Оставь заявку и получи гайд: «Как стать аналитиком данных и зарабатывать от 650 000 ₸?»

Востребованная профессия в IT без программирования, гибкий график,
удаленная работа!

Kaspi рассрочка

/ месяц

от 55 478 ₸

0-0-12

профессия будущего

скидка

-30%

Ваше резюме после обучения

Инструменты:

Навыки:

Microsoft (Power BI, SQL, Excel, Python) — экзамен сдается за свой счет в специализированном центре.

Сертификаты:

Вы продемонстрируете кейсы, которые решают задачи бизнеса.

Портфолио:

от 650 000 ₸

Ожидаемая зарплата:

Data Analyst

Junior

Какие компании ищут аналитиков

Data Analyst — специалист, который собирает, обрабатывает и анализирует данные, чтобы помочь бизнесу принимать правильные решения.

Что делает аналитик?

Выявляет скрытые закономерности в данных

Строит дашборды и отчеты для бизнеса

Прогнозирует тренды и разрабатывает гипотезы

Помогает компаниям оптимизировать процессы

Карьерную поддержку –
помогаем с резюме, готовим к собеседованиям и открываем доступ к закрытым вакансиям.

Личное сопровождение наставников —
действующие data аналитики с сертификацией Microsoft помогут разобраться в сложных темах и поделятся реальным опытом.

Сертификацию Microsoft – подтверждает навыки и открывает возможность работать в международных компаниях.

Единственная школа в Казахстане, которая предоставляет:

Онлайн-школа по анализу данных DataBoom

6 лет

на рынке онлайн - образования, с 2019 года

500+

корпоративных клиентов

152+

эффективных
потоков

20 000+

довольных
студентов

Екатерина Рехерт

основатель школы анализа данных DataBoom

О ней писали в СМИ

Чем занимаются аналитики?

Неделя 1
Навыки быстрой эффективной работы в Excel

Теория и Практика
Навыки быстрой и эффективной работы в Excel
-Обзор интерфейса,
-Простые вычисления, формулы и функции
– Работа с листами и окнами;
– Настройка панели быстрого доступа;
– Поиск и замена данных;

Бонус
Знакомство с Power Query: на примере загрузки PDF файлов, анализа банковской выписки Kaspi Gold, шаблон семейного планирования в Excel/Google

Неделя 2
Базовые формулы и функции

Теория и Практика
Базовые функции, консолидация и агрегация данных с условием

Бонус
Создание консолидированных данных, написание логических функций с условиями, применение различных видов ссылок в формулах

Неделя 3
Функции поиска и извлечение данных. Создание дашборда. Проект

Теория и Практика
Подробное изучение функции ВПР: назначение, аргументы, недостатки и их способы обойти.
Создание дашборда в Excel:

1. Подготовка данных;
2. Создание сводных таблиц
3. Построение дашборда

Оформление в проект

Бонус
Варианты применения ВПР, а также в комбинации с ПОИСКПОЗ. Функции ГПР, СМЕЩ, ПРОСМОТРХ.

Excel

Неделя 4
Собеседование + инструменты Excel

Теория и Практика
Собеседование с наставником по изученным модулям. Инструменты Excel для работы с данными. Горячие клавиши, форматирование.

Бонус
Бонусная практика из реальных собеседований

Неделя 5
Анализ и обработка данных

Теория и Практика
Продвинутые функции и инструменты Excel для анализа и обработки больших данных. Тесты и самостоятельные работы.

Бонус
Проверка данных, условное форматирование, ссылки и массивы, динамическая выборка данных

Неделя 6
Power Query и Power Pivot, закрепление знаний

Теория и Практика
Работа со сводными таблицами, Power Query, Power Pivot

Бонус
Практические задания с загрузкой данных из различных источников, добавление и объединение запросов, создание сводных таблиц

Неделя 7
Бонусная неделя

Теория и Практика
Подготовка к экзамену Microsoft Excel МО-200

Бонус
✔ Основная информация по сертификации Microsoft Excel Specialist.
✔ Митап со студентами, сдавшими сертификацию МО-200
✔ Практика для подготовки к сертификации
✔ Видеоресурсы по подготовке к сертификации
✔ Примеры вопросов на экзамене
✔ Регистрация на сайте Certiport.

Неделя 8
Бонусная неделя

Теория и Практика
PowerQuery + PowerPivot + PowerView = PowerBI

Бонус
Первые шаги в Power Bi
✔ первые шаги в SQL
✔ доступ к учебной базе SQL
✔ ресурсы для изучения Data Science
✔ ресурсы для изучения Statistics

Научитесь работать с базами данных, писать запросы и обрабатывать большие объемы информации.

Освоите создание аналитических дашбордов, визуализацию данных и автоматизацию отчётов.

Разберётесь в продвинутых функциях и построении наглядных визуализаций. Дашборды бывают даже в Excel!

Программа обучения

Мы будем с тобой на каждом шаге: вебинары, поддержка наставников, помощь в трудоустройстве!

Всё для уверенного старта в профессии!

Освоите основы ИИ и реализуете 5 мини-проектов с использованием компьютерного зрения, обработку естественного языка и Azure OpenAI.

AI

5 недель

Узнаете как делать финансовый анализ компании и финансовое моделирование.

Автоматизация и визуализация финансовой отчетности в Power BI

10 недель

4 недели

Автоматизация и визуализация финансовой отчетности в Power BI

Финансовое моделирование для опытных пользователей PowerBI.

Изучите основы программирования для анализа данных и научитесь автоматизировать обработку информации.

Python

9 недель

Power BI

11 недель

С нуля

С нуля

С нуля

PRO

PRO

С нуля

С нуля

SQL

9 недель

Excel

6 недель

SQL

Неделя 1
Основы SQL

Теория и Практика
Что такое SQL, почему 80% вакансий в сфере анализа данных требуют знания SQL, из чего состоит SQL и в чем разница между БД и СУБД.

Бонус
Создаем базу данных, таблицы и практикуем основные команды. Закрепляем знания и практикуем SQL mock собеседования.

Неделя 2
Углубление в SQL

Теория и Практика
Полное погружение в DDL и DML

Бонус
Создаем/удаляем Базу Данных, создаем таблицы, добавляем строки. Изучаем операторы, как можно применить арифметику в SQL

Неделя 3
Объединение данных из разных таблиц

Теория и Практика
DML, TCL, JOIN – объединение нескольких таблиц

Бонус
Практика TCL; отработаете INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, SELF JOIN. Отработаете часто задаваемые вопросы на собеседованиях (устные и кодинг) – даже если вы не готовитесь к собеседованию в данный момент, эти вопросы научат вас думать логикой SQL.

Неделя 4
DML и DCL. Subqueries

Теория и Практика
DCL и TCL. Подзапросы (Subqueries),

Бонус
Практика DCL, подзапросы, связанные подзапросы, объединение нескольких таблиц. На практике освоим Security (создадим логины, настроим доступ). Закрепляем знания по SQL при помощи практических задач, mock интервью с наставником

Неделя 5
Промежуточное собеседование по SQL Basic

Неделя 6
Продвинутый SQL

Теория и Практика
Триггеры, View, DML в деталях, DDL в деталях. Создадим индексы: clustered & non-clustered, познакомимся с хранимыми процедурами (stored procedures), сравним их с функциями, освоим built-in и user-defined функции. Закрепим знания и практику

Бонус
Практика DML, view, подготовка к экзамену от Microsoft

Неделя 7
Условные выражения. STRINGS

Теория и Практика
Условные выражения. STRINGS

Бонус
CASE WHEN и различные способы манипуляции: логические операторы и агрегатные функции. STRINGS functions. Закрепляем знания и практику

Неделя 8
Window functions and CTEs

Теория и Практика
Разбираем оконные функции (WINDOW FUNCTIONS) ROW_NUMBER, DENSE_RANK, LEAD, LAG, а также конструкцию CTE – Common Table Expressions

Бонус
Отработаете сложные задачи на оконные функции и CTEs. Пробные собеседования (одно с однокурсником, второе с личным наставником), на которых вы отточите приобретенные навыки и знания. Подготовка к экзамену Microsoft

Неделя 9
Индексы, функции. Финальный проект

Теория и Практика
PERCENTILE. Финальный проект

Бонус
SQL mock собеседования, подготовимся к экзамену Microsoft. Практика PERCENTILE, закрепление знаний. Самостоятельная работа над финальным проектом.

Power BI

Неделя 1
Основы анализа данных
и PowerBI

Теория и Практика
Из чего состоит Power BI, как используется, в чем преимущества; распределение личных наставников, лицензий PowerBI PRO.

Бонус
Источники данных в Power Query, модели данных, DAX меры, таблицы, колонки; стандартные и custom визуализации; tooltips и кнопки.

Неделя 2
Power Query

Теория и Практика
Что такое Power Query, ETL, язык M и причем тут картофельное пюре (mashed potatoes).

Бонус
Источники данных для Power BI, подготовка данных к работе, импорт данных из файлов Excel, CSV, папка с множеством файлов, SQL база данных, Google Sheets. Oбработка,
преобразования и очистка данных.

Неделя 3
Модель Данных

Теория и Практика
Почему модель данных – это основа отчета, «сердце», которое жизненно важно для того, чтобы формулы DAX работали корректно и визуализации отображали верные данные; разбираем разницу между справочниками и регистрами, видами связей между таблицами.

Бонус
Создадим реляционную модель данных, полезные шаблоны с помощью DAX, создадим множество мер и столбцов.

Неделя 4
Работа с DAX

Теория и Практика
Контекст фильтра, контекст строки
и Advanced формулы DAX.

Бонус
Функции DAX+, конкретные кейсы применения.

Неделя 5
Визуализация данных

Теория
Правильная визуализация данных, как это?

Практика
Визуализации и создания UI/UX-элементов.

Неделя 6
Защита личного проекта

Теория и Практика
Защита личного проекта.

Неделя 7
Advanced Power Query, язык М

Теория
Разбор и все нюансы продвинутых возможностей PowerQuery, синтаксис языка запросов M.

Практика
Код на языке М, параметры и функции Power Query, пробный экзамен на сертификацию Microsoft.

Неделя 8
ADVANCED DAX

Теория
Философия DAX – первое золотое правило, слои «конструктора» DAX, знакомимся со вторым золотым правилом.

Практика
Разбор кейсов, скалярные и табличные функции,
переменные, Moving Average, Time Intelligence пробный экзамен на сертификацию Microsoft.

Неделя 9
Кейсы и работа с форму-лами ADVANCED DAX

Теория
Дополнительные сложные конструкции и формулы DAX.

Практика
X-функции VS. ADDCOLUMNS, SUMMARIZE, ROLLUP, ROLLUPGROUP, SELECTCOLUMNS, SUMMARIZE+ADDCOLUMNS, GROUPBY, TOPN; пробный экзамен на сертификацию Microsoft.

Неделя 10
Внутренний и Внешний контексты фильтра

Теория
Дополнительные сложные конструкции и формулы DAX, внутренний и внешний контексты фильтра.

Практика
CALCULATE и замена, дополнение, удаление внешнего контекста, Many-to-Many, двунаправленные связи, Calculate и Cross-Reference Table; пробный экзамен на сертификацию Microsoft.

Неделя 11
Финальное интервью

Прохождение финального интервью
Модуль "Финальное интервью" завершает курс Power BI, позволяя студентам продемонстрировать полученные знания и навыки в рамках итогового собеседования.

Неделя 12
Бонусная неделя

Подготовка к экзамену Microsoft PL-300
Финализируем подготовку
к экзамену Microsoft, повторяем пройденный материал, готовимся к экзамену.

Неделя 1
Основы Python и статистики для аналитика данных

Теория
Основы Python и статистики для аналитиков данных.

Практика
✔ Установка Jupyter Notebook, Google Colab;
✔ Переменные и их объявление, типы переменных;
✔ Простые вычисления;
✔ Ввод-вывод информации: операторы input и print;
✔ Логические операции, операции сравнения;
✔ Основные статистики на Python;

Неделя 2
Lists, Numpy Arrays и библиотеки для анализа данных

Теория
Lists, Numpy Arrays и библиотеки для анализа данных

Практика
✔ Обзор библиотек Numpy, Pandas, ScikitLearn, Matplotlib;
✔ Списки (List);
✔ Статистика: среднее, медиана, мода, IQR размах;
✔ Numpy arrays (массивы)

Неделя 3
Логические операторы, словари, стандартное отклонение, Pandas

Теория
Логические операторы, словари, стандартное отклонение, Pandas

Практика
✔ Numpy Arrays (массивы) продолжение;
✔ Стандартное отклонение и дисперсия
✔ Визуализации с Matplotlib;
✔ Логические Boolean операторы
✔ IF, ELSE, ELIF;
✔ Циклы FOR и WHILE введение

Неделя 4
Loops (циклы) и теория вероятности

Теория
Циклы FOR и WHILE в деталях, вероятность и аксиомы вероятности

Практика
✔ Циклы FOR и WHILE в деталях
✔ Диаграмма Венна
✔ Вероятность, расчет вероятности
✔ Функция RANGE

Неделя 5
Loops (Циклы) и введение в АБ тесты

Теория
Loops (Циклы) и введение в АБ тесты

Практика
✔ Комбинация условных выражений и цикла FOR
✔ Формулировка гипотез
✔ А/B-тестирование.

Неделя 6
Промежуточное интервью

Практика
Техническое собеседование по Python для аналитика данных по темам 1 - 5 недель

Неделя 7
Функции в Python, Pandas

Теория
Функции в Python, Pandas

Практика
✔ Функции в Python
✔ Обработка датасета с помощью Python: Pandas Series; Missing Data; Pandas DataFrames

Неделя 8
Работа в Pandas

Теория
Работа в Pandas

Практика
✔ Pandas: сортировка и фильтрация
✔ Методы: ndrop, nsmallest/nlargest,where, query, copy
✔ Работа с текстом
✔ GroupBy

Неделя 9
Личный проект

Теория
Итоговый проект

Практика
✔ Метод Merge
✔ Matplotlib и скользящее среднее
✔ Итоговая работа: обработка датасета
✔ Бонус уроки: линейная и логистическая регрессия

Неделя 10

Советы по финансовому моделированию и лайфхаки для полной автоматизации отчетности.

Неделя 9

Бухгалтерский баланс: учимся строить баланс, который все поймут.

Неделя 8

P&L: собираем и визуализируем отчет о прибылях и убытках.

Неделя 7
Основы анализа данных и Power BI

Теория и Практика

ДДС: создаем автоматизированный отчет о движении денежных средств.

Неделя 5
Визуализация данных

Теория и Практика

Теория: Правильная визуализация данных, как это?
Практика: Визуализации и создание UI/UX элементов.

Неделя 1
Основы анализа данных и Power BI

Теория и Практика

Теория: «Из чего состоит Power BI, как используется, в чем преимущества». Распределение личных наставников, лицензий PowerBI PRO.

Практика: Источники данных в Power Query, модели данных, DAX меры, таблицы, колонки; стандартные и custom визуализации; tooltips и кнопки.

Неделя 3
Модель данных

Теория и Практика
Теория: Почему модель данных – это основа отчета, «сердце», которое жизненно важно для корректной работы формул DAX и правильного отображения визуализаций. Разбираем разницу между справочниками и регистрами, видами связей между таблицами.
Практика: Создание реляционной модели данных, полезные шаблоны с помощью DAX, создание множества мер и столбцов.

Неделя 2
Power Query

Теория и Практика
Теория: Что такое Power Query, ETL, язык M и причем тут картофельное пюре (mashed potatoes).

Практика: Источники данных для Power BI, подготовка данных к работе, импорт данных из файлов Excel, CSV, папки с множеством файлов, SQL базы данных, Google Sheets. Обработка, преобразование и очистка данных.

Автоматизация и визуализация финансовой отчетности в Power BI с нуля

Неделя 4
Работа с DAX

Теория и Практика

Теория: Контекст фильтра, контекст строки и Advanced формулы DAX.
Практика: Функции DAX + конкретные кейсы применения.

Неделя 4

Советы по финансовому моделированию и лайфхаки для полной автоматизации отчетности.

Неделя 3

Бухгалтерский баланс: учимся строить баланс, который все поймут.

Неделя 2

P&L: собираем и визуализируем отчет о прибылях и убытках.

Неделя 1
Основы анализа данных и Power BI

Теория и Практика

ДДС: создаем автоматизированный отчет о движении денежных средств.

Автоматизация и визуализация финансовой отчетности в Power BI

Неделя 1
Изучение основ искусственного интеллекта

Теория и Практика

• Введение в Azure, создание личной подписки
• Обзор Cogni ve Services
• Детали ценообразования
• Образец проекта: Генерация голоса

Неделя 2
Изучение основ компьютерного зрения

Теория и Практика

• Текстовая аналитика (Text Analy cs API)
• Обзор Language Studio
• Использование API через Power BI

Неделя 3
Изучение основ обработки естественного языка

Теория и Практика

• Компьютерное зрение
• Обзор Computer Vision Studio
• Использование power BI с URL-адресом изображения
• Любимые товары на полке вашего местного супермаркета

AI

Неделя 4
Azure Open AI

Теория и Практика

• Студия машинного обучения (Azure Machine Learning Studio)
• Обзор, образцы проектов

Неделя 5
Azure Machine Learning

Теория и Практика

• Prompt Engineering
• Демонстрация OpenAI с принесением ваших данных

Неделя 6
Подготовка к сертификации Microsoft и дополнительные вопросы

Теория и Практика
Регистрация на экзамен. Материалы для закрепления

Кейсы выпускников

Әкім Нұрсаиид

Курсы, которые прошел:
POWER BI, EXCEL

Точка А:
Менеджер отдела продаж в прошлом, который решил изменить сферу благодаря любви к математике.

Точка Б:
Сейчас Әкім — бизнес-аналитик в Qubiq Group. Он активно изучает Data Science и машинное обучение. Его цель — работать в топовых компаниях с большими данными, развивая навыки в SQL и Python.

Аскар Базылбаев

Точка А:
Аскар, руководитель собственной компании в сфере проектирования, приобрёл курс по ИИ из-за своего хобби, связанного с инвестициями и финансами.

Точка Б:
Аскар отметил, что курс полностью соответствовал его ожиданиям. Изначально он обучался у нас на курсе Power BI, и ему очень понравилась подача материала. Аскар также отметил, что ему нравятся наши курсы. Его история показывает, что знания и навыки можно применять в самых разных областях, расширяя свои возможности и горизонты.

Фарит Ярмухамедов

Точка А:
Имеет экономическое образование в области учета и аудита, с поверхностным знанием Excel, использовал только простые формулы и сталкивался с проблемами из-за незнания полезных инструментов.


Точка Б:
С помощью полученных знаний значительно сократил время на подготовку отчетов и анализ данных, освоив формулы, форматирование и фильтрацию. Теперь он чувствует себя уверенно при работе с чужими таблицами, а продвинутые знания Excel позволяют обрабатывать большие массивы данных при аудите, улучшая качество работы.

Курсы, которые прошел:
EXCEL

Курсы, которые прошел:
EXCEL

Мирас Бисенгалиев

Точка А:
Работает инженером по снабжению в отделе закупа.

Точка Б:
После прохождения курсов и получения сертификатов, Мирас значительно расширил свои возможности. Теперь, с уверенностью в своих знаниях Excel, он намерен перейти в финансовую сферу, где сможет применять продвинутые навыки для более глубокого анализа данных, автоматизации процессов и повышения эффективности бизнеса.

Инна Ким

Курсы, которые прошла:
Excel, SQL, Power BI, ИИ

Точка А:
Специальность Инны — добыча нефти и газа. Работает в компании, занимающейся разработкой информационных систем для аналитики и цифровизации нефтегазовой отрасли.

Точка Б:
Получила повышение на текущем месте работы благодаря применению знаний, полученных во время курсов SQL и Power BI. Также получила предложение о работе на UpWork, связанное с использованием Power BI.

Дана Кыдырбекова

Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI, EXCEL

Точка А:
Окончила 4 курс логистики и работала в логистической компании, но осознав, что это не её призвание, решила пройти курсы DataBoom. Параллельно подала заявку на годовую стажировку в Pepsico с возможностью последующего трудоустройства.


Точка Б:
Обучение в DataBoom позволило ей успешно завершить стажировку досрочно за полгода. Разработав два отчета и автоматизировав их, она продемонстрировала свои навыки и уверенность, что позволило ей значительно улучшить свою профессиональную позицию.

Даулет Тегинбаев

Курсы, которые прошел:
SQL, POWER BI, EXCEL

Точка А:
Получив степень магистра Оксфордского университета в сфере защиты окружающей среды, Даулет работал в ESG консалтинге устойчивого развития, фокусируясь на вопросах изменения климата и подсчета парниковых выбросов в Лондоне.


Точка Б:
Он решил покинуть корпоративный ESG консалтинг, чтобы развить технические навыки в аналитике и работе с данными. Это поможет ему сосредоточиться на более узкой области и открыть новые карьерные возможности. В долгосрочной перспективе Даулет планирует заняться предпринимательством и уверен, что подход, основанный на данных, и новые навыки помогут ему успешно развиваться в этом направлении.

Назым Кулманбетова

Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI, EXCEL

Точка А:
Специалист по информационной безопасности, 6 лет которой были посвящены декретному отпуску, получила рекомендацию от коллеги по работе ознакомиться с Power BI. Это вызвало у неё интерес. Прошла 26 недель обучения, что представляло собой непростую задачу. Училась по ночам, чтобы не отставать, и в итоге стала топ-студенткой

Точка Б:
Назым не только повысила свою заработную плату, но и получила предложение занять должность аналитика благодаря уверенному использованию Power BI.

Азель Хайруллина

Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI, EXCEL, ИИ

Точка А:
Работала 6 лет проектировщиком в нефтегазовой отрасли, начиная с технического ассистента. В декрете узнала о DataBoom.

Точка Б:
После успешного завершения буткэмпа в Databoom по SQL, Power BI и Excel, Азель получила сертификаты Microsoft Azure Data Fundamentals и Microsoft Azure AI Fundamentals. Теперь она обучает других, работая наставницей в Databoom.

Асель Кан

Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI, EXCEL

Точка А:
Асель работала в отделе продаж и, приняв решение уйти в декрет, начала искать новое профессиональное направление. Исследуя различные мини-курсы и демо-версии, она пришла к выводу, что её интересует аналитика и работа с данными

Точка Б:
Во время обучения Асель успешно устроилась на должность аналитика данных в IT-компании. Она активно применяет полученные знания для анализа данных и оптимизации бизнес-процессов.

Галина Ку

Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI, EXCEL

Точка А:
Находилась в декрете, а до этого работала ассистентом директора по логистике и директора отдела маркетинга в компании Technodom Office.

Точка Б:
После прохождения курса Power BI стала наставником в школе DataBoom и получила международный сертификат Microsoft: Power BI Data Analyst Associate. Галина планирует продолжать изучение и развитие в области аналитики и IT, что поможет ей улучшить свои карьерные перспективы.

Индира Кужубаева

Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI, EXCEL

Точка А:
Работала инженером-энергетиком. В 2022 году стала мамой и, находясь в декрете, решила освоить навыки аналитики и сменить сферу деятельности, поскольку ее прежняя профессия была не востребована и требовала работать оффлайн.


Точка Б:
Индира полностью изменила карьерный путь: стала наставником в школе DataBoom. Проанализировала работу отдела маркетинга, создала в Power BI дашборд, который стал незаменимым инструментом для команды. Её профессионализм подтверждён тремя международными сертификациями, открывающими перед ней новые горизонты в аналитике.

Cалтанат Акылова

Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI, EXCEL

Точка А:
Салтанат — мама троих детей и бывший региональный директор по финансам, которая вернулась в профессию после 8-летнего декретного отпуска. Понимая, что мир быстро меняется, она решила обновить свои знания, чтобы оставаться востребованной на рынке труда.


Точка Б:
Обучение в DataBoom привело к получению международного сертификата по Excel от Microsoft и уверенности в использовании данных для анализа и принятия решений. Планирует продолжить карьеру в финансовой аналитике и пройти дополнительные курсы по искусственному интеллекту. Более того уже во время обучения Салтанат создала ABC анализ в программе Power BI для одной компании, используя свой предыдущий опыт и была в восторге от скорости и эффективности программы.

Алуа Мустафа

Курсы, которые прошла:
EXCEL

Точка А:
Изучала международную бизнес экономику и понимала, что для дальнейшего карьерного роста необходимо знать Excel. В то время работала в MARS.

Точка Б:
Благодаря навыкам Excel устроилась на работу в Philip Morris, где 80% ее обязанностей связано с этой программой. Знания помогли автоматизировать процессы, особенно в маркетинге, где она активно использует Excel для аналитики и выгрузки данных. Алуа также совмещала свою основную работу с наставничеством в DataBoom, что позволило ей развивать свои навыки и делиться опытом с другими.

Жамиля Асаева

Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI, EXCEL

Точка А:
затяжной декрет 5 лет, 2 маленьких детей

Точка Б:
Сегодня она ведущий аналитик данных в нефтесервисной компании и наставница Power BI в DataBoom. После окончания курсов Жамиля получила сертификат Microsoft и начала карьеру наставника Power BI, а затем перешла на роль аналитика данных. Теперь она помогает компаниям внедрять Power BI, автоматизируя и цифровизируя отчетность.

Сертификации: PL-300, DP-900

Фатима Китапбаева

Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI, EXCEL

Точка А:
Начала свой профессиональный путь с бакалавриата на экономическом факультете МГУ. Желая углубить знания и навыки работы с базами данных, решила пройти курс по SQL.

Точка Б:
Устроилась на работу аналитиком данных в Австралии. Ежедневно применяет знания SQL и Power BI, благодаря курсам без затруднений определяет, какие функции надо применить для решения рабочих задач. Намерена продолжать работать в сфере аналитики данных и получить опыт в различных отраслях экономики.

Еще больше вдохновляющих историй

Карьерный
рост:

начните с должности аналитика данных и двигайтесь к роли аналитического менеджера или руководителя отдела аналитики.

Аналитики
нужны везде:

IT, маркетинг, финансы — каждая сфера сегодня ищет специалистов, которые умеют работать с данными.

Высокий
доход:

За последние 3 года зарплаты в data-профессиях выросли на 40%, и это только начало! Средняя зарплата аналитика данных сегодня составляет
857 485 ₸, а в продвинутых направлениях, таких как Machine Learning, доходит
до 1 600 769 ₸.

Международные возможности:

мы готовим к международной сертификации Microsoft, а с курсом английского в подарок вы сможете претендовать на вакансии в международных компаниях.

Какие перспективы в аналитике данных?

Освой профессию аналитика данных со скидкой -30%

Успей до 30 апреля на текущий поток обучения!

Вам подарок!

Оставьте заявку, чтобы забрать подарки, максимальную скидку и консультацию менеджера.

Английский курс в подарок, чтобы расширить возможности трудоустройства на международном рынке.

Оставить заявку