Профессия Data analyst

О чём курс

Ирина Сенченко выстраивает обучение профессии дата-аналитика вокруг сквозного бизнес-кейса с реальными данными о транзакциях и заказах. Начиная со второго модуля, один и тот же датасет последовательно проходит через четыре инструмента: электронные таблицы Google Sheets, реляционные базы данных через SQL, платформу визуализации Tableau и язык программирования Python. На материалах курса вы научитесь собирать сырые данные, очищать их от ошибок, рассчитывать бизнес-метрики и строить интерактивные аналитические панели.

Курс преподается на украинском языке и охватывает подготовку к стажировкам и вакансиям на позицию Junior Data Analyst с возможностью удаленной работы над украинскими или международными проектами.

Для кого

• Свитчеры и начинающие без коммерческого опыта в IT, которым нужен пошаговый план освоения базовых аналитических инструментов и подготовка первого портфолио.
• Выпускники других курсов, стремящиеся объединить разрозненные знания SQL и BI в сквозную систему на реальном кейсе, а также подготовить резюме под требования рекрутеров.
• Специалисты смежных направлений (финансы, маркетинг, менеджмент), работающие с ручными отчетами и желающие освоить современные инструменты автоматизации или сменить специализацию.

Что входит в программу

Обучение охватывает все этапы аналитического цикла:

• Разбор задач дата-аналитика в компании, отличий от смежных ролей, необходимых гибких навыков и тайм-менеджмента.
• Проведение когортного анализа в Google Sheets с использованием формул и сводных таблиц для расчета даты когорты и периода удержания.
• Написание SQL-запросов в среде DBeaver для группировки данных, подсчета месячной выручки, числа заказов и уникальных пользователей.
• Создание интерактивных графиков и дашбордов в Tableau Public для демонстрации динамики показателей руководителям и заказчикам.
• Разведочный анализ данных (EDA) и расчет удержания и накопительного дохода с помощью скриптов на Python в Google Colab.
• Подготовка к трудоустройству: оформление резюме, оптимизация профиля в LinkedIn, размещение работ на GitHub и тактика прохождения интервью.

Что вы получите

В ходе практических заданий вы собираете портфолио из четырех проектов на одном массиве данных: когортный анализ в Google Sheets, рабочий скрипт на SQL, опубликованный дашборд Cohort Retention & Revenue в Tableau Public и исследовательский ноутбук на Python. К концу обучения у вас будут готовое резюме, оформленный профиль в LinkedIn и план поиска работы.