Курс Data Analytics Pro + AI
занять
занять на тиждень
старт
За тиждень записалося
Залишилося
занять
занять на тиждень
старт
За тиждень записалося
Залишилося
Data Analytics Pro — це практикоорієнтований курс для тих, хто прагне системно поглибити свої навички в аналітиці даних і вийти на професійний рівень роботи з даними.
У межах курсу студенти опановують Python для аналізу даних, SQL і роботу з реляційними та NoSQL базами, статистику й A/B-тестування, а також інструменти візуалізації та бізнес-аналітики (Power BI, Tableau). Особливий акцент зроблено на роботі з реальними даними: очищення, трансформація, аналіз, інтерпретація результатів і презентація інсайтів для бізнесу.
Курс побудований навколо практичних кейсів і завдань, що моделюють реальні робочі ситуації аналітика даних.
SQL
Power BI
Python
Tableau
Вас будуть навчати практикуючі фахівці, що працюють в топових компаніях.
Григорій Перевозчиков
Data analyst в ТОВ «СІЛЬПО-ФУД»
Я розпочав свою кар'єру в аналітиці у 2019 році. Першим місцем роботи була логістика в Fozzy Group, де я здобув цінний досвід в аналізі даних й оптимізації процесів. У цій компанії я працював над різними проєктами, пов'язаними з логістичними операціями, що дозволило мені глибше зануритися в аналіз даних та їх застосування в реальному бізнесі.
Зараз я займаю позицію data analyst у Сільпо, де моїм головним завданням є побудова звітності для топ-менеджменту компанії. На основі цієї звітності приймаються стратегічні рішення, які сприяють підвищенню ефективності та продуктивності бізнесу. Також працюю над проєктами, що допомагають виявити аномалії у споживанні електроенергії, які можуть принести значний профіт компанії.
Віталій Доарме
Lead Data Analyst в NielsenIQ
Починав свій шлях не знаючи та не розуміючи що саме я маю робити. 13 років у компаніі, від стартапу до зміни 2 великих корпорацій. Від "нічого не розумію" до керівника відділку дата аналітиків.
Олексій Подгорний
Senior Data Analyst / Data Scientist в JustAnswer
Юлія Завальнюк
Analyst в Jooble
Займаюсь аналітикою даних з 2019 року. Упродовж своєї кар’єри багато працювала зі складними датасетами і широким спектром технологій. Тепер хочу надихати інших і ділитися своїм досвідом і любов’ю до даних зі студентами.
Василь Макарусь
Senior Data Analyst в tech/uklon
Я закінчив Київський політехнічний інститут за спеціальністю «Економічна кібернетика» і пройшов курс з дата-аналітики в УКУ. Свій шлях у сфері даних розпочав у 2017 році як молодший спеціаліст із маркетингових досліджень у компанії IDS Borjomi. З часом перейшов до глибшої роботи з аналітикою, розширюючи свої навички в роботі з базами даних й аналітичними інструментами.
Зараз я працюю Senior Data Analyst в Uklon, де займаюся розробкою аналітичних рішень для водійського додатку. В моїй роботі основний акцент зроблено на обробці та трансформації даних, автоматизації процесів і побудові дашбордів для ухвалення бізнес-рішень.
Маю досвід роботи з SQL, Snowflake, DBT, Python, Tableau та Power BI. Викладаю, тому що мені подобається ділитися знаннями й допомагати іншим розбиратись у складних аналітичних темах. Моє завдання — навчити не просто технічним інструментам, а й логіці роботи з даними, яка допомагає приймати ефективні рішення.
Олександра Фінькова
Data Solution Architect в Sea Gates
Назарій Мамонов
Data Analyst в Drum’N’Code
У дата аналітиці понад 4 роки. За цей час встиг попрацювати у 3 різних компаніях. Починав з маркетингового аналітика. Зараз відповідаю як за маркетинговий напрямок, так і за продуктовий і пейментовий. Наразі працюю в аутсорс компанії, де повністю відповідаю за аналітику на 3 проєктах.
Олег Кучер
Power BI Developer | BI Team Lead в KИT Group
Спеціалізуюся на створенні аналітичних систем повного циклу — від інтеграції даних до автоматизованих дашбордів у Power BI Service. Навчаю аналітиків мислити як інженери даних і приймати рішення на основі фактів, а не припущень.
Оксана Шевченко
Data Analyst/Data Scientist в IGM technology
Аналітик даних із досвідом у фінансовому прогнозуванні, Data Engineering і візуалізації даних. Понад 5 років працюю в цій сфері, використовуючи SQL, Python (pandas, pyarrow) та BI-інструменти (Tableau, Power BI, Looker). Прагну ділитися своїм досвідом і знаннями, допомагаючи іншим опановувати сферу аналізу даних та кар'єрно зростати.
Юлія Малована
Product Analyst в ПУМБ
Займаюсь аналітикою з 2022 року — за цей час мені вдалося стати наставником для понад 1000 людей, які зробили свої перші кроки у світ даних. Багато з них вже працюють в топових компаніях України та світу, і це — моя найбільша професійна гордість.
Мене надихає можливість перетворювати складне на зрозуміле. Саме тому я викладаю аналітику. Для мене важливо не просто передати знання з інструментів SQL, BI — системи, а й навчити бачити глибину в даних, будувати логіку аналізу й знаходити відповіді.
Python
Умови, цикли, робота з рядками
Колекції в Python (list, dict, set, tuple)
Функції та модульність коду
Робота з файлами. Context Manager
HTTP Requests і робота з API
Аналіз й обробка даних
NumPy та вступ до статистичних бібліотек
Pandas для аналізу даних
Візуалізація даних: Matplotlib і Seaborn
Практичне використання AI в роботі Data Analyst
From Dirty Data to Insight: робота з «брудними» данними
Основи статистики для аналітики
Робота з базами даних та SQL
PostgreSQL: старт роботи
Фільтрація та сортування даних
Агрегації та групування
JOIN та UNION
Підзапити, Views і CTE
Window Functions
Оптимізація запитів та Advanced SQL
Вступ до NoSQL і MongoDB
Data Modeling і нормалізація даних
A/B Testing й експерименти
Інтерпретація результатів
Робота з гіпотезами й метриками
Візуалізація і сторітелінг
Принципи ефективних графіків і дашбордів
Tableau: створення інтерактивних аналітичних дашбордів
Дашборди й інтерактивність
Storytelling і портфоліо аналітика
Вступ до Power BI та завантаження даних
Power Query й основи DAX
Advanced DAX і Time Intelligence
Дизайн дашбордів й інтерактивність
В кінці курсу виконується дипломний проєкт.
Python for Data Analysis
Аналіз і трансформація даних з використанням NumPy й Pandas
Очищення, підготовка й аналіз «брудних» даних (From Dirty Data to Insight)
Візуалізація даних з Matplotlib та Seaborn
SQL
Базове розуміння NoSQL і MongoDB
A/B Testing та експерименти
Робота з гіпотезами та ключовими метриками
Інтерпретація результатів і формування аналітичних висновків
Data Visualization & Storytelling
Tableau
Power BI
Як проходить навчання
Переваги онлайн-навчання в Комп'ютерній школі Hillel
Що ми робимо для того, щоб ви досягли успіху?
Проводимо майстер-класи з підготовки резюме та пошуку роботи
Регулярно оновлюємо програми курсів під вимоги ринку
Запрошуємо викладати тільки кращих практикуючих фахівців
Розвиваємо нашу мережу партнерів серед топових IT-компаній
Наші викладачі часто самі забирають до себе наших кращих Студентів ;)
Наші викладачі та випускники працюють в топових IT-компаніях світу
Ким працюють ваші Викладачі? Чи мають вони досвід викладання?
Ми завжди дуже відповідально намагаємося підходити до питання підбору Викладачів у нашій Школі. Наші Викладачі — практикуючі фахівці в найбільших IT-компаніях країни та світу. Також вони мають як досвід викладання в нашій Школі, так і досвід менторства за місцем їх професійної діяльності. У своїй манері навчання вони роблять нахил на останні тенденції IT-ринку і виключно на свій особистий досвід для того, щоб наші Випускники мали найбільш актуальні знання і досвід роботи з конкретними кейсами.
Як працює оплата частинами?
Ми пропонуємо можливість розбити вартість курсу на щомісячні платежі до 12 частин за допомогою розстрочки у ПриватБанку, Монобанку ОщадБанку або ПУМБ. При цьому вам не потрібно сплачувати додаткові комісії або відсотки банкам, оскільки Школа оплачує цю комісію за вас.
Якщо ви бажаєте скористатись оплатою частинами, будь ласка, зверніться до нашого менеджера у будь-який зручний для вас спосіб.
Докладніше про оплату частинами у нашому матеріалі.
Де можна подивитися відгуки про вашу Школу?
Ви можете прочитати відгуки наших Студентів та Випускників на нашому сайті за цим посиланням. Ще ви зможете знайти відгуки і інформацію про нас на DOU.ua або можете прописати назву нашої Школи у Google, де ви також зможете побачити відгуки про нашу Школу у Google-акаунті або на Google-картах.
Як отримати максимальний бал за домашнє завдання на курсе Data Analytics Pro + AI?
Виконання домашніх робіт, одна з найважливіших складових навчання. Для того, щоб отримати максимальний бал за домашнє завдання, потрібно:
Чи є у вас більш прискорені або інтенсивні курси?
Програми курсів складаються кваліфікованими практикуючими фахівцями, щоб кожна людина змогла повноцінно і цілісно засвоїти весь теоретичний і практичний матеріал. Кількість занять є оптимальноою як для вивчення матеріалу, що викладається на уроці, так і для виконання домашнього завдання. Навчання у більш інтенсивному ключі не дасть того результату, який орієнтований на подальше працевлаштування і без того в досить короткі терміни.
Який потрібно мати комп'ютер, щоб навчатися на курсі Data Analytics Pro + AI?
Вимоги до комп'ютера для навчання на курсі Data Analytics Pro + AI.
Операційна система:
Процесор* :
Оперативна пам'ять:
Пам'ять:
* Допустимі аналоги від AMD
Швидкий старт в Excel: 10 лайфхаків для початківців
дивитись 59 хв
Мистецтво роботи з даними: Вступ до SQL
дивитись 88 хв
Дата-аналітики в бізнесі: від аналізу до стратегічних рішень
дивитись 64 хв
Готово! Шукай промокод у своєму email
Вступний тест
Тести можна проходити в будь-якому порядку і навіть не за один раз. Ви можете завжди продовжити проходження з будь-якого моменту.
Ще не проходили
Ще не проходили
Вступний тест
Не переживайте, це тест не вимагає від вас якихось спеціальних знань у предметі, для його проходження буде достатньо знань базової комп'ютерної грамотності.
Тест складається з 15 питань по одному балу, для проходження тесту необхідно набрати 8 балів.
вступний тест
Вступний тест