Курсы дата аналитики и бизнес анализа

Курсы Data Analyst и Business Intelligence – это обучение анализу данных и построению аналитических решений для бизнеса. Вы овладеете SQL, Excel, Python, Power BI или Tableau, научитесь работать с данными, создавать дашборды и анализировать ключевые метрики (KPI, retention, LTV). В каталоге собраны программы разных школ: сравнивайте цену, формат и содержание — от базового анализа данных до построения BI-систем и автоматизации отчетности. Курсы подходят для новичков и специалистов, желающих перейти в data-аналитику
Читать далее

Сравнение всех курсов

Фильтр
Курс
Формат
Online
Начало занятий
12.11.2026
Длительность
33 занятий
Уровень
Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
23 900 UAH за курс
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментораРеальный проект в портфолио
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Hillel IT school
Подробнее

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

Теми:

  • Python
  • Умови, цикли, робота з рядками
  • Колекції в Python (list, dict, set, tuple)
  • Функції та модульність коду
  • Робота з файлами. Context Manager
  • HTTP Requests і робота з API
  • Аналіз й обробка даних
  • NumPy та вступ до статистичних бібліотек
  • Pandas для аналізу даних
  • Візуалізація даних: Matplotlib і Seaborn
  • Практичне використання AI в роботі Data Analyst
  • From Dirty Data to Insight: робота з «брудними» данними
  • Основи статистики для аналітики
  • Робота з базами даних та SQL
  • PostgreSQL: старт роботи
  • Фільтрація та сортування даних
  • Агрегації та групування
  • JOIN та UNION
  • Підзапити, Views і CTE
  • Window Functions
  • Оптимізація запитів та Advanced SQL
  • Вступ до NoSQL і MongoDB
  • Data Modeling і нормалізація даних
  • A/B Testing й експерименти
  • Інтерпретація результатів
  • Робота з гіпотезами й метриками
  • Візуалізація і сторітелінг
  • Принципи ефективних графіків і дашбордів
  • Tableau: створення інтерактивних аналітичних дашбордів
  • Дашборди й інтерактивність
  • Storytelling і портфоліо аналітика
  • Вступ до Power BI та завантаження даних
  • Power Query й основи DAX
  • Advanced DAX і Time Intelligence
  • Дизайн дашбордів й інтерактивність

Дипломна робота

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

  • Віталій Доарме - Lead Data Analyst at NielsenIQ
  • Юлія Завальнюк - Analyst at Jooble
  • Василь Макарусь - Senior Data Analyst at tech/uklon
  • Олександра Фінькова - Data Solution Architect at Sea Gates
  • Олег Кучер - Power BI Developer | BI Team Lead at КИТ Group
  • Оксана Шевченко - Data Analyst / Data Scientist at IGM technology
  • Юлія Малована - Product Analyst at ПУМБ
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
16.11.2026
Длительность
21 занятий
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
11 800 UAH за курс
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Hillel IT school
Подробнее

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. Data Driven підхід і big data

  • Хто такий дата-аналітик і чим він займається
  • Види аналізу даних
  • Data driven підхід
  • Biig data

Процес аналізу даних. Інструмент аналізу даних Excel

Кореляція і каузальність. Лінійна регресія

Вступ до математичної статистики

SQL

  • Основи реляційних баз даних і діалектів SQL
  • Синтаксис, типи даних, ключі
  • Нормалізація (1-3 нормальні форми)
  • Основні операції з даними: INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE TABLE
  • Об’єднання таблиць: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN, SELF JOIN
  • Агрегації та групування: COUNT, SUM, AVG, GROUP BY
  • Робота з датами й текстовими полями
  • Практика написання запитів у багатотабличних базах

Візуалізація даних

  • Що має містити хороша візуалізація даних
  • Вибір правильного типу графіка для візуалізації даних
  • Правила хорошої візуалізації
  • Робота з джерелами даних (data sources)
  • Побудова різних видів графіків і візуалізацій
  • Використання calculated fields
  • Аналітичні інструменти: середні значення, медіана, квартилі, трендові й reference lines
  • Створення інтерактивних дашбордів

Практичне використання AI в роботі дата-аналітика

  • Що таке штучний інтелект у роботі дата-аналітика
  • Чим AI корисний саме у роботі дата-аналітика
  • Практичне використання AI у роботі

Tableau

Аналіз даних з великою кількістю метрик

  • Практика створення візуалізацій
  • Формування гіпотез 
  • Перевірка гіпотез 
  • Кореляція
  • Scatter plot

Вступ до PowerBI

Робота й аналіз реального кейсу

Big data. Робота з великими датасетами

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

  • Денис Бахнюк - Data Analyst, Reports Developer at Kyivstar
  • Андрій Круш - Data Analyst / BI Developer at INSPE
  • Дарина Пономарьова - Product Data Analyst / Data Scientist at Qappi
  • Анастасія Литвиненко - Lead Data Analyst at United tech
  • Олександр Перхун - Data-driven management at Metinvest Digital
  • Олександра Фінькова - Data Solution Architect at Sea Gates
  • Денис Ступак - Senior Data Analyst at EPAM
  • Оксана Шевченко - Data Analyst / Data Scientist at IGM technology
  • Роман Бондар - Data Analyst at PrivatBank
  • Володимир Черниш - Data Analyst at Triple Whale
  • Роман Соловей - BI Analyst at Pocketguard
  • Євгенія Пилипенко - Middle Data Analyst at SoftServe
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
12.01.2027
Длительность
18 занятий
Уровень
Для начинающих, Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Вечерние занятияВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментораРеальный проект в портфолио
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Robot Dreams
Подать заявку
Подробнее

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
  • Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Богдан Дуда - Senior BI Analyst at S&P 500

Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Дату уточняйте
Длительность
5 месяцев
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Вечерние занятияВыдаётся диплом/сертификатВозможно трудоустройствоСопровождение ментораРеальный проект в портфолио
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
GoIT
Подробнее

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
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
03.12.2026
Длительность
15 занятий
Уровень
Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Вечерние занятияВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментораРеальный проект в портфолио
  • Defence Tech / Military Tech
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Robot Dreams
Подробнее

Навчіться працювати з фінансовими, контрактними та логістичними даними в оборонній сфері: автоматизувати звітність, контролювати план-факт, поставки, оплати й забезпечення.

Програма курсу

Дані, процес і безпека роботи з ними

  • Розберете логіку "процес → подія → запис" і зрозумієте, як робочі операції перетворюються на дані
  • Навчитеся визначати гранулярність таблиць і бачити, як рівень деталізації впливає на підсумкові показники
  • Побудуєте карту власного процесу: документ → відповідальний → поле → система
  • Розберете два контексти курсу: контрактно-фінансовий та обліково-логістичний
  • Зафіксуєте правила роботи лише із синтетичними або знеособленими даними

Excel як правильна таблиця: формули та контрольні суми

  • Перетворите звичайні діапазони на Excel Table і налаштуєте структуровані посилання
  • Попрацюєте з SUMIFS, COUNTIFS, XLOOKUP, абсолютними та відносними посиланнями
  • Навчитеся використовувати контрольні суми до і після перетворення даних
  • Створите журнал помилок і навчитеся фіксувати дефекти на рівні конкретних рядків
  • Розберете типові помилки в робочих Excel-файлах

Профілювання та якість даних

  • Розберете шість вимірів якості даних
  • Навчитеся профілювати набір до початку розрахунків
  • Відрізнятимете реальні дублікати від схожих, але коректних операцій
  • Класифікуватимете дефекти на критичні, суттєві та косметичні
  • Складете паспорт якості даних і журнал відхилень

Power Query: автоматичне зведення файлів з папки

  • Налаштуєте автоматичне завантаження десятків Excel-файлів одним запитом
  • Створите функцію-зразок для обробки нових файлів без ручного копіювання
  • Навчитеся працювати з різними шаблонами, назвами аркушів і структурою колонок
  • Додасте службові поля для відстеження джерела й дати завантаження
  • Налаштуєте окрему таблицю для файлів, які не пройшли перевірку

Power Query: очищення та нормалізація

  • Навчитеся приводити до єдиного формату назви, дати, номери та одиниці виміру
  • Створите довідник відповідностей замість ручних замін
  • Розберете роботу з null та різницю між "нуль" і "невідомо"
  • Навчитеся розділяти й об’єднувати поля без втрати структури даних
  • Винесете дати звіту, пороги та інші змінні в параметри

Power Query: збірка документів через merge та append

  • Розберете різницю між Append і Merge та сценарії їхнього використання
  • Навчитеся знаходити оплати без контракту, поставки без замовлення та інші незіставлені записи
  • Побачите, як уникати розмноження рядків та подвійного підрахунку
  • Нормалізуватимете нечіткі ключі до моменту зіставлення
  • Введете контроль кількості рядків, ключів та сум після кожного Merge

План-факт: версії плану і три види відхилення

  • Розберете різницю між первинним, актуальним планом і планом на конкретну дату
  • Навчитеся рахувати кількісне, фінансове і строкове відхилення
  • Попрацюєте зі сценаріями часткового виконання контрактів і поставок
  • Побудуєте формалізовані правила для статусів і прострочень
  • Навчитеся відокремлювати факт виконання від оціночного прогнозу

Модель даних: факти, довідники та календар

  • Навчитеся визначати гранулярність таблиць до побудови зв’язків
  • Розберете таблиці фактів, довідники та різні типи ключів
  • Побудуєте зіркову модель даних із календарем
  • Попрацюєте з активними та неактивними зв’язками
  • Перевірите модель на подвійний підрахунок і "висячі" ключі

SQL для аналітика: вибірки на тому самому датасеті

  • Навчитеся працювати із SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY та агрегатами
  • Використовуватимете JOIN для зіставлення даних
  • Формуватимете статуси через CASE WHEN
  • Знаходитимете дублікати через HAVING
  • Звірятимете один показник між SQL, Power Query та DAX

DAX: базові міри й контекст фільтра

  • Розберете різницю між мірами та обчислюваними колонками
  • Попрацюєте з SUM, DISTINCTCOUNT, DIVIDE, CALCULATE та FILTER
  • Зрозумієте, як контекст фільтра змінює значення показника
  • Навчитеся створювати паспорт показника
  • Звірятимете кожну міру з контрольним числом

DAX: час, динаміка, прострочення та оціночний прогноз

  • Рахуватимете план і факт на конкретну дату й накопичувальний підсумок
  • Побудуєте показники прострочення та вікові категорії
  • Аналізуватимете темпи витрат, закриття дельти й надходження
  • Побудуєте оціночний прогноз у кількох сценаріях
  • Навчитеся відрізняти реальну аномалію від дефекту даних

Power BI: рольовий звіт

  • Перенесете готову модель і DAX-міри в Power BI
  • Побудуєте структуру звіту за логікою KPI → тренд → таблиця винятків
  • Створите окремі сторінки для керівника та аналітика
  • Налаштуєте drill-through від загального показника до конкретного запису
  • Навчитеся працювати з фільтрами, tooltips та візуалізаціями без перевантаження

Профільна сторінка та реєстр винятків

  • Побудуєте ланцюг "контракт → поставка → приймання → оплата → заборгованість"
  • Або пропрацюєте сценарій "потреба → залишок → видача → забезпеченість"
  • Навчитеся знаходити прострочення, дефіцити, подвійні операції та інші винятки
  • Формалізуєте кожен виняток через умову, джерело, поріг і дату перевірки
  • Побудуєте профільну сторінку Power BI з деталізацією до первинного запису

Контроль правильності та аналітична записка

  • Налаштуєте наскрізні контрольні цифри від сирого файлу до фінальної візуалізації
  • Пройдете ручні тест-кейси та перевірки через anti-join і рівняння балансу
  • Створите журнал оновлення та контрольний лист
  • Навчитеся перевіряти аномалії до формулювання висновків
  • Напишете аналітичну записку за структурою "факт → причина → ризик → пропозиція → обмеження даних"

Захист курсового проєкту

  • Продемонструєте автоматичне оновлення процесу після додавання нового файлу
  • Захистите структуру моделі, ключі, календар і зв’язки між таблицями
  • Поясните логіку обраних SQL/DAX-показників та контрольні числа
  • Розберете знайдені відхилення і доведете правильність розрахунків
  • Представите Power BI звіт і аналітичні висновки

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

Дмитро Панков - Аналітик Сил Оборони

Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Дату уточняйте
Длительность
26 недель
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатВозможно трудоустройствоСопровождение ментораРеальный проект в портфолио
  • Defence Tech / Military Tech
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
GoIT
Подробнее

Отримаєш покроковий шлях у професію - від роботи з Excel і SQL до створення дашбордів та аналізу даних для MilTech-компаній, навіть якщо раніше не було досвіду в IT чи оборонній сфері. Опануєш сучасні інструменти Data Analytics і навчишся працювати з даними оборонної індустрії. Це відкриє шлях до складніших проєктів і вищого доходу. Станеш фахівцем, якого шукають виробники дронів і робототехніки. Зможеш застосувати свої навички в одній із найперспективніших галузей. Навчишся аналізувати дані, що допомагають покращувати розробку, виробництво й тестування оборонних технологій.

Програма курсу

Блок 1. Основи Data Analytics та робота з даними

Теми:

  • Data Analytics: роль аналітика та специфіка роботи в MilTech
  • Google Sheets: імпорт, очищення й аналіз даних
  • Статистика та продуктові метрики
  • Робота з текстом, датами й когортний аналіз
  • SQL: отримання та агрегація даних із баз
  • PostgreSQL, BigQuery та робота з великими наборами даних

Результат:

  • Розумієш повний цикл роботи Data Analyst - від отримання даних до бізнес-висновків
  • Самостійно працюєш із Google Sheets, SQL і BigQuery
  • Аналізуєш великі масиви даних та знаходиш закономірності
  • Створюєш перший аналітичний кейс для свого портфоліо

Підсумковий проєкт: Когортний аналіз та дослідження даних

Теми:

  • Робота з реальним датасетом
  • SQL-запити та підготовка даних
  • Когортний аналіз користувачів
  • Формування висновків і презентація результатів

Результат:

  • Аналізуєш поведінку користувачів на основі даних
  • Використовуєш SQL для дослідження великих датасетів
  • Додаєш у портфоліо перший практичний кейс Data Analyst

Блок 2. Візуалізація даних та BI-аналітика

Теми:

  • Основи Business Intelligence та роль дашбордів
  • Google Looker Studio для аналітики
  • Power BI: моделі даних і візуалізації
  • Мова DAX та розрахункові показники
  • Стилізація професійних звітів
  • Tableau та інтерактивні дашборди

Результат:

  • Перетворюєш складні дані на зрозумілі звіти для бізнесу
  • Створюєш професійні дашборди в Power BI, Tableau та Looker Studio
  • Будуєш інтерактивні звіти, з якими можуть працювати команди та керівники
  • Поповнюєш портфоліо другим кейсом із BI-аналітики

Підсумковий проєкт: BI-дослідження та інтерактивний дашборд

Теми:

  • Підготовка датасету до аналізу
  • Побудова BI-звіту
  • Створення інтерактивного дашборду
  • Презентація аналітичних висновків

Результат:

  • Створюєш повноцінний BI-звіт для реального бізнес-кейсу
  • Демонструєш уміння презентувати дані через сучасні BI-інструменти
  • Додаєш до портфоліо готовий проєкт із візуалізації даних

Блок 3. Python, статистика та продуктовий аналіз

Теми:

  • Основи Python для Data Analytics
  • Pandas та очищення даних
  • Автоматизація аналізу й побудова звітів
  • Візуалізація даних у Python
  • Статистичний аналіз
  • A/B тестування та перевірка гіпотез

Результат:

  • Аналізуєш великі масиви даних за допомогою Python
  • Автоматизуєш обробку даних і створення звітів
  • Перевіряєш бізнес-гіпотези статистичними методами
  • Володієш Python на рівні, необхідному для роботи Data Analyst

Підсумковий проєкт: Python-аналітика та статистичне дослідження

Теми:

  • Аналіз реального датасету
  • Очищення та трансформація даних
  • Побудова аналітичного звіту
  • Перевірка статистичних гіпотез

Результат:

  • Виконуєш повний цикл аналізу даних у Python
  • Будуєш аналітичний звіт із використанням Pandas
  • Додаєш у портфоліо третій практичний кейс

Блок 4. MilTech Data Analytics: аналітика для оборонних технологій

Теми:

  • Особливості Data Analytics у MilTech та гуманітарному секторі
  • OSINT, відкриті джерела та верифікація даних
  • Аналіз оборонних даних у SQL, BigQuery та Python
  • Побудова оперативних і донорських дашбордів
  • Геоаналітика та робота з телеметрією
  • Прогнозування, статистика та оцінка ефективності рішень

Результат:

  • Аналізуєш дані оборонних і гуманітарних проєктів з урахуванням їхньої специфіки
  • Працюєш із OSINT, геоданими та телеметрією
  • Створюєш аналітичні звіти для прийняття рішень у MilTech
  • Розумієш принципи роботи з чутливими даними та особливості оборонної аналітики

Підсумковий проєкт: Аналітичний кейс для MilTech-компанії

Теми:

  • Аналіз реального MilTech-кейсу
  • Побудова аналітичної моделі
  • Створення дашборду та презентації
  • Захист проєкту у форматі Demo Day

Результат:

  • Створюєш повноцінний MilTech-аналітичний кейс для портфоліо
  • Демонструєш навички роботи з оборонними даними від збору до візуалізації
  • Презентуєш готовий проєкт так, як це відбувається в реальній роботі Data Analyst

Особливості курсу

  • Кабінет студента my.goit
  • Гнучкий формат навчання
  • Задачі від реальних замовників
  • Підтримка менторів
  • Нетворк, що спонукає до розвитку
  • AI-підказки
  • Гарантія працевлаштування
  • Підсумкові проєкти
  • Сертифікат про проходження курсу
  • Якщо протягом 6 місяців після завершення курсу ти не отримаєш офер, ми повернемо кошти за навчання в повному обсязі
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Дату уточняйте
Длительность
22 занятий
Уровень
Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Вечерние занятияВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Laba
Подать заявку
Подробнее

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
  • Допомога ментора

Викладачі курсу

Микита Свідло - Head of Operations | Delivery Unit at Uklon

Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Дата формируется
Длительность
16 занятий
Уровень
Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Вечерние занятияВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментораРеальный проект в портфолио
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • Product Manager / Product Owner
  • Finance
Robot Dreams
Подробнее

Досліджуйте повний шлях транзакції, визначайте причини платіжних відмов і знаходьте рішення для зростання конверсії та доходу.

Програма курсу

Як розібрати платіжний світ

  • Визначите роль payment-аналітики в бізнесі
  • Розберете учасників платіжного флоу: merchant, PSP, банки та платіжні мережі
  • Простежите шлях платежу від кліку «Оплатити» до зарахування коштів
  • Порівняєте one-time платежі, підписки та B2B-інвойси
  • Оберете інструменти для payment-аналітики: SQL, BI, Python та AI

Як працювати з платіжними термінами, метриками та AI

  • Розберете ключові терміни платіжної індустрії
  • Визначите логіку основних платіжних метрик
  • Зв’яжете метрики з етапами платіжного флоу
  • Використаєте AI для аналізу даних, дашбордів та SQL-запитів
  • Навчитеся знаходити аномалії та формувати гіпотези

Як писати SQL-запити для платіжних даних

  • Розберете структуру платіжної бази даних
  • Попрацюєте з BigQuery на платіжних датасетах
  • Напишете базові SQL-запити
  • Порахуєте платіжні метрики через агрегатні функції
  • Об’єднаєте таблиці через JOIN

Як рахувати платіжні метрики через SQL

  • Побудуєте CTE для розрахунку Approval Rate
  • Застосуєте віконні функції для аналізу транзакцій
  • Обробите NULL-значення в платіжних даних
  • Розв’яжете аналітичну задачу від запиту до результату
  • Перевірите коректність SQL-запитів

Як знайти втрати у платіжній воронці

  • Розберете типи чекауту та їхній вплив на аналітику
  • Побудуєте воронку від старту чекауту до успішного платежу
  • Порахуєте Checkout Conversion Rate і Drop-off Rate
  • Знайдете етапи, де користувачі залишають процес оплати
  • Сегментуєте користувачів за поведінкою

Як порівнювати платіжні методи, платформи та A/B-тести

  • Порівняєте популярні платіжні методи
  • Проаналізуєте конверсію, середній чек та відмови
  • Дослідите різницю між web, mobile web та мобільними застосунками
  • Знайдете відмінності між гео
  • Перевірите результати A/B-тестів

Як аналізувати процесинг і транзакційні відмови

  • Розберете етапи авторизації, capture та settlement
  • Визначите статуси транзакцій в базі даних
  • Класифікуєте decline codes за типами відмов
  • Порахуєте ключові метрики процесингу
  • Звірите транзакційні дані з виписками PSP

Як налаштовувати оркестрацію та каскадування

  • Розберете routing rules в оркестраторі
  • Побудуєте retry-ланцюжок після відмови PSP
  • Порахуєте Success After Retry
  • Порівняєте маршрути за Approval Rate і вартістю
  • Проаналізуєте вплив гео, валют і регуляторики

Як оцінити вплив 3DS на конверсію

  • Розберете принцип роботи 3DS
  • Порівняєте 3DS v1 і 3DS v2
  • Визначите різницю між frictionless та challenge flow
  • Знайдете 3DS-статуси в даних
  • Порахуєте втрати на етапі аутентифікації

Як знаходити фрод-ризики в платежах

  • Визначите патерни ризикових транзакцій
  • Розберете сигнали антифрод-систем
  • Порахуєте основні фрод-метрики
  • Побудуєте просте правило фрод-фільтра
  • Оціните вплив правил на конверсію

Як симулювати зміни фрод-правил

  • Перевірите нове фрод-правило на історичних даних
  • Розберете типові фрод-кейси
  • Проаналізуєте зв’язок між фродом і чарджбеками
  • Побудуєте динаміку chargeback ratio
  • Підготуєте висновки для ризик-команди

Як аналізувати підписку та утримання

  • Розберете основні моделі підписок
  • Відстежите життєвий цикл підписника в даних
  • Порахуєте ключові subscription-метрики
  • Розберете білінгову логіку Stripe та Braintree
  • Побудуєте cohort analysis

Як відновлювати платежі після failed billing

  • Розрізните soft decline і hard decline
  • Налаштуєте логіку retry та dunning
  • Порахуєте Involuntary Churn і Recovery Rate
  • Визначите ефективність повторних списань
  • Порівняєте дві retry-стратегії

Як будувати Tableau-дашборд для payment-аналітики

  • Підключите Tableau до платіжного датасету
  • Налаштуєте joins, calculated fields і типи даних
  • Побудуєте візуалізації для процесингу та чекауту
  • Додасте фільтри за датою, країною та методом оплати
  • Підготуєте основу для платіжного дашборду

Як зібрати повний платіжний дашборд

  • Спроєктуєте структуру платіжного дашборду
  • Об’єднаєте дані чекауту, процесингу, ризиків та білінгу
  • Адаптуєте дашборд для різних команд
  • Знайдете інсайти на основі даних
  • Підготуєте презентацію рішення

Як захистити платіжний дашборд

  • Презентуєте аналітичне дослідження у форматі live demo
  • Поясните вибір метрик і структури дашборду
  • Покажете ключові інсайти з даних
  • Обґрунтуєте аналітичні рішення
  • Підсумуєте результати курсу

Після курсу ви зможете:

  • Аналізувати платіжний флоу: від чекауту до процесингу, білінгу та підписок
  • Працювати з SQL і платіжними даними для розрахунку ключових payment-метрик
  • Знаходити точки втрати користувачів та можливості для зростання конверсії
  • Оцінювати ефективність платіжних провайдерів, 3DS, оркестрації та каскадування платежів
  • Аналізувати фрод, ризики та вплив безпекових механізмів на бізнес-показники
  • Будувати дашборди в Tableau та презентувати аналітичні висновки стейкхолдерам
  • Підготувати портфоліо-проєкт на основі реального кейса з payment-аналітики

Особливості курсу

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

Викладачі курсу

  • Наталія Глуська - Scheme Partnership & Product Ops Team Lead at Payoneer
  • Кирило Онищенко - Lead Software Engineer at EPAM Systems
Подать заявку
Видеокурс / Платформа
Формат
Online
Начало занятий
Любой момент
Длительность
62 занятий
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
1 425 UAH за курс
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификат
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
  • Project Manager
  • Finance
Hillel IT school
Подробнее

Цей курс допоможе вам стати впевненим користувачем Excel і перетворити таблиці на потужний інструмент аналітики та ухвалення бізнес-рішень. Ви навчитеся працювати з формулами, зведеними таблицями та діаграмами, створювати динамічні звіти й аналітичні дашборди, що наочно показують ключові показники вашої діяльності.

Програма курсу

Твій старт в Excel: налаштування, секрети і перші трюки

  • Зроби Excel "під себе": головні налаштування, про які всі забувають
  • Який Excel обрати у 2025? Повний гайд по версіях і типах
  • Верхнє меню Excel - що там ховається і навіщо це потрібно
  • Як змусити Excel працювати за тебе: автоматизація без макросів
  • Гарячі клавіші, що зекономлять тобі години
  • Аркуші під контролем: як швидко керувати, перейменовувати й сортувати

Формати, дані, стиль: зроби таблицю як профі

  • Як змусити стовпці і рядки слухатися тебе
  • Сума за секунду: три способи підрахунків, які треба знати
  • Закріплення областей - щоб таблиця завжди була "під рукою"
  • Розумна робота з даними: формули, редагування, очищення
  • Гіперпосилання - як перетворити таблицю на інтерактивну панель
  • Як зробити таблицю привабливою: оформлення, яке "продає"
  • Функції для краси тексту: PROPER, UPPER, LOWER
  • Умовне форматування: як змусити Excel думати за тебе
  • Випадаючі списки - твоя перша автоматизація
  • Групування даних: прибери хаос з таблиці
  • Як розбити текст на стовпці без болю
  • Перетягування діапазонів - трюк, який ти недооцінював
  • Як працювати зі ступенями та надрядковими символами

Математика без болю: від простого до потужного

  • Як швидко створювати списки і послідовності
  • Об’єднання клітинок: коли "&" - твій найкращий друг
  • Математика для життя і роботи: SUM, AVERAGE, COUNT і не тільки
  • Як Excel розуміє ">", "<" і "=" - логіка порівнянь
  • Символи, яких не знайдеш на клавіатурі

Логіка в Excel: зроби таблицю розумною

  • Функція IF і друзі: як навчити Excel приймати рішення
  • AND, OR - як поєднувати умови і не зійти з розуму
  • SUMIF, COUNTIF, AVERAGEIF - формули, що самі все рахують

Пошук і фільтри: знайди будь-що за секунду

  • Як заповнити порожні клітинки за мить
  • Розумні фільтри: як знайти голку в Excel-стозі сіна
  • FILTER і SORT - формули, що роблять магію
  • VLOOKUP, INDEX, MATCH - як Excel знаходить усе, що треба

Візуалізація: графіки, що розкажуть історію за тебе

  • Як створити діаграму за 3 секунди
  • Кейс #1: планки похибок - красиво і по суті
  • Кейс #2: діаграма з маркером - лайфхак для звітів
  • Кейс #3: перекриття рядів - покажи різницю наочно
  • Кейс #4: гістограма - коли важливо побачити розподіл
  • Кейс #5: кільцева діаграма - покажи структуру ефектно
  • Кейс #6: карти в Excel - географія твоїх даних

Зведені таблиці: формули відпочивають, Excel працює

  • Зведені таблиці з нуля: твій новий улюблений інструмент
  • Як "прокачати" зведену таблицю - приховані фішки меню Аналіз
  • Конструктор зведених: зроби вигляд і стиль під себе
  • Роздільники - маленькі деталі, що роблять зведену ідеальною
  • Розумні таблиці: що вміє Ctrl+T і чому всі це люблять
  • SUMPRODUCT - формула для "просунутих"

Google Таблиці: максимум ефективності онлайн

  • Все, що треба знати про Google Sheets
  • Розділення тексту на стовпці - у 2 кліки
  • Google-функції, про які ти навіть не здогадувався
  • Форматування і фішки, яких немає в Excel
  • Математика в Google Sheets - знайомі функції, нові можливості
  • Фільтри, логіка і унікальні дані в Google Sheets
  • Як створювати графіки і зведені таблиці в Google
  • Корисні лайфхаки й гарячі клавіші Google Sheets

Імпорт, експорт і безпека: як не втратити дані

  • Захист файлів Excel - твоя перша лінія оборони
  • Як обмежити доступ до аркушів і залишити собі повний контроль
  • Захист книги Excel: що варто заблокувати
  • Захист у Google Sheets: просто, але надійно
  • Як імпортувати дані в Excel без помилок
  • Як імпортувати дані в Google Sheets і пов’язати таблиці між собою

Побудова звітів: від сирих даних до красивого дашборду

  • Звіт з нуля (частина 1): пошук, зведення, сортування
  • Звіт з нуля (частина 2): візуалізація, карти, графіки
  • Звіт з нуля (частина 3): створюємо власний дашборд

Штучний інтелект в Excel: хай Excel думає замість тебе

Excel із ШІ: миттєве заповнення, прогнозування, аналіз.

Особливості курсу

  • Навчання у власному темпі
  • Тести
  • Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

Олег Гончаров - Head of CRM & Retention Unit

Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Любой момент
Длительность
5 месяцев
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
44 740 UAH за курс
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатВозможно трудоустройствоСопровождение ментораРеальный проект в портфолио
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Mate academy
Подробнее

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
Подать заявку
Курс
Рекомендуем
Формат
Online
Начало занятий
Дату уточняйте
Длительность
10 занятий
Уровень
Для начинающих, Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Вечерние занятияВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Business Analyst
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Laba
Подать заявку
Подробнее

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

What-If параметри та додаткові можливості DAX

  • Використання параметрів для What-If аналізу
  • Динамічна вісь за допомогою параметрів поля
  • Ефективне застосування змінних (variables) у розрахунках DAX
  • Знайомство з Calculation Groups - оптимізацією кількості мір

Visual Calculations + Dynamic Formatting

  • Новий підхід до написання DAX-формул: Visual Calculations
  • RUNNINGSUM, MOVINGAVERAGE, RANGE
  • PREVIOUS, NEXT, FIRST, LAST
  • Можливості динамічного форматування мір

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

Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Дату уточняйте
Длительность
10 занятий
Уровень
Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Вечерние занятияВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Laba
Подать заявку
Подробнее

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

Подать заявку
Видеокурс / Платформа
Формат
Online
Начало занятий
Любой момент
Длительность
7 занятий
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
1 500 UAH за курс
Гибкий график
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Projector Institute
Подробнее

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

Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
02.12.2026
Длительность
8 часов
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
7 200 UAH за курс
Занятия целый деньВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Мир Современного Образования
Подробнее

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
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
16.11.2026
Длительность
1 месяцев
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
9 899 UAH за курс
Вечерние занятияВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
SoftServe Academy
Подробнее

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

Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
24.11.2026
Длительность
24 часов
Уровень
Для начинающих, Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
24 000 UAH за курс
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Мир Современного Образования
Подробнее

Цей курс охоплює методи та рекомендації, які відповідають сучасним корпоративним та технічним вимогам для моделювання, візуалізації та аналізу даних за допомогою Power BI. Учасники навчаться отримувати доступ і обробляти дані з різних джерел, включаючи реляційні та нереляційні дані, з акцентом на сучасні хмарні рішення. Курс також розглядає питання реалізації стандартів та політик безпеки на всіх рівнях Power BI, включаючи набори даних, групи та публікацію звітів. Учасники дізнаються про нові можливості управління та розгортання звітів та інформаційних панелей для спільного використання і розповсюдження вмісту, включаючи розбиті на сторінки звіти.

Програма курсу

Організація та підготовка даних

  • Повна архітектура платформи Power BI (включаючи Power BI Premium та Premium Per User)
  • Можливості Power BI для користувачів звітів
  • Розбір навчального кейсу
  • Імпорт даних із Excel файлів та сучасні альтернативи
  • Імпорт даних із Azure SQL Database та Data Lakes
  • Перетворення даних у Power Query Editor

Побудова моделі даних

  • Введення у реляційні моделі даних
  • Типи зв'язків та типові шаблони моделей даних
  • Налаштування зв'язків між таблицями даних
  • Оптимізація моделі даних із використанням агрегованих таблиць
  • Використання Power BI Datamarts для управління великими обсягами даних
  • Практика: Налаштування зв'язків та оптимізація моделі даних

Використання формул DAX

  • Загальні відомості про DAX
  • Міри та колонки
  • Створення відносних показників
  • Управління контекстом рядків та фільтрів (включаючи TREATAS та CALCULATE)
  • Робота з таблицями та пов'язаними даними
  • Робота з датами та розширені можливості
  • Створення легкочитних формул
  • Практика: Створення колонок та мір DAX

Віртуалізація даних

  • Візуалізація даних (включаючи використання ArcGIS для Power BI)
  • Побудова звіту про продаж
  • Аналіз географічних даних
  • Розробка спливаючих підказок власного дизайну
  • Візуалізація План/Факт
  • Робота з фільтрами звітів, синхронізація фільтрів
  • Моделювання ситуацій та робота зі сценаріями What-If
  • Використання додаткових візуальних елементів з Marketplace (Charticulator, Deneb)
  • Побудова рейтингів менеджерів
  • Формування динамічних посилань url
  • Звіти із зображеннями (фото співробітників)
  • Розв'язання задач прогнозування (з використанням інструментів AI)
  • Автоматичний пошук аномалій
  • Стилі та теми для звітів
  • Розробка звітів для мобільних пристроїв

Публікація звітів та безпека

  • Публікація звітів до служби Power BI Service (оглядово)
  • Налаштування обмеження доступу до звітів (з використанням Microsoft Information Protection)
  • Розробка звітів з обмеженнями доступу до даних на рівні рядків (RLS)
  • Надання доступу користувачам
  • Імпорт даних із SQL Database (докладно)
  • Power BI Gateway та інтеграція з хмарними рішеннями
  • Використання Power BI Deployment Pipelines для CI/CD

Публікація звітів та спільна робота

  • Хмарна та наземна архітектури Power BI
  • Публікація звітів до служби Power BI Service (хмара)
  • Надання публічного доступу до звітів
  • Створення сайтів аналітики у SharePoint
  • Публікація звітів на веб-сайтах SharePoint
  • Налаштування обмеження доступу до звітів
  • Робота з Power BI Server та SharePoint інтеграцією

Практика побудови систем візуалізації у великих організаціях

  • Стратегія організації даних для візуалізації
  • Відомі обмеження та їх обхідні шляхи
  • Рекомендації щодо налаштування системи безпеки
  • Рекомендації для забезпечення швидкодії звітів та використання DirectQuery з локальними агрегаціями

Методика проведення курсу Microsoft Power BI

Курс проводиться у вигляді практичних занять, де учасники створюють звіти Power BI на основі реальних бізнес-кейсів. Складність кейсів наростає у міру проходження курсу.

Необхідна підготовка

  • Базові знання у галузі операційних систем Windows
  • Базові знання в галузі топології сховищ даних
  • Навички програмування (цикли, розгалуження)
  • Досвід роботи із Microsoft Excel

Особливості курсу

  • Допомога ментора
  • Практичні кейси
  • Сертифікат про проходження курсу
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Дату уточняйте
Длительность
6 месяцев
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
5 500 UAH за месяц
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатВозможно трудоустройствоСопровождение ментораРеальный проект в портфолио
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
DAN IT Education
Подробнее

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
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
25.11.2026
Длительность
3 дней
Уровень
Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Занятия целый деньВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Networking Technologies
Подробнее

У цьому курсі будуть обговорюватися різні методи та рекомендації, які відповідають корпоративним вимогам та технічним вимогам для моделювання, візуалізації та аналізу даних за допомогою Power BI. Цей курс також покаже, як отримати доступ і обробляти дані з цілого ряду джерел даних, включаючи як реляційні, так і нереляційні дані. У цьому курсі також буде розглянуто питання про те, як реалізувати належні стандарти та політики безпеки у всьому спектрі Power BI, включаючи набори даних та групи.

Програма курсу

Робота з аналітикою даних Microsoft

  • Початок роботи​​ з аналізом даних​
  • Початок роботи з Power BI
  • Введення в наскрізну аналітику за допомогою Microsoft Fabric
  • Початок роботи з Copilot в Power BI​​

Підготовка даних для аналізу за допомогою Power BI

  • Отримання даних у Power BI
  • Очищення, перетворення та завантаження даних у Power BI
  • Вибір платформи моделі Power BI

Моделювання даних за допомогою Power BI

  • Налаштування семантичної моделі
  • Написання формул DAX для семантичних моделей
  • Створення обчислень DAX у семантичних моделях
  • Використання функцій аналізу часу DAX у семантичних моделях
  • Створення візуальних обчислень у Power BI Desktop
  • Оптимізація моделі для підвищення продуктивності в Power BI

Створення ефективних звітів у Power BI

  • Вимоги до дизайну звіту
  • Розробка звітів Power BI
  • Покращення дизайну звітів Power BI для зручності користувачів
  • Виконання аналітики у Power BI

Управління та безпека Power BI

  • Управління робочими областями у службі Power BI
  • Управління семантичними моделями в Power BI
  • Вибір способу розповсюдження контенту
  • Створення панелей моніторингу в Power BI
  • Безпечний доступ до даних у Power BI

Після курсу слухачі зможуть:

  • Завантаження, очищення та перетворення даних
  • Моделювання даних для продуктивності та масштабованості
  • Проєктування та створення звітів для аналізу даних
  • Застосування та виконання розширеної аналітики звітів
  • Управління активами звіту та обмін ними
  • Створення розбитих на сторінках звітів у 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 курсу
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Дату уточняйте
Длительность
2 месяцев
Уровень
Для начинающих
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
5 600 UAH за месяц
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментора
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
DAN IT Education
Подробнее

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
Подать заявку
Курс
Формат
Online
Начало занятий
Любой момент
Длительность
13 занятий
Уровень
Для опытных
Язык обучения
Ukrainian
Стоимость
уточняйте
Гибкий графикВыдаётся диплом/сертификатСопровождение ментораРеальный проект в портфолио
  • Defence Tech / Military Tech
  • Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Choice31
Подробнее

Ти навчишся збирати розрізнені дані, проводити бізнес аналіз через дашборди в Power BI / Superset (ключових Digital-інструментах аналітики), працювати з SQL і OSINT та зробиш перші аналітичні кейси на задачах постачання, логістики й виробництва.

Програма курсу

Лекція 0. Вступ у цифрову грамотність

Що ви вивчите:

  • Цифрова грамотність: що це і чому важливо її опанувати на старті навчання
  • Перші кроки в цифровому світі: Google-сервіси та хмарні Digital-інструменти

Результат: зрозумієте, що таке цифрова грамотність і опануєте Digital-інструменти, які потрібні для вашого подальшого навчання.

Лекція 1. Вступ: аналітика даних у MilTech та DefTech

Що ви вивчите:

  • Роль аналітика в оборонних продуктах, операціях і R&D-командах
  • Чим аналітика в обороні відрізняється від звичайного бізнесу
  • Типові джерела даних: виробництво, постачання, логістика, польотні дані БпЛА, OSINT
  • Етика й безпека роботи з чутливими даними
  • Знайомство з наскрізним кейсом курсу (аналітика навколо БпЛА)

Результат: зрозумієш, як аналітика працює в оборонних проєктах, де ризики вищі, а вимоги до точності жорсткіші.

Лекція 2. Типи даних в оборонній аналітиці

Що ви вивчите:

  • З якими типами даних реально працює аналітик у MilTech
  • Дані виробництва, постачання, логістики, польотні дані й телеметрія БпЛА
  • Структуровані, напівструктуровані й неструктуровані дані
  • Польовий фідбек, оперативні зведення, дані з відкритих джерел
  • Класифікація й чутливість: що можна, а що ні

Результат: розумієш, з якими даними працюєш в обороні та за якими правилами.

Лекція 3. Сховища даних та інженерна основа аналітики (DWH, ETL, OLAP)

Що ви вивчите:

  • Як влаштовані сховища даних (Data Warehouse) і вітрини даних (data marts)
  • Різниця між операційними та аналітичними системами (OLTP / OLAP)
  • Процеси завантаження й перетворення даних (ETL / ELT)
  • Моделі даних: "зірка" (star schema) та "сніжинка" (snowflake schema)
  • Основи бізнес аналізу та постановки задач data-інженерам, які працюють над програмним забезпеченням обробки даних (ETL/ELT-системи)

Результат: розумієш інженерну основу аналітики й відповідаєш вимогам вакансій рівня DWH/SQL Analyst.

Лекція 4. Робота з корпоративними та хмарними джерелами даних

Що ви вивчите:

  • Дані з ERP-систем в обороні: IT-Enterprise, SAP
  • Основи бізнес аналізу: збір потреб бізнес-команд і переклад їх у вимоги до даних (елементи розробки документації)
  • Робота з хмарними сховищами та BigQuery
  • Інтеграція даних із різних джерел (API, файли, сторонні системи)
  • Облік ресурсів і процесів Сил оборони на рівні даних

Результат: зможеш працювати з реальними корпоративними джерелами даних, які використовують оборонні компанії та МОУ.

Лекція 5. Чим аналітика в MilTech відрізняється від e-commerce, fintech і продуктових компаній

Що ви вивчите:

  • Інші джерела даних, інші обмеження, інша ціна помилки
  • Чому підходи з комерції не переносяться напряму
  • Безпека, засекреченість і робота в умовах обмеженого доступу
  • Відмінності в метриках, цілях і споживачах аналітики
  • Що з комерційного досвіду лишається корисним, а що доводиться переучувати

Результат: чітко бачиш межу між комерційною та оборонною аналітикою й не припускаєшся типових помилок "перенесення".

Лекції 6. Розвідка за відкритими джерелами (OSINT), верифікація та фактчекінг

Що ви вивчите:

  • Що таке OSINT і як вона пов'язана з аналітикою
  • Збір і впорядкування даних із відкритих джерел
  • Перевірка достовірності й фактчекінг - пряма вимога DefTech-вакансій
  • Робота із засекреченими, неповними та конфліктними даними
  • Опис припущень, відділення важливого від шуму, відповідальність за висновки

Результат: навчишся збирати дані з відкритих джерел і обґрунтовувати висновки навіть на неповних і суперечливих даних.

Лекція 7. Продуктова аналітика та польові дослідження в обороні

Що ви вивчите:

  • Глибинні інтерв'ю з операторами в полі
  • Переклад неструктурованого фідбеку на мову інженерних вимог
  • Перевірка продуктових гіпотез (як конфігурація впливає на стабільність систем)
  • Пошук закономірностей у великих масивах даних експлуатації техніки
  • Рекомендації для Product / R&D-команд

Результат: навчишся працювати з польовими даними й продуктовими гіпотезами - одна з найчастіших вимог у DefTech-вакансіях.

Лекція 8. Аналіз бізнес-процесів в обороні (BPMN, As-Is / To-Be)

Що ви вивчите:

  • Опис і аналіз бізнес-процесів за нотацією BPMN
  • Моделі поточного й цільового стану (As-Is / To-Be), gap-аналіз
  • Пошук вузьких місць і можливостей оптимізації
  • Структурування та класифікація продуктових даних
  • Розробка документації: документування вимог і змін у процесах за нотацією BPMN

Результат: зможеш описувати й оптимізувати процеси - навичка, яку вимагають у МОУ та defense-adjacent data office.

Лекція 9. Галузева аналітика: постачання, логістика, виробництво

Що ви вивчите:

  • Аналіз ланцюгів постачання, обліку запасів і витрат
  • Показники своєчасності й повноти забезпечення
  • Показники виробництва (наприклад, постачання FPV-дронів)
  • Аналіз пропускної здатності й "вузьких місць"
  • Геовізуалізація та просторова аналітика для фронту й логістики

Результат: зробиш аналітику реального логістичного й виробничого процесу в обороні, зокрема з геовізуалізацією.

Лекція 10. Перевірка даних і робота з неповнотою

Що ви вивчите:

  • Як перевіряти й підтверджувати (верифікувати) дані з різних джерел
  • Робота з прогалинами, суперечностями й конфліктом джерел
  • Опис припущень і обмежень аналізу
  • Чому штучний інтелект не замінює аналітика в обороні
  • Відповідальність за висновки та рішення

Результат: навчишся обґрунтовувати висновки навіть на неповних і суперечливих даних.

Лекція 11. Які кейси ми розбираємо на курсі

Що ви вивчите:

  • Кейс постачання й логістики безпілотних систем
  • Кейс ефективності виробництва й пропускної здатності
  • Кейс на основі даних із відкритих джерел (OSINT)
  • Кейс продуктової аналітики на польовому фідбеку
  • Як ці кейси складаються у твоє підсумкове портфоліо

Результат: бачиш повний набір практичних кейсів і розумієш, що ввійде у твоє портфоліо.

Лекція 12. Як аналітик впливає на ефективність оборонних рішень

Що ви вивчите:

  • Як дані перетворюються на рішення в обороні
  • Звітність для різних аудиторій: щоденні зведення, тижневі й місячні матеріали
  • Комунікація з військовими, штабними та інженерними спеціалістами
  • Наочне подання висновків для нетехнічної аудиторії та донорів
  • Перетворення аналізу на аргумент, що змінює рішення

Результат: навчишся доносити результат так, щоб він реально впливав на ефективність оборонних рішень.

Фінальний модуль. Підсумковий кейс: аналітика в оборонному контексті

Що ви вивчите:

  • Робота над кейсами на безпечних і навчальних даних
  • Повний цикл: задача → джерела даних → вітрина → показники → панель → звіт
  • Оформлення портфоліо без чутливих даних
  • Підсумкова презентація результатів
  • Зворотний зв'язок і розбір від кураторів

Результат: збереш ключові навички курсу в портфоліо з кількох кейсів, оформлене так, як це очікують роботодавці в DefTech.

Особливості курсу

  • Записи всіх модулів на платформі
  • Домашні завдання на власних даних
  • Закритий Telegram-чат
  • Перевірка і фідбек від кураторів
  • Розбір реальних кейсів учасників
  • Q&A-сесії між модулями
  • Шаблони дашбордів і SQL-запитів
  • Робота в малих групах
  • Сертифікат про проходження курсу

Викладачі курсу

  • Олександра К. - OSINT-аналітикиня, OSINT, GEOINT та аналіз безпекових даних
  • Софія Озерова - Senior Osint-аналітикиня, NDA
  • Оксана Коляда - Бізнес-аналітикиня та експертка із системних трансформацій
Подать заявку

Страницы

Читайте нас в Telegram, чтобы не пропустить анонсы новых курсов.

Отзывы о курсах

Гість   28.10.2026

Пройшла курс AI tools для аналізу даних.
Курс дав мені більше за мої очікування: матеріал побудований логічно, а лекторка Христина доступно все пояснює й показує на практиці, що речі, які спочатку здавалися темним лісом, стають зрозумілішими. Я працюю бізнес-аналітикінею і змогла принести деякі отримані знання в свою робочу практику вже на етапі навчання. Також мені дуже сподобалась гнучкість щодо домашніх завдань - виконувати завдання можна різними способами і пояснити свої рішення, що спонукало до креативності. Окрема подяка за людський сервіс і турботливу комунікацію без нав'язливого маркетингу, де дійсно чують фідбек і постійно вдосконалюють програму.

Рекомендации: Рекомендую
5
Средняя: 5 (1 голос)
Курсы Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Андрій   19.10.2026

Навчався на дата аналітика на флексі. Сподобалось що можна хоч всі можливі завдання на день виконати і на наступний ні одної, тобто все в твоїх руках і залежить від твого часу/бажання та твоїх пріорітетів. Надані матеріали повні, хоча, на мою думку модуль по Power Bi треба було б розширити. Окремо слід відзначити допомогу із працевлаштуванням, тут декілька + до карми

Плюсы:Підтримка ментора. QA сесії. Якість навчання
Минусы:АІ-помічник
Рекомендации: Рекомендую
5
Средняя: 5 (1 голос)
Курсы Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Ірина Кірієнко   19.10.2026

Як на мене, одні з найкращих курсів, які я зустрічала. Знання, які вони дають, покривають усі можливі напрямки, за якими можна розвиватися як дата-аналітик. Це дуже круто, коли у тебе не лише теоретичні знання, а ти можеш їх застосувати на практичних заняттях, на техчеках та співбесідах.
Зараз я працюю в компанії, де є дата-аналітики, які проходили курси на інших платформах, і вони трішки дивуються, коли я розповідаю про своє навчання в Мейт, бо в них такого рівня підготовки не було.
Отже, якщо ви завершите курси Мейт, то отримаєте знання, з якими зможете конкурувати на ринку праці, а це дуже суттєво в теперішній час.
Також дуже подобається, що коли ти вже працюєш за фахом і до курсу додаються нові модулі, то вони відкриті і можна підвищити свою кваліфікацію.

Плюсы:Глибокі знання, організація навчання від А до Я, техчеки та тестові співбесіди, команда менторів, можна вчитися в зручному темпі
Минусы:Для мене мінуси були в AI-боті: інколи він підвісав, і доводилося по кілька разів надсилати завдання на перевірку, або давав неправильні рекомендації щодо виправлення помилок.
Рекомендации: Рекомендую
5
Средняя: 5 (1 голос)
Курсы Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Станіслав   12.10.2026

Проходив Analytics Week, в цілому непогано щоб ознайомитися з професією

Рекомендации: Рекомендую
4
Средняя: 4 (1 голос)
Курсы Data Analyst / Business Intelligence (BI)
Vitalii   14.09.2026

Дуже вдячний Genesis Academy за організацію та проведення Genesis Analytics Camp 3.0! Завдяки цій програмі отримуєш справжню базу для початку роботи аналітиком. Охоплені всі необхідні теми, починаючи від того, що таке взагалі аналітика в сучасному бізнесі до прикладних інструментів, когнітивних викривлень та подальшого шляху розвитку аналітика. І звісно нетворкінг - як з одногрупниками по програмі, так і з представниками бізнесу - ти завжди можеш дізнатися щось нове!

Плюсы:Наповнення програми, реальні бізнес-кейси з фідбеком, нетворкінг
Рекомендации: Рекомендую
5
Средняя: 5 (1 голос)
Курсы Data Analyst / Business Intelligence (BI)