Програма з аналізу даних від збору до візуалізації на реальних датасетах. Інструменти: Google Sheets, SQL, Python, статистика, A/B‑тести, Looker Studio та Tableau.
Ціна
Ціну уточнюйте у менеджерів на сайті
Додати до колекції
ви ще не створили колекцію
Додати колекцію
Аналітичний огляд курсу
Опис згенерований на основі програми курсу та відкритих даних.
Junior Data Analyst: зміст і підхід
Програма охоплює повний цикл data analysis: збір і очищення даних, трансформації, дослідження, статистику, A/B‑тести, візуалізацію та інтерпретацію. Робота з Google Sheets/Excel, SQL і реляційними БД, Python (NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib), побудова дашбордів у Looker Studio та Tableau.
Інструменти та формати для Junior Data Analyst
- Таблиці: Google Sheets/Excel для первинного аналізу.
- Бази даних і SQL: SELECT, JOIN, агрегування, віконні функції.
- Python: обробка, візуалізація, базовий парсинг.
- BI: Looker Studio, Tableau для інтерактивних звітів.
- Статистика: гіпотези, довірчі інтервали, A/B‑тести, метрики продукту.
Лектори‑практики з data analytics
- Юлія Ларіонова — Data Analyst у MEGOGO; робота з великими обсягами даних, звітування, дослідження поведінки користувачів.
- Вікторія Кириченко — Lead Analytics Engineer у Railsware; побудова сховищ, дашбордів і фінансової аналітики, BigQuery, Python, Looker Studio.
Кому підходить / кому не підходить: молодший аналітик даних (Junior Data Analyst)
Підійде
- Початківцям без попереднього комерційного досвіду в аналітиці.
- Фахівцям суміжних напрямів (маркетинг, продакт, фінанси), які працюють з даними.
- Тим, хто прагне систематизувати знання з SQL, Python і BI.
Не підійде
- Тим, хто очікує суто теорію без практики на датасетах.
- Користувачам, які не готові самостійно опрацьовувати домашні завдання.
- Досвідченим аналітикам, яким потрібні поглиблені теми машинного навчання.
Проблеми → результати у data analysis для Junior Data Analyst
- Проблема: розрізнені джерела даних і неструктуровані таблиці.
Результат: структурування, нормалізація, SQL‑запити для інтеграції даних. - Проблема: помилки інтерпретації метрик і гіпотез.
Результат: коректні метрики, статистичні тести, прозора інтерпретація. - Проблема: статичні звіти без інсайтів.
Результат: інтерактивні дашборди в Looker Studio/Tableau з фільтрами та drill‑down. - Проблема: ручні рутинні операції.
Результат: автоматизація підготовки даних у Python.
Порівняння з альтернативами в data analytics
- Самоосвіта (статті/відео): гнучко, але без системи та перевірки якості рішень.
- Академічні програми: глибока теорія, менше фокусу на прикладних інструментах BI.
- Швидкі воркшопи: точкові навички без повного циклу аналітики.
- Комплексний шлях Junior Data Analyst у цій програмі: послідовний набір навичок від таблиць і SQL до Python і дашбордів з практика‑орієнтованими завданнями.
Навчальні результати та компетенції Junior Data Analyst
- Підготовка даних: імпорт, очищення, трансформації, контроль якості.
- SQL для аналітики: вибірки, агрегації, сегментації, часові вікна.
- Python для аналізу: Pandas/NumPy/SciPy/Matplotlib, базова автоматизація.
- Статистика та A/B‑тестування: формулювання гіпотез, оцінка ефектів.
- BI‑звітність: дизайн метрик, дашборди в Looker Studio та Tableau.
- Комунікація: опис висновків, візуальні аргументи, відстеження якості даних.
Додатково передбачені гостьові воркшопи від запрошених експертів, що висвітлюють практичні аспекти прийняття data‑driven рішень.
Опис курсу
Лектори Юлія Ларіонова - має 5+ років досвіду в аналітиці даних, останні 4.5 роки працює Data Analyst у MEGOGO - у Raiffeisen Bank Aval будувала аналітичні звіти й готувала дані для подальшого використання у кредитних скорингових моделях - у MEGOGO рахувала ad-hoc аналітику для девелоперів, брала участь у розробці внутрішньої системи для аналізу поведінки користувачів на web-, mobile- та SmartTV-платформах медіасервісу з DAU >1.5 млн - щодня працює з >15 TB даних та обробляє >100 млн записів - займається аналітикою повного циклу, проводить глибинні кількісні дослідження поведінки користувачів Вікторія Кириченко - має 6+ років працює з даними, з яких останні 4 — у Railsware - управляла збором даних з нуля до побудови сховища та створила команду, яка допомагала всім департаментам компанії в ad-hoc репортах - у Railsware розробляла дашборди для продукту компанії (Mailtrap), займалася фінансовою аналітикою та автоматизувала P&L-звіт - працює з BigQuery, Python, Google Colab, Google Sheets, Looker Studio, Git, Terraform - займається консалтингом, допомагає зовнішнім клієнтам побудувати якісну аналітику
Оцінка
Тільки авторизовані користувачі можуть залишати відгуки та ставити оцінки
Увійти »
