Онлайн курс
Data Analyst

Погрузитесь в мир аналитики данных с нашим комплексным онлайн-курсом "Data Analyst".

Этот курс разработан, чтобы предоставить вам необходимые знания и практические навыки для анализа, обработки и интерпретации больших объемов данных.

Кому подойдет онлайн курс
Data Analyst?

Новичкам

Идеально подходит для тех, кто хочет сделать первые шаги в аналитике данных, получить понятный и практический ввод в ключевые инструменты.

Специалистам вне ИТ

Позволяет профессионалам других отраслей освоить аналитику данных для расширения своих компетенций и использования данных в своей сфере.

Дата-аналитикам

Углубляет существующие знания и навыки, обеспечивая ознакомление с передовыми методами и инновационными инструментами в аналитике данных.

Владельцам ИТ-компаний

Помогает руководителям лучше понимать потенциал аналитики данных для усовершенствования бизнес-процессов и принятия решений

После окончания курса Data Analyst вы сможете:

Обладать ключевыми инструментами аналитики:

овладеть программами и языками, такими как Tableau, SQL, Python, и другими инструментами для анализа данных.

Создавать понятные визуализации данных:

использовать инструменты, такие как Tableau или Power BI, для создания интуитивно понятных визуализаций и дашбордов.

Эффективно обрабатывать и анализировать данные:

использовать инструменты и методы для сбора, очистки и анализа данных, обнаруживая полезные инсайты.

Выполнять статистический анализ:

применять статистические методы для интерпретации данных и выводов.

Проводить прогнозирование на основе данных:

использовать техники прогнозирования для анализа тенденций и предсказания будущих событий.

Принимать обоснованные решения на основе данных:

использовать аналитические выводы для поддержания стратегических бизнес-решений.

Взаимодействовать с бизнес-пользователями и заинтересованными сторонами:

переводить технические инсайты в рекомендации, понятные бизнесу.

Совершенствовать бизнес-процессы:

использовать аналитику данных для идентификации возможностей оптимизации и эффективности в бизнес-операциях.

Обладать ключевыми инструментами аналитики:

овладеть программами и языками, такими как Tableau, SQL, Python, и другими инструментами для анализа данных.

Создавать понятные визуализации данных:

Эффективно обрабатывать и анализировать данные:

использовать инструменты и методы для сбора, очистки и анализа данных, обнаруживая полезные инсайты.

Выполнять статистический анализ:

применять статистические методы для интерпретации данных и выводов.

Проводить прогнозирование на основе данных:

использовать техники прогнозирования для анализа тенденций и предсказания будущих событий.

Принимать обоснованные решения на основе данных:

использовать аналитические выводы для поддержания стратегических бизнес-решений.

Взаимодействовать с бизнес-пользователями и заинтересованными сторонами:

переводить технические инсайты в рекомендации, понятные бизнесу.

Совершенствовать бизнес-процессы:

Широкий спектр отраслей для трудоустройства:

Data Analyst востребованы в различных отраслях – от финансов и маркетинга до здравоохранения и технологий.

Высокая востребованность на рынке труда:

С увеличением объема данных спрос на квалифицированных аналитиков данных постоянно растет.

Конкурентоспособная заработная плата:

Профессия обычно предлагает высокие зарплаты, особенно с развитием опыта и специализации.

Разнообразие задач и проектов:

Работа с разными типами данных и в разных областях обеспечивает интересные и разнообразные задачи.

Воздействие на принятие решений:

Data Analyst часто играют важную роль в формировании стратегий и принятии решений на основе анализа данных.

Возможность работать удаленно:

Многие аспекты работы можно выполнять дистанционно, что обеспечивает гибкость при выборе рабочей среды.

Начинающие:

на старте карьеры специалисты в Украине зарабатывают

от $500 до $970

на месяц

Средний уровень:

с опытом 1-5 лет уровень зарплаты может быть

от $800 до $2188

на месяц

Опытные специалисты:

с высоким уровнем экспертизы специалисты могут зарабатывать

от $2000 - $5000

на месяц

Фриланс и консалтинг:

аналитики, работающие на фрилансе или как независимые консультанты, могут иметь разные тарифы в зависимости от проекта и их опыта.

Специализация и дополнительные навыки:

наличие дополнительных навыков, например, в области машинного обучения или больших данных, может повысить уровень заработной платы.

Этот курс сформирует комплексное представление о профессии дата-аналитика.

Теория баз данных. Язык SQL

Введение в теорию баз данных. История, модели, реляционная модель, правила Кодда, обзор MS SQL Server.
Основы взаимодействия с MS SQL Server. Создание и модификация таблиц, типы данных, индексы, индексы.
Запросы SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE. Операторы, использование транзакций.
Многотабличные базы данных. Нормализация, внешние ключи, типы связей.
JOINs и объединение результатов запросов. Различные типы JOIN, UNION.
Функции агрегирования, подзапросы, window functions. Группировка, фильтрация групп.
Представления, триггеры, хранимые процедуры и функции. Использование CTE.
Экзамен. Проверка знаний и навыков, полученных в течение курса.

Python для аналитики данных

Введение в Python. История, инструменты, инсталляция.
Переменные и типы данных. Работа с консолью, операторы.
Преобразование типов данных. Логические операторы и условия.
Циклы и отладка.
Строки и списки. Методы, срезы, работа с коллекциями.
Функции. Определение, аргументы, область видимости.
Обработка исключений.
Работа с файлами. Операции чтения и записи.
Основы ООП. Инкапсуляция, наследование, полиморфизм.
Pandas для анализа данных.
Numpy для научных вычислений.
Визуализация с Matplotlib.
Продвинутая визуализация с Seaborn.
AI, Generative AI, LLM и эффективность программиста.
Экзамен.

Использование Power BI для бизнес-аналитики и визуализации данных

Основы Power BI. Определение, цели, инсталляция, создание первого отчета.
Работа с данными. Импорт, трансформация, очистка данных.
Модели данных. Разработка, определение связей, создание мер и вычисляемых столбцов.
Отчеты. Создание и визуализация, настройка, публикация.
DAX. Основы, расширенные возможности, практическое применение.
Дашборды. Создание, настройка, роли.
Экзамен.

Скачать детальную программу

Обучение на онлайн курсе Data Analytics

График:

2 раза в неделю по 2 пары

Длительность:

9 месяцев

Возраст:

18-55 лет

Время занятий:

18:30 - 21:20

Оплата частями

4 340 UAH/мес.

По оплате ежемесячно

Полная оплата

4 132 UAH/мес.

При условии оплаты
всего курса: 37 190 UAH

При оплате за полный курс: 37 190 UAH

Заключить договор

Академия ITSTEP сотрудничает с локальными и международными компаниями. Мы регулярно обновляем и размещаем вакансии от наших партнеров и предоставляем студентам возможности трудоустройства.

Оставляйте заявку - мы позвоним вам, расскажем подробнее о программе курса и забронируем место в группе.

Телефон должен быть в формате Х ХХХ ХХХ-ХХ-ХХ

Отправить смс

Актуальные вопросы

Как понять, подходит ли мне профессия Дата-аналитика?

Запишитесь на бесплатную консультацию нашего менеджера и он поможет с выбором курса.

Что делает дата-аналитик?

Обрабатывает и анализирует данные, используя различные инструменты аналитики. Визуализируйте данные: используя такие инструменты, как Tableau или Power BI, для создания интуитивно понятных визуализаций и дашбордов.

Кто может учиться, есть ли какие-либо ограничения по возрасту или знаниям?

На курсе может учиться любой человек от 18 лет, независимо от базового образования. Никаких экзаменов и тестов при поступлении сдавать не нужно.

Какой документ/сертификат я получу после окончания академии онлайн?

Диплом Академии ITSTEP на двух языках: украинском и английском.

Этот сайт использует Cookies

Политика конфиденциальности

Онлайн курсData Analyst

Кому подойдет онлайн курсData Analyst?

Новичкам

Специалистам вне ИТ

Дата-аналитикам

Владельцам ИТ-компаний

После окончания курса Data Analyst вы сможете:

Обладать ключевыми инструментами аналитики:

Создавать понятные визуализации данных:

Эффективно обрабатывать и анализировать данные:

Выполнять статистический анализ:

Проводить прогнозирование на основе данных:

Принимать обоснованные решения на основе данных:

Взаимодействовать с бизнес-пользователями и заинтересованными сторонами:

Совершенствовать бизнес-процессы:

Обладать ключевыми инструментами аналитики:

Создавать понятные визуализации данных:

Эффективно обрабатывать и анализировать данные:

Выполнять статистический анализ:

Проводить прогнозирование на основе данных:

Принимать обоснованные решения на основе данных:

Взаимодействовать с бизнес-пользователями и заинтересованными сторонами:

Совершенствовать бизнес-процессы:

Преимущества профессииData Analyst

Широкий спектр отраслей для трудоустройства:

Высокая востребованность на рынке труда:

Конкурентоспособная заработная плата:

Разнообразие задач и проектов:

Воздействие на принятие решений:

Возможность работать удаленно:

Сколько зарабатывает Data Analyst

Начинающие:

Средний уровень:

Опытные специалисты:

Фриланс и консалтинг:

Специализация и дополнительные навыки:

Программа обучения дата-аналитике

Теория баз данных. Язык SQL

Python для аналитики данных

Использование Power BI для бизнес-аналитики и визуализации данных

Формат занятий и стоимость

Обучение на онлайн курсе Data Analytics

Карьерные перспективы для дата-аналитика после учебы

Готовы начать обучение на курсе по дата-аналитике?

Актуальные вопросы

Как понять, подходит ли мне профессия Дата-аналитика?

Что делает дата-аналитик?

Кто может учиться, есть ли какие-либо ограничения по возрасту или знаниям?

Какой документ/сертификат я получу после окончания академии онлайн?

Онлайн курс
Data Analyst

Кому подойдет онлайн курс
Data Analyst?

Преимущества профессии
Data Analyst