Розберемо, хто такий Data Analyst, чим він відрізняється від суміжних ролей та які його основні задачі в компанії. Поговоримо про те, де працюють аналітики, як правильно будувати навчання під вимоги ринку, а також розберемо необхідні софт скіли та тайм-менеджмент.

Ваш результат: чітко розумієте свій кар'єрний шлях, знаєте, що на вас чекає на реальній роботі, та маєте структурований план навчання без хаосу.

Беремо в роботу реальний датасет із транзакціями. Використовуючи зведені таблиці та формули, розрахуємо ключові метрики: дату когорти (cohort_month) та період утримання (cohort_period). Створимо перші графіки та зробимо бізнес-висновки.

Ваш результат: перший готовий проєкт у портфоліо — «Когортний аналіз в Google Sheets: Retention + зведені таблиці». Ви перестанете боятися сирих даних і навчитеся робити базовий аналіз.

Встановимо DBeaver та підключимося до локальної бази даних. Ви навчитеся робити групування, рахувати суму доходу (revenue), кількість замовлень та унікальних юзерів на місяць через SQL-запити. Експортуємо результати для подальшої роботи.

Ваш результат: написаний SQL-скрипт для когортного аналізу + експорт результатів. Зрозумієте, що SQL — не «лише для програміс

Беремо ТОЙ САМИЙ датасет і підключаємо його до Tableau Public. Розраховуємо когорти, додаємо допоміжні міри та будуємо інтерактивні графіки. Вчимося перетворювати таблиці на наочну історію, яку легко зрозуміє будь-який керівник чи замовник.

Ваш результат: готовий інтерактивний дашборд «Cohort Retention & Revenue» опублікований у Tableau Public. Ваш третій проєкт для портфоліо, який наочно демонструє ваші навички візуалізації.

Працюємо в Google Colab. Завантажуємо наш датасет і за допомогою скриптів на Python проводимо глибокий аналіз (EDA). Програмуємо розрахунок retention, revenue та cumulative revenue, автоматично будуємо графіки та формуємо висновки.

Ваш результат: повноцінний Python-ноутбук із детальним аналізом. Ви подолаєте страх перед кодингом і отримаєте четвертий, найтехнічніший проєкт у своє портфоліо.

Переводимо ваші нові навички в гроші. Вчимося правильно описувати створені проєкти, структурувати портфоліо на GitHub / LinkedIn та писати CV, яке проходить фільтри рекрутерів. Розбираємо план пошуку роботи та підготовку до інтерв'ю.

Ваш результат: готове резюме, професійно оформлений профіль у LinkedIn, структуроване портфоліо з 4 проєктів та впевненість на перших співбесідах.

Ринок IT шукає не ідеальний вік, а людей, які вміють розв’язувати бізнес-задачі. Ми покажемо реальні вимоги до джунів і дамо вам головний козир — готове портфоліо. Ваш попередній життєвий досвід, дорослий підхід та вміння брати відповідальність часто цінуються роботодавцями вище, ніж молодий вік.

Професія дата-аналітика — це більше про логіку, ніж про вищу математику чи складне програмування. Навчання вибудоване від простого до складного: ми починаємо зі знайомих Google-таблиць і поступово переходимо до баз даних та коду. Ви покроково навчитеся мислити як дата-аналітик на реальному кейсі, а не просто зазубрювати синтаксис.

На фінальному модулі ми дамо чітку структуру самопрезентації. Ви навчитеся спокійно і по суті розповідати про свої проєкти, спираючись на факти та цифри. Ми розберемо типові питання, щоб ви йшли на зустріч із рекрутером підготовленими.

Наш курс — це не марафон на виживання. Програма побудована навколо одного наскрізного бізнес-кейсу, а кожен модуль закінчується невеликим, але готовим результатом (оформленим проєктом). Ви бачите свій прогрес на кожному кроці, що мотивує не зупинятися і довести справу до кінця.

Вам не потрібно звільнятися і йти в нікуди. Ви можете проходити курс паралельно з основною роботою. Ми даємо базу, допомагаємо зібрати портфоліо та скласти план дій, які дозволять вам зробити перехід у нову сферу поступовим та фінансово безпечним.

Ринок не реагує на сертифікати, він реагує на підтверджені навички. Фокус нашого навчання — перевести вас зі статусу «слухач лекцій» у статус «кандидат із досвідом». Ми розберемо, чого реально чекають від джунів, і навчимо вас говорити з роботодавцями мовою виконаних завдань.

Усі практичні завдання на курсі зав'язані на єдиному реальному бізнес-кейсі (когортний аналіз, retention, revenue). Ми покажемо структуру професійного портфоліо і допоможемо довести ваші роботи до формату, який переконливо доводить вашу компетентність і який ви з гордістю прикріпите до резюме.

Саме тому ми використовуємо один датасет для всього навчання. Ви на практиці побачите, як дані проходять шлях від завантаження в Google Sheets до запитів у SQL, візуалізації в Tableau та автоматизації через Python. Це сформує у вас цілісне бачення роботи аналітика, а не набір розрізнених навичок.

У вас є підтримка куратора (на відповідних пакетах). Ви можете ставити необмежену кількість запитань. Доступ до матеріалів залишається у вас на тривалий час (залежно від пакета), тож ви зможете рухатися у своєму темпі, навіть якщо трапиться форс-мажор.