«Как стать аналитиком данных
и зарабатывать от 1300$?»
и зарабатывать от 1300$?»
Оставь заявку и получи гайд:
Станьте аналитиком данных за 6 месяцев и получите грант к 6-летию DataBoom на
590 000 тенге
От Excel и Python до работы в международных компаниях — с поддержкой наставников
и подготовкой к Microsoft-сертификации
и подготовкой к Microsoft-сертификации
Kaspi рассрочка
/ месяц
от 27 238 ₸
0-0-24
старт
10 мая
скидка
-51%
Для кого этот грант?
Хотите перейти в IT, но не знаете с чего начать
Хотите сменить профессию и получать от 1300$/мес
Уже работаете с данными, но без системного подхода
Нужна поддержка и мотивация от наставников
6 лет
на рынке онлайн - образования, с 2019 года
500+
корпоративных клиентов
152+
потоков
20 000+
студентов
Онлайн-школа по анализу данных DataBoom
Мы обучали команды
Сколько зарабатывает аналитик данных?
По данным hh.kz, исследованиям Kolesa Group
Зарплаты растут на 40% за 3 года. Самые высокие — в стартапах и продуктовых IT-компаниях
Ваше резюме после обучения
Инструменты:
Навыки:
- Анализ и визуализация данных
- Работа с API, базами данных
- Разработка дашбордов и отчетов
- A/B тестирование и прогнозирование
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
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
26 недель (6 месяцев обучения) с наставником сертифицированным Microsoft
Итого:
Изучите основы программирования для анализа данных и научитесь автоматизировать обработку информации.
Python
6 недель
Power BI
6 недель
С нуля
С нуля
С нуля
С нуля
С нуля
SQL
6 недель
Excel
6 недель
Бонусы:
6 мини курсов
26 часов ПЕРСОНАЛЬНЫХ карьерных консультаций
Вы будете работать над личным проектом и домашними заданиями
Работа над проектами
2 недели
Одна из топ 3000 экспертов в мире и единственная в Казахстане, обладает почетной наградой и статусом Microsoft Most Valuable Professional в сфере Data и AI
Forbes 30 до 30 – топ 30 лидеров Казахстана моложе 30 лет
C помощью аналитики зарабатывала миллионы долларов для: Procter & Gamble, MARS, Microsoft (США), Kolesa Group
Екатерина Рехерт
Главный методолог и автор курсов DataBoom
Кейсы выпускников
Мадина Женисбек
Курсы, которые прошла:
POWER BI, SQL
POWER BI, SQL
Точка А:
Проходила стажировку в компании, но еще не имела глубокой экспертизы в бизнес-аналитике. На последнем курсе университета Мадина записалась на курсы Power BI и SQL, чтобы развить свои навыки в этой области.
Точка Б:
Стала TOP-студенткой, написав дипломную работу при участии немецкой компании, в которой активно использовала Power BI и SQL, и получила наивысшую оценку в своей группе. Сегодня работает в консалтинговой компании Accenture в Германии, применяя полученные знания на практике.
Проходила стажировку в компании, но еще не имела глубокой экспертизы в бизнес-аналитике. На последнем курсе университета Мадина записалась на курсы Power BI и SQL, чтобы развить свои навыки в этой области.
Точка Б:
Стала TOP-студенткой, написав дипломную работу при участии немецкой компании, в которой активно использовала Power BI и SQL, и получила наивысшую оценку в своей группе. Сегодня работает в консалтинговой компании Accenture в Германии, применяя полученные знания на практике.
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.
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.
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
EXCEL
Курсы, которые прошел:
EXCEL
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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.
Руфат Назыров
Курсы, которые прошел:
POWER BI
POWER BI
Точка А:
После завершения обучения по специальности горный инженер в университете, Руфат проработал три года в компании KazMinerals. Здесь ему и предложили пройти курс по Power BI для работы с внутренними отчетами. Это обучение стало поворотным моментом, который подтолкнул его к решению изменить свою карьеру и перейти в сферу аналитики.
Точка Б:
Получив все необходимые знания, Руфат устроился в компанию AirAstana на позицию специалиста по ценовому и маркетинговому анализу. Уже на новом месте ему удалось внедрить Power BI в процессы работы отдела, что позволило внести значимый вклад в улучшение бизнес-операций.
После завершения обучения по специальности горный инженер в университете, Руфат проработал три года в компании KazMinerals. Здесь ему и предложили пройти курс по Power BI для работы с внутренними отчетами. Это обучение стало поворотным моментом, который подтолкнул его к решению изменить свою карьеру и перейти в сферу аналитики.
Точка Б:
Получив все необходимые знания, Руфат устроился в компанию AirAstana на позицию специалиста по ценовому и маркетинговому анализу. Уже на новом месте ему удалось внедрить Power BI в процессы работы отдела, что позволило внести значимый вклад в улучшение бизнес-операций.
Игорь Юлай
Курсы, которые прошел:
POWER BI, EXCEL, PYTHON
POWER BI, EXCEL, PYTHON
Точка А:
Работал BI аналитиком в отделе розничного кредитования, занимался анализом данных и формированием дашбордов для принятия ключевых решений. Все отчеты приходили через Excel и внутреннюю систему документооборота, что значительно замедляло работу. Обновление отчетов могло занимать до 15 минут, и зависело от работоспособности системы.
Точка Б:
После курса подключил базу данных напрямую к BI, что позволило автоматизировать отчеты — теперь они обновляются за минуту и не зависят от внутреннего документооборота. Переведенный в отдел продаж, он автоматизировал всю отчетность в Power BI, сократив время выполнения процессов с месяца до 5-7 дней. Сейчас Игорь возглавляет работу с региональными поставщиками. Параллельно планирует подключение Python, чтобы делать прогнозы на будущее, а не только анализировать прошлое.
Работал BI аналитиком в отделе розничного кредитования, занимался анализом данных и формированием дашбордов для принятия ключевых решений. Все отчеты приходили через Excel и внутреннюю систему документооборота, что значительно замедляло работу. Обновление отчетов могло занимать до 15 минут, и зависело от работоспособности системы.
Точка Б:
После курса подключил базу данных напрямую к BI, что позволило автоматизировать отчеты — теперь они обновляются за минуту и не зависят от внутреннего документооборота. Переведенный в отдел продаж, он автоматизировал всю отчетность в Power BI, сократив время выполнения процессов с месяца до 5-7 дней. Сейчас Игорь возглавляет работу с региональными поставщиками. Параллельно планирует подключение Python, чтобы делать прогнозы на будущее, а не только анализировать прошлое.
Жансая Усембаева
Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI
SQL, POWER BI
Точка А:
После окончания магистратуры, не имея практического опыта, Жансая начала самостоятельно осваивать SQL. Познакомившись с этой темой в университете, она решила углубиться в нее и записалась на курсы от DataBoom по SQL и Power BI.
Точка Б:
Ее целеустремленность и усердие принесли результаты — она завершила обучение с отличием, став TOP-студенткой. Благодаря полученным знаниям, быстро устроилась главным специалистом в Банке ЦентрКредит, где начала работать с отчетностью. Вскоре стала наставником по SQL в DataBoom, пройдя курс Advanced SQL и получив международный сертификат Microsoft с впечатляющим результатом (98/100). Ее успехи не остались незамеченными: позже Жансая попала в Kolesa Academy, отобравшую всего 12 человек из 2000 заявок, и продолжила карьеру как Data-аналитик в отделе больших данных компании Теле2.
После окончания магистратуры, не имея практического опыта, Жансая начала самостоятельно осваивать SQL. Познакомившись с этой темой в университете, она решила углубиться в нее и записалась на курсы от DataBoom по SQL и Power BI.
Точка Б:
Ее целеустремленность и усердие принесли результаты — она завершила обучение с отличием, став TOP-студенткой. Благодаря полученным знаниям, быстро устроилась главным специалистом в Банке ЦентрКредит, где начала работать с отчетностью. Вскоре стала наставником по SQL в DataBoom, пройдя курс Advanced SQL и получив международный сертификат Microsoft с впечатляющим результатом (98/100). Ее успехи не остались незамеченными: позже Жансая попала в Kolesa Academy, отобравшую всего 12 человек из 2000 заявок, и продолжила карьеру как Data-аналитик в отделе больших данных компании Теле2.
Фатима Китапбаева
Курсы, которые прошла:
SQL, POWER BI, EXCEL
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.
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:
рост:
начните с должности аналитика данных и двигайтесь к роли аналитического менеджера или руководителя отдела аналитики.
Аналитики
нужны везде:
нужны везде:
IT, маркетинг, финансы — каждая сфера сегодня ищет специалистов, которые умеют работать с данными.
Высокий
доход:
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 ₸.
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?
Грант на профессию аналитика, старт 10 мая
За 6 месяцев вы освоите Excel, SQL, Power BI, Python и подготовитесь к Microsoft-сертификации с поддержкой наставников, карьерных консультантов и комьюнити
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
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
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:
Бонус
Варианты применения ВПР, а также в комбинации с ПОИСКПОЗ. Функции ГПР, СМЕЩ, ПРОСМОТРХ.
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:
- Подготовка данных;
- Создание сводных таблиц
- Построение дашборда
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
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
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
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.
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
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
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.
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
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.
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
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
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
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Бонусная неделя
Подготовка к экзамену Microsoft PL-300
Финализируем подготовку
к экзамену Microsoft, повторяем пройденный материал, готовимся к экзамену.
Python
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;
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)
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
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
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.
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
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
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
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
Личный проект
Теория
Итоговый проект
Практика
✔ Метод Merge
✔ Matplotlib и скользящее среднее
✔ Итоговая работа: обработка датасета
✔ Бонус уроки: линейная и логистическая регрессия
🎁 6 мини курсов:
- подготовка к сертификации Microsoft по PowerBI
- подготовка к сертификации Microsoft по SQL
- подготовка к сертификации Microsoft по Excel
- подготовка к сертификации Certiport по Python
- soft skills и трудоустройство для аналитика данных
- искусственный интеллект и машинное обучение на базе Microsoft Azure
- подготовка к сертификации Microsoft по PowerBI
- подготовка к сертификации Microsoft по SQL
- подготовка к сертификации Microsoft по Excel
- подготовка к сертификации Certiport по Python
- soft skills и трудоустройство для аналитика данных
- искусственный интеллект и машинное обучение на базе Microsoft Azure
🎁 26 часов ПЕРСОНАЛЬНЫХ карьерных консультаций:
лично ОДИН НА ОДИН с карьерным консультантом отработаете любую вашу карьерную цель: трудоустройство, повышение, переговоры о зарплате и бонусах
лично ОДИН НА ОДИН с карьерным консультантом отработаете любую вашу карьерную цель: трудоустройство, повышение, переговоры о зарплате и бонусах
Оставить заявку
