Онлайн курс
Data Analyst

Зануртесь у світ аналітики даних з нашим комплексним онлайн-курсом "Data Analyst".

Цей курс розроблений, щоб надати вам необхідні знання та практичні навички для аналізу, обробки та інтерпретації великих обсягів даних.

Кому підійде онлайн курс
Data Analyst?

Новачкам

Ідеально підходить для тих, хто хоче зробити перші кроки в аналітиці даних, отримати зрозуміле і практичне введення у ключові інструменти.

Спеціалістам поза ІТ

Дозволяє професіоналам з інших галузей освоїти аналітику даних для розширення своїх компетенцій та використання даних у своїй сфері.

Дата-аналітикам

Поглиблює існуючі знання та навички, забезпечуючи ознайомлення з передовими методами та інноваційними інструментами в аналітиці даних.

Власникам ІТ-компаній

Допомагає керівникам краще розуміти потенціал аналітики даних для вдосконалення бізнес-процесів та прийняття рішень

Після закінчення курсу Data Analyst ви зможете:

Володіти ключовими інструментами аналітики:

опанувати роботу з програмами та мовами, такими як Tableau, SQL, Python, та іншими інструментами для аналізу даних.

Створювати зрозумілі візуалізації даних:

використовувати інструменти, як-от Tableau або Power BI, для створення інтуїтивно зрозумілих візуалізацій та дашбордів.

Ефективно обробляти та аналізувати дані:

використовувати інструменти та методи для збору, очищення та аналізу даних, виявляючи корисні інсайти.

Виконувати статистичний аналіз:

застосовувати статистичні методи для інтерпретації даних та висновків.

Проводити прогнозування на основі даних:

використовувати техніки прогнозування для аналізу тенденцій та передбачення майбутніх подій.

Приймати обґрунтовані рішення на основі даних:

використовувати аналітичні висновки для підтримки стратегічних бізнес-рішень.

Взаємодіяти з бізнес-користувачами та зацікавленими сторонами:

перекладати технічні інсайти в рекомендації, зрозумілі для бізнесу.

Вдосконалювати бізнес-процеси:

використовувати аналітику даних для ідентифікації можливостей для оптимізації та ефективності в бізнес-операціях.

Володіти ключовими інструментами аналітики:

опанувати роботу з програмами та мовами, такими як Tableau, SQL, Python, та іншими інструментами для аналізу даних.

Створювати зрозумілі візуалізації даних:

Ефективно обробляти та аналізувати дані:

використовувати інструменти та методи для збору, очищення та аналізу даних, виявляючи корисні інсайти.

Виконувати статистичний аналіз:

застосовувати статистичні методи для інтерпретації даних та висновків.

Проводити прогнозування на основі даних:

використовувати техніки прогнозування для аналізу тенденцій та передбачення майбутніх подій.

Приймати обґрунтовані рішення на основі даних:

використовувати аналітичні висновки для підтримки стратегічних бізнес-рішень.

Взаємодіяти з бізнес-користувачами та зацікавленими сторонами:

перекладати технічні інсайти в рекомендації, зрозумілі для бізнесу.

Вдосконалювати бізнес-процеси:

Широкий спектр галузей для працевлаштування:

Data Analyst затребувані у різноманітних галузях - від фінансів і маркетингу до охорони здоров'я та технологій.

Висока затребуваність на ринку праці:

Зі збільшенням обсягу даних, попит на кваліфікованих аналітиків даних постійно росте.

Конкурентоспроможна заробітна плата:

Професія зазвичай пропонує високі зарплати, особливо з розвитком досвіду та спеціалізації.

Різноманітність завдань та проектів:

Робота з різними типами даних і в різних галузях забезпечує цікаві та різноманітні завдання.

Вплив на прийняття рішень:

Data Analyst часто відіграють важливу роль у формуванні стратегій та прийнятті рішень на підставі аналізу даних.

Можливість працювати віддалено:

Багато аспектів роботи можна виконувати дистанційно, що забезпечує гнучкість у виборі робочого середовища.

Початківці:

на старті кар'єри фахівці в Україні заробляють

від $500 до $970

на місяць

Середній рівень:

з досвідом 1-5 років рівень зарплати може бути

від $800 до $2188

на місяць

Досвідчені спеціалісти:

з високим рівнем експертизи спеціалісти можуть заробляти

від $2000 - $5000

на місяць

Фріланс та консалтинг:

аналітики, які працюють на фрілансі або як незалежні консультанти, можуть мати різні тарифи залежно від проекту та їх досвіду.

Спеціалізація та додаткові навички:

наявність додаткових навичок, наприклад, в галузі машинного навчання, або великих даних, може підвищити рівень заробітної плати.

Цей курс сформує комплексне уявлення про професію дата-аналітика.

Теорія баз даних. Мова SQL

Введення в теорію баз даних. Історія, моделі, реляційна модель, правила Кодда, огляд MS SQL Server.
Основи взаємодії з MS SQL Server. Створення та модифікація таблиць, типи даних, індекси.
Запити SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE. Оператори, використання транзакцій.
Багатотабличні бази даних. Нормалізація, зовнішні ключі, типи зв'язків.
JOINs та об'єднання результатів запитів. Різні типи JOIN, UNION.
Багатотабличні бази даних. Нормалізація, зовнішні ключі, типи зв'язків.
Функції агрегування, підзапити, window functions. Групування, фільтрація груп.
Представлення, триггери, хранимі процедури та функції. Використання CTE.
Іспит. Перевірка знань та навичок, отриманих протягом курсу.

Python для аналітики даних

Введення в Python. Історія, інструменти, інсталяція.
Переменні і типи даних. Робота з консоллю, оператори.
Перетворення типів даних. Логічні оператори та умови.
Цикли та відлагодження.
Рядки та списки. Методи, зрізи, робота з колекціями.
Функції. Визначення, аргументи, область видимості.
Обробка винятків.
Робота з файлами. Операції читання та запису.
Основи ООП. Інкапсуляція, наслідування, поліморфізм.
Pandas для аналізу даних.
Numpy для наукових обчислень.
Візуалізація з Matplotlib.
Просунута візуалізація з Seaborn.
AI, Generative AI, LLM і ефективність програміста.
Іспит.

Використання Power BI для бізнес-аналітики та візуалізації даних

Основи Power BI. Визначення, цілі, інсталяція, створення першого звіту.
Робота з даними. Імпорт, трансформація, очищення даних.
Моделі даних. Розробка, визначення зв'язків, створення мір та вичислюваних стовпців.
Звіти. Створення та візуалізація, налаштування, публікація.
DAX. Основи, розширені можливості, практичне застосування.
Дашборди. Створення, налаштування, ролі.
Іспит.

Завантажити детальну програму

Академія ITSTEP співпрацює з локальними та міжнародними компаніями. Ми регулярно оновлюємо та розміщуємо вакансії від наших партнерів та надаємо студентам можливості для працевлаштування.

Залишайте заявку - ми зателефонуємо вам, розповімо докладніше про програму курсу та забронюємо для вас місце у групі

Телефон повинен бути в форматі Х ХХХ ХХХ-ХХ-ХХ

надіслати sms

Актуальні питання

Як зрозуміти, чи підходить мені професія Дата-аналітика?

Запишіться на безкоштовну консультацію до нашого менеджера і він допоможе з вибором курсу.

Що робить дата-аналітик?

Обробляє та аналізує дані використовуючи різноманітні інструменти аналітики. Візуалізує дані: використовуючи такі інструменти, як-от Tableau або Power BI, для створення інтуїтивно зрозумілих візуалізацій та дашбордів.

Хто може навчатися, чи є якісь обмеження за віком чи знаннями?

На курсі може вчитися будь-яка людина віком від 18 років, незалежно від базової освіти. Жодних іспитів та тестів при вступі складати не потрібно.

Який документ/сертифікат я отримаю після закінчення Академії онлайн?

Диплом Академії ITSTEP двома мовами: українською та англійською.

Цей сайт використовує Cookies

Політика конфіденційності

Онлайн курс Data Analyst

Кому підійде онлайн курс Data Analyst?

Новачкам

Спеціалістам поза ІТ

Дата-аналітикам

Власникам ІТ-компаній

Після закінчення курсу Data Analyst ви зможете:

Володіти ключовими інструментами аналітики:

Створювати зрозумілі візуалізації даних:

Ефективно обробляти та аналізувати дані:

Виконувати статистичний аналіз:

Проводити прогнозування на основі даних:

Приймати обґрунтовані рішення на основі даних:

Взаємодіяти з бізнес-користувачами та зацікавленими сторонами:

Вдосконалювати бізнес-процеси:

Володіти ключовими інструментами аналітики:

Створювати зрозумілі візуалізації даних:

Ефективно обробляти та аналізувати дані:

Виконувати статистичний аналіз:

Проводити прогнозування на основі даних:

Приймати обґрунтовані рішення на основі даних:

Взаємодіяти з бізнес-користувачами та зацікавленими сторонами:

Вдосконалювати бізнес-процеси:

Переваги професії Data Analyst

Широкий спектр галузей для працевлаштування:

Висока затребуваність на ринку праці:

Конкурентоспроможна заробітна плата:

Різноманітність завдань та проектів:

Вплив на прийняття рішень:

Можливість працювати віддалено:

Скільки заробляє Data Analyst

Початківці:

Середній рівень:

Досвідчені спеціалісти:

Фріланс та консалтинг:

Спеціалізація та додаткові навички:

Програма навчання дата-аналітиці

Теорія баз даних. Мова SQL

Python для аналітики даних

Використання Power BI для бізнес-аналітики та візуалізації даних

Кар’єрні перспективи для дата-аналітика після навчання

Готові розпочати навчання на курсі з дата-аналітики?

Актуальні питання

Як зрозуміти, чи підходить мені професія Дата-аналітика?

Що робить дата-аналітик?

Хто може навчатися, чи є якісь обмеження за віком чи знаннями?

Який документ/сертифікат я отримаю після закінчення Академії онлайн?

Онлайн курс
Data Analyst

Кому підійде онлайн курс
Data Analyst?

Переваги професії
Data Analyst