Курси Data Analyst та Business Intelligence (BI)

Фільтр
Курс
Формат
Online
Початок навчання
31.01.2025
Тривалість
24 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
3 900 EUR за курс
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Neoversity
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • Data Science / Machine learning / AI
Подробиці

Програма курсу

Tier 1 / Базові знання ІТ (17 тижнів)

  • Python Programming: Foundations and Best Practices
  • Mathematics for Computer Science and Introduction to Problem-Solving Techniques
  • Basic Algorithms and Data Structures

Tier 2 / Спеціалізація (56 тижнів)

  • Computer Systems and Their Fundamentals
  • Numerical Programming in Python
  • Machine Learning: Fundamentals and Applications
  • Deep Learning for Computer Vision and NLP
  • Data Engineering
  • Relational Databases: Concepts and Techniques
  • Algorithmic Paradigms and Techniques for Problem Solving
  • Visual Analytics for Big Data
  • Product Analytics and Applied Statistics

Tier 3 / Поглиблені знання (21 тиждень)

  • Agile Product Mangement for Software Development Teams
  • Foundations of Cloud Computing
  • MLOps CI/CD
  • Career Strategies and Soft Skills for IT Professionals

Дипломний проєкт (8 тижнів)

  • Applied Computer Science: Capstone Project
    • Розробка власного стартапу в команді
    • Ви проходите всі стадії до пітчингу проєкту
    • Можливість отримати інвестиції

Особливості курсу

  • Регулярні живі лекції та практика з викладачами
  • Soft Skills
  • Гнучкий графік без сесій
  • Англійська для працевлаштування
  • Автоперевірка коду та ШІ
  • Підтримка кар'єрного консультанта
  • Розробка резюме та мотиваційного листа
  • Професійний профіль LinkedIn та зіркове портфоліо GitHub
  • Тестові інтерв'ю
  • Індивідуальні консультації та всебічна підтримка до випуску
  • Студенський квиток
  • Необхідність диплому бакалавра (будь-якої спеціальності) для вступу на магістратуру

Викладачі курсу

  • Антон Чорний - Agile product management lecturer / CEO of GoIT
  • Юрій Кучма - Basic Algorithms Lecturer
  • Юлія Олійник - Agile product management lecturer Career Strategies and Soft skills for IT specialists
  • Олександр Репін - HTML/CSS and JS Lecturer
  • Губа Михайло - UI/UX Designer / Lecturer
  • Андрій Білик - UX/UI Design Course Lecturer COO, UX/UI Designer
  • Максим Алієв-Ломач - React.js and JS Lecturer
  • Руслана Курносова - Career Strategies and Soft skills for IT specialists
  • Олег Андрус - Python Programming Lecturer
  • Олексій Кудін - Mathematics Lecturer

Запрошені спікери:

  • Nick Bilogorskiy - ТОП-експерт з безпеки
  • Дмитро Лисицький - Співзасновник укр.філії GlobalLogic та стартапу Influ2
  • Юлія Грущинська - Керівник відділу HR-партнерів в Ciklum
  • Robert Potter - Co-Founder at Internet 2.0
  • Костянтин Магалецький - Екс-партнер Horizon Capital
  • Vasile Tofan - Senior Partner at Horizon Capital
  • Віталій Нужний - Co-Founder SoftBlues
  • Роман Прокоф'єв - Засновник Jooble
  • Євген Сисоєв - Керівний партнер інвесткомпанії AVentures Capital
Більше інформації
Курс
Рекомендуємо
Формат
Online
Початок навчання
26.03.2025
Тривалість
11 тижнів
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Robot Dreams
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • SQL / DBA
Подробиці

На курсі розпочнемо зі структур бази даних та основних команд SQL. Згодом опануємо типи даних, попрацюємо з операторами JOIN та UNION, ознайомимося з CTE та View. Навчимося працювати з Google BigQuery й використовувати віконні функції. Перед завершенням курсу розглянемо візуалізацію в Looker Studio, PowerBI і Tableau.

Програма курсу

Основні команди SQL

  • Вступ. Бази даних: як вони працюють і для чого потрібні
  • Як обирати дані з таблиці. Parts 1&2
  • Порядок та best practices із написання SQL-запитів
  • Воркшоп: вступ до базових запитів SQL

Типи даних та функції

  • Типи даних та їхні особливості: числові, рядкові, дата, часові. Булеві значення
  • Типи даних та їхні особливості: NULL, JSON, функція CAST
  • Виконання простих практичних завдань із типів даних
  • Функції для обробки даних. Parts 1&2
  • Виконання простих практичних завдань із функцій для обробки даних
  • Воркшоп: типи даних та функції для їх обробки

Оператори об'єднання даних та підзапити

  • Оператори об'єднання даних: JOIN та UNION
  • Виконання простих практичних завдань на тему JOIN та UNION
  • Воркшоп: робота з операторами JOIN та UNION
  • Робота з підзапитами
  • Воркшоп: робота з підзапитами
  • CTE та view: CTE, CTE з рекурсією, приклади застосування
  • CTE та view: view, синтаксис та звернення до view
  • Розв'язання практичних завдань з CTE та View
  • Воркшоп: підзапити, CTE та view - коли і як використовувати

Сховище даних та Google BigQuery

  • Як працювати зі сховищем даних
  • Робота з хмарним сервісом Google BigQuery
  • Розбір інтерфейсу Google BigQuery та розв'язання простих практичних завдань
  • Воркшоп: робота з Google BigQuery

Віконні функції

  • Робота з віконними функціями
  • Виконання простих практичних завдань із віконними функціями
  • Оптимізація запитів та віконні функції
  • Воркшоп: робота з віконними функціями

Візуалізація даних

  • Вступ до візуалізації даних
  • Візуалізація даних. Робота з Looker Studio та Power BI
  • Воркшоп: візуалізація в Looker Studio та Power BI
  • Візуалізація даних. Робота з Tableau
  • Воркшоп: візуалізація в Tableau

Фінал

  • Підготовка до курсового проєкту
  • Дизайн дашборду та дата-сторітелінг
  • "А що далі?"
  • Презентація результатів курсового проєкту

Особливості курсу

  • Теорія
  • Інструменти для роботи
  • Практика
  • Кар'єра

Викладачі курсу

Олександр Сапєльніков - Head of Analytics at Solidgate

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
25.03.2025
Тривалість
18 занять
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Robot Dreams
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Практичний курс для тих, хто хоче швидко обробляти дані та перетворювати суху статистику на інтуїтивно зрозумілі графіки, зберігати дані в інтерактивних дашбордах, щоб реагувати на зміни та вчасно ухвалювати бізнес-рішення. І в результаті - оптимізувати роботу з даними та знизити витрати компанії.

Програма курсу

Intro в можливості Excel для ефективної роботи з даними

  • Працюєте з функцією Vlookup та підтягуєте дані в Excel з інших таблиць
  • Використовуєте функцію Xlookup та збираєте дані зліва, виконуєте горизонтальний та вертикальний пошук
  • Застосовуєте функцію Filter та швидко фільтруєте дані за заданими умовами
  • Працюєте з функцією Textjoin та об’єднуєте тексти в один текстовий рядок

Управління даними в Excel

  • Використовуєте формулу Take та берете певну кількість значень згори
  • Застосовуєте формулу Drop, щоб упускати певну кількість значень згори
  • Працюєте з формулою Sort для динамічного сортування даних
  • Працюєте з формулою Unique і миттєво видаляєте дублікати

Робота з текстом в Excel

  • Працюєте з текстом в Excel за допомогою розширених формул Textsplit, TextBefore, TextAfter
  • Розумієте, чому завдяки їм Excel мало чим поступається Python у роботі з текстом

Кастомізація таблиць в Excel

Використовуєте формули Wrapcols, Wraprows, Chooserows, Choosecols та кастомізуєте таблиці залежно від цілей, зокрема робите динамічний pivot, unpivot і багато іншого.

Створення власних формул в Excel. Можливості оптимізації роботи в Excel

  • Використовуєте Lambda та створюєте власні формули
  • Розумієте, що Lambda - це нові макроси, тільки набагато легші
  • Використовуєте Let для скорочень, читабельності та швидкості роботи в Excel зі складними та довгими формулами

What is Power Query?

  • Знаєте, для яких потреб та цілей використовують Power Query
  • Використовуєте конектори під'єднання до даних
  • Підключаєтеся до джерел даних та динамічно змінюєте джерела даних

Базові функції Power Query

Працюєте з інтерфейсом та базовими функціями Power Query, а саме: додавання стовпця, додавання стовпця за умовою, заповнення стовпців, фільтрування тощо.

Робота з текстом в Power Query

  • Знаєте все про роботу з текстом в Power Query
  • Виконуєте різні операції з текстом, зокрема розділення, ігнорування регістрів та багато інших, залежно від конкретних потреб та уяви

Робота з кількома таблицями в Power Query

Розумієте, як працювати з кількома таблицями та використовувати функції з'єднання, об'єднання, різні перетворення тощо.

Просунуті можливості Power Query

Працюєте зі складнішими кейсами використання Power Query, а саме групування, обходження помилок тощо.

General overview of Power BI Desktop

  • Вмієте налаштувати роботу з Power BI Desktop
  • Знаєте, як підключитися до даних (Excel, Web)
  • Ознайомлені з додатковими можливостями підключення до даних

Вивчення та впровадження DAX

  • Вмієте працювати з DAX у Power BI
  • Розбираєтеся у моделюванні даних, видах зв'язків і таблиць, взаємодії між ними, контекстах та формулах Calculate

Фільтрування даних

Розбираєтеся у фільтруванні даних та використовуєте слайсери, формули та фільтри.

Робота з контекстом

Вмієте працювати з формулами роботи з контекстом: All, AllSelected, AllExcept.

Working with Dates

Знаєте, як працювати з датами, використовувати таблицю Календар.

General overview of standart visualisations

Ознайомлені з дефолтними візуалізаціями в Power BI та розумієте основні правила їх створення.

Practical workshop - створення звіту в Power BI

Маєте власний звіт у Power BI, який створили з використанням раніше вивчених функцій та можливостей.

Результати курсових робіт

Розглянете курсові роботи студентів, проаналізуєте й порівняєте використані методи.

Особливості курсу

  • Інструменти
  • Практика
  • Проєкт в портфоліо
  • Кар'єра

Викладачі курсу

Богдан Дуда - Senior BI Analyst at S&P 500

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
01.04.2025
Тривалість
10 занять
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Laba
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Відкрийте нові можливості для аналізу даних та навчіться розв’язувати бізнес-завдання без програмістів. Застосовувати в роботі просунуті функції Power BI вас навчить Віктор Рижов, бізнес-аналітик із 13-річним досвідом.

Програма курсу

Advanced Power Query & M

  • Створення та використання M-функцій у Power Query
  • Підготовка сполучних таблиць-довідників у Power Query та DAX
  • Відображення дати останнього оновлення звіту та актуальності даних
  • Використання параметрів
  • Використання SQL-баз як джерела даних Power BI

Просунута візуалізація у Power BI. Частина 1

  • Налаштування динамічного форматування візуалізацій
  • Динамічна вісь Х
  • Використання панелі "Аналітика" у візуалізаціях
  • Робота з shape-картами
  • Нестандартні типи візуалізацій: каскадна, точкова, стрічкова, водоспад
  • Факторний аналіз

Просунута та АІ-візуалізація у Power BI. Частина 2

  • Застосування користувальницьких тем оформлення
  • AI-функціонал Q&A (питання та відповіді людською мовою)
  • Аналіз відхилень за допомогою вбудованих функцій візуалізацій
  • АІ-візуалізація: ключові фактори впливу
  • R-візуалізації

Робота з таблицями у DAX

  • Розуміння базових табличних функцій: FILTER, ALL, ALLEXCEPT, VALUES, DISTINCT
  • CALCULATETABLE
  • SELECTCOLUMNS
  • Агрегування даних: SUMMARIZE та SUMMARIZECOLUMNS
  • CROSSJOIN
  • TOPN та GENERATE
  • ROW та DATATABLE
  • UNION

Advanced DAX. Частина 1

  • Створення автоматичної таблиці-календаря
  • Використання змінних у обчисленнях
  • Неактивні зв'язки та USERELATIONSHIP
  • Контексти обчислень та зміна відборів за допомогою CALCULATE
  • Накопичувальна сума
  • Робота з Х-формулами (SUMX, AVERAGEX тощо)

Advanced DAX. Частина 2

  • Використання функції EARLIER
  • Нові та постійні клієнти
  • Мультивалютний звіт та "вирівнювання" даних за курсами валют
  • Advanced Time Intelligence - ковзні середні значення: DATEADD, DATESINPERIOD
  • Одержання накопичувальної суми з початку року (YTD) за аналогічний період минулого року
  • Робота з ієрархічними довідниками: PATH, PATHITEM, ISINSCOPE
  • Використання RANX та підводні камені

Параметри What-if

  • Настроювана кількість ТОП-об'єктів
  • Фільтрація даних із використанням what-if параметрів
  • Створення кредитного калькулятора на базі what-if параметрів
  • DCF-аналіз у Power BI: PRODUCT, XIRR, XNPV

Розбір практичних кейсів

  • Аналіз подій із тривалістю в DAX (наприклад, активні замовлення в роботі)
  • Сегментування та ABC-класифікація (статичний та динамічний варіанти)
  • Отримання щоденних даних з помісячного плану (алокація бюджету по днях)
  • Робота з різною деталізацією даних та тонке налаштування підсумкових рядків у матрицях: ISFILTERED, ISCROSSFILTERED
  • Динамічне прогнозування продажів

Оптимізація моделі даних та VertiPaq + DAX Studio

  • Використання аналізу продуктивності Power BI
  • Огляд DAX Studio
  • Що таке VertiPaq
  • Поняття колонкової бази даних
  • Використання пам'яті та компресія
  • Аналіз внутрішньої структури моделі
  • Первинна оптимізація моделі та розбір типових помилок

Робота з Dataflows та різні корисності

  • Динамічна безпека на рівні рядків (RLS): USERNAME, USERPRINCIPALNAME
  • Робота з Dataflows
  • Штрих-коди в Power BI Mobile
  • Робота з Power BI Embedded

Особливості курсу

  • Практичні домашні завдання
  • Особистий зворотній зв'язок від викладача
  • Додаткові матеріали, які залишаються з вами назавжди
  • Будуємо нетворкінг

Викладачі курсу

Віктор Рижов - Засновник аналітичної компанії Bintels

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
23.07.2024
Тривалість
20 занять
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Robot Dreams
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Навчіться створювати інтерактивні візуалізації та працювати із широким спектром аналізу даних навіть без уміння писати код завдяки функціоналу Tableau.

Програма курсу

Основи візуалізації даних в Excel

  • Навчитеся створювати базові візуалізації в Excel та налаштовувати їхній вигляд
  • Зможете автоматизовувати вигляд візуалізацій
  • Вмітимете поєднувати базові візуалізації між собою

Просунуті можливості візуалізації в Excel. Tips and Tricks

  • Дізнаєтеся про просунуті можливості Excel в частині візуалізації даних
  • Зможете створювати візуалізації на основі динамічних нових формул Excel
  • Розглянете неочевидні "фішки" візуалізацій в Excel для створення зрозумілих звітів

Pivot Chart. Візуалізація зведених таблиць

  • Навчитеся працювати з Pivot Chart та візуалізувати зведені таблиці
  • Зможете робити динамічні інтерактивні дашборди в Excel, налаштовувати взаємодію між графіками

Знайомство з інтерфейсом і функціоналом Tableau

  • Дізнаєтеся специфіку застосування і переваги різних продуктів Tableau
  • Розглянете інтерфейс Tableau Public
  • Зрозумієте, як побудувати робочий процес в Tableau

Підключення до даних

  • Навчитеся підключатися до даних із .csv-файлу і до таблиці з Google Sheets
  • Дізнаєтесь, як створювати звʼязки між таблицями
  • Зрозумієте концепції фізичних і логічних таблиць
  • Зможете обʼєднувати дані з різних джерел у складні структури
  • Розглянете відмінність між Live- та Extract-підключенням до даних
  • Навчитеся правильно обирати тип підключення та налаштовувати Incremental Extract

Підготовка даних

  • Зможете проводити загальний огляд і перевірку структури даних
  • Дізнаєтесь, як знаходити й виправляти недоліки в даних
  • Розглянете створення додаткових рівнів групування для категорійних даних

Формули

  • Опануєте базовий процес створення і використання формул
  • Навчитеся писати формули для перетворень текстових, числових та інших типів даних
  • Розглянете процес створення агрегованих обчислень
  • Зможете використовувати LOD-обчислення для агрегації на різних рівнях

Основи візуалізації даних

  • Розглянете процес комунікації інсайтів через дизайн візуалізацій
  • Навчитеся правильно обирати тип візуалізації залежно від контексту
  • Зможете використовувати інструменти візуалізації для фокусування уваги аудиторії на інсайтах

Побудова базових візуалізацій: Робота з кольором, положенням та рівнем деталізації

  • Навчитеся будувати основні елементарні візуалізації
  • Зможете керувати кольором, положенням та рівнем деталізації позначок на візуалізації
  • Дізнаєтесь, як додавати й редагувати лейбли до позначок
  • Навчитеся комбінувати різні величини на одному графіку

Таблиці та швидкі табличні обчислення

  • Дізнаєтесь, як групувати інформацію на різних рівнях у таблицях
  • Опануєте перетворення простих таблиць на Highlight Tables для спрощення сприйняття інформації
  • Навчитеся створювати, налаштовувати й використовувати швидкі табличні обчислення

Фільтри й форматування

  • Розглянете принцип використання фільтрів на різних рівнях
  • Дізнаєтеся відмінності різних типів фільтрів та порядку їхнього виконання
  • Навчитеся форматувати на візуалізаціях текстові й допоміжні елементи

Побудова базових візуалізацій: географічні візуалізації

  • Навчитеся будувати графіки для візуалізації географії, кореляції та розподілу
  • Дізнаєтесь, як керувати формою та розміром позначок на візуалізації
  • Зможете налаштовувати вигляд географічних візуалізацій

Аналітична панель інструментів

  • Розглянете елементи аналітичної панелі
  • Зможете додавати на візуалізацію тотали
  • Навчитеся використовувати Reference Line і Reference Band для позначення контрольних ліній і зон на візуалізаціях
  • Дізнаєтесь, як використовувати Distribution Band для позначення на графіку статистик розподілу
  • Зможете додавати лінію тренду

Побудова нестандартних візуалізацій

  • Попрактикуєтеся візуалізувати відхилення за допомогою Diverging Bar
  • Навчитеся використовувати швидкі табличні обчислення для візуалізації кумулятивних показників
  • Зможете візуалізувати загальні показники за допомогою Donut Chart
  • Дізнаєтесь, як показувати зміну величини в часі за допомогою Waterfall Chart

Створення дашбордів

  • Дізнаєтесь, як додавати візуалізації на дашборд і налаштовувати їхній вигляд
  • Навчитеся додавати, редагувати й форматувати легенди та фільтри
  • Зможете створювати й форматувати навігацію між різними вкладками на дашбордах
  • Розглянете основні концепції проєктування цілісних звітів

Інтерактивність

  • Навчитеся створювати різні види параметрів і застосовувати їх
  • Зможете робити інтерактивні хайлайти й фільтри за допомогою Actions
  • Дізнаєтесь, як редагувати Tooltip
  • Зможете додавати й налаштовувати візуалізацію в Tooltip

Використання сторітелінгу та сторібордів

  • Зможете використовувати знайдені інсайти в даних для створення цілісних наративів
  • Розглянете процес побудови історій в Tableau
  • Дізнаєтесь, як експортувати історії для презентацій

Tableau Desktop

  • Навчитеся підключатися до баз даних
  • Зможете конфігурувати екстракти й створювати інкрементальні екстракти
  • Дізнаєтесь, як використовувати SQL-запити для підключення до баз даних
  • Розглянете відмінності між різними форматами проєктів

Оптимізація проєкту

  • Розглянете оптимальні способи побудови звітів для максимальної продуктивності
  • Попрактикуєте роботу з рекомендаціями оптимізатора

Презентація курсового проєкту

Особливості курсу

  • Онлайн курс
  • 20 занять
  • 14 домашніх завдань
  • Кейс у портфоліо

Викладачі курсу

  • Євгеній М'яновський - Data Analyst at SQUAD
  • Богдан Дуда - BI Analyst
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
20.01.2025
Тривалість
40 занять
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Robot Dreams
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

На курсі ви поступово опануєте всі актуальні інструменти дата-аналітика. Розпочнете навчання з найпростіших таблиць у Google Sheets, вивчите SQL, перетворення типів даних та основні функції баз даних. Згодом перейдете до Python для трансформації та аналізу даних. Навчитеся візуалізувати дані з використанням Looker Studio та Tableau. Останній модуль навчання - математична статистика, завдяки якій ви опануєте A/B-тестування та метрики продукту.

Програма курсу

Інтро

Знайомство з курсом та професією Data Analyst.

Результат:

  • Розумієте відмінність між аналітиком даних, бізнес-аналітиком, фінансовим аналітиком, вебаналітиком, продуктовим аналітиком тощо
  • Маєте уявлення про інструментарій аналітика даних

Google Sheets для Data Analyst

  • Можливості Google Sheets та вбудовані формули
  • Аналіз даних у Google Sheets
  • Таблиці та візуалізація даних у Google Sheets
  • Воркшоп з Google Sheets

Результат:

  • Розумієте, з яких етапів складається аналіз даних
  • Вмієте користуватися базовими функціями Google Sheets для аналізу даних

Робота з базами даних

  • Введення в теорію баз даних
  • Знайомство з інтерфейсом Google BigQuery
  • Синтаксис SQL: оператори
  • Розв’язання простих практичних задач за темою
  • Функції агрегації даних, аналітичні функції
  • Data definition language: створюємо власний проєкт і наповнюємо його даними
  • Розв'язання простих практичних задач за темою
  • Воркшоп: синтаксис SQL, функції агрегації даних
  • Оператори об'єднання даних [JOIN, UNION]
  • Воркшоп: робота з операторами JOIN та UNION
  • Типи даних та їхнє перетворення
  • Розв'язання простих практичних задач за темою
  • Підзапити, CTE, View
  • Schedule query
  • Регулярні вирази (regex)
  • Воркшоп: підзапити, CTE та View
  • Віконні функції
  • Розв'язання простих практичних задач за темою
  • Оптимізація запитів, індекси, CRUD-оператори
  • Воркшоп: робота з віконними функціями + оптимізація запитів

Результат:

  • Розумієте принципи роботи баз даних, їхні переваги та обмеження
  • Працюєте з BigQuery, створюєте SQL-запити різної складності для аналізу даних
  • Володієте навичками групування даних, використання математичних функцій та об'єднання таблиць
  • Працюєте з підзапитами, CTE, View та регулярними виразами
  • Вмієте розраховувати складні метрики за допомогою віконних функцій, підключати різні джерела даних та оптимізувати SQL-запити

Python для трансформації та аналізу даних

  • Вступ до Python: встановлення та налаштування середовища
  • Основні типи даних
  • Основні оператори, операції з різними типами даних
  • Умовні оператори та цикли
  • Бібліотеки Python для роботи з даними
  • Pandas. Робота з датафреймами
  • Воркшоп: Python для роботи з даними
  • Підключення до баз даних і трансформації даних
  • Воркшоп: підключення до баз даних і трансформації даних
  • Аналіз та візуалізація даних у Python
  • Парсинг даних за допомогою Python
  • Знайомство з Git, Terraform та Airflow
  • Воркшоп: аналіз даних за допомогою Python

Результат:

  • Розумієте мови програмування та їхню роль в аналітиці, вмієте налаштовувати середовище програмування та працювати з циклами
  • Володієте навичками роботи з функціями, структурами даних (списки, словники, кортежі, множини) та розумієте їхню алгоритмічну складність
  • Вмієте працювати з Pandas, аналізувати дані за допомогою Python та створювати візуалізації
  • Працюєте з базами даних через конектори, вмієте отримувати й трансформувати дані
  • Знаєте основи Git, Airflow та вмієте працювати з Terraform

Блок 4. Візуалізація даних

  • Вступ до візуалізації
  • Looker Studio: огляд і базові можливості
  • Воркшоп: візуалізація з Looker Studio
  • Tableau: огляд і базові можливості
  • Воркшоп: візуалізація з Tableau

Результат:

  • Розумієте принципи та важливість візуалізації даних, знаєте інструменти для її створення
  • Вмієте працювати з Looker Studio й Tableau: налаштовувати акаунти, підключати різні джерела даних, створювати як прості, так і складні дашборди
  • Володієте навичками візуалізації даних в обох інструментах та вмієте підключати нові джерела даних

Згадати все - матстат на практиці

  • Застосування та базові терміни мат. статистики
  • Описова статистика: міри центральної тенденції
  • Описова статистика: міри мінливості
  • Описова статистика: квантилі розподілу та їхня візуалізація
  • Просунуті теми мат. статистики: види розподілу
  • Мат. статистика: важливі правила й теореми
  • Кореляція, регресія та визначення A/B-тестування
  • Воркшоп: мат. статистика на практиці
  • Метрики продукту: дані та аналітичні системи
  • Принципи збору даних
  • Метрики продукту
  • Сегментація користувачів
  • Воркшоп: метрики продукту

Результат:

  • Розумієте, для чого застосовують мат. статистику в аналізі даних, і вмієте розрахувати базові статистики для датасету
  • Знайомі з поняттям A/B-тестів, вмієте рахувати метрики продукту й писати вимоги для збору базових подій та метрик

Підсумки

  • Підготовка до курсового проєкту - як презентувати результати аналізу (онлайн)
  • Захист курсового проєкту

Результат:

  • Розумієте всі етапи процесу аналізу даних і можете застосовувати їх до реального кейсу
  • Знаєте, як правильно підготуватися до презентації результатів проведеного аналізу

Розвиток кар'єри в ІТ

  • Розвиток кар'єри в ІТ
  • Стратегія пошуку роботи
  • Ефективне резюме і супровідний лист
  • Проходження процесу відбору до компанії

Результат:

  • Маєте власну стратегію пошуку роботи
  • Правильно оформлюєте власні соцмережі, щоби приваблювати увагу рекрутерів
  • Знаєте, як написати супровідний лист і зацікавити роботодавця
  • Вмієте презентувати себе

Особливості курсу

  • Досвід від практиків
  • Нетворкінг з колегами
  • Стажування для кращих
  • Можна повернути кошти до 3 заняття
  • Інструменти для роботи
  • Воркшопи
  • Підготовка резюме та портфоліо
  • Самостійна робота з реальними даними

Викладачі курсу

  • Вікторія Кириченко - Lead Analytics Engineer at Railsware
  • Юлія Ларіонова - Data Analyst at MEGOGO
Більше інформації
Курс
Рекомендуємо
Формат
Online
Початок навчання
26.03.2025
Тривалість
10 занять
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Laba
  • Business Analyst
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Курс підійде для керівників чи власників бізнесу, аналітиків, фінансистів чи маркетологів. Під час занять ви навчитесь будувати моделі даних, опануєте інструменти Power BI для аналізу та візуалізації отриманих даних, оптимізуєте систему звітності у компанії, навчитесь працювати з DAX-формулами.

Програма курсу

Бізнес-аналітика та Power BI

  • Основна концепція бізнес-аналітики
  • Огляд засобів самостійної бізнес-аналітики
  • Екосистема Microsoft Power BI
  • Реєстрація у Power BI та системні вимоги
  • Робота з Power BI Service
  • Фільтри й інтерактивність
  • Drill down/up, фокусування, сортування, підказки
  • Експорт даних

Power Query: імпорт, обробка й об’єднання даних. Частина 1

  • Інтерфейс Power BI Desktop
  • Що таке Power Query
  • Джерела даних для Power BI
  • Підготовка даних до роботи
  • Імпорт даних із файлів Excel, CSV
  • Обробка, перетворення й очищення даних

Power Query: імпорт, обробка й об’єднання даних. Частина 2

  • Підключення до папки з безліччю файлів
  • Введення даних вручну
  • Об'єднання даних (типи з’єднань, робота зі значеннями, що дублюються)
  • Зміна параметрів джерела даних
  • Використання SQL баз даних як джерела даних
  • Підключення до онлайн-сервісів та автоматичне створення дашбордів (на прикладі Google Analytics)

Моделювання даних і введення в DAX

  • Основні принципи побудови моделі даних
  • Управління зв’язками між таблицями
  • Що таке DAX
  • Обчислення та створення заходів
  • Швидкі заходи
  • Огляд основних функцій DAX
  • Таблиця календаря та функція FORMAT
  • Створення сортувальних стовпців

Візуалізація даних

  • Типи графіків і можливості форматування
  • Принципи вибору діаграм
  • Основні помилки під час візуалізації даних
  • Умовне форматування та форматування таблиць
  • Фільтри різного рівня, синхронізація фільтрів
  • Налаштування взаємодії візуалізацій
  • Варіанти візуалізації план-факт аналізу
  • Візуалізація геоданих
  • Кастомні візуалізації

Робота з DAX

  • Робота з функціями IF, SWITCH
  • Функції роботи з текстом
  • LOOKUPVALUE і RELATED
  • Time intelligence, зіставлення різних часових інтервалів
  • Використання змінних
  • Рекомендації з використання обчислювальних мір і стовпців

Advanced DAX

  • Filter context і зміна відборів за допомогою функції CALCULATE
  • Накопичувальна сума
  • Робота з Х-формулами: SUMX, AVERAGEX
  • Агрегування даних і SUMMARIZE
  • Мультивалютний звіт
  • Поради з моделювання

Побудова комплексних звітів та AI-функціонал

  • Використання закладок для більшої інтерактивності
  • Способи вибору передналаштованих періодів
  • Кастомізація підказок, що випливають
  • Drill through фільтри для деталізації даних
  • AI-функціонал візуалізації Q&A (запитання та відповіді простою мовою)
  • AI-пояснення відхилення показників
  • Правила дизайну ідеального дашборду

Power BI Service та Power BI Mobile

  • Публікація звіту на портал powerbi.com
  • Створення та налаштування дашбордів для різних ролей
  • Спільна робота з контентом. Групи та налаштування доступів
  • Автоматичне оновлення даних та Power BI Gateway
  • Безпека даних та розмежування доступу
  • Мобільний додаток Power BI
  • Налаштування оповіщень

Впровадження Power BI

  • Питання, на які обов'язково слід відповісти перед початком впровадження
  • Логіка та процес впровадження Power BI на підприємстві
  • Pro-ліцензія та коли вона необхідна
  • Адміністрування Power BI: Admin Portal та Usage Metrics
  • Чек-лист із фіналізації моделі даних у Power BI

Особливості курсу

  • Доступ до матеріалів протягом 1 року
  • Викладачі з багаторічним досвідом в бізнес-аналітиці
  • Закріплення отриманих знань на практиці
  • Фідбек щодо домашніх завдань
  • Доступ до закритого телеграм-чату курсу, де можна обмінюватися досвідом та обговорювати домашні завдання
  • Сертифікат після закінчення курсу

Викладачі курсу

Віктор Рижов - Засновник аналітичної компанії Bintels

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
20.01.2025
Тривалість
5 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатМожливе працевлаштуванняСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
GoIT
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Ти навчишся збирати, аналізувати, візуалізувати дані для розробки ІТ-продуктів і зможеш працювати Junior Data Analyst

Програма курсу

Базова статистика в Google Sheets

  • Основи аналiтики даних
  • Базова робота з даними для розрахунку показників
  • Аналіз варіабельності даних та метрики активності
  • Розширені функції аналізу та візуалізації даних: регресія, прогнозування та графіки
  • Робота з функціями та перевірка даних в Google Sheets
  • Зведені таблиці, градієнти та когортний аналіз

SQL та візуалізація даних

  • Вступ до SQL
  • Базові функції SQL
  • Просунута робота з таблицями в SQL
  • Вступ до Looker Studio
  • Очистка даних та рядкові функції в SQL
  • Робота з датами й часом, віконні функції
  • Основи BigQuery
  • Основи Google Analytics 4

Продуктова та маркетингова аналітика

  • Знайомство з Tableau
  • Основні функції та інструменти в Tableau
  • Просунуті функції Tableau
  • Побудова інтерактивних дашбордів в Tableau
  • Інструменти просунутої візуалізації в Tableau
  • Принципи візуалізації та побудови дашбордів
  • CJM, Onboarding та tracking plan
  • Amplitude для продуктової аналітики
  • Power BI

Python та Jupiter Notebook

  • Основи Python
  • Робота з даними в Python
  • Введення в Pandas та створення DataFrame
  • Робота з даними в Pandas та агрегація даних
  • Очищення даних за допомогою Pandas
  • Візуалізація даних

A/B - тестування

  • Статистика в A/B тестуваннi
  • Складання плану тесту
  • Аналіз та презентація результатів тесту

Soft + Career Skills

  • Філософія Agile
  • Методологія Scrum
  • Робота в команді
  • Тайм-менеджмент
  • Заняття з працевлаштування
  • Складання грамотного резюме
  • Створення сторінки на LinkedIn
  • Написання мотиваційного листа
  • Майданчики для пошуку роботи
  • Підготовка до HR-інтерв’ю
  • Підготовка до технічного інтерв’ю
  • Комунікативні навички
  • Тестові співбесіди
  • English (пакет Plus)

Дипломний проєкт

  • Базова статистика
  • Аналіз даних
  • Візуалізація даних
  • Основи SQL
  • Tableau
  • Python
  • A/B-тестування

Особливості курсу

  • Кабінет my.goit
  • Спілкування в чаті
  • Прямі ефіри
  • Кар'єрний сервіс
  • Допомога ментора
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
Будь-який момент
Тривалість
5 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
44 740 UAH за курс
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатМожливе працевлаштуванняСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Mate academy
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

На курсі Data Analytics ти опануєш всі потрібні технології, щоб стати Data-аналітиком. Ти опануєш такі технології, як SQL, Python, Tableau, статистика, A/B тестування, метрики продукту і маркетингу, і багато чого іншого.

Програма курсу

Data Analytics Basics

  • Introduction
  • Netflix Cinematic Map
  • Calculated Fields
  • Creating Dashboard
  • Summary

Course Fundamentals

Productive Learning Tips.

SQL Basics

  • Introduction to SQL
  • SELECT Statement
  • WHERE Statement
  • NULL Value, LIKE, BETWEEN, and IN Statements
  • ORDER BY, LIMIT, DISTINCT
  • Aliases
  • Aggregate Functions
  • GROUP BY Statement
  • JOIN Statement
  • Functions
  • HAVING Statement

SQL Advanced

  • Relational Databases
  • Getting Started with Google BigQuery
  • CASE WHEN
  • UNION
  • Subquery
  • String Functions
  • Datetime Functions
  • Window Functions
  • Common Table Expressions
  • Additional Entities in SQL
  • Nested Fields
  • Query Optimization
  • SQL and Additional Tools

Google Spreadsheets for Data Analyst

  • Spreadsheet - the Basic Tool for Analytics
  • Data Importing
  • Basic Data Types
  • Formulas and Built-In Functions
  • Cell Reference Types
  • Data Cleaning
  • Text Processing
  • Working with Ranges
  • Table Relationships
  • Pivot Tables
  • Data Visualization
  • Data Exporting and Shiring
  • Google Sheets Summary

Tableau

  • Introduction
  • Tableau Vocabulary
  • Session Dashboard
  • Sales Dashboard
  • Email Dashboard
  • Tableau Public Server Overview
  • Tableau Desktop
  • Tableau Online
  • Tableau Prep
  • Summary

Python Basics

  • Introduction
  • Main Concepts
  • Numbers
  • Strings
  • Boolean
  • Lists
  • Conditional Operators
  • Loops
  • Functions
  • Summary

Python for Data Analytics

  • Introduction
  • Code Style
  • Working With Numbers
  • Working With Strings
  • Dics Basics
  • Functions Revisited
  • Modules and Imports
  • Environmental Setup for Data Analysis
  • NumPy
  • Pandas Part 1
  • Pandas Part 2
  • Visualisation with Matplotlib and Seaborn
  • Connection to Database
  • Exploratory Data Analysis

Statistics

  • Introduction to Statistics
  • Descriptive Statistics
  • Sampling: Approaches and Methods
  • Statistical Hypotheses
  • Relationship of Random Variables
  • Design of Statistical Experiments

Product A/B Testing

  • A/B Testing Introduction
  • Planning A/B Testing
  • Data Collection and Analysis
  • Creation of A/B Testing Tool
  • Cases Analysis
  • Advanced Tools and Approaches

Building Portfolio

  • Portfolio
  • Vacancies Overview

Employment 2.0

  • Employment Roadmap
  • Preparing Your Resume
  • Interview Preparation
  • Cover Latter Preparation
  • Google, LinkedIn, DOU, Djinni
  • How to find and apply for vacancies
  • Job Search Tips: Talking to Recruiters
  • Work details FAQ

Advanced Analytics: Prediction and Clustering Models

  • Advanced Analytics Introduction
  • Numerical Values Forecasting
  • Categorical Values, Risks and Probabilities Forecasting
  • Feature Engineering Basics
  • Cluster Analysis
  • Summary

Product and Marketing Metrics

  • Introduction
  • User Acquisition
  • Product Metrics
  • Monetization
  • Product Frameworks
  • B2B Metrics
  • Summary

Особливості курсу

  • Працюєш? Вчись у власному темпі
  • Зідзвони з менторами двічі на тиждень
  • Чат з одногрупниками
  • Навчальні матеріали "без води" замість довгих лекцій
  • Гарантуємо працевлаштування після навчання
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
28.01.2025
Тривалість
2 місяців
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Robot Dreams
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • SQL / DBA
Подробиці

Навчіться використовувати розширені функції SQL для проведення складної аналітики, оптимізації запитів та ефективної роботи з великими наборами даних.

Програма курсу

Вступ. DataGrip

  • Отримаєте загальне уявлення про структуру курсу та його очікувані результати
  • Зможете встановити й налаштувати DataGrip для роботи з PostgreSQL
  • Ознайомитеся з інтерфейсом та основними функціями DataGrip
  • Навчитеся підключатися до баз даних та виконувати SQL-запити у DataGrip

Базовий SQL. Частина 1

  • Пригадаєте структуру SQL-запиту та зможете складати базові SELECT-запити
  • Дізнаєтесь основні типи даних у PostgreSQL та навчитеся виконувати їхню конвертацію
  • Навчитесь об'єднувати таблиці за допомогою різних типів JOIN
  • Зможете використовувати фільтрацію, агрегацію та сортувати результати

Базовий SQL. Частина 2

  • Навчитеся використовувати вбудовані функції для розрахунків та обробки даних
  • Зможете застосовувати підзапити для витягування та аналізу даних із вкладених джерел
  • Дізнаєтесь, як створювати CTE для спрощення складних запитів та покращення їхньої читабельності
  • Зможете застосовувати віконні функції для розрахунків на рівні окремих груп даних

Агрегації

  • Зможете використовувати умовну агрегацію для побудови гнучких звітів
  • Зрозумієте, як працює багаторівневе групування, і дізнаєтеся, коли його доцільно застосовувати
  • Вивчите синтаксис ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS, STRING_AGG
  • Навчитесь обчислювати статистичні показники (медіана, стандартне відхилення, персентилі)

Робота з часовими даними

  • Навчитеся виконувати різні маніпуляції з часовими даними у PostgreSQL, включно з конверсіями, форматуванням та розрахунками
  • Зможете використовувати rolling windows для аналізу часових рядів
  • Дізнаєтесь, як обчислювати кумулятивні значення в часі (YTD)
  • Зможете порівнювати часові періоди за допомогою SQL-запитів (WoW, YoY)

Робота з текстовими даними

  • Навчитеся виконувати складні маніпуляції з текстовими даними, використовуючи вбудовані функції
  • Зможете форматувати текстові дані відповідно до специфічних вимог
  • Опануєте парсинг текстових даних, виділяючи корисну інформацію

Popular Expressions

  • Навчитеся писати й розуміти регулярні вирази
  • Зможете використовувати регулярні вирази в SQL для пошуку, очищення та аналізу текстових даних
  • Дізнаєтесь, як застосовувати регулярні вирази для обробки даних, що потребує складної текстової логіки

Робота з напівструктурованими даними

  • Зможете витягувати й обробляти значення зі структур JSON та ARRAY за допомогою різних операторів та функцій
  • Навчитеся маніпулювати JSON-об'єктами та масивами для підготовки даних до подальшого аналізу
  • Опануєте функцію UNNEST для розбиття масивів на окремі рядки та застосування їх у запитах

СТЕ

  • Зможете використовувати CTE для перетворення даних, агрегації та групування
  • Навчитеся комбінувати декілька CTE в одному запиті
  • Дізнаєтесь, як створювати рекурсивні CTE для роботи з ієрархічними структурами

Перетворення й трансформація даних

  • Навчитеся використовувати можливості SQL для трансформації структури даних
  • Зможете застосовувати спеціальні функції для трансформацій даних
  • Зрозумієте, який метод підходить для конкретних завдань і як оптимізувати процес трансформації даних у PostgreSQL

Вступ до оптимізації запитів

  • Зрозумієте важливість оптимізації запитів для покращення продуктивності
  • Зможете розрізняти імперативний та декларативний підходи й розуміти переваги декларативного SQL
  • З'ясуєте, як PostgreSQL виконує запити та який шлях проходить запит від аналізу до виконання
  • Дізнаєтесь основні алгоритми, які використовують в оптимізації запитів, їхній вплив на продуктивність
  • Розберете різні типи індексів і навчитеся застосовувати їх для оптимізації запитів у PostgreSQL

План виконання запиту

  • Зрозумієте, що таке план виконання запиту та його роль у процесі оптимізації запитів
  • Опануєте використання команди EXPLAIN для отримання та аналізу планів виконання запитів
  • Розглянете різні типи планів виконання та їхній вплив на продуктивність бази даних
  • Зможете ідентифікувати "вузькі місця" у запитах та застосовувати отриману інформацію для оптимізації запитів

Оптимізація запитів. Частина 1

  • Зрозумієте концепцію селективності та її роль у продуктивності запиту
  • Навчитеся використовувати індекси для оптимізації фільтрів і JOIN-операцій
  • Дізнаєтеся про випадки, коли індекси можуть погіршувати продуктивність

Оптимізація запитів. Частина 2

  • Навчитеся використовувати оптимальні JOIN-алгоритми для об'єднання великих таблиць
  • Зможете налаштувати операції групування для досягнення найменшої вартості виконання запиту
  • Дізнаєтесь, як застосовувати SET-операції для оптимізації запитів
  • Зрозумієте вплив віртуальних об'єктів на продуктивність

Особливості роботи з іншими СУБД

  • Зрозумієте ключові відмінності між PostgreSQL та іншими популярними СУБД
  • Адаптуєте свої SQL-запити до різних платформ баз даних

Презентація результатів курсового проєкту

Особливості курсу

  • Допомога ментора
  • Практика
  • Домашні завдання
  • Курсовий проєкт
  • Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Євген М'яновський - Data Analyst at SQUAD

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
10.12.2024
Тривалість
14 занять
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Robot Dreams
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • Data Science / Machine learning / AI
Подробиці

За 14 онлайн-занять навчитеся працювати з класичними моделями, як-от ARIMA та SARIMA, а також із сучасними нейронними мережами, зокрема з LSTM, для розв’язання складних бізнес-завдань. Крім цього, опануєте техніки кросвалідації, обробки даних та створення ансамблевих моделей — щоб підвищити точність прогнозів та автоматизувати процеси в компаніях.

Програма курсу

Знайомство з машинним навчанням

  • Дізнаєтеся, що таке машинне навчання
  • Навчитеся будувати моделі лінійної регресії
  • З’ясуєте, чому часові ряди виділяють як клас

Дерева та кросвалідація

  • Зрозумієте, як будують дерево
  • Розберетеся в метриках
  • Дізнаєтесь, як правильно оцінити моделі

Ансамблі та валідація моделей для часових рядів

  • Навчитеся генерувати ознаки (Feature Engineering) для часових рядів
  • Зрозумієте, чому ансамблі потужніші за звичайні моделі
  • Дізнаєтесь, як робити валідацію на часових рядах

Обробка, декомпозиція та візуалізація

  • Розберете, з яких компонентів складаються часові ряди та як вони можуть поєднуватися
  • Навчитеся робити детальні та інформативні візуалізації
  • Зрозумієте, як правильно опрацьовувати часові ряди

Моделі типу ARIMA

Навчитеся будувати класичні моделі для часових рядів типу ARIMA.

Експотенційне згладжування

  • Попрактикуєтеся будувати моделі експоненційного згладжування
  • Розглянете їхні переваги та недоліки

Модель Prophet

Навчитеся будувати моделі Prophet.

Ієрархічні підходи в часових рядах та гібридні моделі

Навчитеся працювати з групою часових рядів та об’єднувати моделі для їхнього прогнозування між собою.

Вступ до нейромереж

  • Розглянете, як будують нейромережі
  • Дізнаєтесь, як їх тренують
  • Зможете самостійно імплементувати просту нейромережу

Автоенкодери

  • Зрозумієте архітектуру автоенкодерів
  • Навчитеся самостійно будувати модель автоенкодера
  • Зможете інтерпретувати результати й використовувати ці моделі для виявлення аномалій

RNN

  • Зрозумієте архітектуру нейромереж
  • Навчитесь будувати RNN для часових рядів

LSTM

Дізнаєтесь, які недоліки має RNN та як їхню роботу покращує LSTM.

CNN

  • Розберетесь у базовій архітектурі CNN
  • Дізнаєтесь, як їх можна застосувати для часових рядів

Моніторинг, аномалії та next steps

  • Розглянете моніторинг та знаходження аномалій
  • Дізнаєтеся, де можна ще застосувати нові знання

Особливості курсу

  • 14 онлайн-занять
  • Допомога ментора
  • Сертифікат про проходження курсу
  • Кейс у портфолоіо
  • Курсовий проєкт

Викладачі курсу

Кристи Ісакова - former Data Scientist at CHECK24, Holidu and FlixBus

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
19.12.2024
Тривалість
22 занять
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Laba
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Отримайте практичні навички застосування макросів, функцій і формул масивів та швидко ухвалюйте виважені рішення, використовуючи просунуті функції Excel.

Програма курсу

Онлайн-лекція №1. Знайомство

  • Знайомство
  • Ознайомлення з форматом курсу та програмою
  • Робота з LMS, критерії оцінювання домашніх завдань

Модуль 1. Під'єднання до зовнішніх джерел та консолідація даних (7 занять)

  • Навіщо Power Query і Power Pivot в Excel
  • Під'єднання до зовнішніх джерел даних (основи Power Query)
  • Перетворення "сирих" даних, або Магія Power Query
  • Моделі даних і Power Pivot. Зв'язки one-to-many, many-to-many
  • Основи DAX
  • Power Query як інструмент консолідації даних
  • Під'єднання до Google Sheets і вебресурсів

Модуль 2. Просунуті формули Excel. Комбінація формул. Формули масиву (6 занять)

  • Основні формули посилань і масивів
  • Іменовані комірки та діапазони
  • Організація динамічних діапазонів. Динамічні діапазони в Excel 365
  • Зведені й "розумні" таблиці та робота з ними
  • Формули агрегування та їхнє застосування
  • Сучасні альтернативи формулам масиву

Онлайн-заняття №1

  • Керування посиланнями на інші файли Excel
  • Формули куба в Excel

Модуль 3. Візуалізація в Excel (2 заняття)

  • Створення KPI у моделі даних Power Pivot та створення дашборда за допомогою Excel
  • Power BI як окремий інструмент візуального аналізу даних

Онлайн-заняття №2

Практичне заняття та Q&A-сесія.

Модуль 4. Автоматизація рутинних завдань за допомогою VBA та AI-інструментів (4 заняття)

  • Використання AI ChatGPT в Excel
  • Знайомство з VBA (Visual Basic for Applications): DOM, змінні й константи, цикли
  • Функція запису макросів
  • Запуск макросу за часом

Особливості курсу

  • Практичні домашні завдання
  • Надбудови Excel
  • Автоматизація роботи

Викладачі курсу

Микита Свідло - Head of Operations | Delivery Unit at Uklon

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
9 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
34 020 UAH за курс
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
IT STEP Academy
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

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

Програма курсу

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
  • JOINs та об'єднання результатів запитів. Різні типи JOIN, UNION
  • 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
  • Змінні 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

Після курсу ви зможете:

  • Володіти ключовими інструментами аналітики: опанувати роботу з програмами та мовами, такими як Power BI, SQL, Python, та іншими інструментами для аналізу даних
  • Створювати зрозумілі візуалізації даних: використовувати інструменти, як-от 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

Особливості курсу

  • Заняття 2 рази на тиждень по 2 пари
  • Тривалість 9 місяців
  • Вечірній час занять
  • Сертифікат про проходження курсу
  • Можлива оплата частинами
Більше інформації
Відеокурс / Платформа
Рекомендуємо
Формат
Online
Початок навчання
Будь-який момент
Тривалість
12 занять
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Гнучкий графікСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Robot Dreams
  • Python
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Базовий синтаксис Python є фундаментом для розвитку в будь-якій сфері IT ― від аналітики до веброзробки та машинного навчання. robot_dreams згенерував курс, який допоможе вивчити Python з нуля, його основні функції та бібліотеки. Доступ до цього курсу — інвестиція у ваше майбутнє.

Програма курсу

Знайомство з базовим синтаксисом

Навчіться запускати програми, написані на Python. Ознайомтеся з pipenv, пакетом віртуального оточення для Python. Опануйте базовий синтаксис мови та правила форматування вихідного коду. Навчіться імпортувати модулі та бібліотеки Python, а також користуватися вбудованими функціями.

Типи та структури даних

Навчіться працювати з основними вбудованими типами даних та вибирати правильні структури даних з огляду на їхні властивості. Попрацюйте із контейнерами list, tuple, dic, set. Навчіться користуватися операціями з урахуванням їхніх пріоритетів.

Робота з керівними конструкціями

Навчіться користуватися оператором присвоєння. Напишіть код на Python з використанням розгалуження виду if, elif, else та циклів виду for, while. Використовуйте спискове включення Comprehensions для генерації структур даних.

Функції та генератори

Навчіться оголошувати та викликати функції. Спробуйте написати власні функції та повертати одне або кілька значень. Навчіться використовувати та створювати генератори.

Функції введення/виведення

Опануйте функції input() і print(), навчіться читати файл і записувати дані в нього за допомогою Python. Використовуйте контекстний менеджер для правильного звільнення ресурсів. Навчіться користуватися бібліотеками для роботи з різними форматами даних.

ООП у Python

Опануйте принципи об'єктно-орієнтованого програмування для мови Python та навчіться їх застосовувати. Попрактикуйтеся у визначенні та інстанціонуванні класу. Вивчіть статичні методи та методи класу.

Стратегії обробки помилок

Ознайомтеся з різними стратегіями обробки помилок та винятків. Навчіться збуджувати, обробляти та оголошувати винятки. Створіть ієрархію винятків.

Введення в мережеве програмування

Пройдіть короткий екскурс у мережевий стек. Вивчіть принципи клієнт-серверної архітектури. Напишіть мережну програму з використанням сокетів. Навчіться працювати з протоколами HTTP, призначеними для передачі даних.

Введення в багатопотокове програмування

Зрозумійте різницю між потоками, процесами та корутинами. Навчіться обирати правильний підхід для реалізації конкурентності, зважаючи на вимоги. Напишіть простий багатопотоковий додаток і спробуйте створити з незалежними процесами.

Beyond the basics. Екосистема Python

Ознайомтесь із каталогом програмного забезпечення PyPi та бібліотеками мови. Навчіться тестувати, налагоджувати, робити виміри та логувати програми.

Бібліотека NumPy

Вивчіть інструменти бібліотеки NumPy. Розв'яжіть задачі лінійної алгебри, використовуючи масиви та матриці NumPy.

Аналіз та візуалізація даних

Навчіться користуватися бібліотекою для візуалізації даних Matplotlib та візуалізувати дані за допомогою графіків, діаграм, гістограм із набору цієї бібліотеки. Вивчіть можливості та інструменти бібліотеки Pandas. Виконайте аналіз та перетворення даних, використовуючи групування, злиття, побудову зведених таблиць та інших інструментів Pandas.

Особливості курсу

  • Робота з аналізом даних
  • Розробка на Python
  • Автоматизація
  • Підтримка методиста

Викладачі курсу

Олександр Тихонрук - Team Lead у TakeOff Technologies Inc

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
05.02.2025
Тривалість
22 тижнів
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
18 439 UAH за курс
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Prog Academy
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Програма курсу

Power BI

  • Призначення та використання Power BI у бізнес та дата аналізі
  • Поняття про Power Pivot та Power Query
  • Огляд інтерфейсу MS Power BI
  • Стандартні блоки Power BI
  • Джерела даних
  • ​​Інтерфейс Power Query
  • Імпорт даних з файлів TXT та CSV
  • Перетворення даних
  • Очищення та трансформація даних
  • Імпорт плаваючого фрагмента текстового або Excel-файлу
  • Завантаження даних з файлу MS Excel
  • Очищення та трансформація даних в редакторі Power Query
  • Розробка моделі даних
  • Поняття про зв'язки між об'єктами предметної області
  • Формалізація зв'язків
  • Правила формалізації зв'язків
  • Завантаження інформації з бази даних
  • Злиття запитів додаванням та об'єднанням
  • Створення звіту на основі даних з Google таблиць
  • ​​Групування, впорядкування та фільтрація даних
  • Створення та редагування груп
  • Застосування фільтрів різних типів
  • Зрізи. Налаштування, види
  • Функціональна мова DAX
  • Статистичні функції: SUM, SUMX, MAX, MIN, AVERAGE, COUNT
  • Логічна функція IF
  • Функції IFERROR і BLANK
  • Функція розрахунку за умовами CALCULATE
  • Функції фільтрації ALL, ALLEXCEPT, FILTER, EARLIER
  • Функції передачі даних з інших таблиць RELATED LOOKUPVALUE
  • Створення таблиць-довідників за допомогою функцій CALENDAR, CALENDARAUTO, SELECTCOLUMNS, UNION
  • Інформаційні функції ISFILTERED, ISEMPTY, ISBLANK, BLANK
  • Функції для роботи з текстами: TRIM, LEFT, RIGHT, MID, FIND
  • Функції для роботи з датами
  • Створення звітів на основі геоданих
  • Використання карти для візуального аналізу продажів по містах
  • Використання фігурної карти у створенні дашборду
  • Використання картограми у створенні дашборду
  • Парсинг сайтів
  • Створення зрозумілих і функціональних звітів

Python для дата аналітики

  • Встановлення Python та настроювання середовища (Jupyter Notebook, Google Colab)
  • Модель даних у Python
  • Типи даних
  • Посилання, копіювання
  • Числа
  • Модулі math та random
  • Арифметика, робота з числами з плаваючою точкою
  • Генерація випадкових чисел із random
  • Логічні оператори (and, or, not)
  • Умовний оператор if-elif-else
  • Списки та кортежі
  • Основи роботи із колекціями
  • Генерація списків (list comprehensions)
  • Цикли for та while
  • Використання циклу з колекціями та діапазонами (range)
  • Основні методи роботи зі рядками (split, join, replace)
  • Форматування рядків (f-strings, format)
  • Словники. Додавання, видалення, оновлення елементів
  • Використання словників для угруповання даних
  • Множини. Основні операції: перетин, об'єднання, різниця
  • Робота з текстовими файлами та файловою системою
  • Читання та запис даних у форматах JSON та CSV
  • Використання бібліотек json та csv для обробки файлів
  • Функції. Визначення функцій, параметри. Позиційні та іменовані аргументи
  • Лямбда-функція
  • Аргументи *args та **kwargs
  • Документування функцій
  • Ітератори та об'єкти, що ітеруються
  • Генератори та генераторні вирази. Принципи лінивих обчислень
  • Використання yield
  • Часто використовувані структури даних: Counter, defaultdict, deque
  • Генерація комбінацій та перестановок з itertools
  • Основи функціонального програмування
  • Застосування функцій map, filter, reduce
  • Декоратор. Основні засади: обертання функцій
  • Практичні приклади (логування, обмеження дзвінків)
  • Введення в ООП. Класи та екземпляри класів
  • Створення класів та об'єктів. Методи класів, властивості об'єктів
  • Винятки. Обробка помилок (try...except, else, finally)
  • Регулярні вирази. Робота з текстами та рядками в аналітиці
  • Бази даних та основи SQL
  • Бібліотека NumPy
  • Бібліотека Pandas
  • Інтеграція Numpy та Pandas
  • Очистка та підготовка даних
  • Основи статистики для аналізу даних

Особливості курсу

  • Живі заняття в групі за графіком
  • Чат з тренером і студентами
  • Перевірка домашніх завдань
  • Доступ до уроків та матеріалів курсу на 1 рік
  • Онлайн підтримка 6 місяців
  • 6 годин IT English Speaking Club
  • Проєкти для портфоліо

Викладачі курсу

  • Всеволод Євгієнко - CEO та тренер
  • Дмитро Міщук - Тренер
  • Олександр Цимбалюк - Тренер
  • Філіп Севене - Тренер
  • Олег Суховеров - Тренер
  • Олег Новіков - Тренер
  • Олексій Рихлюк - Тренер
  • Максим Сластен - Тренер
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
24.02.2025
Тривалість
10 занять
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
9 200 UAH за курс
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Hillel IT school
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Отримай практичні навички роботи з електронними таблицями для ефективного управління даними, їх аналізу та візуалізації.

Програма курсу

Вступ до Google Sheets

  • Ознайомлення з інтерфейсом
  • Робота з файлами
  • Основні типи даних
  • Формати та оформлення даних

Форматування даних

  • Форматування комірок
  • Умовне форматування
  • Закріплення рядків і стовпців

Формули та функції (Частина 1)

  • Основні формули
  • Логічні функції
  • Функції умовного підрахунку
  • Вкладені функції

Формули та функції (Частина 2)

  • Робота з масивами даних
  • Функції роботи з текстом
  • Функції роботи з датами та часом

Сортування та фільтрація даних

  • Сортування даних
  • Фільтрація даних
  • Зрізи даних

Візуалізація даних (Основи)

  • Створення діаграм і графіків
  • Налаштування діаграм
  • Комбіновані діаграми

Візуалізація даних (Розширене)

  • Динамічні діаграми
  • Графіки трендів
  • Інтеграція умовного форматування

Зведені таблиці та аналіз даних

  • Створення зведених таблиць
  • Аналіз даних за допомогою зведених таблиць

Вступ до Looker (BI-платформа)

  • Ознайомлення з Looker
  • Підключення джерел даних
  • Створення запитів і звітів
  • Візуалізація даних у Looker

Практика та вирішення бізнес-кейсів

  • Розбір реальних бізнес-завдань
  • Оптимізація таблиць і процесів
  • Інтеграція Google Sheets з іншими інструментами
  • Підбиття підсумків курсу
  • OpenAI GPT для генерації текстових звітів або висновків за шаблоном на основі даних із Google Sheets

Особливості курсу

  • Невеликі групи
  • Система особистих кабінетів
  • Доступ до відеозаписів занять
  • Викладачі практики
  • Оперативна служба підтримки студентів
  • Практичні заняття
  • Дипломний проєкт
  • Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Анастасія Васюченко - Data Analyst at MAUDAU

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
18.02.2025
Тривалість
8 годин
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
7 200 UAH за курс
Заняття цілий деньВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Світ Сучасної Освіти
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Даний курс призначений для користувачів, які хочуть освоїти Microsoft Excel і Power Query для аналізу даних. 90 % курсу - практика. Ви будете розглядати ключі, які найчастіше зустрічаються в реальному житті, і шукати нові способи використання інструментів. Учасники вивчать роботу з Power Query для підготовки та трансформації даних. Курс складається з практичних занять, щоб слухачі могли відразу застосовувати отримані знання.

Програма курсу

Модуль 1. Вступ до Excel для аналізу даних

  • Основні можливості Excel
  • Робота з таблицями та діапазонами
  • Використання формул і функцій
  • Вступ до зведених таблиць

Модуль 2. Вступ до Power Query

  • Що таке Power Query?
  • Як працює Power Query?
  • Для чого потрібен Power Query?
  • Підключення до джерел даних та зміна джерел динамічно

Модуль 3. Основні теми Power Query

  • Додавання колонок (Add Column)
  • Умовні колонки (Conditional Columns)
  • Заповнення даних вгору та вниз (Fill Up, Fill Down)
  • Фільтрація даних (Filtering)

Модуль 4. Робота з текстом у Power Query

  • Розділення тексту (Split)
  • Ігнорування регістру (Ignoring Case)
  • Всі входження (OccurrenceAll)

Модуль 5. Об'єднання та злиття даних

  • Об’єднання таблиць (Merge)
  • Злиття таблиць (Append)
  • Поворот і розплющення даних (Pivot, Unpivot)
  • Параметри для фільтрації (Parameter for Filter)

Модуль 6. Просунуті можливості Power Query

  • Групування даних (GroupBy)
  • Створення дублікатів та посилань (Duplicate and Reference)
  • Обробка помилок (Try-Otherwise)

Що вмітимуть учасники після завершення курсу

  • Розуміти основні функції Excel для аналізу даних
  • Використовувати Power Query для імпорту, трансформації та підготовки даних
  • Застосовувати різні методи фільтрації, групування та обробки даних
  • Працювати з текстовими даними та створювати складні запити
  • Візуалізувати дані та створювати звіти в Excel

Розклад курсу (8 годин)

День 1:

  • Вступ до Excel для аналізу даних (1 година)
  • Вступ до Power Query (1 година)
  • Основні теми Power Query (1.5 години)

День 2:

  • Робота з текстом у Power Query (1 година)
  • Об'єднання та злиття даних (1.5 години)
  • Просунуті можливості Power Query (2 години)

Особливості курсу

  • Допомога ментора
  • Практика
  • Сертифікат про проходження курсу
Більше інформації
Відеокурс / Платформа
Формат
Online
Початок навчання
Будь-який момент
Тривалість
7 занять
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
1 500 UAH за курс
Гнучкий графік
Projector
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

На курсі ви зрозумієте, як працювати з електронними таблицями та наділяти їх необхідними функціями. Цей інструмент допоможе простіше збирати, організовувати й аналізувати дані, будувати графіки з масиву даних та виокремлювати важливу інформацію. Після перегляду відеолекцій ви дізнаєтесь, як створювати складні функції, формули та звіти, які можна легко й швидко налаштувати та використовувати для різних потреб.

Програма курсу

Знайомство з Google Sheets

  • Навчимося створювати Google таблицю, знаходити або переміщувати документ
  • Розберемось, як надати різні доступи для користування, приховати аркуші або захистити діапазони від редагування
  • Дізнаємось, як побачити, хто і що змінював у спільному документі, а також скасувати їхні дії
  • Детально розглянемо структуру електронної таблиці

База роботи з даними

  • Ознайомимося з можливостями роботи в Google таблицях
  • Навчимося вручну вносити дані, змінювати їх формат, виділяти основне
  • Опануємо вміння вводити та змінювати різну інформацію:
    • числа
    • валюту
    • дати
    • відсотки
    • текст
  • Навчимось імпортувати дані з різних джерел:
    • сортувати
    • фільтрувати
    • групувати дані

Первинна обробка даних

  • Навчимося швидко діставати потрібні дані з масиву інформації, автоматично рахувати вік людини, відображати кількість робочих днів у місяці
  • Опануємо вміння легко проводити маніпуляції з математичними формулами, комбінувати різні дані

Перевірка даних: складні фільтри

  • Опануємо роботу з фільтрами й навчимося будувати мінідашборди
  • Навчимося робити "випадайки" та перевіряти масив даних на відповідність умові/правилу
  • Контролюватимемо внесення інформації в заданих рамках
  • Зробимо перші прості фільтри
  • Побудуємо перший мінідашборд з агрегацією даних
  • Створимо нестандартні авторські фільтри

Робота з формолою QUERY

  • Опануємо теорію та дізнаємося переваги використання QUERY
  • Пропишемо різні варіації простих запитів та ускладнимо їх, додавши фільтри, сортування й агрегацію даних

Візуалізація даних і оформлення електронних таблиць. Дизайн

  • Навчимося будувати графіки з масиву даних, виокремлювати важливу інформацію в таблиці
  • Відшліфуємо вміння робити документи, які не соромно комусь показати

Особливості курсу

  • 7 відеолекцій
  • Додаткові матеріали та корисні джерела
  • Чеклісти для самоперевірки після кожної лекції
  • Гнучкий графік навчання

Викладачі курсу

Марія Дьяченко - Commercial Director at EVO

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
23.01.2025
Тривалість
6 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
4 625 UAH за місяць
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатМожливе працевлаштуванняСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
DAN IT Education
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Усі заняття проходять з викладачем у живому форматі. Також постійний доступ до ментора, який допоможе розібратись в усіх питаннях, що виникли під час виконання домашнього завдання чи в роботі над проєктом. Навчання побудоване на роботі над реальними проєктами самостійно та у команді.

Програма курсу

Модуль: Soft Skills

  • Основні комунікативні навички: Основи ефективного спілкування
  • Емоційний інтелект: Управління емоціями в професійному середовищі
  • Критичне мислення: Аналіз і оцінка інформації для прийняття рішень
  • Робота в команді: Співпраця і взаємодія з колегами
  • Самопрезентація: Вміння представити себе та свої ідеї

Модуль 1. Excel

  • Основи роботи з Excel
  • Візуалізація даних
  • Розширене використання функцій Excel
  • Створення інтерактивних таблиць

Модуль 2. Дизайн бази даних та поглиблене програмування SQL

  • Структура і дизайн баз даних: Вивчення основ моделювання баз даних, включаючи створення схем, таблиць, ключів та обмежень
  • Мова SQL та управління даними: Освоєння типів даних, контейнерів даних (таблиць), отримання, фільтрація та упорядкування даних
  • Просунуті операції SQL: Робота зі скалярними функціями, багатотабличними запитами та підзапитами
  • Програмування на SQL: Використання змінних, умовних операторів IF, циклів, курсорів, процедур та функцій
  • Проєктування баз даних: Розуміння процесу нормалізації та практичні навички створення ефективно структурованих баз даних

Модуль 3. BackEnd: інтеграція даних, Python

  • Основи Python: Від перших кроків з print та input() до складних типів даних і логічних операцій
  • Структура управління: Модульне програмування, цикли while, списки та управління потоками
  • Робота з файлами та даними: Від серіалізації об’єктів до використання JSON та pickle
  • Програмування класів: Розбір класів, методів і просунутих паттернів програмування
  • Просунуте використання Python: Багатовимірні масиви, математичні функції та пакети для наукових розрахунків, такі як Jupyter і numpy
  • Бібліотека pandas: Все про векторні операції, об’єднання даних та роботу з бібліотекою для аналізу даних

Поглиблені теми роботи з Big Data:

  • Машинне навчання: Від основ до дерев рішень та логістичної регресії
  • Прогнозувальна аналітика: Основи, підготовка даних та принципи регуляризації

Модуль 4 Front End: Інструменти та концепції звітності - Power BI

  • Основи Power BI: Продукти, ліцензування, завантаження та налаштування
  • Підключення до даних: Робота з різноманітними джерелами даних
  • Power Query: Перетворення даних, включаючи форматування та групування
  • Моделювання даних: Стратегії та техніки для створення ефективних даних та звітів
  • DAX і візуалізація даних: Основи створення формул та кастомізація візуальних звітів
  • Мобільні та хмарні рішення: Оптимізація звітів для мобільних пристроїв та використання хмарних сервісів для підвищення продуктивності

Final Project. Підсумковий проєкт

  • Дослідницький аналіз даних: Аналіз з використанням описової статистики та візуалізації
  • Перевірка гіпотез: Вибір та перевірка гіпотез на основі аналізу даних
  • Моделювання: Розробка моделі машинного навчання для прогнозування, включаючи створення пайплайну крос-валідації та методи підвищення ефективності моделі
  • Побудова звітів: Використання зразка набору даних для створення аналітичного звіту, який надасть цінну інформацію для управлінських рішень
  • Аналіз ключових метрик: Оцінка результативності діяльності за різними параметрами
  • Візуалізація даних: Створення візуально привабливих та зрозумілих звітів для прийняття управлінських рішень

Бонусний модуль: Англійська для ІТ

В рамках модуля студенти:

  • Опанують спеціалізовану лексику, актуальну для сфери дата-аналітики
  • Навчаться представляти себе, доповіді та презентації англійською мовою
  • Підготуються до проходження інтерв’ю англійською мовою

Особливості курсу

  • Живі заняття
  • Ізраїльська методика Телем
  • Підтримка ментора
  • Робота над реальними проєктами
  • Допомога курс-координатора
  • Сучасна LMS-система
  • Система оцінки знань
  • Кар'єрний супровід

Викладачі курсу

  • Ірина Чиж - Senior DW/BI Engineer в Softserve
  • Дмитро Мазоха - Analytics Team Lead, компанія Develux
  • Бестужев Владислав - ex-Middle BI Developer at Plarium
  • Калашник Сергій - Python for Dta Science, Senior Data Analyst, Boosters
  • Іван Гомонець - BI Tech Lead t GROWE
  • Сергій Алпатов - Head of Learning and Development, Elogic Commerce
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
03.02.2025
Тривалість
1 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
14 999 UAH за курс
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
SoftServe Academy
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

У цьому курсі ми зібрали наш практичний досвід, що допоможе тобі створювати звіти та візуалізації, які приводитимуть до обґрунтованих рішень. І що найголовніше - неважливо, у якому напрямі чи на якій посаді ти працюєш, Power BI підвищить ефективність роботи з даними. А завдяки практичним завданням ти закріпиш вміння автоматизовувати рутинні процеси.

Програма курсу

Теми:

  • Знайомство з аналітикою даних
  • Підготовка даних для аналізу в Power BI Desktop
  • Моделювання даних у Power BI Desktop
  • Виконання обчислень за допомогою DAX
  • Створення простих звітів за допомогою базових візуалізацій
  • Удосконалення звітів за допомогою розширених візуалізацій
  • Сервіс Power BI. Керування наборами даних і робочими просторами
  • Сервіс Power BI. Адміністрування та безпека

На цьому курсі ти навчишся:

  • Готувати дані для аналізу, беручи їх з найрізноманітніших джерел
  • Моделювати дані та створювати зв'язки між таблицями
  • Створювати простий персональний дашборд за пів години
  • Створювати якісні інтерактивні візуалізації даних
  • Створювати прості та інформативні звіти
  • Використовувати формули DAX для базових обчислень та аналізу даних
  • Публікувати звіти, керувати доступом і безпекою
  • Використовувати можливості ШІ для побудови аналітичних звітів

Особливості курсу

  • Підтримка ментора впродовж навчального процесу
  • Підсилення твого CV
  • Доступ до додаткових електронних курсів для навчання у власному темпі
  • Онлайн-курси за рівнем англійської та Speaking Club

Викладачі курсу

Ihor Kohut - Ментор SoftServe Академії

Більше інформації

Сторінки

Читайте нас в Telegram, щоб не пропустити анонси нових курсів.

Відгуки про курси

Андрій Третяк   18.11.2024

Хочу подякувати GoIT за знання , які я отримав на курсах, а їх у мене було вже два (і поки що я не планую на цьому зупинятись).

На початку 2023 року у соцмережах натрапив на рекламу з марафону і обрав для себе напрямок дизайну (оскільки взагалі не був повʼязаний з IT і мені здалось, що вхід через дизайн буде найлегшим).

Пройшов навчання з UI/UX Design у 2023 році, хотів прощупати, як-то кажуть, і себе, і саму школу. Раніше онлайн навчання ніде не проходив, це був крутий експіріанс для мене. Мені дуже сподобалось! Дякую лектору, менторці і менеджерці, сертифікат у скарбничці ✅.

Навички розуміння і побудови веб та мобільних застосунків використовував у поточній (на той момент) роботі: малював мокапи, де показував відділу розробки, що саме нам як замовникам потрібно реалізувати в наших ПК, де ми працювали. Як на мене, комунікація з розробниками та бізнес-аналітиками покращилась, та і моє бачення світу інформаційних технологій трохи набуло іншого сенсу.

Працюючи в банківській сфері і розуміючи, що ми живемо у світі, де у будь-якій сфері діяльності використовуються дані, вирішив спробувати себе на марафоні з Data Analytics. Був у захваті від побаченого і розуміння того, що мені це дуже подобається (більше навіть, ніж дизайн). Пішов на курси, а оскільки перший досвід з GoIT був позитивний, довго не розмірковував. У вересні 2024 року отримав сертифікат Data Analytics, а у жовтні вже отримав свій оффер і зараз працюю аналітиком даних у банку.

Підсумовуючи, висловлюю свою захопленість і вдячність всій команді GoIT, ви справді робите цей світ розумніше і краще

Рекомендації: Рекомендую
5
Середня: 5 (1 голос)
Курси Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Марина    13.11.2024

Вітаю! пройшла курс Power Bi в Robot dreams, дуже доступно викладається матеріал, цікаво, дуже рекомендую 

Плюси:Лектор Богдан суперовий викладач, дуже сподобалось
Мінуси:Не знайшла
Рекомендації: Рекомендую
5
Середня: 5 (1 голос)
Курси Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Роман Яремич   08.11.2024

Нещодавно пройшов курси з аналізу даних в Excel та Power BI і хочу поділитися своїм позитивним враженням. Курс був структурований дуже зрозуміло, матеріали подавались чіткій і зрозумілій формі, а лектор — справжні експерти у своїй галузі, та має чудову здатність пояснювати складні речі простими словами, особливо сподобалася практична частина курсу, та домашні завдання що значно покращило розуміння матеріалу. Вже використовую набуті під час курсу знання у своїй роботі що значно спростило виконання рутинних завдань.

Плюси:Доступ до матеріалів курсу у будь який час; Лекції проводились ввечері, можна навчатись після роботи.
Мінуси:Мінусом стала висока вартість курсу. Хоча навчання і було якісним і була змога оплати частинами, ціна здавалася дещо завищеною
Рекомендації: Рекомендую
5
Середня: 5 (1 голос)
Курси Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Ганна   26.10.2024

Трохи вайбу від навчання Robot_dreams...

Насправді довго обирала школу, читала умови, відгуки (особливо негативні) так як гроші не малі по цьому напрямку (як для мене).  Одразу варто зазначити що обирала напрямок аналітики ( між дата аналітик та окремо взяті курси BI-систем та SQL) Помучивши інтернет, свою логіку та різних менеджерів зрозуміла що окремі курси більш наповнені ніж 1 всезагальний. Наступний крок - вибір школи. Всі зірки зійшлися на Robot_dreams. Немалу роль зіграла і запущена акція. А головне той негатив який я і найшла був не критичний а , головне, прокоментований зі сторони школи на незалежних отзовиках. Наступний крок- навчання. Почалось воно не за планом, а на місяць пізніше!!! Я вже засмутилась не стільки в школі, скільки в своїх навиках аналізу (довибиралась...) ну і знову таки: гроші заплачено, а тут ці форсмажори, що ж то далі буде і т.д. АЛЕ, нервувала я не довго: куратор завжди був на звязку, тисяча вибачень і т.д. Весь негатив вони згладили класним ПЛЮШКАМИ по додатково вкинутому навчанню (класна штука: Exles від Богдана Дуди). Ну і був 100% кешбек для учня з максимальним балом, але так як то була не я , то подробиць не знаю). Подання матеріалу: Tableau вів Євген М'яновський. До цього я програму не знала, не працювала з нею. Структурований, послідовний матеріал. Приємний, спокійний голос, виважений, коректний, толерантний лектор.  Найголовніше- оперативний фітбек, допомога в налаштуваннях, д/з. За що ще хочеться відмітити- думала буде простіше в плані вимог і дипломної роботи. Якщо хочеш таки високий бал і диплом, а не сертифікат то треба напрягтися (особливо якщо до цього не було практики) і це таки правильно. Взагалі навчання проходило комфортно, зрозуміло і нічого не гнали експресом - мали час пройтися по записам спокійно не раз і проюзати важкі моменти. Ніяких чарівних обіцянь про працевлаштуванню- тільки реальність: працювати, відточувати навички, набивати проєкти. Сподіваюсь комусь відгук стане корисним, дякую що дочитали до кінця    
Плюси:Зручно Доступно Зрозуміло Оперативний фітбек
Мінуси:Дорого
Рекомендації: Рекомендую
5
Середня: 5 (1 голос)
Курси Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Даша Олейнікова   21.10.2024

Проходила курс «Junior Data Analyst» на платформі Robot Dreams. Якщо коротко, то курс був дуже структурованим, насиченим та наповненим практичними інструментами. Протягом навчання я вивчила безліч важливих практичних речей, які вже планую застосовувати у своїй роботі. Особливо корисними були модулі з SQL та блок з візуалізації даних.

Особливу увагу хочу приділити викладачам — Юлії Ларіоновій та Вікторії Кириченко. Вони справжні майстрині своєї справи, які вміють донести матеріал доступно та цікаво. Лекції були не лише змістовними, а й багатими на практичні кейси та приклади з реального життя, що дозволяє легше засвоювати нові знання.

Щиро рекомендую цей курс усім, хто прагне поглибити свої знання в аналізі даних та отримати реальні навички для майбутньої роботи.

Рекомендації: Рекомендую
5
Середня: 5 (1 голос)
Курси Data Analyst / Business Intelligence (BI)

Сторінки