JUNIOR DATA ANALYST — комплексний курс аналітики 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.