Онлайн-курс Data Analytics Pro + AI
занятий
занятий в неделю
старт
За неделю записалось
Осталось
занятий
занятий в неделю
старт
За неделю записалось
Осталось
Data Analytics Pro — практико-ориентированный курс для тех, кто хочет систематически углублять свои навыки в области анализа данных и выйти на профессиональный уровень работы с данными.
В рамках курса студенты осваивают Python для анализа данных, SQL и работу с реляционными и NoSQL базами данных, статистику и A/B-тестирование, а также инструменты визуализации и бизнес-аналитики (Power BI, Tableau). Особый упор делается на работу с реальными данными: очистку, трансформацию, анализ, интерпретацию результатов и представление инсайтов для бизнеса.
Курс построен на практических кейсах и задачах, моделирующих реальные рабочие ситуации аналитика данных.
SQL
Power BI
Python
Tableau
Вас будут обучать практикующие специалисты, работающие в топовых компаниях.
Григорий Перевозчиков
Data analyst в ТОВ «СІЛЬПО-ФУД»
Я начал свою карьеру в аналитике в 2019 году. Первым местом работы была логистика в Fozzy Group, где я приобрёл ценный опыт в анализе данных и оптимизации процессов. В этой компании я работал над разными проектами, связанными с логистическими операциями, что позволило мне глубже погрузиться в анализ данных и их применение в реальном бизнесе.
Сейчас я занимаю позицию data analyst в Сильпо, где моей главной задачей является построение отчётности для топ-менеджмента компании. На основе этой отчётности принимаются стратегические решения, способствующие повышению эффективности и производительности бизнеса. Также работаю над проектами, помогающими выявить аномалии в потреблении электроэнергии, которые могут принести значительный профит компании.
Виталий Доарме
Lead Data Analyst в NielsenIQ
Начинал свой путь не зная и не понимая, что именно я должен делать. 13 лет в компании, от стартапа до смены 2 крупных корпораций. От "ничего не понимаю" до руководителя отдела дата аналитиков.
Алексей Подгорный
Senior Data Analyst / Data Scientist в JustAnswer
Юлия Завальнюк
Analyst в Jooble
Занимаюсь аналитикой данных с 2019 года. На протяжении своей карьеры много работала со сложными датасетами и широким спектром технологий. Теперь хочу вдохновлять других и делиться своим опытом и любовью к данным со студентами.
Василий Макарусь
Senior Data Analyst в tech/uklon
Я окончил Киевский политехнический институт по специальности «Экономическая кибернетика» и прошёл курс по дате-аналитике в УКУ. Свой путь в области данных начал в 2017 году как младший специалист по маркетинговым исследованиям в компании IDS Borjomi. Со временем перешёл к более глубокой работе с аналитикой, расширяя свои навыки в работе с базами данных и аналитическими инструментами.
Сейчас я работаю Senior Data Analyst в Uklon, где занимаюсь разработкой аналитических решений для водительского приложения. В моей работе основной акцент сделан на обработке и трансформации данных, автоматизации процессов и построении дашбордов для принятия бизнес-решений.
Имею опыт работы с SQL, Snowflake, DBT, Python, Tableau и Power BI. Преподаю, потому что мне нравится делиться знаниями и помогать другим разбираться в сложных аналитических темах. Моя задача — научить не просто техническим инструментам, но и логике работы с данными, помогающей принимать эффективные решения.
Александра Финькова
Data Solution Architect в Sea Gates
Data Analyst, Data Scientist. С 2018 года специализируюсь на Predictive Maintenance, root cause analysis, data knowledge based solutions для предприятий тяжёлой промышленности и бизнес-процессов.
Назарий Мамонов
Data Analyst в Drum’N’Code
В дата аналитике более 4 лет. За это время успел поработать в 3 разных компаниях. Начинал с рекламного аналитика. Сейчас отвечаю как за маркетинговое направление, так и за продуктовое и пейментовое. Работаю в аутсорс компании, где полностью отвечаю за аналитику на 3 проектах.
Олег Кучер
Power BI Developer | BI Team Lead в KИT Group
Специализируюсь на создании аналитических систем полного цикла — от интеграции данных до автоматизированных дашбордов в Power BI Service. Учу аналитиков мыслить как инженеры данных и принимать решения на основе фактов, а не предположений.
Оксана Шевченко
Data Analyst/Data Scientist в IGM technology
Аналитик данных с опытом в финансовом прогнозировании, Data Engineering и визуализации данных. Более 5 лет работаю в этой сфере, используя SQL, Python (pandas, pyarrow) и BI инструменты (Tableau, Power BI, Looker). Стараюсь делиться своим опытом и знаниями, помогая другим овладевать сферой анализа данных и карьерно расти.
Юлия Малована
Product Analyst в ПУМБ
Я занимаюсь аналитикой с 2022 года — за это время мне удалось стать наставником более 1000 человек, которые сделали первые шаги в мир данных. Многие из них уже работают в топовых компаниях Украины и мира, и это моя самая большая профессиональная гордость.
Меня вдохновляет возможность превратить сложное в понятное. Поэтому я преподаю аналитику. Для меня важно не только передать знания по инструментам SQL, BI-системам, но и научить видеть глубину данных, строить логику анализа и находить ответы.
Андрей Турчин
Senior Software Engineer / Senior Data Analyst в GlobalLogic
Более 10 лет в продажах и 8 лет собственного бизнеса на рынке FMCG. Этот опыт стал крепким фундаментом для дальнейшей карьеры в аналитике, в которой я с 2018 года. Непосредственно в IT-отрасли с 2022 года, набор навыков и квалификации в качестве Data Analyst, Data Engineer и ML Engineer позволили реализовать много различных проектов в сфере работы с данными.
Python
Условия, циклы, работа со строками
Коллекции в Python (list, dict, set, tuple)
Функции и модульность кода
Работа с файлами. Контекстный менеджер
HTTP-запросы и работа API
Анализ и обработка данных
NumPy и введение в статистические библиотеки
Pandas для анализа данных
Визуализация данных: Matplotlib и Seaborn
Практическое использование ИИ в работе Data Analyst
From Dirty Data to Insight: работа с «грязными» данными
Основы статистики для аналитики
Работа с базами данных и SQL
PostgreSQL: старт работы
Фильтрация и сортировка данных
Агрегации и группировка
JOIN и UNION
Подзапросы, представления и CTE
Window Functions
Оптимизация запросов и расширенный SQL
Введение в NoSQL и MongoDB
Data Modeling и нормализация данных
A/B-тестирование и эксперименты
Интерпретация результатов
Работа с гипотезами и метриками
Визуализация и сторителлинг
Принципы эффективных графиков и дашбордов
Tableau: создание интерактивных аналитических дашбордов
Дашборды и интерактивность
Storytelling и портфельная аналитика
Введение в Power BI и загрузка данных
Основы Power Query и DAX
Advanced DAX и Time Intelligence
Дизайн дашбордов и интерактивность
В конце курса выполняется дипломный проект.
Python for Data Analysis
Анализ и преобразование данных с использованием NumPy и Pandas
Очистка, подготовка и анализ «грязных» данных (From Dirty Data to Insight)
Визуализация данных с помощью Matplotlib и Seaborn
SQL
Базовое понимание NoSQL и MongoDB.
A/B-тестирование и эксперименты
Работа с гипотезами и ключевыми метриками
Интерпретация результатов и формирование аналитических выводов
Data Visualization & Storytelling
Tableau
Power BI
Как проходит обучение
Преимущества онлайн-обучения в Компьютерной школе Hillel
Что мы делаем для того, чтобы вы достигли успеха?
Проводим мастер-классы по подготовке резюме и поиску работы
Регулярно обновляем программы курсов под требования рынка
Приглашаем преподавать только лучших практикующих специалистов
Развиваем нашу сеть партнеров среди топовых IT-компаний
Наши преподаватели часто сами забирают к себе наших лучших Студентов ;)
Наши преподаватели и выпускники работают в топовых IT-компаниях мира
Кем работают ваши Преподаватели? Имеют ли они опыт преподавания?
Мы всегда очень ответственно стараемся подходить к вопросу подбора Преподавателей в нашей Школе. Наши Преподаватели — практикующие специалисты в крупнейших IT-компаниях города. Также они имеют как опыт преподавания в нашей Школе, так и опыт менторства по месту их профессиональной деятельности. В своей манере обучения они делают упор на последние тенденции IT-рынка и исключительно на свой личный опыт для того, чтобы наши Выпускники имели наиболее востребованные знания и опыт работы с конкретными кейсами.
Как работает оплата частями?
Мы предлагаем возможность разбить стоимость курса на ежемесячные платежи до 12 частей посредством рассрочки в ПриватБанк, Монобанк, ОщадБанк или ПУМБ. При этом вам не нужно платить дополнительные комиссии или проценты банкам, поскольку Школа оплачивает эту комиссию за вас.
Если вы хотите воспользоваться оплатой частями, пожалуйста, обратитесь к нашему менеджеру любым удобным для вас способом.
Подробнее об оплате по частям в нашем материале.
Где можно посмотреть отзывы о вашей Школе Online?
Вы можете прочесть отзывы наших Студентов и Выпускников на нашем сайте, перейдя по данной ссылке. Еще вы сможете найти отзывы и информацию о нас, зайдя на сайт DOU.ua или же прописав название нашей Школы в Google, где вы также сможете увидеть отзывы о нашей Школе в нашем Google-аккаунте или на Google-картах.
Как получить максимальный балл за домашнее задание на курсе Data Analytics Pro + AI?
Выполнение домашних работ, одна из самых важных составляющих обучения. Для того, чтобы получить максимальный балл за домашнее задание, нужно:
Есть ли у вас более ускоренные или интенсивные курсы менеджмента?
Программы курсов составляются квалифицированными практикующими специалистами, чтобы каждый человек смог полноценно и целостно усвоить весь теоретический и практический материал. Количество занятий является оптимальным как для изучения материала на уроке, так и для выполнения домашнего задания. Обучение в более интенсивном ключе не даст результата, ориентированного на дальнейшее трудоустройство и без того в довольно короткие сроки.
Какой нужно иметь компьютер, чтобы обучаться на курсе Data Analytics Pro + AI?
Требования к компьютеру для обучения на курсе Data Analytics Pro + AI.
Операционная система:
Процессор* :
Оперативная память:
Память:
Быстрый старт в Excel: 10 лайфхаков для начинающих
смотреть 59 мин
Искусство работы с данными: Введение в SQL
смотреть 88 мин
Дата-аналитики в бизнесе: от анализа до стратегических решений
смотреть 64 мин
Вступительный тест
Тесты можно проходить в любом порядке и даже не за один раз. Вы можете всегда продолжить прохождение с любого момента.
Еще не проходили
Еще не проходили
Вступительный тест
Не переживайте, это тест не требует от вас каких-то специальных знаний в предмете, для его прохождения будет достаточно знаний базовой компьютерной грамотности.
Тест состоит из 15 вопросов по одному баллу, для прохождения теста необходимо набрать 8 баллов.
вступительный тест
Вступительный тест