необхідні навички. Будь то кар’єрне зростання чи новий старт, наші курси дадуть вам конкурентну перевагу на ринку праці.

Анастасія, викладач-практик курсу Data Analyst

«Ринок цінує не того, хто знає багато термінів, а того, хто вміє з даних отримати зрозумілий висновок і пов’язати його з KPI бізнесу. Головна помилка новачків — довго читати про аналітику даних, але відкладати практику, SQL і власний проєкт.

Сильний старт у професії відбувається тоді, коли навчання будується не навколо красивих обіцянок, а навколо навичок: база даних, SQL-запит, візуалізація, dashboards, бізнес-аналітика, data cleaning, інтерпретація та чітка подача результатів. Саме тому на курсі акцент робиться на реальних завданнях і проєктах, а не на абстрактній теорії.

Якщо ви хочете не просто прочитати, хто такий дата-аналітик, а дійсно освоїти професію, зібрати портфоліо, навчитися працювати з SQL, Excel, Power BI, Python і впевнено рухатися до першої позиції в аналітиці, обирайте навчання, де є система, практика та підтримка.

Розгорнути текст

Згорнути текст

Залиште заявку на онлайн - курси Data Analyst та отримайте програму з методичкою в подарунок

Програма курсу Data Analyst з нуля

Програма курсу Data Analyst включає досконале вивчення професії на підставі досвіду практиків і актуальних вимог на ринку праці. Адаптується під ваши задачи и уровень знаний.

Тематичний план базового рівня курсу

Тематичний план професійного рівня курсу

Базовий курс – Цей блок підійде тим, у кого немає досвіду програмування. Ви отримаєте фундаментальні навички роботи з Excel, SQL, Power BI і статичною аналітикою, які дозволять легко стартувати.

Модуль 1. Основи аналітики та ключові інструменти
– Знайомство з роллю Data Analyst у бізнесі, джерела та життєвий цикл даних.
– Excel: формули, функції, умовне форматування, зведені таблиці, графіки.
– SQL для початківців: SELECT, WHERE, JOIN, фільтрація та сортування записів.
– Power BI: імпорт даних, Power Query, побудова інтерактивних панелей.
– Python intro: основні типи, функції, цикли; практична робота з Pandas та аналіз CSV-файлів.
– Статистика в бізнесі: середнє, медіана, дисперсія, стандартне відхилення.
– Мініпроєкт: створення дашборду в Power BI за даними інтернет-магазину; презентація результатів.

Поглиблений курс — переводить студента з рівня «інструмент» у рівень «рішення» — створення повноцінних pipeline, розгортання моделей, робота з великими даними і підготовка до складних бізнес-задач та технічних інтерв’ю (middle/junior+ позиції).

Просунутий SQL: віконні функції, оптимізація запитів.
Поглиблена робота з Pandas: трансформації, time series.
Машинне навчання: регресія та класифікація (scikit-learn).
Ансамблі та підбір гіперпараметрів.
Кластеризація, сегментація клієнтів.
NLP-вступ: предобробка тексту, TF-IDF, прості моделі.
Робота з API, автоматизація ETL-процесу.
Візуалізація в Power BI: DAX, оптимізація моделей.
Streamlit / Flask: демонстрація моделей у вигляді сервісу.
Робота з великими даними: основи (Parquet, chunking).
A/B-тести у виробництві, контроль метрик.
Реальні кейси: побудова pipeline для бізнес-завдання.
Профілювання та оптимізація коду.
Безпека даних та етичні аспекти (GDPR, анонімізація).
Автоматизація звітності і планування процесів.

Знання та навички після закінчення курсів Data Analyst

Що має знати та вміти Data Analyst фахівець

Збір, обробка та аналіз даних за допомогою SQL, Excel, Python і Power BI.

Побудова інтерактивних звітів, дашбордів і бізнес-аналітики.

Розуміння ключових бізнес-метрик, KPI і показників ефективності.

Проведення A/B-тестувань, когортного аналізу, статистичної оцінки.

Використання Python-бібліотек (Pandas, NumPy, Matplotlib) для аналізу даних.

Візуалізація даних та підготовка аналітичних презентацій для бізнесу.

Застосування інструментів машинного навчання для прогнозування.

Формування власного портфоліо проєктів і підготовка до працевлаштування

Курси Data Analyst навчання онлайн для початківців - як проходить навчання

Важливі переваги навчання на наших оnline-курсах Data Analyst

Який результат ви отримаєте після проходження курсу Data Analyst

Курси підвищення Data Analyst

Ми гарантуємо 100% якість та ефективність курсу Data Analyst

Викладачі курсу Data Analyst для новачків – тільки професіонали практики
До кінця навчання на курсі Data Analyst зробите своє портфоліо, яке зможете показати роботодавцям і замовникам
Навчання на реальних кейсах компаній
Програма освітніх курсів Data Analyst для початківців оновлюється кожні 6 місяців
Курс підготовки Data Analyst з нуля проводиться за найсучаснішими методиками, у цікавій формі та творчій обстановці
Матеріали на дистанційних, онлайн курсах Data Analyst онлайн надаються у вигляді відеозапису, а при очному навчанні в Миколаєві – у вигляді методички.
Короткий конспект кожного заняття, практичні приклади, презентації
2 рівні базовий – основи за професією для «чайників» і курси підвищення кваліфікації – для досвідчених фахівців.
Терміни залежать від рівня навчання та кількості програм (базовий, професійний).
Індивідуальний підхід до кожного студента – додаткові завдання для «найшвидших» і роз’яснення пройденого матеріалу – для тих, хто відстав
Безлімітний доступ до матеріалів курсу після успішного закінчення курсу
Головний пріоритет – ваше працевлаштування.
Студентам очного навчання в Миколаєві безкоштовна допомога в працевлаштуванні.
Найкращих студентів очного навчання, після 2 рівнів навчання на професійних курсах, рекомендуємо нашим партнерам роботодавцям.
Завжди допомагаємо оформити резюме та підготуватися до майбутніх співбесід
У групі (до 8 осіб) та індивідуально
Навчання в міні-групі (до 8 осіб) у сучасній мультимедійній аудиторії, з наданням ноутбука або ПК
Онлайн тестування з метою перевірки засвоєння матеріалу

Розгорнути текст

Не можете знайти роботу за фахом?

Низький рівень оплати?

Бракує знань для просування кар’єрними сходами?

За допомогою наших курсів Data Analyst ви можете бути впевнені у вашому професійному та фінансовому зростанні

Розгорнути текст

На наших освітніх курсах Data Analyst у Миколаєві ви зможете здобути не тільки професійні навички (hard skills), а й освоїти додаткові навички (soft skills), необхідні для повного засвоєння професії

1 рівень Data Analyst – базовий курс введення в професію з виконанням 1-2 проєктів.

2 рівень Data Analyst (курс підвищення) – повний курс із виконанням 4-5 проєктів.

Поглиблений професійний рівень Data Analyst – фундаментальна підготовка до самостійної роботи, з нуля, за 4 – 5 місяців, враховуючи всі тонкощі професії. Це найкращий варіант + стажування на реальних завданнях і під керівництвом досвідчених наставників

Розгорнути текст

Вчіться і дізнавайтеся всі тонкощі професії у найкращих педагогів-практиків

Ми розуміємо наскільки важливий рівень професіоналізму експерта для вашого якісного навчання. У нас викладають дійсно професіонали експерти. Більшість займають керівні посади в різних компаніях або мають власний бізнес. Наша головна вимога до педагога - 100% репутація у студентів

преподователь курсов кадры делового мира

ГАННА

Data Analyst | Economic Analyst | Business Intelligence Analyst | Викладач Data Analytics та економічного аналізу

Спеціалізація: Data Analytics, Economic Analytics, SQL, Power BI, Econometrics, Forecasting, Machine Learning, Business Intelligence

Курси викладає:

Data Analyst
Аналіз даних
Бізнес-аналітика
SQL та бази даних
Microsoft Power BI
Економетрика
Прогнозна аналітика
Машинне навчання для аналітиків
Аналіз часових рядів

Про викладача

Ганна — економічний аналітик, дослідник та викладач з понад 25-річним досвідом у сфері економічного моделювання, прогнозування, економетрики та аналізу даних.

Спеціалізується на дослідженні складних економічних процесів, побудові прогнозних моделей, аналізі фінансових ринків та створенні аналітичних рішень на основі даних. У своїй роботі поєднує економетрику, статистичний аналіз, машинне навчання та причинно-наслідкове моделювання.

Має значний досвід проведення наукових досліджень, підготовки аналітичних звітів, управління дослідницькими проєктами та впровадження сучасних методів Data Analytics для підтримки управлінських рішень.

Професійний досвід

Загальний стаж

понад 25 років професійного досвіду
понад 25 років економічних та аналітичних досліджень
досвід економічного прогнозування
досвід роботи з великими масивами даних
досвід економетрики та статистичного аналізу
досвід управління дослідницькими проєктами
досвід викладацької діяльності у ЗВО

Досвід роботи

Професор кафедри

ДТЕУ та НАУ, Київ

Основні напрямки діяльності:

проведення економічних досліджень
аналіз великих масивів даних
побудова прогнозних моделей
аналіз фінансових показників
аналіз ринкових процесів
підготовка аналітичних звітів
розробка рекомендацій для прийняття рішень
створення аналітичних рішень на базі SQL та R
керівництво дослідницькими командами
управління міждисциплінарними проєктами

Практичний досвід

Основні напрямки роботи:

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

Напрями експертизи

макроекономічне прогнозування
економічне моделювання
монетарна політика
інфляційні процеси
фінансові ринки
аналіз ризиків
цифрова трансформація економіки
інноваційні екосистеми
аналіз часових рядів
причинно-наслідковий аналіз
машинне навчання
прогнозна аналітика
аналітика для підтримки прийняття рішень

Професійні навички

Аналітика даних

Data Analysis
Business Intelligence
Data Visualization
Market Research
Forecasting
Decision Analytics

Економетрика

Econometrics
Regression Analysis
VAR Models
VECM Models
Panel Data Analysis
Factor Analysis
Cluster Analysis
Causal Inference

Machine Learning

Machine Learning
Predictive Analytics
Neural Networks

Бази даних та BI

SQL
Power BI
Power Query

Статистичний аналіз

R
SPSS
Excel

Ключові компетенції

Data Analyst
Economic Analyst
Business Analyst
Business Intelligence Analyst
Forecasting Specialist
Econometric Modeling
Financial Analytics
Risk Analytics
Machine Learning
Decision Support Systems

Найбільш значущі проєкти

Макроекономічне прогнозування

Розробка моделей прогнозування макроекономічних та фінансових показників на основі статистичних та економетричних методів.

Економетричні дослідження

Побудова моделей аналізу причинно-наслідкових зв’язків та факторів впливу на економічні процеси.

Data Analytics для прийняття рішень

Розробка аналітичних рішень, що допомагають керівникам та експертам приймати обґрунтовані управлінські рішення.

Дослідницькі проєкти

Керівництво міждисциплінарними науковими командами та реалізація аналітичних досліджень.

Досягнення

понад 25 років професійного досвіду
понад 100 наукових та аналітичних публікацій
багаторічний досвід економічних досліджень
досвід роботи з великими наборами макроекономічних та фінансових даних
керівництво дослідницькими командами
участь у міждисциплінарних проєктах міжнародного рівня

Наукова та експертна діяльність

понад 100 наукових публікацій
наукові економічні дослідження
аналітичні дослідження ринків
дослідження фінансових процесів
прогнозування економічного розвитку
відкриті наукові дані та відтворювані дослідження

Професійні профілі

ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5724-7229

Scopus Author ID: 56157108400

Zenodo Research Data Repository:

Чому студенти обирають Ганну

✓ Понад 25 років аналітичного досвіду

✓ Понад 100 наукових публікацій

✓ Практикуючий економічний аналітик

✓ Експерт з Data Analytics та Business Intelligence

✓ Глибокі знання SQL та Power BI

✓ Експерт з прогнозування та економетрики

✓ Досвід роботи з Machine Learning

✓ Реальні дослідницькі проєкти

✓ Практичне застосування аналітики для бізнесу

Чому довіряють викладачу

понад 25 років дослідницької роботи
понад 100 наукових публікацій
експертний рівень економетрики
практичний досвід Data Analytics
керівництво науковими командами
міжнародні наукові профілі ORCID та Scopus
глибока експертиза у сфері прогнозування та економічного аналізу

Чого навчаться студенти

Після навчання студенти зможуть:

працювати з SQL та базами даних
аналізувати великі масиви даних
будувати прогностичні моделі
працювати з Power BI
використовувати R для аналізу даних
застосовувати економетричні методи
аналізувати часові ряди
будувати аналітичні звіти
використовувати Machine Learning для прогнозування
приймати рішення на основі даних

Інструменти викладача

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

Експертний коментар

«Аналітика даних — це не лише робота з цифрами. Найбільшу цінність створює здатність правильно інтерпретувати результати аналізу та перетворювати їх на практичні рекомендації для прийняття рішень. Саме поєднання статистики, економіки та сучасних методів Data Science дозволяє отримувати конкурентні переваги та прогнозувати майбутні зміни».

ЄВГЕНІЯ

Data Analyst | Business Analyst | Power BI Analyst | Викладач аналітики даних

Спеціалізація: Data Analytics, Business Analytics, Power BI, SQL, Google Sheets, KPI Analytics, Financial Analytics

Курси викладає:

Data Analyst
Бізнес-аналітика
Power BI
SQL та бази даних
Аналіз даних
Фінансовий аналіз
Бізнес-аналітика для підприємств
Excel та Google Sheets для аналітики

Про викладача

Євгенія — викладач Data Analytics, Business Analytics, SQL та Power BI з понад 20-річним досвідом роботи у сфері економіки, аналітики, бізнес-планування та управління даними.

Поєднує практичний досвід роботи Data Analyst та Business Analyst із багаторічною викладацькою діяльністю у закладах вищої освіти та навчальних центрах.

Спеціалізується на аналізі даних, створенні Power BI dashboards, SQL-аналітиці, побудові KPI-систем, фінансовому аналізі та бізнес-аналітиці.

Має науковий ступінь кандидата економічних наук та практичний досвід роботи з міжнародними компаніями у сфері Data Analytics.

Професійний досвід

Загальний стаж

понад 20 років професійного досвіду в аналітиці та економіці
понад 15 років викладацької діяльності
досвід роботи Data Analyst та Business Analyst
досвід роботи з Power BI та SQL
досвід побудови KPI-систем
досвід фінансового та економічного аналізу
досвід роботи з великими масивами даних

Досвід роботи

Data Analyst / Business Analyst

Modoza

2025 – теперішній час

Основні напрямки роботи:

аналіз бізнес-показників
Power BI dashboards
побудова KPI-систем
аналіз продажів
фінансова аналітика
pricing analytics
аналіз бізнес-процесів
управлінська звітність

Data Analyst / Business Analyst

Vigo Industries (USA)

2023–2025

Основні напрямки роботи:

SQL-аналітика
Power BI
Google Sheets
аналіз продажів
pricing strategy
аналітика маркетплейсів
створення дашбордів
бізнес-аналітика
обробка великих масивів даних

Бізнес-аналітик / Аналітик даних

ПТ «Альфа» Ломбард ПП «Альфа Трейд» та ТОВ «Партнер-Консалтинг»

2015–2022

Основні напрямки роботи:

внутрішній аудит
аналіз бізнес-процесів
SQL та MySQL
Power BI
побудова аналітичних систем
створення звітності
контроль ефективності діяльності компаній

Старший викладач кафедри фінансів, банківської справи та підприємництва

Чернівецький торговельно-економічний інститут КНТЕУ

2010–2020

Викладала:

фінансовий аналіз
бізнес-планування
управління проєктами
економічну діагностику
аналіз інвестиційних проєктів
економіку підприємства
управління потенціалом підприємства

Старший викладач кафедри інформаційних систем та технологій

Буковинський університет

2008–2010

Викладала:

інформаційні системи у бухгалтерському обліку
системний аналіз
проєктування бізнес-систем
економічні ризики
аналіз та оцінку ризиків

Головне управління Пенсійного фонду України у Чернівецькій області

2003–2008

Основні напрямки роботи:

підтримка баз даних
SQL-запити
робота з серверами
аналіз та обробка інформації
інформаційні системи

Освіта

Чернівецький національний університет ім. Ю. Федьковича

Спеціальність: Математик (науково-виробничий профіль)

Кафедра математичного моделювання

Чернівецький торговельно-економічний інститут КНТЕУ

Спеціальність: Облік і аудит

Кандидат економічних наук

Спеціальність:

08.00.05 — Розвиток продуктивних сил і регіональна економіка

Тема дисертації:

«Формування трудового потенціалу регіону в умовах структурної перебудови економіки»

Професійні навички

Data Analytics

Data Analytics
Business Analytics
KPI Analytics
Pricing Analytics
Financial Analytics
Business Intelligence
Data Visualization

Робота з даними

SQL
MySQL
Data Processing
Data Analysis
Data Reporting

BI та звітність

Microsoft Power BI
Dashboard Development
Interactive Reports
KPI Systems

Аналітичні інструменти

Microsoft Excel
Google Sheets
Financial Modeling
Business Analysis

Ключові компетенції

Data Analyst
Business Analyst
Power BI
SQL
MySQL
Financial Analysis
KPI Systems
Pricing Analytics
Business Intelligence
Data Visualization

Найбільш значущі проєкти

Побудова KPI-систем

Розробка систем оцінки ефективності бізнесу та управлінської звітності для компаній.

Power BI Dashboards

Створення інтерактивних аналітичних панелей для контролю бізнес-показників.

Pricing Analytics

Аналіз ціноутворення та розробка стратегій управління цінами.

Бізнес-аналітика

Аналіз ефективності бізнес-процесів та пошук точок росту для компаній.

Досягнення

понад 20 років професійного досвіду
понад 15 років викладацької діяльності
кандидат економічних наук
практичний досвід роботи з міжнародними компаніями
експерт у сфері Data Analytics та Business Analytics
досвід побудови KPI-систем та аналітичних платформ
підготовка студентів до роботи у сфері аналітики даних

Чому студенти обирають Євгенію

✓ Кандидат економічних наук

✓ Понад 20 років професійного досвіду

✓ Понад 15 років викладання

✓ Практикуючий Data Analyst

✓ Досвід роботи з міжнародними компаніями

✓ Експерт з Power BI та SQL

✓ Практичний досвід бізнес-аналітики

✓ Реальні бізнес-кейси

✓ Практико-орієнтоване навчання

Чому довіряють викладачу

науковий ступінь кандидата економічних наук
багаторічна викладацька практика
реальний досвід Data Analyst
практична робота з Power BI та SQL
досвід фінансової та бізнес-аналітики
досвід роботи з міжнародними компаніями

Чого навчаться студенти

Після навчання студенти зможуть:

працювати з SQL-запитами
аналізувати великі масиви даних
створювати дашборди в Power BI
будувати KPI-системи
працювати з Google Sheets та Excel
створювати аналітичну звітність
аналізувати бізнес-процеси
працювати Data Analyst або Business Analyst
приймати рішення на основі даних
формувати професійне портфоліо аналітика

Інструменти викладача

Power BI • SQL • MySQL • Google Sheets • Microsoft Excel • Business Intelligence • KPI Analytics • Data Analytics • Business Analytics • Financial Analysis • Data Visualization • Dashboards • Pricing Analytics

Експертний коментар

«Сьогодні дані стали одним із найцінніших активів бізнесу. Вміння правильно аналізувати інформацію, знаходити закономірності та перетворювати цифри на управлінські рішення є ключовою компетенцією сучасного Data Analyst. Саме практична робота з реальними даними дозволяє швидко розвиватися та будувати успішну кар’єру в аналітиці».

НАТАЛІЯ

Data Analyst | Business Analyst | Викладач Data Analytics та SQL

Спеціалізація: Data Analytics, SQL, Power BI, Tableau, Python, Бізнес-аналітика, Візуалізація даних

Курси викладає:

Data Analyst
Аналіз даних
SQL та бази даних
Microsoft Power BI
Tableau
Python для аналізу даних
Бізнес-аналітика
Excel для аналітики

Про викладача

Наталія — фахівець з аналізу даних та викладач інформатики з багаторічним досвідом роботи в освітній та технологічній сферах. Спеціалізується на аналізі даних, роботі з базами даних, побудові аналітичної звітності та візуалізації інформації.

Має практичний досвід роботи з SQL, Power BI, Tableau, Excel та Python для обробки й аналізу даних. Допомагає студентам освоїти сучасні інструменти Data Analytics та навчитися приймати рішення на основі даних.

Поєднує технічну освіту, педагогічний досвід та практичні навички роботи з аналітичними інструментами.

Професійний досвід

Загальний стаж

понад 30 років професійного досвіду
багаторічний досвід викладання інформатики
досвід роботи з базами даних
досвід аналізу даних
досвід підготовки навчальних програм
досвід створення аналітичних матеріалів та звітності

Досвід роботи

Старший педагог з інформатики

Одеська національна академія харчових технологій / Одеський національний політехнічний університет

Основні напрямки роботи:

розробка навчальних програм з інформатики
викладання комп’ютерних технологій
навчання роботі з базами даних
викладання алгоритмізації
навчання роботі з аналітичними інструментами
аналіз ефективності навчальних процесів
підготовка аналітичної звітності
проведення практичних занять з аналізу даних та візуалізації інформації

Освіта

Одеський технологічний інститут харчової промисловості ім. М.В. Ломоносова

Спеціальність: Автоматизоване управління технологічними процесами

Кваліфікація: Інженер з механізації та автоматизації виробничих процесів

Освітній рівень: Спеціаліст

Додаткова освіта

Бухгалтерський облік

Одеська школа міжнародного маркетингу

Рік проходження: 1992

Практичний досвід

Основні напрямки діяльності:

Data Analytics
Business Analytics
SQL Analytics
Data Visualization
Reporting Systems
Educational Analytics
Database Management
Process Optimization
Information Systems
Data Processing

Професійні навички

Аналіз даних

Data Analytics
Data Processing
Data Validation
Statistical Analysis
Business Analytics
Reporting

Робота з базами даних

SQL
Database Queries
Database Management
Data Structuring
Data Verification

Візуалізація даних

Microsoft Power BI
Tableau
Microsoft Excel
Dashboards
Data Visualization

Програмування

Python
Pandas
Matplotlib

Управління процесами

Process Analysis
Process Optimization
Documentation Management
Task Planning

Ключові компетенції

Data Analyst
SQL
Power BI
Tableau
Python
Data Visualization
Business Analysis
Reporting
Database Management
Educational Technologies

Найбільш значущі проєкти

Підготовка фахівців з інформатики та аналізу даних

Розробка та впровадження навчальних програм з інформатики, баз даних та аналітичних технологій.

Навчання роботі з базами даних

Проведення практичних занять з SQL, алгоритмів та аналітичних інструментів.

Аналітика освітніх процесів

Аналіз ефективності навчання та підготовка аналітичної звітності для керівництва навчальних закладів.

Візуалізація даних

Підготовка навчальних кейсів та практичних завдань із Power BI, Tableau та Excel.

Досягнення

багаторічний досвід викладання інформатики
підготовка студентів з інформаційних технологій
практичний досвід роботи з SQL
використання Power BI та Tableau
досвід аналізу та візуалізації даних
розробка навчальних програм з комп’ютерних технологій

Методика викладання

навчання через практичні кейси
покрокове вивчення SQL та аналітики даних
робота з реальними прикладами даних
практичне використання Power BI та Tableau
розвиток аналітичного мислення
індивідуальний підхід до студентів

Чому студенти обирають Наталію

✓ Багаторічний досвід викладання

✓ Практичні знання SQL та баз даних

✓ Досвід роботи з Power BI та Tableau

✓ Технічна інженерна освіта

✓ Навчання на реальних прикладах

✓ Практична аналітика даних

✓ Підготовка до роботи Data Analyst

✓ Системний підхід до навчання

Чому довіряють викладачу

великий педагогічний досвід
технічна вища освіта
практичний досвід роботи з даними
знання сучасних BI-систем
досвід навчання роботі з базами даних
практична підготовка студентів до професійної діяльності

Чого навчаться студенти

Після навчання студенти зможуть:

працювати з SQL-запитами
аналізувати великі обсяги даних
перевіряти та структурувати інформацію
створювати дашборди в Power BI
будувати візуалізації в Tableau
використовувати Python для аналізу даних
працювати з Excel для аналітики
створювати аналітичні звіти
автоматизувати обробку даних
працювати Data Analyst або Junior BI Analyst

Інструменти викладача

SQL • Microsoft Power BI • Tableau • Python • Pandas • Matplotlib • Microsoft Excel • Data Analytics • Business Analytics • Data Visualization • Reporting • Database Management

Експертний коментар

«Сучасний аналітик даних повинен не лише вміти працювати з інструментами, а й розуміти логіку даних та бізнес-процесів. Саме здатність перетворювати великі обсяги інформації на зрозумілі висновки робить Data Analyst цінним фахівцем для будь-якої компанії».

АНАСТАСІЯ

Практикуючий Data Analyst, Data Scientist, Business Analyst, викладач курсів Data Analytics, Power BI, Tableau, PostgreSQL, SQL, Excel та Python для аналізу даних.

СПЕЦІАЛІЗАЦІЯ

Data Analytics
Business Analytics
Data Science
Data Visualization
Power BI
Tableau
PostgreSQL
SQL
Python
Excel Advanced
Storytelling through Data
Автоматизація звітності
Бізнес-аналітика
Прогнозування та аналіз даних
Прийняття управлінських рішень на основі даних

КОРОТКИЙ ПРОФЕСІЙНИЙ ОПИС

Практикуючий аналітик даних та Data Scientist із багаторічним досвідом роботи в міжнародних IT-компаніях, гуманітарних та освітніх організаціях. Спеціалізується на аналізі даних, автоматизації звітності, прогнозуванні, побудові аналітичних моделей, створенні дашбордів та візуалізації даних для підтримки стратегічних управлінських рішень.

Має успішний досвід реалізації масштабних проєктів для міжнародних компаній та організацій. Результати її роботи дозволили заощадити мільйони доларів, оптимізувати бізнес-процеси, автоматизувати аналітику та покращити процес прийняття рішень на рівні керівництва компаній.

Використовує сучасні інструменти аналізу даних, візуалізації та статистики для вирішення бізнес-завдань будь-якої складності.

ПРОФЕСІЙНИЙ СТАЖ

Загальний професійний досвід в аналітиці даних — понад 10 років.
Досвід роботи з міжнародними компаніями та організаціями.
Досвід навчання та наставництва спеціалістів.
Автор власних навчальних програм з аналізу даних.

ПРАКТИЧНИЙ ДОСВІД

REACH Initiative (Geneva)

Найбільший незалежний постачальник даних для гуманітарних кризових регіонів.

Посада:
Data Analyst

Основні обов’язки:

Аналіз даних.
Побудова аналітичних моделей.
Візуалізація даних.
Підготовка звітів.
Проведення багатосекторальних досліджень.

Досягнення:

Провела аналіз та візуалізацію даних для 5 масштабних досліджень в Україні.
Дані використовувалися для планування гуманітарної допомоги.
Результати сприяли будівництву лікарні, наданню фінансової допомоги та забезпеченню населення водними ресурсами.

Luxoft (DXC Technology)

Міжнародна IT-компанія.

17 000+ співробітників.
21 країна присутності.

Посада:
Data Analyst

Основні обов’язки:

Аналіз витрат.
Аналіз HR-даних.
Аналіз бюджетів.
Планування витрат.
Автоматизація звітності.
Побудова дашбордів.

Досягнення:

Заощадила компанії 2,5 млн доларів США.
Скоротила бюджет відряджень на 2 млн доларів США.
Автоматизувала обробку даних для внутрішніх департаментів.
Скоротила витрати часу менеджерів більш ніж на 5 годин щомісяця.
Проводила аналітику для керівництва компанії.

USMC

Провідна організація психологічної служби освітньої сфери України.

24 000+ співробітників.

Посада:
Scientist

Досягнення:

Провела аналіз та візуалізацію даних для понад 20 масштабних досліджень.
Автоматизувала щорічну звітність системи психологічної служби України.
Заощадила понад 100 годин роботи для 30 співробітників.

ПРОФЕСІЙНІ НАВИЧКИ

Аналітика даних

Data Analytics
Business Analytics
Data Science
Statistical Analysis
Forecasting
Time Series Analysis
Network Analysis

Бази даних

PostgreSQL Advanced
SQL
Window Functions
Database Optimization

Візуалізація даних

Tableau Desktop
Storytelling
Dashboard Development
Reporting

Excel Advanced

VBA
Macros
Power Query
Power Pivot
Power Point

Python

Pandas
NumPy
Matplotlib
Seaborn
GurobiPy
Folium
Geopy

Інструменти

Jupyter Notebook
Google Colab
Jira
Confluence
Trello

ЕКСПЕРТНІ ДОСЯГНЕННЯ

Оптимізація витрат компанії на 2,5 млн доларів США.
Оптимізація бюджету відряджень на 2 млн доларів США.
Автоматизація звітності для організації з 24 000+ співробітників.
Участь у міжнародних гуманітарних проєктах.
Підготовка та навчання спеціалістів, які отримали підвищення після наставництва.

РЕАЛЬНІ КЕЙСИ

Кейс №1

Проблема:
Високі витрати компанії.

Рішення:
Створення системи аналізу та планування витрат.

Інструменти:
PostgreSQL, Excel, Tableau.

Результат:
Економія 2,5 млн доларів США.

Кейс №2

Проблема:
Завищений бюджет відряджень.

Рішення:
Аналіз дворічної історії відряджень.

Інструменти:
Excel, Tableau.

Результат:
Скорочення бюджету на 2 млн доларів США.

Кейс №3

Проблема:
Ручна обробка звітності.

Рішення:
Автоматизація процесів.

Інструменти:
Excel VBA, PostgreSQL.

Результат:
Економія понад 100 годин роботи.

Кейс №4

Проблема:
Недостатня аналітика для гуманітарних програм.

Рішення:
Проведення 5 масштабних досліджень.

Результат:
Підтримка проєктів із будівництва лікарні та гуманітарної допомоги.

ПРОЄКТИ

5 гуманітарних досліджень REACH Initiative.
20+ досліджень для освітньої сфери України.
Побудова систем бюджетування для міжнародної IT-компанії.
Автоматизація внутрішньої звітності.
Аналіз залученості персоналу та прогнозування плинності кадрів.

ПУБЛІКАЦІЇ ТА ЕКСПЕРТНА ДІЯЛЬНІСТЬ

Автор курсу «Data Analysis with MS Excel».
Проведення навчальних програм для гуманітарних організацій.
Навчання та наставництво спеціалістів.

СКІЛЬКИ СТУДЕНТІВ НАВЧЕНО

Проведено 5 навчальних програм.

Рівень задоволеності учасників — 85%.

Точна кількість студентів потребує уточнення.

ЧОМУ СТУДЕНТИ ОБИРАЮТЬ ЦЬОГО ВИКЛАДАЧА

Реальний міжнародний досвід.
Практика на реальних бізнес-кейсах.
Економія компаніям мільйонів доларів.
Робота з великими масивами даних.
Сучасні інструменти аналітики.
Орієнтація на результат.
Навчання на реальних проєктах.

ЧОМУ ДОВІРЯЮТЬ ВИКЛАДАЧУ

Понад 10 років практичного досвіду.
Робота у міжнародних компаніях.
Реальні фінансові результати.
Досвід наставництва.
Успішні кейси автоматизації та аналітики.

ЧОМУ НАВЧАТЬСЯ СТУДЕНТИ

Аналізувати дані.
Будувати дашборди.
Працювати з SQL.
Працювати з PostgreSQL.
Аналізувати великі обсяги інформації.
Працювати з Tableau.
Використовувати Python для аналітики.
Автоматизувати звітність.
Візуалізувати дані.
Приймати рішення на основі даних.

МОВИ

Українська — рідна.
Англійська — вільно.
Російська — вільно.
Польська — середній рівень.

РАДІОН

Спеціалізація: Data Analytics, Power BI, Business Intelligence, Data Engineering, SQL, Data Architecture, SEO, Web Development, Google Analytics, Digital Analytics

Курси викладає:

Data Analyst
Power BI
SQL для аналітики
Business Intelligence
Data Engineering
SEO Specialist
Веб-аналітика
Google Analytics
Інтернет-маркетинг
Створення сайтів на WordPress

Про викладача

Радіон — практикуючий Data Architect, BI Developer та Data Engineer з понад 23-річним досвідом роботи у сфері інформаційних технологій, аналітики даних, SEO, веброзробки та бізнес-аналітики.

Поєднує досвід роботи у великих банках, міжнародних IT-компаніях, консалтингу та державному секторі. Має практичний досвід побудови аналітичних систем, розробки BI-рішень, архітектури даних, SEO-просування та створення корпоративних інформаційних систем.

Викладає SEO, аналітику даних, Power BI, SQL та сучасні інструменти Business Intelligence, навчаючи студентів працювати з реальними бізнес-завданнями.

Професійний досвід

Загальний стаж: понад 23 роки

Стаж у сфері Data Analytics та BI: понад 10 років

Стаж у сфері SEO та Digital Marketing: понад 15 років

Стаж викладання: досвід викладання SEO у Комп’ютерній Академії IT STEP.

Досвід роботи

BI Developer / Data Architect

Data Tigers

2020 — теперішній час

Основні напрямки:

Business Intelligence
архітектура даних
моделювання даних
аналітичні системи
побудова звітності
робота з Power BI
побудова Data Warehouse

Data Engineer

INT

2021 — теперішній час

Основні задачі:

розробка дата-платформ
ETL процеси
інтеграція даних
обробка великих обсягів інформації
побудова аналітичної інфраструктури

Бізнес-аналітик

ФОП Зубов

2019–2020

аналіз бізнес-процесів
моделювання даних
підготовка аналітичної документації
побудова звітності

Провідний спеціаліст департаменту IT

Укрпошта

супровід IT-систем
автоматизація процесів
підтримка корпоративної інфраструктури

Головний спеціаліст департаменту IT

Дельта Банк

підтримка банківських систем
інформаційні технології
автоматизація бізнес-процесів

Розробник програмного забезпечення

Банк Кредит Дніпро

Основні напрямки:

IBM BPM
IBM Process Designer
Oracle SQL Developer
SOAP Web Services
Oracle BI Publisher
FastReport
банківські інформаційні системи

Internet Marketing Manager

PricewaterhouseCoopers (PwC)

Напрямки роботи:

SEO просування
контекстна реклама
веб-аналітика
розвиток корпоративних інтернет-проєктів
цифровий маркетинг

Web Developer / SEO Specialist

Приватна практика

Основні напрямки:

створення сайтів
WordPress
PHP
MySQL
SEO-аудит
Google Analytics
Google Ads
SEMrush
Sitechecker
Semonitor

Викладач SEO

Комп’ютерна Академія IT STEP

Викладання:

SEO-просування
веб-аналітика
інтернет-маркетинг
оптимізація сайтів

Освіта

Національний авіаційний університет (КІІЦА)

Спеціальність:

Аеропорти
Будівництво
Архітектура

Вища освіта

Інститут економіки та прогнозування НАН України

Спеціальність:

Фінанси та кредит

Вища освіта

2013–2014 рр.

Додаткова освіта та сертифікації

Microsoft Power BI

2020 рік

SC50

2020 рік

AWS від Amazon

2023 рік

Data Analytics AWS

2023 рік

Професійні сертифікати

Microsoft Power BI
AWS Amazon
Data Analytics AWS
SC50

Практичний досвід

Основні напрямки експертизи:

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

Професійні навички

Аналітика даних

Power BI
Data Analytics
Data Visualization
Data Modeling
Data Warehouse
ETL

Бази даних

SQL
Oracle SQL
MySQL
Database Design
Data Architecture

BI та Data Engineering

Power BI
Oracle BI Publisher
Business Intelligence
Data Engineering
Reporting

Веброзробка

PHP
MySQL
WordPress
HTML
CSS

SEO та маркетинг

SEO
Google Analytics
Google Ads
SEMrush
Sitechecker
Semonitor

Хмарні технології

AWS
Data Analytics AWS

Досягнення

понад 23 роки професійного досвіду
досвід роботи у PwC
досвід роботи у банківському секторі
досвід роботи в міжнародних IT-компаніях
викладання в Академії IT STEP
сертифікація Microsoft Power BI
сертифікація AWS

Експертні досягнення

побудова аналітичних систем для бізнесу
розробка BI-рішень
архітектура корпоративних даних
створення систем звітності
автоматизація бізнес-процесів
впровадження аналітичних платформ

Реальні кейси

Кейс 1. Побудова BI-звітності

Задача: автоматизація аналітики підприємства.

Інструменти:

Power BI
SQL
ETL

Результат:

централізована система бізнес-аналітики.

Кейс 2. SEO та веб-аналітика

Задача: підвищення видимості корпоративних сайтів.

Інструменти:

SEO
Google Analytics
SEMrush

Результат:

покращення пошукової видимості та аналітики.

Кейс 3. Банківські системи

Задача: автоматизація звітності та бізнес-процесів.

Інструменти:

Oracle BI Publisher
IBM BPM
Oracle SQL

Результат:

оптимізація корпоративної звітності.

Проєкти

банківські інформаційні системи
BI-платформи
корпоративна звітність
системи бізнес-аналітики
вебпроєкти
SEO-проєкти
Data Warehouse рішення

Публікації та експертна діяльність

викладач SEO в Комп’ютерній Академії IT STEP
практичний консультант у сфері Data Analytics та BI

Чому студенти обирають Радіона

✓ Понад 23 роки практичного досвіду

✓ Практикуючий Data Architect

✓ Сертифікований Power BI Specialist

✓ Сертифікований AWS Specialist

✓ Досвід роботи у PwC

✓ Досвід роботи в банківському секторі

✓ Викладач Академії IT STEP

✓ Поєднання аналітики, BI та SEO

✓ Навчання на реальних бізнес-кейсах

✓ Сучасний практичний підхід

Чому довіряють викладачу

багаторічний досвід роботи в IT
міжнародні сертифікації
досвід роботи у великих компаніях
практична експертиза у Data Analytics
досвід впровадження BI-рішень
викладацький досвід

Чого навчаться студенти

Курс Data Analyst

працювати з даними
аналізувати бізнес-показники
створювати звіти та дашборди
працювати з SQL

Курс Power BI

створювати інтерактивні дашборди
будувати аналітичні моделі
візуалізувати дані
працювати з DAX

Курс SEO

проводити SEO-аудит
працювати з Google Analytics
оптимізувати сайти
аналізувати конкурентів

Інструменти викладача

Power BI • SQL • Oracle • MySQL • AWS • Data Warehouse • ETL • Google Analytics • Google Ads • SEMrush • WordPress • PHP • IBM BPM • Oracle BI Publisher • FastReport

Експертний коментар

«Сучасний бізнес приймає рішення на основі даних. Фахівець з аналітики повинен не лише вміти будувати звіти, а й розуміти бізнес-процеси, структуру даних та перетворювати інформацію на практичні управлінські рішення.»

ІГОР

Oracle Database Developer | PL/SQL Developer | DBA Oracle | Викладач баз даних

Спеціалізація: Oracle Database, PL/SQL, SQL, Database Administration, Data Warehouse, Business Intelligence, ETL

Курси викладає:

Бази даних SQL
Oracle Database
PL/SQL Developer
Адміністрування баз даних
Data Analyst
Business Intelligence (BI)
Проєктування баз даних

Про викладача

Ігор — практикуючий Oracle Database Developer та DBA із понад 11-річним досвідом роботи у сфері розробки, адміністрування та проєктування корпоративних баз даних.

Спеціалізується на Oracle Database, SQL, PL/SQL, адмініструванні серверів баз даних, оптимізації продуктивності, резервному копіюванні та побудові аналітичних систем.

Має досвід роботи у державному секторі, комерційних компаніях та на міжнародних проєктах як Oracle DBA, Database Designer та PL/SQL Developer.

Під час навчання допомагає студентам освоїти професійні інструменти роботи з базами даних та отримати практичні навички, необхідні для роботи Database Developer, DBA або Data Analyst.

Професійний досвід

Загальний стаж

понад 11 років досвіду роботи з базами даних
досвід Oracle Database Administration
досвід PL/SQL Development
досвід проєктування баз даних
досвід побудови аналітичних систем
досвід Data Warehouse та ETL-проєктів

Досвід роботи

PL/SQL Developer

Медірент

Основні напрямки роботи:

розробка програмних модулів на PL/SQL
підтримка корпоративних баз даних
оптимізація SQL-запитів
автоматизація обробки даних

SQL та PL/SQL Developer

Пенсійний фонд України

Основні обов’язки:

розробка backend-підсистем
робота з корпоративними базами даних
створення SQL та PL/SQL рішень
підтримка інформаційних систем

Oracle DBA / Oracle PL/SQL Developer / Database Designer

Приватна практика

Основні напрямки роботи:

адміністрування Oracle Database
проєктування баз даних
резервне копіювання та відновлення
оптимізація продуктивності
ETL-процеси
Business Intelligence
Data Warehouse

Інженер-програміст

КП ОТІ

Розробка та підтримка програмних рішень для підприємства.

Освіта

Національний технічний університет України «КПІ»

Спеціальність: Прикладна математика

Кваліфікація: Інженер-математик

Спеціалізація: Розробка програм для автоматизованих систем управління виробництвом (АСУ)

Практичний досвід

Основні напрямки роботи:

Oracle Database Administration
SQL Development
PL/SQL Programming
Database Design
Database Optimization
Backup & Recovery
Data Warehouse
Business Intelligence
ETL Solutions
Backend Development

Професійні навички

Бази даних

Oracle Database
SQL
PL/SQL
Database Design
Database Administration

Oracle DBA

Backup & Recovery
Performance Tuning
Database Deployment
Database Monitoring
Database Security

Аналітика даних

Data Warehouse (DW)
Business Intelligence (BI)
ETL
Data Integration

Розробка

Backend Development
Stored Procedures
Functions
Triggers
Packages

Ключові компетенції

Oracle Database
PL/SQL Development
SQL Development
Oracle DBA
Database Design
Data Warehouse
Business Intelligence
ETL Development
Database Optimization
Enterprise Data Solutions

Найбільш значущі проєкти

Інформаційні системи Пенсійного фонду України

Розробка backend-підсистем та підтримка корпоративних баз даних державного рівня.

Oracle Database Administration

Адміністрування та супровід корпоративних баз даних Oracle для різних замовників.

Data Warehouse та BI-рішення

Участь у створенні аналітичних систем для обробки великих обсягів даних.

Оптимізація продуктивності баз даних

Налаштування продуктивності, резервного копіювання та забезпечення стабільної роботи Oracle Database.

Досягнення

понад 11 років професійного досвіду
експертний рівень роботи з Oracle Database
практичний досвід Oracle DBA
участь у державних інформаційних проєктах
досвід побудови Data Warehouse та BI-рішень
досвід проєктування корпоративних баз даних

Методика викладання

навчання на реальних прикладах із корпоративних систем
практична робота з SQL та Oracle
створення власних баз даних під час навчання
розбір реальних бізнес-завдань
вивчення оптимізації запитів
підготовка до роботи Database Developer та DBA

Чому студенти обирають Ігоря

✓ Понад 11 років практичного досвіду

✓ Oracle DBA та Oracle Developer

✓ Досвід роботи з державними інформаційними системами

✓ Експерт з SQL та PL/SQL

✓ Практичний досвід проєктування баз даних

✓ Робота з Data Warehouse та BI

✓ Навчання на реальних кейсах

✓ Практична підготовка до роботи в IT

✓ Профільна математична освіта

Чому довіряють викладачу

практичний досвід Oracle DBA
багаторічна робота з корпоративними базами даних
досвід розробки державних інформаційних систем
сильна математична підготовка
досвід роботи з великими обсягами даних
експертні знання SQL та PL/SQL

Чого навчаться студенти

Після навчання студенти зможуть:

працювати з SQL-запитами
створювати та адмініструвати бази даних
використовувати Oracle Database
програмувати на PL/SQL
проєктувати структуру баз даних
оптимізувати продуктивність SQL-запитів
створювати процедури, функції та тригери
працювати з Data Warehouse
будувати аналітичні системи
працювати на позиціях SQL Developer, Database Developer або DBA

Інструменти викладача

Oracle Database • SQL • PL/SQL • Oracle DBA • Database Design • Performance Tuning • Backup & Recovery • Data Warehouse • Business Intelligence • ETL • Stored Procedures • Triggers • Database Security • Backend Development

Експертний коментар

«Бази даних є фундаментом будь-якої сучасної інформаційної системи. Незалежно від того, чи це банківський сектор, державні установи, виробництво або IT-компанії, якість структури бази даних і правильність роботи SQL-запитів безпосередньо впливають на ефективність бізнесу. Саме тому спеціалісти з SQL, Oracle та аналітики даних залишаються одними з найбільш затребуваних фахівців на ринку праці».

БОРИС

Data Analyst | Database Analyst | BI Developer | Викладач баз даних та аналітики даних

Спеціалізація: SQL, PostgreSQL, Power BI, MS Access, VBA, Business Intelligence, Data Analytics, Проєктування баз даних

Курси викладає:

Data Analyst
SQL та бази даних
Power BI
Бізнес-аналітика
Проєктування баз даних
MS Access
Excel для аналітики
Business Intelligence (BI)

Про викладача

Борис — фахівець з аналізу даних, проєктування баз даних та розробки інформаційних систем із понад 28-річним практичним досвідом та понад 40-річним досвідом викладацької діяльності.

Спеціалізується на створенні баз даних, бізнес-аналітиці, побудові систем управлінської звітності, автоматизації бізнес-процесів та впровадженні інформаційних систем для підприємств і державних установ.

Має великий досвід роботи з SQL, PostgreSQL, Power BI, VBA, MS Access та корпоративною аналітикою. Поєднує практичну розробку інформаційних систем із багаторічною викладацькою діяльністю.

Навчає студентів працювати з даними, створювати аналітичні звіти та будувати сучасні системи підтримки прийняття управлінських рішень.

Професійний досвід

Загальний стаж

понад 45 років професійного досвіду
понад 42 роки викладацької діяльності
понад 28 років розробки інформаційних систем
багаторічний досвід проєктування баз даних
досвід впровадження аналітичних систем для бізнесу
досвід навчання IT-фахівців

Досвід роботи

Технічний директор

grc (HeadHunter Україна), Київ

2022 — теперішній час

Основні напрямки роботи:

розробка аналітичних інструментів
створення дашбордів Power BI
участь у прийманні вебпорталів
аналіз корпоративних баз даних
організація інтеграції CRM-систем
управління інформаційними потоками

Аналітик баз даних

grc (HeadHunter Україна), Київ

2021–2022

Основні обов’язки:

аналіз корпоративної бази даних PostgreSQL
створення джерел аналітичних даних
розробка складних SQL-запитів
організація ODBC-інтеграцій
побудова інтерактивної аналітики
розробка Power BI звітів
публікація корпоративної аналітики

Системний аналітик / Програміст / Архітектор баз даних

Приватна практика

1995 — теперішній час

Основні напрямки роботи:

аналіз бізнес-вимог
проєктування баз даних
розробка інформаційних систем
створення програмного забезпечення
автоматизація управлінських процесів
впровадження інформаційних систем
навчання персоналу

Старший викладач кафедри інформаційних технологій

Уманський національний університет садівництва

1978–2020

Основні напрями роботи:

викладання IT-дисциплін
проведення лекцій та практичних занять
розробка навчально-методичних матеріалів
створення інформаційних систем для університету
автоматизація роботи деканатів та кадрових служб

Практичний досвід

Основні напрямки діяльності:

SQL Development
Database Design
Business Intelligence
Data Analytics
Power BI Reporting
PostgreSQL
VBA Development
MS Access Development
CRM Integration
Information Systems Development

Професійні навички

Бази даних

SQL
PostgreSQL
Database Design
Database Analytics
ODBC

BI та аналітика

Power BI
Business Intelligence
Dashboard Development
Data Visualization
KPI Analytics

Розробка

VBA
MS Access
Excel Automation
Information Systems Development

Інформаційні системи

CRM Integration
Data Exchange
Business Process Automation
Reporting Systems

Ключові компетенції

SQL
PostgreSQL
Power BI
Data Analytics
Business Intelligence
Database Design
Data Visualization
VBA Development
Information Systems Architecture
Business Process Analysis

Найбільш значущі проєкти

Аналітична система grc

Створення корпоративної аналітики на базі PostgreSQL та Power BI для одного з найбільших HR-порталів України.

Інтеграція CRM-систем

Організація інформаційного обміну між корпоративними CRM-платформами.

Управлінські інформаційні системи

Розробка інформаційних систем для малого та середнього бізнесу від етапу аналізу потреб до впровадження готового рішення.

Інформаційні системи університету

Створення систем автоматизації деканатів, кадрових служб та документообігу навчального закладу.

Досягнення

понад 22 роки викладацької діяльності
Досвід роботи технічним директором
створення корпоративної аналітики для grc
десятки реалізованих інформаційних систем для бізнесу та державних установ
багаторічний досвід підготовки IT-фахівців

Методика викладання

навчання на реальних бізнес-кейсах
робота з реальними базами даних
практичне використання SQL та Power BI
створення власних аналітичних проєктів
поєднання теорії та практики
індивідуальний підхід до студентів

Чому студенти обирають Бориса

✓ Понад 45 років професійного досвіду

✓ Понад 22 роки викладацької діяльності

✓ Практикуючий Data Analyst

✓ Технічний директор міжнародної HR-компанії

✓ Експерт з SQL та Power BI

✓ Практичний досвід проєктування баз даних

✓ Реальні бізнес-проєкти

✓ Навчання на практиці

✓ Підготовка до роботи Data Analyst

Чому довіряють викладачу

багаторічний практичний досвід
досвід роботи з корпоративними базами даних
експертиза в Power BI та SQL
участь у великих аналітичних проєктах
досвід керівництва IT-напрямками
понад 40 років викладацької діяльності

Чого навчаться студенти

Після навчання студенти зможуть:

створювати SQL-запити будь-якої складності
працювати з PostgreSQL
проєктувати структуру баз даних
створювати дашборди Power BI
будувати аналітичну звітність
автоматизувати роботу з даними
працювати з ODBC та інтеграціями
аналізувати бізнес-показники
створювати BI-рішення для бізнесу
працювати Data Analyst або BI Analyst

Інструменти викладача

SQL • PostgreSQL • Power BI • MS Access • VBA • Excel • ODBC • Business Intelligence • Data Analytics • Dashboard Development • Data Visualization • CRM Integration • Information Systems Development

Експертний коментар

«Дані самі по собі не створюють цінності для бізнесу. Цінність з’являється тоді, коли інформація правильно структурована, проаналізована та перетворена на управлінські рішення. Саме тому сучасний аналітик даних повинен однаково добре розуміти бази даних, бізнес-процеси та інструменти аналітики, такі як SQL і Power BI».

преподаватель курсов Кадры делового мира

Олексій

Викладач курсів:Data Analyst, Data Science

Full-Stack Developer
Jet-Bet, Дистанційно (IT)

Управління викладкою
Ціноутворення
Аналіз маркетингових заходів
Український рітейл

CONTACT діяльності компанії, використовуючи Power BI, Python, Canva.
Аналіз за допомогою SQL, Power Query або Python.

Освіта:

Дніпропетровський державний університет
Механіко-математичний, математика

Курси з Data Analyst із сертифікатом міжнародного зразка

Документ дійсний як на території України, так і за кордоном. Видається англійською та українською мовами. За потреби є можливість виготовлення іншою мовою. Для отримання випускник має скласти іспит або дипломний проєкт.

Нам довіряють і рекомендують наші курси Data Analyst родичам, друзям

Ми чесні та відкриті в роботі з клієнтами

100% гарантія якості навчання

Фундаментальна 2-х рівнева підготовка з урахуванням soft skils професії
Вибір необхідного курсу та рівня з 80 вузькопрофільних напрямків
Навчання на тестових реальних завданнях
Реальне тестування та оцінка отриманих навичок
Оновлення програми курсу Data Analyst дизайнер, відповідно до ринку праці, кожні 4-6 місяців

94% студентів успішно закінчили і залишилися задоволені навчанням

Для нас репутація та професіоналізм не порожні слова.
Завжди проводимо опитування серед студентів щодо якості викладання на курсах Data Analyst та організації навчальних курсів
55% клієнтів купують інші курси повторно
62% знайшли роботу протягом 2 місяців після закінчення курсів

Понад 12500 випускників за 19 років роботи

Наші студенти довіряють нашому професіоналізму, досвіду та сумлінному підходу до освіти.
19 років успішно проводимо професійне навчання початківців і досвідчених фахівців онлайн в Україні та СНД.
Офлайн навчання в Миколаєві – 2 філії в центрі міста

Ми завжди на зв'язку та готові допомогти

Куратор і педагог несуть повну відповідальність за якість навчання на курсі Data Analyst
Завжди готові відповісти на ваші запитання і намагаємося йти на зустріч у будь-яких спірних питаннях
Усі ваші гарантії відображені в офіційному договорі

Понад 70 постійних компаній – партнерів

Корпоративне навчання, тренінги та семінари для підвищення кваліфікації співробітників
Підбір і тестування персоналу
Сприяння у працевлаштуванні та складанні резюме після очних курсів у Миколаєві

Співпрацюємо лише з експертами зі 100% репутацією

Живе спілкування та швидкий зворотний зв’язок від викладача практика курсу Data Analyst. Очно та дистанційно, online
Індивідуальний підхід – підбираємо викладача під ваші цілі та спеціалізацію
Ми знаємо, рівень викладача – це 90% ефективності навчання. Тому в нашій школі викладають лише перевірені практики

Чому курси Data Analyst - це вигідно та перспективно

Чому професія Data Analyst - найкращий вибір

У чому суть роботи Data Analyst

Професійні та особистісні якості

Входить до топ-20 професій майбутнього
Цікава творча робота з навичками аналітики
Висока зарплата
Кар’єрне зростання
Можливість працювати в міжнародних компаніях
Перспектива використання навичок у своєму бізнесі
Нові знайомства з цікавими людьми
Гнучкий графік
Можливість заробляти віддалено, з дому

Data Analyst досліджує та аналізує надвеликі обсяги інформації для отримання практичного результату.

Надійність;
Комунікативні навички;
Здатність швидко і самостійно навчатися;
Посидючість;
Уміння концентруватися на завданні.

Скільки коштують курси Data Analyst

Експертні знання – це завжди вигідне капіталовкладення. Окупність курсу – 1 місяць роботи. Ми впевнені, у нашому навчальному центрі найвигідніші ціни. Як гарантія — робимо знижку на різницю за аналогічним курсом. Детальніше за телефоном 0969907350

Назва курсу та рівень навчання	Офлайн/ онлайн	Скільки триває навчання	Група або індивідуально
Базовий рівень (основи)	офлайн, онлайн	2 місяці	Група, індивідуально
Професійний рівень + базовий	офлайн, онлайн	3-4 місяці	Індивідуально
Курси підвищення( просунутий)	офлайн, онлайн	2-3 місяці	Індивідуально

Хочу отримати програму та розрахунок вартості навчання

Умови навчання на курсах Data Analyst в Миколаєві

Форма навчання

Групова, індивідуальна

Термін навчання

2 -4 місяці

Рівні навчання

Базовий, поглиблений, курси підвищення

Час навчання

Денний, вечірній, групи вихідного дня

Періодичність навчання

2 рази на тиждень по 1-2 години

Умови оплати

Немає повної суми? Безвідсоткова розстрочка

Як проходить процес навчання на курсі Data Analyst

Вибір курсу

Підписання договору

Старт занять та тестування

Іспит

Видача сертифіката

Допомога в працевлаштуванні

Запишіться на Data Analyst навчання зараз і починайте заробляти вже через 3 місяці навчання

Наші гарантії з турботою про Вас

100% гарантія якості навчання. Усі зобов'язання фіксуємо в офіційному договорі.

Не сподобався викладач – безкоштовно замінимо на іншого. Повернення оплати у разі недостатньої якості

Пропустили заняття – переведемо до іншої групи чи перенесемо заняття

Залишилися питання після закінчення курсу – безкоштовна консультація та супровід педагога протягом 1 місяця

Гарантія кращої ціни — знижка на різницю у вартості за аналогічним курсом

Чому наші онлайн курси Data Analyst - найшвидший та найефективніший
спосіб отримати нову професію з нуля

Висока якість викладання

Найкращі експерти галузі з в/о та досвідом роботи від 8 років

Живе спілкування з педагогом

Постійний супровід очно та онлайн

90% практики

Усі тонкощі професії до повного розуміння. Відеозапис уроків

Портфоліо

Навчання на реальних проектах з своїм портфоліо

Глибоке вивчення професії

2 рівні під ваші цілі та завдання: з нуля, курси підвищення

Час

Зручний для вас графік, у групі чи індивідуально

Термін

Стислі терміни, швидкий старт, вигідна ціна

Працевлаштування

Стислі терміни, швидкий старт, вигідна ціна

“

У сучасному світі вже не достатньо мати вищу освіту та диплом. Зараз креативність і знання – головний капітал і гарантія успішного майбутнього. Не сумнівайтеся – стати Data Analyst фахівцем за допомогою наших курсів цілком реально. Від нас – знання та навички найкращих практиків – експертів, від вас – бажання вчитися та вдосконалювати отримані навички.

“

Курси підвищення за Data Analyst, які можуть вас зацікавити

Наша школа має 2 філії в Миколаєві з сучасним обладнанням та комфортними умовами

Фото студентов нашего учебного центра Кадры делового мира

Портфоліо студентів курсу Data Analyst з нуля

Успішна співпраця з більш ніж 230 компаніями-партнерами. Впевненість у ефективності навчання

Відгуки та рекомендації наших корпоративних партнерів

отзывы и рекомендации партнеров об учебном центре

Y8SjKR-Y1sc

5ezeqRz7IMw

yHNn8k2g6BY

Ve_axP77Y6w

TxCW7nAajV4

4GA80mIrm1U

w2o486jv-LQ

LjIqhW5uTko

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” .

Дар’я Іліе

21.06.2025

Сам курс був дуже інформативний. Але викладач мені пояснював стільки разів, скільки було потрібно. Іноді він пояснював мені якомога простіше і завжди впевнювався в тому, щоб мені все було зрозуміло. Також викладач завжди наводив приклади. Практика в нас була кожного заняття, ми провели , навіть,більше занять, щоб повторити та впевнитися, що в мене немає питань. Тепер я впевнено можу шукати роботу дата аналітиком!

Ганна

18.12.2024

Дуже дякую цій організації за можливість поойти навчання у цей не легкий час! Професійні педагоги з великої літери! Збулася моя мрія.

Ірина

18.12.2024

Вдячна КДС за здійснення своєї мрії.Дуже корисні і досконалі знання викладені в доступній формі.

Галина Курс Data Analyst

02.11.2024

Поділюсь враженнями про курс Дата аналітика. В загальному мені сподобалось. Перш за все сама подача матеріалу була крутою, структурованою. Було багато теорії, треба було вникати і виділяти багато часу на навчання, що і зрозуміло, коли міняєш професію :)) Дуже круто, що були проекти, які можна було потім додати в резюме.
Це все дає свій результат. Я знайшла роботу ще під час курсу, користуюсь фактично всім, що вивчила на курсі.

Я вдячна курсу, адже я змінила професію і дуже швидко опанувала її. Тож можу сміливо рекомендувати ці курси)

Ольга Курс Data Analyst

02.11.2024

Я закінчила курси Data Analysis. Я вам хочу сказати, що це дійсно якісні курси. Матеріал курсів розроблений таким чином, що можна було швидко та якісно осягнути основи Усе дуже класно пояснюється, розказується, показується і дається можливість достатньо напрактикуватися. Я дуже задоволена курсами і рекомендую для тих, хто хоче почати професію Data Analyst!

Наталія

18.12.2024

Дуже задоволена навчанням, кваліфіковані викладачі, пояснюють все просто та доступно

Ганна

18.12.2024

Артем Курс Англійська для IT

06.11.2024

Курси кардинально відрізняються від того, як я раніше вивчав мову – мінімум теорії, дуже багато практики, розмовної, письмової, реально корисної для ведення професії в айті сфері. Важливим моментом для мене стало подолання бар’єру в тому, щоб перестати боятися і почати розмовляти англійською. Вже через кілька хвилин після початку кожного заняття відбувається перемикання в English-speaking mode, і мовний бар’єр багато в чому стирається, починаєш все розуміти та говорити, це приємне відчуття! Відчувається, що наш викладач не лише професіонал у галузі мови та викладання, а й добре орієнтується у предметній галузі, а саме в ІТ-специфікі, у технологіях ведення проектів, проведення презентацій про продукт, у бізнес-термінології та ІТ-термінології.
Дякую за курс!

Максим Курс Англійська для ІТ

06.11.2024

Не займався англійською понад 10 років, тому здавалося, що почати знову вчитися та пробувати говорити буде складно. Вже перші заняття дозволили воскресити давно забуті навички та зарядитися оптимізмом у освоєнні англійської. Більшість заняття ми вчимося говорити і формулювати свої думки англійською. Головною відмінністю від навчання англійської в минулому я вважаю м’якіший підхід з боку викладача викладача. Такий підхід не відбиває бажання займатися англійською

Владислав Курс Англійська для IT

06.11.2024

Хочу поділитися своїми враженнями про курс англійської для IT. Курс дуже насичений та різноманітний. Активно тренується не лише словниковий запас, але, що важливіше, викладач допомагає подолати розмовний бар’єр. І цьому, мені особисто, сприяла цікава тематика курсу. Вона не дуже вузькоспеціалізована, але все одно залишається в рамках ІТ індустрії. Рекомендую тим, хто хоче покращити свій рівень англійської для роботи

Денис Курси тестувальника QA

05.11.2024

Вся команда на курсі були професіоналами у своїй галузі. Діти були готові допомогти з будь-якими питаннями чи проблемами, з якими ми стикалися у процесі навчання. По-друге, курс надавав нам можливість практичної роботи з різними інструментами та технологіями, що використовуються у QA. Ми проводили багато часу на виконання завдань та проектів, що допомагало нам на практиці застосовувати отримані знання. Було помітно, як наші навички у QA поступово покращувалися з кожним днем. Хотів би зазначити, що курс було добре організовано та структуровано. Матеріал представлений у логічній послідовності, що допомагає засвоювати інформацію.
У кого є сумніви, побоювання – не бійтеся. Курс дуже класний. Бажаю центру процвітання

Світлана

18.05.2026

Проходила курси з 1С і можу впевнено сказати — це було дуже корисно й приємно. Матеріал подавався доступно, все пояснювали детально й зрозуміло, з прикладами та практикою. Особливо сподобалося, що викладач уважно ставилася до кожного учня: відповідала на всі запитання, допомагала розібратися, коли щось було незрозуміло. Атмосфера була дружня й комфортна, ніхто не залишався без уваги. Я отримала не лише знання, а й впевненість у своїх силах. Щиро рекомендую ці курси всім, хто хоче освоїти 1С з нуля або систематизувати знання.

Руденко Світлана

17.05.2026

Пройшла навчання в центрі “Кадри ділового світу” за курсом “Програмування у системі BAF (1C)”.
Хочу висловити подяку викладачу Матвієнко Андрію за доступну подачу матеріалу навіть для новачків, можливість навчатися в зручному темпі та відпрацювання теоретичних знань на практиці.
Інформація пояснюється простою мовою і на прикладах, що допомагає “з нуля” зрозуміти внутрішню структуру системи.

Ірина

18.12.2024

Вдячна КДС за здійснення своєї мрії.Дуже корисні і досконалі знання викладені в доступній формі.

Майя Курс 1С: Програмування

05.11.2024

Як мені здається навчилася всьому! Просто готовий програміст! Будь-яке завдання для невеликої компанії, після проходження цих курсів, можна виконати. Дуже рада, що отримала багато навичок та багато фантазій у процесі навчання. Кожен пункт можна застосувати на будь-якому підприємстві, якщо зрозуміти у чому суть даного матеріалу, а не просто виконувати та читати про що пише викладач. Особисто мені сподобалося все, теми, завдання, тести, допомога (якщо потрібна) бала миттєво отримано! Курс фантастичний! Вдячна всім, хто працював над ним. Дякую, рекомендую!

Сергій Курс 1С: Програмування

16.10.2024

Пройшов курс з мови програмування, а саме 1С. Навчався онлайн індивідуально, один на один з викладачем (що зручніше ніж у групі, можна завжди поставити питання, уточнити якщо чогось незрозуміло, отримати розгорнуту відповідь). Загалом навчання пройшло добре. Рекомендую вам, якщо хочете йти працювати в сферу IT

Олена Курс 1С: Програмування

18.07.2022

Курси на гідному рівні Досвідчені вчителі відповідають на всі питання, зрозуміло пояснюють матеріал. Цей курс виявився просто відмінним рішенням для мене, як для користувача-початківця. Програма навчання ретельно продумана, що дозволяє легко освоїти основи роботи з 1С. У кожному уроці є практичні завдання, які допомагають закріпити отримані знання. Викладачі дуже уважні та завжди готові допомогти у разі виникнення питань. Я щиро вдячна команді курсу за їхній професіоналізм та підтримку на кожному етапі навчання. Якщо ви шукаєте якісне навчання 1С для початківців, цей курс – відмінний вибір. Рекомендую!

Олена

24.12.2024

Дуже корисний курс із величезною кількістю практичних завдань. Найбільше сподобалося, що викладачі завжди готові допомогти та відповісти на будь-які запитання.

Ірина

18.12.2024

Вдячна КДС за здійснення своєї мрії.Дуже корисні і досконалі знання викладені в доступній формі.

Олег Курс Java-розробник

05.11.2024

Було багато практики, після освоєння матеріалу все закріплювалося на заняттях. Прекрасний викладач, якому ти завжди можеш поставити запитання, і він відповість. Курс дуже корисний для тих, хто хоче почати вивчати цю мову програмування, в моєму випадку Java. Матеріал подається у зручній формі. Паралельно з навчанням можна почати робити свій перший проект та заробляти. Загалом мені дуже сподобалося, рекомендую всім!

Ольга Курс Java-розробник

17.10.2024

Курси сподобались! Викладач цікаво проводить зайняття, доносить інформацію до кожного студента, якщо виникають якісь питання, то без проблем він їх розбирає, доки не стане зрозуміло. Також вважаю, що співвідношення ціна\якість знаходиться на найвищому рівні. Приєднуюсь до усіх хто рекомендує.

Юрій Курс Java-розробник

17.10.2024

Жодного разу не пошкодував що пройшов повний курс навчання. Тому що отримав пропозицію по роботі уже під кінець навчання і уже декілька місяців я співпрацюю з айті компанією. Скажу чесно, коли записувався на ці курси, не очікував такого результату. Даний курс просто перевершив мої очікування! Щодо викладки матеріалу, то розповідають дуже доступно, можна отримати відповіді практично на будь-які питання, що стосуються Java. Викладач дуже високого рівня, розповідав нам про те, з чим реально стикаються при роботі, а не сухий лекційний матеріал з великою кількістю води

Роман Курс Java-розробник

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!

Залишити відгук

Відео про навчальний центр

Курс Data Analyst дизайнера з працевлаштуванням

Надаємо безкоштовні вакансії всім випускникам очного навчання в Миколаєві після 2 рівнів підготовки. Наш кадровий центр співпрацює з багатьма рекрутинговими агенціями.гентствами Украины. Уже во время обучения вы сможете брать фриланс-заказы, а с середины курса — откликаться на junior-вакансии.

0969907350

Часті запитання та відповіді

Чи потрібна наявність спеціальної освіти або досвіду для проходження курсу?

Ні, спеціальна освіта або попередній досвід в аналітиці даних не обов’язкові. Курс призначений для новачків і включає основи, які допоможуть вам опанувати ключові концепції та інструменти. Однак базові знання в математиці та комп’ютерах будуть корисні.

Чи надається доступ до практичних проєктів і реальних кейсів?

Так, курс включає практичні завдання та проєкти, засновані на реальних кейсах. Це допоможе вам застосувати теоретичні знання на практиці, працювати з реальними даними та отримати досвід, який буде корисним під час пошуку роботи в галузі аналітики даних.

Що я отримаю після завершення курсу і як це допоможе мені в кар'єрі?

Після завершення курсу ви отримаєте сертифікат, який підтвердить ваші знання та навички в аналітиці даних. Цей сертифікат стане чудовим доповненням до вашого резюме і може підвищити ваші шанси на працевлаштування в галузі аналітики. Також курс допоможе вам розвинути навички, які затребувані на ринку праці та будуть корисними в різних сферах діяльності.

Чи є вікові обмеження для курсу дата-аналітики?

Наші курси дата аналітика підходять для всіх вікових груп. Ми пропонуємо навчання з нуля, тому незалежно від вашого віку або досвіду, ви зможете освоїти професію data analyst і придбати всі необхідні навички для успішної роботи в галузі аналітики даних.

Якщо я не зможу бути онлайн, чи буде запис занять?

Так, всі заняття на курсі data analyst записуються, і ви зможете переглядати їх у будь-який час. Ми розуміємо, що не завжди вдається бути присутніми на онлайн-заняттях, тому пропонуємо зручний формат навчання, який дозволяє вам гнучко планувати свій час і займатися у зручний для вас час.

Який комп'ютер потрібно мати, щоб навчатися на курсі Data Analytics Basic?

Для навчання на нашому курсі Data Analytics достатньо мати комп’ютер, на якому можна працювати з основними програмами аналізу даних, такими як Excel, SQL та інші інструменти. Детальні вимоги будуть вказані в описі програми, однак загалом, будь-який сучасний комп’ютер буде підходити для навчання дата аналітик.

Скільки заробляє Data Analyst?

Заробітна плата data analyst залежить від рівня досвіду та регіону, але загалом аналітики даних заробляють гідно, з можливістю кар’єрного зростання. Професія аналітика даних вважається високооплачуваною та затребуваною у сфері бізнесу та інформаційних технологій. Отримавши сертифікат після курсу, ви зможете претендувати на високооплачувані посади у великих компаніях

Як допомагають на курсі Data Analytics із працевлаштуванням?

Наші курси аналітика даних пропонують не лише теоретичні знання, а й практичну підготовку, що значно підвищує ваші шанси на працевлаштування. Ми підтримуємо наших студентів у процесі працевлаштування, надаємо інформацію про вакансії та допомагаємо з підготовкою резюме. Навчання аналітика даних включає практичну підготовку, що полегшує процес переходу до реальної роботи.

Які знання я повинен мати, щоб почати навчання на аналітика даних?

Для початку навчання аналітика даних з нуля не потрібна специфічних знань. Ми починаємо з самих основ, таких як статистика, основи аналізів даних та використання SQL.

Чи можна сплатити за навчання частинами?

Так, на наших курсах передбачено можливість оплати навчання частинами. Це дозволяє студентам гнучко спланувати свої фінансові витрати та не відволікатися від навчання аналітика даних. Подробиці щодо оплати можна дізнатися у нашого менеджера або на сайті навчального центру.

Хто такий аналітик даних

Аналітик даних – це фахівець, який працює з цифрами, метриками та джерелами даних, щоб допомагати бізнесу приймати рішення на основі фактів. Його завдання не зводиться до вивантаження таблиць. Він збирає дані, очищує їх, перевіряє коректність, аналізує показники, будує візуалізацію та пояснює, що саме варто змінити у продажах, маркетингу, продукті чи операційній роботі. Професія важлива тому, що сучасний бізнес не може ефективно зростати без зрозумілої аналітики, KPI та регулярної звітності.

Чим займається data analyst

Data analyst збирає та обробляє дані, пише SQL-запити, аналізує метрики, будує dashboards, стежить за KPI та шукає закономірності, які допомагають компанії діяти точніше. Він працює з динамікою продажів, маркетинговими каналами, retention, cohort analysis, лійкою, сегментами клієнтів та операційною ефективністю. Ця професія важлива тому, що компанії хочуть не просто зберігати дані, а використовувати їх для зростання прибутку, зниження втрат та покращення рішень.

Чи можна стати аналітиком даних із нуля

Так, можна, якщо йти логічною структурою і не намагатися відразу охопити все. Старт в аналітиці даних зазвичай будується через базу: Excel, логіка таблиць, KPI, потім SQL, BI інструменти і далі Python для аналітики. Початківцям складно не тому, що професію закрито, а тому, що без системи легко загубитися в обсязі термінів та інструментів. Тому курс аналітика даних з нуля потрібен саме для того, щоб усунути хаос і перетворити навчання на зрозумілий шлях.

Чи потрібна англійська для Data Analyst

Англійська корисна, але для старту на рівні Junior вона не завжди є жорстким бар’єром. Найважливіші базові навички: SQL, робота з даними, dashboards, розуміння KPI та логіка аналізу. При цьому англійська дійсно прискорює зростання, тому що частина документації, вакансій та міжнародних можливостей йде англійською. Тому оптимальна стратегія — не відкладати старт у професії до «ідеальної англійської», а паралельно розвивати і аналітичний стек, і мову.

Скільки навчатися на аналітика даних

На сторінці курсу закладено орієнтир 3–5 місяці для системного проходження програми, якщо навчання організовано послідовно та включає практику, проект та зворотний зв’язок. У ширшій ринковій логіці шлях до впевненого старту може займати довше, якщо людина навчається епізодично і структури. Термін залежить від стартової бази, темпу, кількості годин на тиждень та дисципліни. Але саме курс допомагає скоротити хаотичний шлях і швидше дійти зрозумілого результату.

Які навички потрібні data analyst

Для старту у професії потрібні не лише технічні знання, а й склад мислення. З hard skills важливі Excel, SQL, базова робота з BI-системами та розуміння метрик. З soft skills особливо важливі analytical mindset, критичний мислення, attention to detail і вміння пояснювати цифри бізнес-мовою. Ці навички критичні тому, що аналітик даних цінний не тоді, коли будує таблицю, а коли вміє дати висновок і обґрунтувати рішення.

Які програми вивчають на курсі

На курсі вивчаються ключові інструменти професії: Excel, SQL, PostgreSQL, MySQL, MS SQL Server, Power BI, Tableau, Google Data Studio, Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook. Також розглядаються ETL, ELT, Data Warehouse, Data Lake, Data Pipeline, API, JSON, CSV та візуалізація даних. Такий стек є важливим тому, що сучасна аналітика вже не обмежується однією програмою. На ринку цінується фахівець, який розуміє як дані проходять шлях від джерела до рішення.

Чи складно вивчати аналітику даних

Складність є, але вона керована. Аналітика даних здається важкою, коли людина намагається вивчати все відразу: SQL, Python, BI, статистику та бізнес-метрики без послідовності. Коли навчання йде поетапно, навантаження стає зрозумілим. Спочатку ви освоюєте основу, потім SQL, потім візуалізацію і лише після цього складніші аналітичні завдання. Тому питання не в тому, чи складна професія в цілому, а в тому, наскільки грамотно збудовано ваш шлях.

Чи можна навчатися, якщо я з іншої галузі

Так, перехід до аналітики даних можливий з іншої професії. Для ринку важливіша практична навичка, ніж назва попередньої посади. Багато хто приходить в аналітику з продажу, маркетингу, фінансів, адміністрування та сервісу. Перевага людей з інших сфер у тому, що вони вже розуміють бізнес-контекст. Це допомагає швидше пов’язувати цифри із реальними завданнями компанії. Головне — не соромитись починати з бази та не намагатися пропустити фундаментальні етапи.

Що має знати аналітик даних на старті

На старті важливо впевнено розуміти базу: структуру даних, KPI, звітність, Excel, SQL та базові BI-інструменти. Також корисно мати уявлення про data cleaning, візуалізацію, типи метрик і логіку інтерпретації. Роботодавець рідко чекає від Junior ідеального знання всього стека. Набагато важливіше, щоб людина могла послідовно думати, не плуталася в базових поняттях і вміла показати проект. Саме тому курс допомагає зібрати фундамент, а не просто набір незв’язаних знань.

Чи буде портфоліо після курсу

Так, портфоліо є обов’язковою частиною сильної підготовки до ринку. Без проекту навіть добрі знання виглядають надто абстрактно. Роботодавець хоче бачити, як ви працювали з даними, які метрики аналізували, як збудували dashboard і які висновки зробили. Портфоліо важливо тому, що воно переводить вас із категорії «я вчився» до категорії «я вмію вирішувати завдання». Для Junior це один із найсильніших аргументів на старті.

Чи є практика на курсі

Так, практика вбудована у саму логіку курсу. В аналітиці даних не можна повноцінно розвинутись на одній теорії, тому що навички формуються через завдання, помилки, перевірку логіки та повторення. Коли студент сам працює з SQL-запитом, таблицею, лійкою, метриками та dashboard, він починає розуміти професію набагато глибше. Практика важлива ще й тому, що саме вона знижує страх перед інструментами та формує реальну впевненість у своїх діях.

Чим аналітик даних відрізняється від data scientist

Аналітик даних в першу чергу працює з інтерпретацією даних, метриками, звітністю та dashboards для бізнесу. Data scientist глибше йде у статистичні моделі, машинне навчання та предиктивні алгоритми. На старті ці професії часто плутають, але мають різний акцент. Аналітик даних потрібен там, де важливо зрозуміти поточну ситуацію та покращити управлінські рішення. Data scientist найчастіше потрібен там, де будують прогнозні моделі та складнішу аналітику.

Де вчитись на аналітика даних

Вибирати навчання варто не за гучною назвою, а за змістом програми та результатом на виході. Важливо, щоб курс включав SQL, Excel, BI, Python, проект, портфоліо, підтримку викладача та підготовку до співбесіди. Також важливою є прозорість: договір, зрозуміла вартість, ясний формат і реальні цифри центру. Хороший курс закриває не лише питання «що вивчати», а й питання «як дійти до результату без хаосу».

Чи є сертифікат після навчання

Так, після закінчення навчання передбачено сертифікат міжнародного зразка. Сам по собі сертифікат не гарантує роботу та не замінює портфоліо, але він підтверджує проходження програми та може бути корисним елементом у резюме. Його цінність вище тоді, коли він йде у зв’язку з реальними навичками, SQL-практикою, dashboards та проектом. Саме тому сильна зв’язка має такий вигляд: знання + практика + кейс + сертифікат.

Чи є працевлаштування після курсу

Коректно говорити не про гарантоване працевлаштування, а про підготовку до виходу на ринок. Курс допомагає зібрати основу для старту: навички, проект, портфоліо, розуміння вакансій, структуру резюме та логіку проходження співбесіди. Чому важливо формулювати саме так: ринок залежить не лише від навчання, а й від вашої активності, якості підготовки, географії, англійської та рівня вакансій. Чесна сторінка курсу має посилювати довіру, а не обіцяти недоведений результат.

Що важливіше для старту - SQL або Python

Для більшості аналітиків-початківців на старті частіше важливіше SQL, тому що саме він є базовим інструментом доступу до даних і роботи з базою даних. Python посилює аналітика і дає більше гнучкості в обробці даних, але без SQL старт зазвичай слабше. Це не означає, що Python не потрібний. Правильніше сказати так: SQL потрібен для основи, Python – для зростання, автоматизації та глибшої аналітики. Сильний курс будує саме таку послідовність.

Чи можна навчатися онлайн

Так, онлайн-формат підходить для аналітики даних, якщо програма вибудована логічно та супроводжується зворотним зв’язком. Професія має багато інструментів, які зручно освоювати дистанційно: таблиці, SQL, BI-системи, Python, dashboards і проектна робота. Онлайн особливо ефективний для тих, хто хоче навчатися з будь-якого міста та поєднувати навчання з роботою. Важливо, щоб формат не перетворювався на набір записів без супроводу. Саме тому підтримка викладача лишається ключовим фактором результату.

Що важливіше – теорія чи практика

Для аналітика даних теорія без практики дає ілюзію розуміння. Людина може знати визначення, але не вміти зібрати коректний SQL запит або зробити осмислений dashboard. Практика важлива тому, що саме вона показує, наскільки ви розумієте дані, метрики та логіку бізнесу. При цьому теорія теж потрібна: без неї важко пояснювати причинно-наслідкові зв’язки та будувати системне мислення. Тому хороший курс поєднує обидва шари, але пріоритет робить прикладний результат.

Чи можна почати без математики

Так, для старту в аналітиці даних не потрібна поглиблена академічна математика на рівні складних теоретичних розділів. Набагато важливішими є логіка, уважність, уміння структурувати інформацію і не боятися цифр. Базове розуміння відсотків, середніх значень, динаміки, порівняння періодів та метрик необхідне. Більш складні елементи статистики розвиваються зі зростанням. Тому відсутність сильної математичної бази не повинна зупиняти вас від входу до професії.

Як вибрати курс аналітики даних

Дивіться на програму, а чи не рекламу. У сильному курсі мають бути: SQL, Excel, BI, Python, проект, портфоліо, підтримка, зрозумілий формат, договір та реальні дані про центр. Важливо, щоб сторінка курсу пояснювала не лише переваги, а й шлях до результату: що ви вмітимете, які інструменти вивчите, як будуватиметься практика і що отримаєте на виході. Це важливіше, ніж гучні обіцянки чи абстрактні гасла.

Всі відповіді тут

Корисні статті

Дата редагування: 02.07.2026