Професія
DATA ANALYST
- Твій шлях до сучасної високооплачуваної професії та карʼєрного зростання
- Можливість працювати з будь-якого куточка світу
- Легкий вхід в ІТ
- Beginner-friendly
- 9 тижнів
- Онлайн
Допоможемо визначитися та надамо більше інформації
«DATA
ANALYST»
- це, онлайн-курс, де ти за 6 місяців здобудеш
всі необхідні
знання і скіли, які знадобляться
тобі для роботи аналітиком даних
- Практичні інтерактивні завдання Робота у невеликих групах по 3-5 осіб. Цікаві завдання, аналіз реальних даних та вирішення кейсів. Крім виконання практичних завдань по кожному модулю ти забереш з собою корисні гайди, які допомагатимуть тобі в роботі
- 6 місяців доступу до навчальних матеріалів Протягом 6 місяців у тебе буде можливість переглядати в особистому кабінеті записи всіх онлайн-зустрічей з експертом курсу
- Сертифікат та портфоліо По завершенню навчання ти отримаєш сертифікат та Табель успішності, де фіксуватимуться оцінки, твоє місце у групі та індивідуальний звіт. А всі виконані завдання курсу ти зможеш додати у своє портфоліо
Чим займається DATA ANALYST?
- 01 Визначає вимоги та цілі аналізу даних
- 02 Проводить аналіз за допомогою різних методів та
інструментів, виявляє найкращі варіанти досягнення мети - 03 Збирає дані та готує їх до аналізу, розуміється
на технічних деталях процесу. - 04 Візуалізує отримані результати в готові рішення
і доносить їх зрозумілою мовою для команди
КУРС
ПІДІЙДЕ
МАРКЕТОЛОГАМ, ПРОГРАМІСТАМ ТА ПРОДЖЕКТАМ,
які прагнуть змінити вид
діяльності або ж покращити
власні аналітичні навички
ТИМ, ХТО ХОЧЕ ОПАНУВАТИ ПРОФЕСІЮ АНАЛІТИКА ДАНИХ
та побудувати успішну
карʼєру в ІТ
ФАХІВЦЯМ
СУМІЖНИХ СПЕЦІАЛЬНОСТЕЙ,
які прагнуть змінити
професію, хочуть свободи,
розвитку та фінансового
зростання
ПІСЛЯ НАВЧАННЯ
НА КУРСІ ТИ:
Опануєш професію аналітика
даних і можеш працювати в кращих компаніях світу
Вмієш обробляти дані,
будувати стратегії розвитку
проєкту
Знаєш фази проєкту та розумієш свою роль в них
Маєш сформовані навички візуалізації результатів аналізу
Розумієш, як все влаштовано в аналітиці даних, володієш ключовими інструментами аналізу
Маєш прокачані хард скіли, щоб бути №1 серед кандидатів на посаду. Також маєш рекомендації від нас по СV та підготовку до співбесід
Реєструйся на онлайн-курс, якщо хочеш стати затребуваним професіоналом із перспективою кар’єрного та фінансового росту.
ХОЧУ ЗАРЕЄСТРУВАТИСЯСтруктура курсу
«DATA-АНАЛІТИК»
-
Модуль 1.Введення в аналітику данихТеми:
- 1. Вступ до аналітики даних та ролі Data Analyst в сучасному світі
- 2. Важливість даних та їх використання для прийняття рішень в бізнесі
- 3. Різниця Дата інженер/Аналітик/Data Scientist, опис професії
- 4. Що має знати та вміти Дата-аналітик для успішної кар’єри. Огляд практичних інструментів, які необхідні аналітику в роботі: Excel/Google spreadsheets, Power Query, SQL, Tableau, Power Bi, Looker studio, Python
- 5. Звідки беруться дані? Шлях даних, як це працює
- 6. Огляд методології аналізу даних та етапи роботи з даними
- 7. Етапи роботи з даними (аномалії даних, описова статистика даних)
- 8. Процес проведення аналізу даних
-
Модуль 2.Статистика та аналіз данихТеми:
- 1. Вступ до теорії ймовірності та статистики
- 2. Основні поняття теорії ймовірності
- 3. Випадкові змінні та їх розподіли. Нормальний розподіл
- 4. Розмах, дисперсія та стандартне відхилення
- 5. Закон великих чисел та центральна гранична теорема
- 6. Міри центральної тенденції: середнє, медіана, мода
- 7. Квартилі та інтерквартильний розмах. Boxplot
- 8. Кореляція та регресія
- 9. Точкові оцінки та довірчі інтервали
- 10. Поняття гіпотези, p-значення та визначення значущості
- 11. Практичний приклад аналізу даних з використанням статистичних методів
-
Модуль 3.Аналіз даних в Excel/Google spreadsheetsТеми:
- 1. Інтерфейс. Робота з комірками. Введення і редагування даних.
- 2. Основні функції (SUM, AVERAGE). Форматування даних. Абсолютні та відносні посилання.
- 3. Застосування функцій (IF, VLOOKUP). Вкладені функції.
- 4. Іменовані таблиці, використання фільтрів, сортування та групування
- 5. Очищення даних в Excel
- 6. Використання Pivot Table для агрегації даних
- 7. Створення та форматування графіків
- 8. Використання пакету Data Analysis
- 9. Використання Power Query для обробки даних
- 10. Очищення даних в PQ.
- 11. Робота з датами та часом. Текстові та числові функції
- 12. Сортування, фільтрація та групування
- 13. Вбудовані функції. Розуміння мови М
- 14. Імпорт даних з різних джерел. З’єднання та об’єднання таблиць
- 15. Автоматизація процесів через PQ.
-
Модуль 4.Бази даних та SQLТеми:
- 1. Що таке бази даних
- 2. Види баз даних
- 3. Елементи баз даних
- 4. Типи даних
- 5. Типи материалізації даних
- 6. Нормалізація даних
- 7. SQL
- 8. DDL, DML, JOIN, ORDER BY, GROUP BY, ALIAS, WHERE
- 9. Функції, віконні функції
- 10. Функції умов
- 11. Приклад Бази Даних та зв'язків всередині неї
-
Модуль 5.Візуалізація данихТеми:
- 1. Вступ до Power BI: Чому це один з лідерів у візуалізації даних?
- 2. Огляд панелі інструментів та функціоналу Power BI
- 3. Power Bi: підключення до інших систем
- 4. Power Bi: завантаження даних
- 5. Power Bi: обробка даних
- 6. Power Bi: візуалізація
- 7. Базові можливості — огляд Google Data Studio (порівнняння з Power BI)
- 8. Базові можливості — огляд Tableau (порівнняння з Power BI)
- 9. Вступ до Tableau: Чому це ключовий інструмент для візуалізації даних?
- 10. Tableau: Створення аккаунту на Tableau Public
- 11. Tableau: Огляд інтерфейсу
- 12. Tableau: Підключення до даних
- 13. Tableau: Підготовка даних до аналізу
- 14. Tableau: Dimensions and Measures
- 15. Tableau: Групування даних та ієрархія
- 16. Tableau: Проведення розрахунків
- 17. Tableau: Створення і форматування візуалізацій
- 18. Tableau: Форматування візуалізацій
- 19. Tableau: Робота з фільтрами
- 20. Tableau: Quick Table Calculations
- 21. Tableau: Огляд аналітичної панелі інструментів
- 22. Tableau: Створення дашбордів
- 23. Tableau: Інтерактивність
- 24. Tableau: Оптимізація
- 25. Tableau: Збереження проєкту та публікація
-
Модуль 6.Основні метрики для аналізу данихТеми:
- 1. Продуктові метрики
- 2. Маркетингові метрики
-
Модуль 7.Python для аналізу данихТеми:
- 1. Огляд Python та Jupyter: Що це таке і чому ми використовуємо їх для аналітики?
- 2. Встановлення Python та Jupyter
- 3. Основи програмування частина 1. (основи синтаксису, змінні, типи даних та операції )
- 4. Основи програмування - частина 2 (структури даних, умовне розгалуження, ітерації)
- 5. Функції, методи та бібліотеки
- 6. Основи аналізу даних з використанням бібліотеки Pandas
- 7. Візуалізація даних з використанням бібліотек Matplotlib та Seaborn
-
Модуль 8.A/B тести та rfm-аналізТеми:
- 1. Що таке A/B тести, та коли їх треба проводити
- 2. Формування гіпотези та розрахунок розміру тестової вибірки. Тривалість тесту, як можна пришвидшити результати
- 3. Оцінка результатів A/B тесту. P-value. Довірчий інтервал. Допоміжні метрики
- 4. проведення оцінки A/B тесту в Python
-
Модуль 9.CV та junior-позиції / Кар'єра аналітика данихТеми:
- 1. Майданчики для пошуку роботи
- 2. CV (Резюме) та супровідний лист
- 3. Процес найму
- 4. Підготовка до HR-інтерв’ю
- 5. Поширені питання на технічній співбесіді
Авторська методологія та система навчаннядозволять в найкоротший термін опанувати всі тонкощі професії
data-аналітика а з нуля, щоб стати компетентним та затребуваним спеціалістом на ринку праці.
Залишай заявку на курс прямо зараз.
програму
Хто буде тебе навчати?
ФОРМАТ УЧАСТІ
Для тих, хто прагне опанувати аналіз даних і зростати карʼєрно та фінансово
- 6 місяців доступу до матеріалів
- Корисні гайди до кожного модуля курсу
- Тестування після проходження теоретичної частини
- Сертифікат про проходження курсу
* Доступна оплата частинами
Розстрочка
без переплат
від Changers
Почніть навчатися вже зараз,
а оплату вносьте частинами
Умови отримання розстрочки:
- Мати кредитний ліміт на оплату частинами
-
Бути клієнтом
або
- 1. Залишити заявку в формі на сайті
-
2. Повідомити менеджера про бажання
оформити розстрочку -
3. Підтвердити оформлення розстрочки
в додатку монобанк
ОПАНУЙ DATA-АНАЛІТИКУ ТА СТАНЬ
ЗАТРЕБУВАНИМ СПЕЦІАЛІСТОМ
В ТОПОВИХ КОМПАНІЯХ
- Онлайн
- 9 тижнів