Запись [DATAbi] Профессия Data analyst 2026. Пакет STD (Ирина Сенченко)

​

Язык: украинский

ПРОФЕССИЯ DATA ANALYST — ВАШ КОЗЫР НА РЫНКЕ ТРУДА И ПРЯМОЕ ВЛИЯНИЕ НА БИЗНЕС

Вы получаете пошаговую систему для уверенного старта: от первых строк кода до готовых проектов, открывающих дверь в IT.
Готовое портфолио
После обучения у вас будут не разрозненные домашние задания, а 2–4 проекта (когортный анализ, интерактивные дашборды, автоматизация отчетов), убедительно доказывающие ваши навыки рекрутеру. Вы готовы к тестовым задачам и собеседованиям на позицию Junior Data Analyst.
Цельный стек навыков
Учеба построена на базе реального сквозного бизнес-кейса: от сбора сырых данных в Google Sheets и SQL до наглядной визуализации в Tableau и быстрых скриптов на Python.
Удаленная работа и высокий спрос
Данные сегодня есть везде: в финансах, маркетинге, логистике и IT. Профессия дата-аналитика позволяет работать полностью удаленно на украинские или международные проекты, иметь гибкий график и масштабировать свой заработок, не привязываясь к конкретному офису.
Влияние на бизнес-решения и рост дохода
Вы научитесь находить скрытые тренды, автоматизировать рутину и помогать руководству принимать решения на основе цифр. Это статус стратегического партнера, чья работа напрямую влияет на прибыль компании, что автоматически повышает ваш чек.
Грамотная упаковка для рынка труда
Вы не только научитесь работать с данными, но и поймете, как продать свои навыки. Мы поможем оформить ваш профессиональный CV, профиль в LinkedIn и составим четкий план поиска работы, чтобы вы получали приглашения на собеседования, а не игнор от рекрутеров.
ЭТОТ КУРС — ВАШ кратчайший ПУТЬ К КАРЬЕРЕ В ИТ, ЕСЛИ ВЫ:
Свитчер или начинающий:
Вы хотите перейти в IT, но вакансии пугают требованием от 1 года опыта и длинным списком инструментов. Вы тонете в безвозмездных видео, боитесь, что SQL или Python окажутся слишком сложными для вас, и не понимаете, с чего начать, чтобы обучение действительно привело к офере, а не стало пустой тратой времени.
Ваша цель:
получить четкий, пошаговый путь в профессию, овладеть базой без стресса, с нуля и собрать первое портфолио, с которым реально получить приглашение на стажировку или Junior-позицию даже без коммерческого опыта.

Выпускник других курсов:
Вы уже учились и имеете сертификат, но рекрутеры игнорируют ваши отзывы. Ваши знания разбросаны: немного SQL, немного BI, а вместо портфолио – мелкие разрозненные домики, которые выглядят неубедительно для работодателя. Вы застряли между стадиями «учусь» и «работаю».
Ваша цель:
связать все инструменты в единую логическую систему на реальных бизнес-кейсах, грамотно упаковать резюме и профиль в LinkedIn, понять логику собеседований и, наконец, конвертировать свои знания в реальные оферы.

Специалист смежной сферы:
ФИНАНСЫ, МАРКЕТИНГ, МЕНЕДЖМЕНТ
Вы уже работаете с данными, но чувствуете, что погрязли в рутине, ручных отчетах и устаревших процессах. Ваша работа кажется однообразной, и вы чувствуете, что карьера не идет в ногу со временем.
Ваша цель:
освоить современные аналитические инструменты для автоматизации своей текущей работы, стать незаменимым экспертом или плавно и безопасно перейти в полноценную профессию дата-аналитика с высшим чеком.

ПОСЛЕ ОКОНЧАНИЯ КУРСА ВЫ СМОЖЕТЕ:
Работать с данными на всех этапах
Вы сможете самостоятельно собрать датасет, почистить данные, написать SQL-запрос, чтобы вытащить нужные срезы, и сосчитать базовые метрики, понимая их смысл для бизнеса.
Делать визуализацию
Вы научитесь оформлять дашборды в Tableau, где четко видны динамику, воронки и ключевые показатели вместо хаотического набора графиков для галочки.
Делать визуализацию
Вы научитесь оформлять дашборды в Tableau, где четко видны динамику, воронки и ключевые показатели вместо хаотического набора графиков для галочки.
Конкурировать по Junior-позиции
Благодаря упакованному профилю в LinkedIn, правильному резюме и портфолио с 2-4 проектами вы сможете уверенно подаваться на вакансии.

Фишка курса: начиная со 2-го модуля, вы работаете с одним сквозным датасетом (транзакции и заказы). Вы проведете его через Google Sheets, SQL, Tableau и Python, чтобы увидеть эволюцию инструментов на реальном бизнес-кейсе.

Вы превратитесь из человека, теряющегося в хаосе инструментов и курсов, в уверенного кандидата с четким пониманием профессии Data Analyst, умеющего превращать сырые данные в бизнес-решения. Ваш главный результат – сильное минипортфолио из 2–4 готовых проектов, грамотно упакованное CV и четкий план выхода на рынок труда.

Спойлер

Модуль 1. Введение в профессию Data Analyst Разберем, кто такой Data Analyst, чем он отличается от смежных ролей и каковы его основные задачи в компании. Поговорим о том, где работают аналитики, как правильно строить обучение под требования рынка, а также разберем необходимые софт скилы и тайм-менеджмент.
Ваш результат: четко понимаете свой карьерный путь, знаете, что вас ждет реальная работа, и имеете структурированный план обучения без хаоса

Модуль 2. Google Sheets – инструмент работы с данными Берем в работу реальный датасет с транзакциями. Используя сводные таблицы и формулы, рассчитаем ключевые метрики: дату когорты (cohort_month) и период содержания (cohort_period). Создадим первые графики и сделаем бизнес-выводы.
Ваш результат: первый готовый проект в портфолио – «Когортный анализ в Google Sheets: Retention + сводные таблицы». Вы перестанете бояться сырых данных и научитесь делать базовый анализ.

Модуль 3. SQL — язык запросов в базы данных Установим DBeaver и подключимся к локальной базе данных. Вы научитесь делать группировку, считать сумму дохода (revenue), количество заказов и оригинальных пользователей в месяц через SQL-запросы. Экспортируем результаты для дальнейшей работы.
Ваш результат: написан SQL-скрипт для когортного анализа + экспорт результатов. Поймите, что SQL — не только для программ

Модуль 4. Tableau - BI-инструмент для визуализации Берем Тот же датасет и подключаем его к Tableau Public. Рассчитываем когорты, добавляем вспомогательные меры и строим интерактивные графики. Учимся превращать таблицы в наглядную историю, которую легко поймет любой руководитель или заказчик.
Ваш результат: готовый интерактивный дашборд Cohort Retention & Revenue опубликован в Tableau Public. Ваш третий проект для портфолио, наглядно демонстрирующий ваши навыки визуализации.

Модуль 5. Python – инструмент анализа данных (EDA) и автоматизации Работаем в Google Colab. Загружаем наш датасет и с помощью скриптов на Python производим глубокий анализ (EDA). Программируем расчет retention, revenue и cumulative revenue, автоматически строим графики и формируем выводы.
Ваш результат: полноценный Python-ноутбук с подробным анализом. Вы преодолеете страх перед кодингом и получите четвертый, самый технический проект в своем портфолио.

Модуль 6. CV, LinkedIn и поиск работы Переводим ваши новые навыки в деньги. Учимся правильно описывать созданные проекты, структурировать портфолио на GitHub/LinkedIn и писать CV, которое проходит фильтры рекрутеров. Разбираем план поиска и подготовку к интервью.
Ваш результат: готовое резюме, профессионально оформленный профиль в LinkedIn, структурированное портфолио из 4 проектов и уверенность в первых собеседованиях.