Курси Data Analyst та Business Intelligence (BI)

Фільтр
Курс
Формат
Online
Початок навчання
18.11.2025
Тривалість
2 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
5 600 UAH за місяць
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
DAN IT Education
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Програма курсу

Модуль 1. Вступ до Power BI

Вступ до Power BI: продукти, ліцензування, знайомство з інтерфейсом, базові налаштування.

Модуль 2. Трансформація даних з Power Query

Трансформація даних з Power Query: підключення до даних, очищення, трансформація та підготовка даних.

Модуль 3. Моделювання даних

Моделювання даних: створення моделей, зв'язків між таблицями, їх види та призначення.

Модуль 4. DAX

DAX: контексти, створення мір, стовпців та таблиць, обчислення.

Модуль 5. Візуалізація даних

Візуалізація даних: використання вбудованих візуалізацій та їх кастомізація, робота з мапами, меню навігації, кастомні підказки та деталізація.

Модуль 6. Налаштування безпеки, спільний доступ

Налаштування безпеки, спільний доступ: RLS (Row-Level Security), публікація та спільний доступ до звітів, розклад автоматичного оновлення.

Практичний проєкт

Практичний проєкт: створення повноцінного звіту для реального бізнес-кейсу.

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

Викладачі курсу

  • Ірина Чиж - Senior DW/BI Engineer at SoftServe
  • Дмитро Мазоха - Analytics Team Lead, NDA
Більше інформації
Експрес-курс
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
2 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Заняття цілий деньВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Networking Technologies
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • Office
Подробиці

В даному курсі розглядаються два основних компоненти Power BI Desktop та сервіс Power BI, теми з Power Query, і DAX розглядаються поверхнево.

Програма курсу

Основні поняття

  • BI (business intelligence) та бізнес-аналіз
  • Microsoft 365. Екосистема Power BI

Power BI Desktop

  • Огляд Power BI Desktop. Його архітектура та основні принципи роботи
  • Отримання та встановлення Power BI Desktop
  • Використання довідки
  • Режими Звіт, Дані, Модель
  • Створення та налаштування моделі даних
    • Основні принципи створення моделі даних
    • Отримання даних. Робота з різними джерелами даних (текстові файли, робочі книги Excel, бази даних Access, веб-сторінки, веб-сервіси, файли у хмарних сховищах тощо)
    • Трансформація даних. Редактор запитів Поняття мови М (Докладно ці теми розглядаються в окремому тренінгу NT-PowerQ. Тут ми розглядаємо тільки основи Powеr Query)
    • Встановлення властивостей таблиць та полів
    • Звязки між таблицями. Типи зв'язків. Схеми моделі даних "зірка" та "сніжинка". Таблиці-довідники (вимірювання) та таблиці фактів
    • Встановлення та налаштування зв'язків між таблицями. Активні та неактивні зв'язки. Напрямок крос-фільтрації
    • Використання DAX. Обчислювані стовпці, міри та таблиці. (Детально ці теми розглядаються в окремому тренінгу NT-PowerP.DAX, присвяченому використанню DAX у Power Pivot. Тут ми розглядаємо тільки DAX)
    • Управління зв'язками за допомогою USERELATIONSHIP та CALCULATE
    • Ієрархії, угруповання, кластери
    • Робота з датами. Таблиці дат. Використання функцій CALENDAR та CALENDARAUTO
    • Імпорт моделі даних із файлу Excel
  • Робота з візуалізаціями, принципи їх використання, форматування
    • Базові візуалізації (таблиця, матриця, картки, гістограма, графік, кругова тощо)
    • Складніші візуалізації (бульбашкова діаграма, каскадна діаграма (водоспад), KPI, датчик, дерево декомпозиції)
    • Робота з географічними картами
    • Умовне форматування у візуалізаціях. Використання DAX в умовному форматуванні
    • Використання зображень з internet
    • Аналіз та аналітика у візуалізаціях. Деталізація
    • Імпорт користувача візуальних елементів
    • Використання Q&A. Синоніми
  • Налаштування зовнішнього вигляду звіту. Використання текстових полів, зображень, фігур. Режим фокусування візуалізації. Режим "в центрі уваги"
  • Використання тем. Налаштування сторінки звіту
  • Фільтрування у звітах. Зрізи, синхронізація зрізів. Фільтри візуалізацій, сторінок та звіту. Фільтри деталізації
  • Взаємодія візуалізацій. Перехресне виділення
  • Використання закладок
  • Використання кнопок керування
  • Сторінки користувача підказок
  • DAX та "Швидкі міри"
  • Використання параметра "Що якщо"
  • Динамічні звіти з параметрами
  • Використання шаблонів звітів
  • Експорт звіту до pdf-документу
  • Деякі параметри Power BI Desktops

Використання сервісу Power BI

  • Огляд Power BI
  • Структура сайту Power BI
  • Основні об'єкти Power BI та взаємозв'язки між ними: візуальні елементи, набори даних, звіти, інформаційні панелі (панелі моніторингу)
  • Отримання даних. Робота з різними джерелами даних
  • Публікація звіту Power BI Desktop у хмару
  • Створення та налаштування звітів. Надання звіту до загального доступу. Експорт у Power Point
  • Створення та налаштування панелей моніторингу (інформаційних панелей). Додавання плиток. Надання панелей моніторингу у спільний доступ
  • Оновлення даних. Концепція шлюзу Power BI
  • Основи використання робочих областей. Налаштування доступу до даних, звітів, панелей моніторингу
  • Деякі параметри Power BI

Після курсу слухачі зможуть:

  • Опануєте найпопулярніший BI-інструмент - Power BI Desktop
  • Опануєте принципи побудови моделей даних
  • Навчитесь завантажувати дані з різних джерел та зв'язувати їх між собою, формуючи модель даних
  • Навчитесь візуалізувати Ваші дані, створюючи інтерактивні, візуально привабливі, інформативні та зручні звіти
  • Навчитесь використовувати хмарний сервіс Power BI для спільної роботи зі звітами

Особливості курсу

  • LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
  • Підбірка матеріалів з теми курсу в електронному вигляді
  • Електронний сертифікат НЦ
  • Кава-брейки (очний курс)
  • Консультації тренера протягом 3-х місяців після закінчення курсу
Більше інформації
Експрес-курс
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
2 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Заняття цілий деньВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Networking Technologies
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • Office
Подробиці

Програма курсу

Робота з моделлю даних за допомогою надбудови Power Pivot

  • Надбудова Power Pivot, її призначення та середовище використання
  • Поняття моделі даних, її структура та принципи побудови
  • Отримання даних з різних зовнішніх джерел (бази Access, текстовi файли, таблицi Excel тощо)
  • Зв'язки між таблицями. Типи зв'язків. Схеми моделі даних "зірка" та "сніжинка". Довідкові таблиці (вимірювальні) та таблиці фактів
  • Встановлення та налаштування зв'язків між таблицями
  • Створення та використання таблиць дат
  • Створення ієрархій
  • Налаштування KPI
  • Користувацьке сортування

Мова DAX та її використання в Power Pivot

  • Поняття мови DAX, її призначення та середовище використання
  • Поняття контексту. Контекст рядка та контекст фільтра
  • Обчислювані стовпці та мiри (measures, обчислювані поля)
  • Створення обчислюваних полів. Деякі функції для обробки текстів, чисел та дат.
  • Створення простих мip. Функції SUM, AVERAGE, MIN, MAX, DISTINCTCOUNT, COUNTROWS
  • Функції RELATED, IF, DIVIDE, BLANK
  • Функції CALCULATE, ALL, ALLSELECTED, HASONEVALUE, FILTER
  • Використання непов’язаних таблиць
  • Робота з датами. Розрахунок накопичених підсумків. Функції CALENDAR, FORMAT, YEAR, MONTH, DAY, DATESYTD, DATESQTD, DATESMTD, DATEADD, DATESBETWEEN, ENDOFMONTH, LASTNONBLANK, FIRSTDATE, LASTDATE та інші

Візуалізація даних моделі даних за допомогою зведених таблиць й діаграм

Після курсу слухачі зможуть:

  • Завантажувати дані з різних джерел (текстові файли, електронні таблиці Excel, бази даних і т.д.) і пов'язувати їх між собою, формуючи т.зв. модель даних
  • Розширювати модель даних, створюючи мовою DAX обчислювані стовпцi та мiри, які дозволяють виконувати обчислення, недоступні в "звичайних зведених таблицях" або за допомогою звичайних формул Excel
  • Будувати зведені таблиці та діаграми, використовуючи як джерело даних саму модель даних, тобто оперуючи не однією, а декількома таблицями, які пов'язані

Особливості курсу

  • LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
  • Підбірка матеріалів з теми курсу в електронному вигляді
  • Електронний сертифікат НЦ
  • Кава-брейки (очний курс)
  • Консультації тренера протягом 3-х місяців після закінчення курсу
Більше інформації
Експрес-курс
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
8 годин
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Заняття цілий деньВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Networking Technologies
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • Office
Подробиці

Програма курсу

Теми:

  • Концепція моделювання даних
    • Концептуальне, логічне, фізичне моделювання
    • Інструментарій моделювання в Power BI Desktop
    • Модель даних Power BI Desktop, етапи її побудови
  • Зв'язки, їх призначення та створення
    • Типи зв'язків (один до одного, один до багатьох, багато до багатьох)
    • Особливості зв'язків, робота зі зв'язками кожного типу
  • Нормалізація та денормалізація таблиць
  • Явні та неявні міри
  • Моделі даних типу "зірка" та "сніжинка"
    • Таблиці дат та вимірів
    • Ключові поля
    • Сурогатні ключі
    • Рольові виміри
    • Вироджені виміри
    • Таблиці фактів з і без метрики
  • Активні та неактивні зв'язки
  • Напрямок крос-фільтрації (одно- та двонаправлена кросфільтрація)
  • Управління зв'язками за допомогою DAX
  • Створення сполучних (допоміжних) таблиць за допомогою Power Query та DAX
  • Таблиці дат. Їх використання як сполучних
  • Різні типи об'єднання таблиць (join kind). Робота з нецілісним даними
  • Робота з незв'язаними таблицями

Після курсу слухачі зможуть:

  • Будуть розуміти, що моделювання даних - це окремий вид діяльності аналітика і здійснювати його, як окремий етап аналізу даних
  • Зможуть створювати зв'язки між таблицями моделі та керувати ними, використовуючи численні нюанси та тонкощі налаштування зв'язків
  • Зможуть створювати у Power BI Desktop моделі даних типу "зірка" та "сніжинка"
  • Вмітимуть використовувати для моделювання функціонал Power Query та вирази DAX

Особливості курсу

  • LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
  • Підбірка матеріалів по темі курсу в електронному вигляді
  • Електронний сертифікат НЦ
  • Кава-брейки (очний курс)
  • Консультації тренера протягом 3-х місяців після закінчення курсу
Більше інформації
Експрес-курс
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
8 годин
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Заняття цілий деньВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Networking Technologies
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • Office
Подробиці

Ви освоїте складніші сценарії обробки даних, нестандартні трансформації та дізнаєтесь, як автоматизувати робочі процеси. Ми розглянемо розширені можливості Power Query, оптимізацію запитів, поглибимо роботу з мовою M та застосуємо здобуті знання на практиці через реальні бізнес-завдання.

Програма курсу

Отримання даних з різних джерел

  • Бази даних: Access, OData
  • Хмарні сервіси: SharePoint, OneDrive, Google Drive
  • Файли та вебресурси: XML, JSON, PDF

Управління запитами

  • Структурування та оптимізація: групування, дублювання, посилання на запити
  • Аналіз взаємозв'язків: перегляд залежностей запитів

Захист та оновлення запитів

  • Захист запитів від випадкових змін
  • Автоматичне оновлення даних через VBA

Робота з мовою M

  • Обробка помилок та перевірка типів даних
  • Особливості обчислень: нюанси операції ділення
  • Використання ключового слова each у складних фільтрах
  • Функції для роботи з датами, часом, списками й таблицями
  • Динамічні запити з параметрами: List of values та Query

Прикладні кейси вирішення бізнес-завдань

  • Автоматизація обробки даних
    • Нормалізація таблиць
    • Оптимізація обробки тестів Forms
    • Аналіз звітів про збори Teams
    • Робота з даними про відрядження
  • Аналітична обробка даних
    • Порівняння прайс-листів
    • Пошук збігів у великих масивах даних
    • Побудова накопичувальних підсумків
    • ABC-аналіз
  • Розширена візуалізація та звітність
    • Аналіз залишків на складі
    • Визначення номера тижня за ISO
    • Побудова діаграми Ганта

Після курсу слухачі зможуть:

  • Підключатися до різних джерел для отримання даних
  • Грамотно структурувати запити, групувати, дублювати та аналізувати їхні взаємозв'язки
  • Налаштовувати автоматичне оновлення запитів через VBA
  • Писати складні запити мовою M
  • Оптимізувати продуктивність запитів та ефективно працювати з великими наборами даних

Особливості курсу

  • LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
  • Підбірка матеріалів з теми курсу в електронному вигляді
  • Електронний сертифікат НЦ
  • Кава-брейки (очний курс)
  • Консультації тренера протягом 3-х місяців після закінчення курсу
Більше інформації
Експрес-курс
Формат
Online
Початок навчання
23.10.2025
Тривалість
8 годин
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Заняття цілий деньСупровід ментора
Networking Technologies
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Програма курсу

Теми:

  • Визначення ключових показників та джерел даних
  • Уточнення деталей ТЗ та цілей аналізу
  • Аналіз структури даних та вибір оптимальних інструментів автоматизації
  • Проєктування моделі даних, що відповідатиме бізнес-потребам
  • Створення динамічної моделі, яка об'єднує дані з різних джерел
  • Побудова запитів по умовам ТЗ
  • Налаштування автоматичного оновлення та виведення аналітики
  • Тестування готового рішення на пілотних даних для перевірки його працездатності
  • Презентація створеної моделі даних
  • Перевірка рішення на реальних даних
  • Створення покрокової інструкції
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
6 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Заняття цілий деньВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Networking Technologies
  • Business Analyst
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • Office
Подробиці

Розберемося, як працюють Microsoft Fabric, Power BI та їхні компоненти, щоб ви могли використовувати їх максимально ефективно. Навчитеся створювати потужні аналітичні обчислення, працювати з контекстами, писати формули, які дадуть бізнесу швидкі й точні відповіді. Оволодієте інструментами для очищення, об'єднання та трансформації даних, щоб отримувати готові для аналізу набори даних без зайвої інформації.

Програма курсу

Основні поняття

  • BI (business intelligence) і бізнес-аналіз
  • Self Service BI (бізнес-аналітика самообслуговування)
  • Microsoft Fabric. Microsoft 365. Power BI

Основи мови DAX та її використання в Power Pivot

  • Робота з моделлю даних за допомогою надбудови Power Pivot
    • Надбудова Power Pivot, її призначення та "середовище існування"
    • Поняття моделі даних, її пристрій, принципи її побудови
    • Отримання даних з різних зовнішніх джерел (база Access, текстовi файли, таблицi Excel тощо)
    • Зв'язки між таблицями. Типи зв'язків. Схеми моделі даних "зірка" та "сніжинка". Таблиці-довідники (вимірювання) та таблиці фактів
    • Встановлення та налаштування зв'язків між таблицями
    • Створення та використання таблиць дат
    • Створення ієрархій
    • Налаштування KPI
    • Користувацьке сортування
  • Мова DAX та її використання в Power Pivot
    • Поняття мови DAX, її призначення та "середовище існування"
    • Обчислювані стовпці та мiри (обчислювані поля)
    • Поняття контексту. Контекст рядка та контекст фільтра
    • Створення обчислюваних полів. Деякі функції для обробки текстів, чисел та дат
    • Створення простих мiр. Функції SUM, AVERAGE, MIN, MAX, DISTINCTCOUNT, COUNTROWS
    • Функції RELATED, IF, DIVIDE, BLANC
    • Функції CALCULATE, ALL, ALLSELECTED, HASONEVALUE, FILTER
    • Використання незв'язаних таблиць
    • Робота з датами. Обчислення накопичувальних підсумків. Функції CALENDAR, FORMAT, YEAR, MONTH, DAY, DATESYTD, DATESQTD, DATESMTD, DATEADD, DATESBETWEEN, ENDOFMONTH, LASTNONBLANK, FIRSTDATE, LASTDATE та інші
  • Візуалізація даних моделі даних за допомогою зведених таблиць та діаграм

Отримання та трансформація даних за допомогою Power Query

  • Вступ: що таке Power Query, область його застосування. Поняття запиту, робота в редакторі запитів, поняття мови M
  • Використання результату роботи запиту. Оновлення запитів
  • Отримання даних з різних джерел даних (текстові файли, таблиці Excel, дані з Інтернету тощо)
  • Принцип послідовного перетворення даних в редакторі запитів. Дії з кроками (зміна, видалення, додавання нового кроку)
  • Трансформація таблиць (фільтрація, сортування, групування, розділення стовпців, транспонування, створення обчислюваних стовпців тощо)
  • Робота з текстовими та числовими даними. Робота з датами та часом. Тип даних "тривалість" і його використання
  • Спільна робота декількох запитів
    • Додавання даних (append) з кількох запитів
    • Злиття (об'єднання, з'єднання, merge) запитів. Типи об'єднань
  • Масове завантаження даних
    • Отримання даних із усіх (або багатьох) файлів у папці та її підпапок
    • Отримання даних з усіх (або багатьох) аркушів робочої книги
    • Отримання даних з усіх (або багатьох) "розумних таблиць" однієї робочої книги
  • Мова "M". Її використання для вдосконалення запитів
    • Поняття мови "M", сфера її застосування
    • Робота в розширеному редакторі
    • Основи синтаксису мови M
    • Прості та структуровані типи даних
    • Оператор розгалуження if
    • Ключове слово each
    • Вбудовані функції мови. Використання довідки по вбудованим функціям
    • Користувацькі функції
  • Запити з параметрами

Використання Power BI Desktop та сервісу Power BI

  • Power BI Desktop
    • Огляд Power BI Desktop. Його архітектура та основні принципи роботи
    • Встановлення Power BI Desktop
    • Використання довідки
    • Режими Звіт, Дані, Модель
    • Створення та налаштування моделі даних
      • Основні принципи створення моделі даних
      • Отримання та перетворення даних (Детально ці теми розглядаються в модулі, присвяченому Power Query в Excel. В цьому блоці будуть розглянуті лише ті аспекти Power Query, які відрізняють його використання в Power BI Desktop від використання в Excel)
      • Встановлення властивостей полів
      • Зв'язки між таблицями. Типи зв'язків. Схеми моделі даних "зірка" та "сніжинка". Таблиці-довідники (вимірювання) та таблиці фактів. Встановлення та налаштування зв'язків між таблицями
      • Використання DAX. Обчислювані стовпці, міри та таблиці. (Докладно ці теми розглядаються в модулі, присвяченому використанню DAX у Power Pivot. В цьому блоці будуть розглянуті тільки ті аспекти DAX, які відрізняють його використання в Power BI Desktop від використання в Power Pivot)
      • Ієрархії та групи
    • Робота з візуалізаціями, принципи їх використання, форматування
      • Базові візуалізації (таблиця, матриця, картка, багаторядкова картка, гістограма, графік, кругова, кiльцева, дереводiбна карта, дiаграми з областями тощо)
      • Робота з географічними картами
    • Умовне форматування в візуалізаціях. Використання DAX в умовному форматуванні
    • Використання зображень з інтернету
    • Налаштування зовнішнього вигляду звіту. Використання текстових полів, зображень, фігур
    • Використання тем. Налаштування сторінки звіту
    • Фільтрація в звітах. Роздiльники (slisers), фільтри візуалізацій, сторінок та звіту. Фільтри деталізації
    • Взаємодія візуалізацій. Перехресне виділення
    • Використання закладок
    • Використання керуючих кнопок
    • Користувацькі сторінки підказок
    • Деякі параметри Power BI Desktop
  • Основи використання сервісу Power BI
    • Огляд Power BI
    • Структура сайту Power BI
    • Основні об'єкти Power BI та взаємозв'язки між ними: візуальні елементи, семантична модель, звіти, інформаційні панелі (панелі моніторингу, dashboards)
    • Публікація звіту Power BI Desktop в хмару
    • Створення та налаштування панелей моніторингу (інформаційних панелей, dashboards)
    • Предоставлення звiтiв та панелей моніторингу в загальний доступ
    • Оновлення даних. Поняття шлюзу Power BI

Особливості курсу

  • LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
  • Підбірка матеріалів по темі курсу в електронному вигляді
  • Електронний сертифікат НЦ
  • Кава-брейки (очний курс)
  • Консультації тренера протягом 3-х місяців після закінчення курсу
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
09.10.2025
Тривалість
20 занять
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
13 000 UAH за курс
Вечірні заняттяВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Sigma Software University
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Курс розрахований на початківців в IT, що обрали для свого подальшого професійного розвитку напрямок аналізу даних та Business Intelligence. А також він спрямований на підготовку до іспиту PL-300 (DA-100) Microsoft Power BI Data Analyst й отримання відповідного сертифікату.

Програма курсу

Знайомство і візуалізація

  • Знайомство з Power BI. Концепція, архітектура, інтерфейс
  • Створення і форматування першої візуалізації
  • Створення і налаштування матриць і діаграм
  • Додавання розширених інструментів управління візуалізаціями
  • Різновид форм візуалізації: кругові, стовпчикові, стрічкові діаграми, потокові діаграми, індикатор KPI тощо
  • Робота з картами, швидкі міри, експорт даних, кластеризація та пошук викидів

Обробка даних

  • Можливості Power BI з отримання та обробки даних
  • Трансформація даних: загальні можливості
  • Трансформація даних: робота з різними типами даних
  • Додавання нових розрахункових колонок, налаштування репрезентації даних, додаткові можливості, використання різних джерел даних. Запити мовою M

Трансформація мовою DAX

  • Моделі даних, основи мови DAX, логічні та статистичні функції
  • Математичні, текстові та довідкові функції DAX
  • Функції Filter та Value, часові функції Time Intelligence
  • Додаткові можливості dax

Web service PowerBI

  • Power BI web service
  • Дашборди, звіти, датасети
  • Безпека даних на рівні рядків (Row Level Security)
  • Створення та керування робочими просторами
  • Корисні техніки та прийоми з практики
  • Поради щодо складання іспиту PL-300, питання і відповіді щодо пройденого матеріалу

Особливості курсу

  • Курс проводиться українською мовою з використанням англомовних термінів
  • Можливість долучитись до розробки курсового проєкту
  • Доступ до всіх матеріалів курсу протягом 6 місяців після завершення
  • Рекомендації до здачі PL-300 (DA-100) Microsoft Power BI Data Analyst іспиту (складається англійською мовою)

Викладачі курсу

Андрій Салата - Senior Data Scientist/Data Architect в Sigma Software

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
30.10.2025
Тривалість
32 занять
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
19 800 UAH за курс
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Hillel IT school
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Ви поглибите розуміння SQL, Python та Power BI, вивчите найефективніші методи роботи з базами даних, обробки та візуалізації інформації. Курс включає практичні завдання, де ви зможете застосувати отримані знання на реальних проєктах, а також дипломну роботу, що допоможе вам засвідчити ваші навички.

Програма курсу

SQL та робота з базами даних

  • Бази даних і СУБД
  • Типи баз даних
  • Структура реляційних баз даних
  • Синтаксиси SQL запитів
  • Умовний оператор WHERE
  • Оператори IN / NOT IN, LIKE / NOT LIKE
  • Умови AND / OR, BETWEEN AND / NOT BETWEEN AND, IS NOT NULL / IS NULL
  • Оператори порівняння =, <>, <, >, >=, <=
  • Типи даних та їх особливості
  • Функції агрегації SUM, COUNT та інші, оператор GROUP BY
  • Пропозиція HAVING, порівняння із WHERE
  • Оператор LIMIT
  • Оператор JOIN (INNER, LEFT OUTER, RIGHT OUTER, FULL OUTER, CROSS)
  • Оператори UNION та UNION ALL
  • Підзапити
  • Оператор WITH
  • Віконні функції

Робота з Python

  • Синтаксис Python. Типи даних. Оператори
  • Розгалуження і цикли
  • Рядки і словники
  • Списки, кортежі, набори
  • Класи
  • Робота з файлами. CSV-файли. Обробка виключень
  • Numpy. Pandas
  • Matplotlib, seaborn
  • Python в Excel

Робота у Power BI Desktop

  • Інтерфейс та налаштування
  • Підключення до джерел даних - бази даних, файли ( Excel, CSV), онлайнові служби та інші
  • Побудова моделі даних, створення та керування зв'язками
  • Перетворення даних - очищення даних, об'єднання запитів, додавання запитів, створення додаткових стовпців
  • Візуалізація даних - таблиця, матриця, гістограми, діаграми, водоспад, лійка та інше
  • Фільтрація даних - фільтри на візуалізації, на сторінці, на всіх сторінках

Мова DAX

  • Синтаксис DAX
  • Функції DAX - агрегатні функції, функції дати та часу, функції фільтрації, логічні функції, математичні функції, функції зв'язку, табличні функції
  • Створення мір для аналізу даних
  • Створення обчислюваних стовпців
  • Створення обчислюваних таблиць

Робота у Power BI Services

  • Публікація звітів
  • Редагування звітів
  • Налаштування безпеки
  • Налаштування автоматичного оновлення

Дипломна робота

Побудова аналітичного звіту на базі Power BI.

Особливості курсу

  • Невеликі групи
  • Система особистих кабінетів
  • Доступ до відеозаписів занять
  • Викладачі практики
  • Оперативна служба підтримки студентів
  • Практичні заняття

Викладачі курсу

  • Григорій Перевозчиков - Data Analyst at ТОВ "Сільпо-фуд"
  • Віталій Доарме - Lead Data Analyst at NielsenIQ
  • Олексій Подгорний - Senior Data Analyst / Data Scientist at JustAnswer
  • Юлія Завальнюк - Analyst at Vodafone
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
21.10.2025
Тривалість
20 занять
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
11 400 UAH за курс
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Hillel IT school
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Курс Data Analytics Basic надає відмінну можливість освоїти основи дата-аналітики та принципи використання інструментів обробки та візуалізації даних. На нашому курсі ви зможете опанувати всі актуальні інструменти, які потрібні сучасному дата-аналітику.

Програма курсу

Хто такий дата-аналітик і чим він займається

  • Що має знати та вміти дата-аналітик
  • Види аналізу даних
  • Де дата-аналітики беруть інформацію
  • Сфери, в яких потрібні дата-аналітики і як вони допомагають компаніям

Data Driven підхід і big data

  • Що таке data driven підхід
  • Загальні характеристики великих даних
  • Інструменти для обробки та роботи з даними (SQL, PowerBI та інші)

Виявлення проблем та формулювання завдань

  • Початок роботи дата-аналітика
  • Визначення потреб, збір інформації, декомпозиція задач
  • Принципи спілкування зі стейкхолдерами
  • Розробка плану аналізу

Excel як аналітичний інструмент

  • Чому Excel часто недооцінюють?
  • Математичні формули та функції
  • Фільтрування та сортування даних
  • Логічні функції в Excel
  • Пошук даних
  • Зведені таблиці

Робочий день дата-аналітика

  • Ранкові стендапи в agile-командах
  • Розподіл завдань в команді за допомогою системи управління проєктами Jirа
  • Робота аналітика над задачами та фінальний продукт дата-аналітики
  • Ретро як засіб підбивання підсумків виконаної роботи та рефлексії щодо спринта

Візуалізація даних

  • Що має містити хороша візуалізація даних
  • Вибір правильного типу графіка для візуалізації даних
  • Правила хорошої візуалізації

Інструменти для візуалізації даних

  • Огляд найпопулярніших інструментів візуалізації даних
  • Побудова аналітичних дашбордів
  • Які можливості відкриває візуалізація даних

Особливості курсу

  • Невеликі групи
  • Система особистих кабінетів
  • Доступ до відеозаписів занять
  • Викладачі практики
  • Оперативна служба підтримки студентів
  • Практичні заняття

Викладачі курсу

  • Олександр Єсенін - Data Analyst at MAUDAU
  • Артем Шостак - Data Analyst, BI Developer at Avenga
  • Денис Бахнюк - Data Analyst, Reports Developer at Kyivstar
  • Андрій Круш - Data Analyst / BI Developer at INSPE
  • Єгор Резніченко - Data Engineer at Matrix42
  • Дарина Пономарьова - Product Data Analyst / Data Scientist at Qappi
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
11.11.2025
Тривалість
4 днів
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Заняття цілий деньВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Networking Technologies
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Цей курс охоплює методи та практики впровадження та керування рішеннями для аналітики даних масштабу підприємства за допомогою Microsoft Fabric. Слухачі спиратимуться на наявний аналітичний досвід і навчаться використовувати компоненти Microsoft Fabric, зокрема озера даних, сховища даних, блокноти, потоки даних, конвеєри даних і семантичні моделі для створення та розгортання аналітичних ресурсів.

Програма курсу

Початок роботи з Microsoft Fabric

  • Вступ до наскрізної аналітики за допомогою Microsoft Fabric
  • Початок роботи з озерами даних у Microsoft Fabric
  • Використання Apache Spark у Microsoft Fabric
  • Робота з таблицями Delta Lake у Microsoft Fabric
  • Використання конвеєрів Data Factory у Microsoft Fabric
  • Передача даних за допомогою Dataflows Gen2 у Microsoft Fabric
  • Початок роботи зі сховищами даних у Microsoft Fabric
  • Початок роботи з Real-Time Intelligence в Microsoft Fabric
  • Початок роботи з наукою про дані в Microsoft Fabric
  • Початок роботи з Data Activator у Microsoft Fabric
  • Адміністрування Microsoft Fabric

Впровадження Lakehouse за допомогою Microsoft Fabric

  • Вступ до наскрізної аналітики за допомогою Microsoft Fabric
  • Початок роботи з lakehouses у Microsoft Fabric
  • Використання Apache Spark у Microsoft Fabric
  • Робота з таблицями Delta Lake у Microsoft Fabric
  • Передача даних за допомогою Dataflows Gen2 у Microsoft Fabric
  • Використання конвеєрів Data Factory у Microsoft Fabric
  • Організація озера даних Fabric за допомогою архітектурного шаблону "медальон"

Передача даних за допомогою Microsoft Fabric

  • Передача даних за допомогою Dataflows Gen2 у Microsoft Fabric
  • Завантаження даних за допомогою блокнотів Spark і Microsoft Fabric
  • Використання конвеєрів Data Factory у Microsoft Fabric

Впровадження сховища даних за допомогою Microsoft Fabric

  • Початок роботи зі сховищами даних у Microsoft Fabric
  • Завантаження даних в сховище даних Microsoft Fabric
  • Запит до сховища даних у Microsoft Fabric
  • Відстеження сховища даних Microsoft Fabric
  • Захист сховища даних Microsoft Fabric

Робота із семантичними моделями в Microsoft FabricQuery, базі даних Azure Cosmos для NoSQL

  • Масштабованість У Power Bi
  • Створення зв'язків моделі Power BI
  • Використання інструментів для оптимізації продуктивності Power BI
  • Забезпечення безпеки моделі Power BI

Особливості курсу

  • LIVE-навчання незалежно від формату участі в курсі (очно/віддалено)
  • Електронні матеріали Microsoft
  • Попередньо налаштоване середовище та навчання на сучасному обладнанні
  • Електронний сертифікат Microsoft
  • Обід та кава-брейки (очний курс)
  • Консультації тренера протягом 6-ти місяців після закінчення курс
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
26.11.2025
Тривалість
2 тижнів
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Choice31
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

На курсі ти навчишся працювати з Google Analytics 4, Google Ads і BigQuery, Google Tag Manager. Зможеш налаштовуватимеш події та відстежуватимеш активність користувачів на сайті. Прийматимеш обґрунтовані рішення на основі актуальних даних.

Програма курсу

Вступ до Google Analytics 4

  • Огляд основних змін і нових можливостей Google Analytics 4 порівняно з Universal Analytics
  • Ключові концепції: події, сесії, користувачі, нові метрики
  • Важливість переходу на Google Analytics 4 та його вплив на бізнес-аналітику
  • Огляд інтерфейсу та основних розділів Google Analytics 4

Налаштування Google Analytics 4

  • Створення облікового запису та налаштування потоку даних (веб-сайт або додаток)
  • Встановлення трекінгового коду на сайт або в додаток
  • Налаштування основних параметрів: валюта, часовий пояс, виключення трафіку з ботів
  • Зв'язок облікового запису з Google Ads, Search Console, BigQuery та іншими сервісами

Відстеження подій та користувацьких взаємодій

  • Огляд автоматичних подій та створення власних подій
  • Використання користувацьких параметрів для збору додаткових даних
  • Налаштування подій для важливих взаємодій, таких як кліки на кнопки, перегляди відео, заповнення форм
  • Використання Google Tag Manager для спрощеного управління подіями

Аналіз даних у реальному часі

  • Відстеження поведінки користувачів у реальному часі: онлайн-користувачі, джерела трафіку, місця переходу
  • Використання звітів реального часу для аналізу ефективності маркетингових кампаній
  • Оперативне реагування на аномалії та несподівані події на сайті
  • Порівняння даних у реальному часі з історичними даними

Сегментація аудиторії

  • Створення аудиторій на основі подій, демографічних даних та поведінкових атрибутів
  • Використання умовних сегментів для аналізу специфічних груп користувачів
  • Налаштування динамічних аудиторій для ретаргетингу в Google Ads
  • Аналіз поведінки різних сегментів та впровадження оптимізацій на їх основі

Створення персоналізованих звітів

  • Огляд стандартних звітів та їх налаштування під бізнес-потреби
  • Створення власних звітів: вибір метрик, параметрів та форматів відображення даних
  • Використання дашбордів для моніторингу ключових показників у реальному часі
  • Експорт та автоматизація звітів для зручності аналізу та презентацій

Аналіз конверсій та шляхів користувачів

  • Налаштування цілей та відстеження конверсій в Google Analytics 4
  • Аналіз шляхів користувачів від першого контакту до завершення конверсії
  • Виявлення точок відтоку та оптимізація конверсійних воронок
  • Використання моделі атрибуції для оцінки ефективності маркетингових каналів

Інтеграція з іншими інструментами

  • Інтеграція Google Analytics 4 з Google Ads: передача та аналіз даних про кампанії
  • Використання BigQuery для зберігання та аналізу великих обсягів даних
  • Підключення та налаштування інших маркетингових інструментів та CRM-систем
  • Автоматизація процесів через API та налаштування власних інтеграцій

Автоматизація звітності та використання аналітики

  • Впровадження API для автоматизації звітності та передачі даних
  • Використання інструментів автоматизації для збору та обробки даних
  • Налаштування розсилки звітів та створення автоматизованих дашбордів
  • Використання отриманих даних для регулярної оптимізації маркетингових кампаній та бізнес-процесів

Особливості курсу

  • Допомога ментора
  • Практика
  • Робота з інструментами
  • Безкоштовні шаблони та інструкції
  • Сертифікат про проходження курсу
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
17.11.2025
Тривалість
2 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
уточнюйте
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Networking Technologies
  • Python
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Ця інтенсивна програма допоможе швидко вивчити основи мови Python для роботи з даними. Ти навчишся обробляти дані за допомогою Python, автоматизувати рутинні задачі та створювати візуалізації для швидкого аналізу. Все це на реальних прикладах із використанням сучасних інструментів і підходів у сфері Data Analytics.

Програма курсу

Вступ до Python

  • Вступ - (DS - DA - BI)
    • Навички та інструменти в роботі аналітика даних
  • Використання Jupyter Notebooks
    • Комірки Jupyter Notebooks
    • Імпорт та експорт даних у Jupyter Notebooks
    • Деякі корисні "магічні" %-команди
  • Основи мови програмування Python
    • Що таке Python і як його використовують в аналізі даних?
    • Встановлення та налаштування Python
    • Основні синтаксичні правила: змінні, типи даних, оператори
  • Функції, цикли та умовні оператори
    • Як створювати функції в Python
    • Використання циклів for та while
    • Умовні оператори (if, else, elif)
  • Основні типи й конструкції Python їх призначення та використання
    • Списки, кортежі
    • Рядки (літерали) та основні методи
    • Множини й словники
    • Поняття "модуль" та приклади їх створення і використання
    • Робота з текстовими файлами

Джерела даних та їх обробка у Python

  • Звідки аналітики отримують дані: API, CSV, Excel, SQL, вебскрапінг
    • Використання бібліотек для отримання даних з різних джерел (Requests та ін.)  
    • Формати даних: CSV, JSON, Excel та ін.
    • Читання даних з CSV та TXT
    • Читання даних із баз даних на прикладі SQLite
  • Обробка даних: фільтрація, сортування, об'єднання таблиць
    • Введення в бібліотеки для роботи з даними (Pandas, NumPy)
    • Зчитування даних за допомогою модуля Pandas
    • Очищення та нормалізація даних
    • Очищення дублікатів даних
    • Очищення даних та візуалізації

Основи роботи з даними у Python на прикладі модуля Pandas

  • Знайомство з бібліотеками для роботи з даними
    • Бібліотеки NumPy та Pandas: що це та для чого їх використовують
    • Операції з масивами та таблицями
    • Маніпулювання та очищення даних
  • Робота з табличними даними
    • Фільтрація, сортування та об'єднання таблиць
    • Поняття кореляції даних
    • Інструменти в пайтоні для перевірки гіпотез
  • Візуалізація даних у Python
    • Основи бібліотеки Matplotlib для побудови графіків
    • Знайомство з Seaborn для складніших візуалізацій
    • Створення лінійних, гістограмних та кореляційних графіків
    • Елементи інтерактивності в Jupyter Notebooks

Python для роботи з SQL та Excel

  • Огляд роботи з SQL у Python
    • Введення в реляційні бази даних та SQL
    • Виконання базових SQL-запитів (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
    • Огляд інструментів роботи з великими базами даних та оптимізації запитів
    • Розуміння класу в ООП. Поняття ORM - що таке, навіщо і коли
    • Підключення до бази даних за допомогою SQLAlchemy
  • Огляд роботи з Excel у Python
    • Нові можливості використанні пайтону від MS
    • Використання бібліотеки openpyxl, xlwings для взаємодії з Excel-файлами
    • Автоматизація базових операцій в Excel: фільтрація, обчислення та генерація звітів
    • Форматування Excel-даних у Python через openpyxl, xlwings

Особливості курсу

  • Допомога ментора
  • Практика
  • Зворотній зв'язок
  • Сертифікат про проходження курсу
  • Робота з інструментами

Викладачі курсу

Василь Коломієць - Data Analyst, Python Developer at EZ Cloud

Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
03.11.2025
Тривалість
30 годин
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
24 000 UAH за курс
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментораРеальний проект у портфоліо
Світ Сучасної Освіти
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Під час навчання учасники ознайомляться з основними бібліотеками для обробки та візуалізації даних (Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn), опанують методи машинного навчання (регресія, класифікація, кластеризація), а також навчаться працювати з SQL для аналізу даних у базах даних. Курс розрахований як на новачків, так і на фахівців, які прагнуть поглибити свої знання в аналізі даних.

Програма курсу

Обробка даних Pandas

  • Вступ до курсу
  • Налаштування середовища
  • Вступ до Pandas
  • Створення та робота з DataFrame і Series
  • Імпорт даних із CSV, Excel, SQL Database та JSON файлів
  • Індексація та фільтрація даних
  • Сортування даних
  • Обробка пропущених значень
  • Групування та агрегування даних
  • Злиття та об'єднання таблиць

Обробка даних Numpy

  • Вступ до Numpy та створення масивів
  • Ініціалізація масивів:
    • одномірні
    • двовимірні
    • багатовимірні
  • Індексація, зрізи та маніпуляції з елементами масиву
  • Арифметичні операції та векторизація
  • Обробка пропущених та некоректних значень у масивах
  • Статистичні функції:
    • середнє
    • медіана
    • стандартне відхилення
  • Зміна форми масивів та об'єднання масивів
  • Збереження та завантаження масивів із файлів

Візуалізація Matplotlib

  • Вступ до Matplotlib та його можливості
  • Створення простих графіків (лінійний, точковий, стовпчастий)
  • Налаштування осей, заголовків та підписів графіків
  • Зміна кольорів, стилів та маркерів графіків
  • Додавання легенд, анотацій та тексту на графіки
  • Побудова кількох графіків на одному полотні (subplots)
  • Збереження графіків у різних форматах файлів (PNG, PDF)
  • Створення спеціалізованих графіків (гістограми, кругові діаграми, коробчасті діаграми)

Візуалізація Seaborn

  • Вступ до Seaborn та його особливості
  • Створення графіків розподілу даних (histplot, kdeplot, distplot)
  • Побудова категоріальних графіків (barplot, countplot, boxplot)
  • Використання графіків відношень (scatterplot, lineplot)
  • Теплові карти (heatmap) для візуалізації кореляцій та матриць
  • Налаштування стилів та палітр кольорів у Seaborn
  • Фасетна візуалізація (FacetGrid, pairplot) для групування даних
  • Аналіз та візуалізація статистичних даних (violinplot, swarmplot)

Задача регресії

  • Підготовка даних для регресії
  • Розбиття даних на навчальну та тестову вибірки
  • Створення моделі лінійної регресії
  • Навчання моделі на навчальних даних
  • Оцінка точності моделі
  • Візуалізація результатів регресії

Задача класифікації

  • Підготовка даних для класифікації
  • Розбиття даних на навчальну та тестову вибірки
  • Створення моделі класифікації (Logistic Regression, Decision Tree)
  • Навчання моделі на навчальних даних
  • Оцінка точності моделі (accuracy, precision, recall)
  • Візуалізація результатів класифікації

Кластеризація

  • Підготовка даних для кластеризації
  • Вибір методу кластеризації (K-Means, Agglomerative Clustering та ін.)
  • Створення та моделі кластеризації
  • Візуалізація кластерів
  • Оцінка якості кластеризації (silhouette score)
  • Аналіз отриманих кластерів та інтерпретація результатів

Аномалії

  • Підготовка даних для пошуку аномалій
  • Вибір методу виявлення аномалій (Isolation Forest, Local Outlier Factor)
  • Створення та навчання моделі для пошуку аномалій
  • Прогнозування аномалій у даних
  • Оцінка точності виявлення аномалій
  • Візуалізація та інтерпретація виявлених аномалій

SQL

  • Вступ до SQL та основи реляційних баз даних
  • Виконання простих запитів SELECT
  • Фільтрація даних за допомогою WHERE
  • Сортування результатів за допомогою ORDER BY
  • Агрегація даних (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX)
  • Групування даних за допомогою GROUP BY
  • З'єднання таблиць (JOIN)

Розбір домашніх проєктів

  • Демонстрація кращих рішень учасників
  • Демонстрація типових рішень викладача
  • Підсумки курсу

Чого навчаться учасники

  • Налаштовувати робоче середовище та ефективно використовувати бібліотеки Python для аналізу даних
  • Обробляти, агрегувати та візуалізувати дані за допомогою Pandas та Numpy
  • Створювати візуалізації за допомогою Matplotlib та Seaborn
  • Опанувати методи регресії, класифікації та кластеризації для машинного навчання
  • Працювати з SQL для виконання запитів і аналізу даних
  • Виявляти та інтерпретувати аномалії в даних
  • Розробляти рішення для реальних проєктів і презентувати їх результати

Попередні вимоги

  • Базові знання Python (основні конструкції, цикли, функції)
  • Уявлення про дані та базові статистичні поняття
  • Досвід роботи з таблицями (наприклад, у Excel) буде перевагою, але не є обов'язковим

Особливості курсу

  • Допомога ментора
  • Практика
  • Фінальний проєкт
  • Сертифікат про проходження курсу
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
28.10.2025
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
Курс
Формат
Online
Початок навчання
20.10.2025
Тривалість
1 місяців
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
7 499 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
Курс
Формат
Online
Початок навчання
07.10.2025
Тривалість
32 годин
Рівень
Для початківців, Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
18 000 UAH за курс
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Світ Сучасної Освіти
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Програма курсу

Основні поняття

  • BI (business intelligence) та бізнес-аналіз
  • Microsoft 365. Екосистема Power BI

Power BI Desktop

  • Огляд Power BI Desktop. Його архітектура та основні принципи роботи
  • Отримання та встановлення Power BI Desktop
  • Використання довідки
  • Режими Звіт, Дані, Модель
  • Створення та налаштування моделі даних
  • Основні принципи створення моделі даних
  • Отримання даних. Докладніше ці теми описанi (та розглядаються) в модулi "Power Query та його використання в Power BI Desktop" нижче в цьому документi
  • Встановлення властивостей полів
  • Зв'язки між таблицями. Типи зв'язків. Схеми моделі даних "зірка" та "сніжинка"
  • Таблиці-справочники (вимірювання) та таблиці фактів
  • Встановлення та налаштування зв'язків між таблицями. Активні та неактивні зв'язки. Напрямок крос-фільтрації.
  • Використання DAX. Обчислювані стовпці, міри та таблиці. Докладніше ці теми описанi (та розглядаються) в модулi "Мова DAX та її використання в Power BI Desktop" нижче в цьому документi
  • Ієрархії та групи
  • Робота з датами
  • Робота з візуалізаціями, принципи їх використання, форматування
  • Базові візуалізації (таблиця, матриця, картки, гістограма, графік, кругова тощо)
  • Більш складні візуалізації (бульбашкова діаграма, каскадна діаграма (водоспад), KPI, датчик)
  • Робота з географічними картами
  • Умовне форматування в візуалізаціях. Використання DAX в умовному форматуванні
  • Використання зображень з інтернету
  • Імпорт користувацьких візуальних елементів
  • Використання Q&A
  • Синоніми
  • Налаштування зовнішнього вигляду звіту. Використання текстових полів, зображень, фігур
  • Використання тем. Налаштування сторінки звіту
  • Фільтрація в звітах. Зрізи, фільтри візуалізацій, сторінок та звіту. Фільтри деталізації
  • Взаємодія візуалізацій. Перекреслене виділення
  • Використання закладок
  • Використання керуючих кнопок
  • Користувацькі сторінки підказок
  • Використання параметра "Що якщо"
  • Деякі параметри Power BI Desktop

Використання сервісу Power BI

  • Огляд Power BI
  • Структура сайту Power BI
  • Основні об'єкти Power BI та взаємозв'язки між ними:
    • візуальні елементи
    • семантична модель
    • звіти
    • інформаційні панелі (панелі моніторингу, dashboards)
  • Отримання даних. Робота з різними джерелами даних
  • Публікація звіту Power BI Desktop в хмару
  • Створення та налаштування звітів. Предоставлення звіту в загальний доступ
  • Створення та налаштування панелей моніторингу (інформаційних панелей)
  • Додавання плиток
  • Предоставлення панелей моніторингу в загальний доступ
  • Оновлення даних
  • Поняття шлюзу Power BI

Мова DAX та її використання в Power BI Desktop

  • Поняття мови DAX, її призначення та "середовище існування"
  • Обчислювані стовпці, таблиці, мiри (measures)
  • Поняття контексту
  • Контекст рядка та контекст фільтра
  • Створення обчислюваних полів
  • Деякі функції для обробки текстів та чисел
  • Створення простих показників
  • Функції SUM, AVERAGE, MIN, MAX, DISTINCTCOUNT, COUNTROWS
  • Функції RELATED, IF, DIVIDE, SWITCH, BLANC
  • Функції CALCULATE, ALL, ALLSELECTED, HASONEVALUE, FILTER, VALUES, TOPN
  • Використання функцій-ітераторів SUMX, AVERAGEX, MAXX, MINX, CONCATENATEX
  • Робота з датами
  • Створення та налаштування календарів
  • Використання функцій CALENDAR та обчислення накопичувальних підсумків
  • Функції CALENDAR, NOW, DATE, FORMAT, YEAR, MONTH, DAY, DATESYTD, DATESQTD, DATESMTD, DATEADD, PARALLELPERIOD, PREVIOUSMONTH, DATESBETWEEN, FIRSTDATE, LASTDATE та інші.
  • Управління зв'язками за допомогою функцій USERELATIONSHIP та CALCULATE
  • Використання неспівязаних таблиць
  • DAX та "Швидкі міри"

Для ефективного навчання на курсі слухачі повинні мати такі знання та навички

  • Високий рівень володіння Excel, зокрема робота зі зведеними таблицями, сортуванням, фільтрацією, створенням діаграм та використанням складних формул, таких як VLOOKUP
  • Знання баз даних бажане, але не обов'язкове
  • Добре розуміння роботи з даними та досвід аналітичної роботи буде корисним

Особливості курсу

  • Допомога ментора
  • Практика
  • Сертифікат про проходження курсу
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
16 годин
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
8 000 UAH за курс
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Світ Сучасної Освіти
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Програма курсу

Введення та редагування даних

  • Використання функції автозаповнення для числових даних, комбінації тексту та чисел, дат
  • Списки автозаповнення
  • Вміст і формат клітинок
  • Що може бути в клітинці?
  • Додавання, видалення, переміщення та копіювання елементів аркуша
  • Спеціальна вставка з динамічним переглядом
  • Комбінації клавіш для прискорення роботи - обов'язкові і бажані

Книги

  • Швидке переміщення по книзі
  • Перейменування аркушів
  • Переміщення та копіювання аркушів
  • Вставлення та видалення аркушів
  • Групування аркушів
  • Робота зі згрупованими аркушами
  • Переміщення та копіювання аркушів між файлами

Оформлення документа

  • Числові формати - основні і користувацькі
  • Особливості використання різних форматів відображення дат для подальшого аналізу
  • Форматування клітинок та діапазонів за допомогою стилів
  • Копіювання форматів до інших клітинок

Поняття таблиці в Excel: форматування таблиць

  • Просте і ефективне оформлення діапазонів в об'єкти таблиці
  • Вбудовані шаблони для проєктування таблиць
  • Застосування стилів до оформлення таблиць
  • Перетворення таблиці на діапазон

Робота з формулами

  • Введення та редагування формул
  • Оператори посилань
  • Пріоритет операторів
  • Складання елементарних формул
  • Відображення та редагування формул
  • Поняття відносних, абсолютних і змішаних посилань на клітинки і діапазони в формулах
  • Майстер функцій
  • Використання математичних, статистичних функції, функції дати і часу, логічні функції у формулах (ROUND, TODAY, NETWORKDAYS, IF, SUMIF, SUMIFS, COUNTIF COUNTIFS, VLOOKUP, HLOOKUP)
  • Вкладені функції
  • Копіювання та переміщення формул
  • Формули, які посилаються на клітинки інших аркушів та інших робочих книг
  • Робота зі зв'язками

Бази даних і таблиці

  • Способи швидкого внесення даних в бази даних і таблиці
  • Сортування і фільтрація
  • Особливості використання фільтрів для полів різних типів даних
  • Обчислення за відфільтрованими даними
  • Створення таблиць
  • Робота рядком підсумків
  • Особливості написання формул в таблицях
  • Проміжні підсумки прості та вкладені
  • Додавання групи та структурного критерію у діапазонах
  • Особливості копіювання відфільтрованих та структурованих даних

Об'єднання даних на різних аркушах

  • Тривимірні посилання
  • Інструмент консолідація
  • Консолідація даних без зв'язків та зі зв'язками

Упорядкування даних у книзі

  • Видалення повторюваних значень
  • Використання надбудови Inquire, для очищення форматування за межами таблиць
  • Порівняння інформації в двох версіях однієї і тієї ж книги - візуальне та документальне

Самостійні контрольні вправи в процесі тренувань

Особливості курсу

  • Підтримка ментора
  • Практика
  • Сертифікат про проходження курсу
Більше інформації
Курс
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
12 годин
Рівень
Для досвідчених
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
8 000 UAH за курс
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
Світ Сучасної Освіти
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Програма дає знання, уміння і міцні навички професійного використання табличного процесора Microsoft Excel.

Програма курсу

Модуль 1. Базові формули

  • Особливості використання формул з функціями у таблицях
  • Імена таблиць і вказівники стовпців. Виконання більш складних обчислень
  • Нові функції програми Excel: IFS, XLOOKUP
  • Заміна використання кількох функцій IF, та функції IFS на функції підстановки (VLOOKUP, HLOOKUP)
  • Пошук і підстановка даних шляхом об'єднання функцій INDEX і MATCH

Модуль 2. Розширені можливості базових формул

  • Умовні суми та обчислення на основі кількох критеріїв
  • Секрети функції SUMPRODUCT
  • Виключення помилок у формулі
  • Можливості миттєвого заповнення

Модуль 3. Сучасні формули Excel

  • Формули: FILTER, LET, UNIQUE, SEQUENCE, TAKE, DROP
  • Формула LAMBDA
  • Формули WRAPCOLS, WRAPROWS
  • Формули CHOOSECOLS, CHOOSEROWS
  • Формули TEXTSPLIT, TEXTBEFORE, TEXTAFTER

Модуль 4. Маніпуляція даними за допомогою зведених таблиць

  • Створення звіту зведеної таблиці на основі даних аркуша
  • Макетування, форматування та змінення зведених таблиць
  • Робота зі списком полів зведеної таблиці, проміжні та загальні підсумки у звіті зведеної таблиці
  • Групування елементів у звіті зведеної таблиці (ручне та автоматичне)
  • Додаткові розрахунки в зведених таблицях для швидкого аналізу (відсотки, кумулятивні підсумки, "батьківські" співвідношення)
  • Створення, редагування та видалення формул зведених таблиць, використання роздільників для фільтрування даних
  • Підключення роздільників до кількох зведених таблиць
  • Функція GETPIVOTDATA, особливості отримання кількох зведених таблиць на основі одного джерела
  • Створення звіту зведеної діаграми, підключення слайсерів
  • Вступ до Power Pivot та формул DAX

Попередня підготовка

Учасник повинен мати:

  • Базові знання роботи з Excel, включаючи використання простих формул та функцій
  • Досвід роботи з електронними таблицями, створення та форматування таблиць
  • Розуміння основ роботи з даними, таких як фільтрація та сортування

Що будуть знати учасники після завершення навчання

  • Використовувати складні формули та функції Excel
  • Створювати та налаштовувати зведені таблиці та зведені діаграми для аналізу даних
  • Використовувати нові функції Excel, такі як IFS, XLOOKUP та інші
  • Використовувати умовні суми та обчислення на основі кількох критеріїв
  • Застосовувати сучасні формули Excel для ефективної роботи з даними
  • Маніпулювати даними за допомогою зведених таблиць і DAX формул у Power Pivot

Особливості курсу

  • Допомога ментора
  • Практика
  • Сертифікат про проходження курсу
Більше інформації
Відеокурс / Платформа
Формат
Online
Початок навчання
Дата формується
Тривалість
7 тижнів
Рівень
Для початківців
Мова навчання
Ukrainian
Вартість
3 900 UAH за курс
Гнучкий графікВидається диплом/сертифікатСупровід ментора
SkillsUp
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Подробиці

Ціль курсу - навчити аналітика базовим навичкам роботи з даними, щоб отримані інструменти допомагали покращувати конкретні показники проєктів та впливали на успішне вирішення завдань бізнесу.

Програма курсу

Роль Data Analyst у системі аналізу та структурі роботи з даними

  • Еволюція Data-Driven компаній
  • Цінність аналітики (Descriptive/Predictive Analytics)
  • Організація процесу обробки даних (Data Science)
  • Ролі та інструменти для обробки даних. Місце аналітика даних у процесі обробки даних
  • Основні завдання та відповідальності Data Analyst
  • Принципи роботи аналітики даних
  • Основні навички. Основні інструменти Data Analyst
  • Класичне поняття ролі аналітика даних
  • З чого почати шляхи розвитку
  • Основна термінологія

Системи аналітики. Маркетингова, продуктова, UX-аналітика

  • Типи аналітичних завдань та відповідні системи аналітики. Воронка AAARRR
  • Системи маркетингової аналітики та завдання, які вони вирішують
  • Наскрізна рекламна аналітика
  • Системи продуктової аналітики та завдання, які вони вирішують
  • Огляд типів систем аналітики: від рекламної до глибокої продуктової аналітики
  • Користувальницька аналітика
  • Оптимальний набір аналітичних інструментів для мобільних та веб-продуктів
  • Основні етапи застосування аналітики

Продуктова аналітика. Продуктова воронка. Підсистеми продукту

  • Продуктова аналітика як основа роботи із даними
  • Методики продуктової аналітики
  • Продукт. Типи продуктів
  • Монетизація
  • Підсистеми продукту
  • Шлях користувача. Продуктова воронка

Метрики. Когортний та RFM-аналіз

  • Маркетингові, продуктові та фінансові метрики
  • Підсистеми продукту та їхні метрики
  • Ієрархія метрик
  • Накладення метрик на продуктову воронку
  • RFM-аналіз
  • Когортний аналіз

A/B-тестування

  • Вибір метрик для тестування
  • Вибір даних
  • Калькулятор. А/В тести: статистика та математика
  • А/В тести: проблеми та їхні вирішення

Робота із даними

  • Робота із базами даних. Інструменти
  • Які дані збирати. Де їх зберігати?
  • Вилучення інформації для обробки
  • Вимоги до даних
  • Обробка даних: повнота, цілісність, наявність шумів, помилок, викидів, перепусток
  • Валідація даних
  • BI-системи

Tableau. Part 1

  • Огляд інтерфейсу
  • Тип даних, тип файлів
  • Основна термінологія
  • Завантаження даних
  • Основні калькуляції

Tableau. Part 2

  • Робота із фільтрами
  • Типи графіків
  • Візуалізація. Побудова дашбордів

Використання даних для розвитку продукту

  • Процес додавання/видалення подій
  • Аудит та моніторинг метрик
  • Гіпотези зростання по воронці
  • Проведення експериментів у продукті та маркетингу
  • Оцінка результатів експериментів та знаходження інсайтів
  • Вибудовування процесу системного експериментування

Фінальний проєкт

  • Контрольна робота
  • Захист проєктів

Результат після проходження курсу:

  • Ви вивчите основи аналізу, їх життєвий цикл, ключові інструменти для роботи з ними та освоїте проведення статистичних тестів
  • Навчитеся обробляти дані, будувати на основі отриманих параметрів та метрик стратегії розвитку проекту, плани та рекомендації щодо його покращення
  • Отримаєте повне уявлення про аналітичні методи та процеси, про систематизацію даних для аналізу та візуального представлення їх на презентаціях
  • Відпрацюєте затребувані аналітичні навички на практиці (очищення, аналіз та візуалізація даних тощо), зможете виконувати аналіз та обчислення за допомогою електронних таблиць

Особливості курсу

  • Електронний сертифікат про закінчення курсу
  • Записані лекції
  • Базу матеріалів у межах тем, вивчених на курсі
  • Чек-листи та корисні посилання
  • Можливість додати своє резюме до бази претендентів, якою ми ділимося з партнерами для допомоги у працевлаштуванні нашим випускникам
  • Участь у Програмі Лояльності надалі

Викладачі курсу

Вікторія Логвинова - Аналітик даних у Data Discovery Team, експертка у сфері Big Data

Більше інформації

Сторінки

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

Відгуки про курси

Галина   11.06.2025

Завершила навчання в robot dreams на курсі Junior Data Analyst. Поки чекаю свій диплом, хочу щиро подякувати і поділитись своїм досвідом. 

Загалом, я прийшла на курс вже з базовими навичками SQL/Exel, і обирала його через те, що там в програмі був Пайтон. Проте хочу сказати, що мої знання тільки поглибилися на навчанні, теми були прописані і продемонстровані дуже глибоко, що дуже позитивно показалось на моїй поточні роботі та розвитку логічного мислення. Ну і в результаті, хороший бекграунд на Пайтоні + гарне і впевнене володіння SQL/Exel. Всі теми які заявлені в програмі дуже вичерпно презентовані, після завершення курсу відчуваю себе дуже впевнено і навіть сумую, що так швидко закінчились мої «студентські» місяці. Дякую, дякую і ще раз дякую. Ви найкращі! 

Рекомендації: Рекомендую
5
Середня: 5 (1 голос)
Курси Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Валерія   10.06.2025

Сподобалось усе від лекцій до практик. Дуже надихала похвала та фідбеки, доброзичлива комунікація як з лекторами так і з куратором. Матеріали досить докладні і зрозумілі, домашки добре орієнтовані на застосування набутих знань. Особливо сподобалися коментарі з приводу частих питань на інтерв'ю та навичок, які потрібні на різних етапах роботи.Хотілося б, щоб трохи докладніше розписували в матеріалах ключові функції python. А також було б цікаво отримати приблизний список частих питань на співбесідах) Величезна подяка за такий цікавий і приємний курс! Отримана насолода та знання коштували витраченого на це часу! Хочеться послухати ще)

Рекомендації: Рекомендую
5
Середня: 5 (1 голос)
Курси Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Данило   24.04.2025

Привіт! Хочу поділитись своїм досвідом після проходження курсу Data Analysis. Цей курс дає міцне базове розуміння основних аспектів дата-аналітики. Ви дізнаєтесь, як використовувати різні інструменти для аналізу та візуалізації даних. Навчання було непростим, довелося докласти чимало зусиль, але на кожному етапі, коли виникали труднощі, ментор завжди був готовий допомогти і дати корисні поради. Окрім практичних і теоретичних знань, курс допоможе створити портфоліо з реальними кейсами, а також допоможе в оформленні резюме та LinkedIn профілю. Пройшовши курс, я успішно отримав джобофер через три місяці! Щиро рекомендую і курс, і компанію GoIT!

Плюси:Міцна базова підтримка, робота з інструментами, супровід менторів, практичні кейси, кар'єрного підтримка, результат
Мінуси:Не легка прогулянка, можливі труднощі на початку, самостійна робота обов’якова. Хоча це, власне, не мінуси для тих, хто готовий працювати над собою
Рекомендації: Рекомендую
5
Середня: 5 (1 голос)
28.04.2025   Відповідь представника компанії

Вітаємо вас із таким чудовим результатом! Дуже радіємо вашим досягненням і пишаємося, що GoIT став частиною вашого професійного шляху. Бажаємо вам подальших успіхів, нових звершень і натхнення розвиватися далі! Дякуємо за теплі слова та довіру!

Курси Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Мая   19.03.2025

Щиро дякую команді GoIT за неймовірний курс Data Analytics!

  Цей курс допоміг мені систематизувати університетські знання, розширити технологічний стек та опанувати нові інструменти аналізу й візуалізації даних на реальних проєктах.   Особлива подяка всім, хто підтримував і допомагав нам на шляху до розвитку як аналітиків даних:   Лекторам — Олені Скрипці та Івану Вільчавському — за ґрунтовні теоретичні знання, детальний розбір завдань, відповідальність та відкритість до запитань.   Менторам — Надії Трофімовій та Андрію Приходьку — за постійну підтримку, допомогу з домашніми завданнями та фінальним проєктом.   Клієнт-менеджеру Тетяні Іллюшко — за своєчасну допомогу з технічними та організаційними питаннями.   ‍‍ Студентам курсу — за взаємодопомогу, обговорення технічних тем і моральну підтримку. Разом ми не лише підвищили практичний досвід, а й розвинули важливі soft-скіли.   Окрема подяка менеджерам кар’єрного центру за корисні поради, інсайти та матеріали щодо проходження всіх етапів працевлаштування!   Завдяки знанням та навичкам, отриманим на курсі Data Analytics від GoIT, у поєднанні з університетською освітою та попереднім досвідом роботи, я вже через місяць після завершення навчання отримала оффер на позицію вебаналітика!   Рекомендую GoIT усім, хто прагне розвиватися у сфері аналітики даних!
Рекомендації: Рекомендую
5
Середня: 5 (1 голос)
19.03.2025   Відповідь представника компанії

Дякуємо за ваш чудовий відгук! Ми дуже раді, що курс Data Analytics допоміг вам систематизувати знання та розширити технологічний стек. Ваша вдячність усім учасникам процесу навчання – це дуже цінно для нас.

Ваш успіх – це результат вашої праці та відданості, і ми дуже пишаємося, що могли бути частиною цього шляху.Бажаємо вам великих досягнень у новій ролі та подальших професійних успіхів!

Курси Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Софія   18.03.2025

Привіт! Хочу щиро подякувати школі GoIT за відкриті кар’єрні можливості!

  Влітку я вирішила спробувати себе у новій сфері дата-аналітиці. Якраз натрапила на безкоштовний ознайомчий триденний курс від GoIT і була приємно вражена. Мені сподобалось настільки, що я одразу придбала повний курс Data Analyst ще й зі знижкою. Навчання тривало з вересня 2024 по лютий 2025.   Це був справжній виклик захопливий, інтенсивний і водночас непростий, адже моя попередня освіта була скоріше художньою, ніж технічною. Але курс надав усі необхідні інструменти для опанування нових навичок, а підтримка на кожному етапі надихала не зупинятися.   Викладачі різних напрямків ділилися знаннями з максимальною професійністю та увагою до деталей, а ментори завжди були на зв’язку в чаті, готові підказати та допомогти з домашніми завданнями.   Ми опанували багато корисних інструментів і технологій: SQL, PostgreSQL, Google Sheets, Excel, Big Data, LookerStudio, Google Analytics, Tableau, Amplitude, Python (Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn), а також принципи A/B-тестування.   На завершальному етапі кар’єрний центр надав цінні поради щодо проходження співбесід, оформлення резюме та самопрезентації, а також допоміг розвинути важливі "м’які" навички. Ми навіть практикувалися в онлайн-співбесідах із викладачем, щоб подолати страх і набути впевненості.   І ось результат вже через місяць після завершення навчання я отримала свою першу роботу в новій сфері! Зараз проходжу онбординг і почуваюся досить впевнено завдяки отриманим знанням.   Дякую GoIT за можливість змінити своє життя та здобути нову професію! Якщо ви ще вагаєтесь — не сумнівайтеся, воно того варте!
Плюси:Кваліфіковані викладачі, чудова структура курсу, практика, класне ком'юніті
Рекомендації: Рекомендую
5
Середня: 5 (1 голос)
19.03.2025   Відповідь представника компанії

Дякуємо за чудовий відгук!  Ми дуже раді, що ваш шлях до нової професії був таким захопливим і результативним. Ми завжди прагнемо надавати найкращі інструменти та ресурси для наших студентів, тому особливо приємно чути, що вам вдалося успішно пройти всі етапи навчання та знайти роботу в дата-аналітиці! 

Бажаємо вам успіху в новій кар’єрі, нехай цей шлях принесе вам багато нових досягнень! І дякуємо, що обрали GoIT для свого розвитку!

Курси Data Analyst / Business Intelligence (BI)

Сторінки