Заполните форму

И мы свяжемся с вами в короткое время.

Уроки в онлайн-режиме 2 часа
в день

Office hours: постоянная связь с личным наставником, сертифицированным Microsoft

Карьерные консультации с HR раз в неделю по часу

Предзаписанные видео-задания на платформе (8-10 часов в неделю)

Язык обучения:

Описание курса

Формат обучения:

Методика обучения:

Планируемые дни проведения занятий (дни недели):

Квалификация по завершению курса:

Курс готовит специалистов с полным стеком навыков для старта в IT, маркетинге, финансах и управлении. Вы научитесь собирать, обрабатывать и анализировать данные в Excel и Power BI, писать SQL-запросы к базам данных, автоматизировать анализ с помощью Python и применять базовые методы AI. Программа построена на реальных кейсах: сегментация клиентов, построение отчётов, воронки продаж, прогнозирование. Подходит для тех, кто хочет начать карьеру с нуля и за 6 месяцев выйти на junior-уровень.

Русский

Онлайн

Практики больше, чем теории

пн-вс

Junior AI-Data аналитик с навыками Power BI, SQL, Excel, Python, AI

Искусственный интеллект для анализа данных (нейронные сети)

22-26 недели

Python для анализа данных с помощью ИИ

SQL для анализа данных с помощью ИИ

11-15 недели

16-21 недели

Power BI для анализа данных с помощью ИИ

5-10 недели

Excel для анализа данных с помощью ИИ

1-4 недели

1 неделя
Основы и возможности Excel

Обзор интерфейса, простые вычисления и полезные шаблоны Excel.
Знакомство с Power Query: на примере загрузки PDF файлов и SQL Базы данных. ИИ в PowerQuery

2 неделя
Базовые формулы и функции

Базовые функции, консолидация и агрегация данных с условием.
Создание консолидированных данных, написание логических функций с условиями, применение различных видов ссылок в формулах
ИИ (Copilot) в Excel для создания формул

3 неделя
Функции поиска и извлечения данных

Подробное изучение функции ВПР: назначение, аргументы, недостатки и способы их обойти.
Различные варианты применения функции ВПР, а также в комбинации с функцией ПОИСКПОЗ, создание первичного ключа.
ИИ (Copilot) в Excel для создания формул

4 неделя
Анализ и визуализация данных

Инструменты Excel для работы с данными Создание визуализаций, срезов и аналитического отчета (дашборда) в Excel ИИ (Copilot) в Excel для создания визуализаций

5 неделя
Основы анализа данных и PowerBI

С нуля создаем аналитический отчет (дашборд) в PowerBI, в том числе изучаем как:

• подключать источники данных в PowerQuery;
• чистить данные;
• создавать модель данных;
• создавать DAX меры, таблицы, колонки;
• создавать стандартные и custom визуализации;
• создавать tooltips и кнопки;
• публиковать в облако и делиться вашим отчетом на любом устройстве;
• использовать ИИ внутри PowerBI для создания визуализаций

6 неделя
Что такое Power Query – «кухня» PowerBI?

Своими руками создадите свой первый шедевр на «кухне» PowerBI:

• подключите такие источники как Excel, CSV, папка с множеством файлов, SQL база данных, Google Sheets;
• освоите ETL и основные инструменты и способы трансформации сырых данных в Power Query;
• освоите Append и Merge, а также язык M и дополнительные фишки, бонусы;
• научитесь автоматизировать все повторяющиеся действия без единой строчки кода, навсегда забудете о многочасовом повторяющемся ручном труде (aka Excel Hell);
• бонус-уроки: урок как подключить Google Sheets по защищенному соединению, как распарсить выгрузку из 1С.
• использвание ИИ внутри Power Query для быстрой обработки данных

7 неделя
Что такое Модель Данных – «сердце» PowerBI и DAX?

Ваш результат:

• создадите реляционную модель данных и отработаете на практике: - виды таблиц (справочники, регистры); - виды схем (звезда, снежинка); - виды связей (один ко многим и др.).
• раз и навсегда создадите полезный шаблон справочника дат таблицы (Календарь) с помощью DAX;
• создадите множество мер, столбцов;
• освоите основные группы функций DAX: агрегирующие, логические, Time Intelligence и многие другие;
• бонус-урок: полезный шаблон отчета Time Intelligence.

8 неделя
Advanced DAX

Ваш результат, Вы сотворите настоящую магию:

• FILTER и ALL для моментального расчета товарных остатков;
• неактивные связи и USERELATIONSHIP для моментального расчета скорости работы доставки;
• LOOKUPVALUE, RELATED, SELECTED VALUE для волшебного переключателя валют;
• и многие другие функции DAX+ конкретные кейсы применения;
• Бонус-уроки: фишки использования сложных формул DAX.
• создание выводов на основе визуализаций с помощью ИИ

9 неделя
Визуализация данных – “вишенка” на торте + UI/UX элементы

Ваш результат:

• создадите навигацию по всему отчету с помощью кнопок и закладок;
• создадите все виды «проваляшек» drill up, drill down, drill through;
• создание параметров для анализа ЧТО-ЕСЛИ и моментальных прогнозов;
• настроите Row Level Security;
• cоздадите dashboards;
• настроите уведомления (alerts);
• настроите автоматическое обновление данных с помощью Power BI Gateway;
• адаптируете для мобильных устройств.
• бонус: дополнительные фишки по визуализациям.

10 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА

Вы создадите и презентуете свой личный проект в PowerBI, который станет частью вашего резюме и портфолио

11 неделя
Создаем базу данных, таблицы и практикуем основные команды

Ваш результат: уже на первом занятии, вы своими руками:

• создадите базу данных и таблицы: CREATE, DROP, ALTER
• отработаете основные команды: SELECT, WHERE, LIKE, DISTINCT, AND, OR, SUM, COUNT, AVG, ROUND и другие
• 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
• отработаете чек-лист, как пройти собеседование
• бонус: шпаргалка по SQL

12 неделя
Полное погружение в DDL и DML

Ваш результат:

• освоите все команды DDL и DML в деталях
• отработаете операторы IN, NOT IN, BETWEEN
• NULL и особенности работы с NULL
• GROUP BY, ORDER BY, HAVING
• Запросы и подзапросы (SUBQUERIES)

13 неделя
JOIN и UNION – объединение нескольких таблиц

Ваш результат:

• отработаете INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, SELF JOIN
• отработаете UNION, EXCEPT и INTERSECT
• 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

14 неделя
DCL, TCL и оконные функции

Ваш результат, вы сотворите настоящую магию:

• DCL: раздаем доступ GRANT, REVOKE
• TCL: воскрешаем таблицы BEGIN TRAN, COMMIT, ROLLBACK
• Оконные функции: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
• конкретные кейсы применения и много задач
• прорешаете дополнительные 20+ задач
• бонус: дополнительные фишки по SQL и собеседованиям
• ИИ для SQL

15 неделя
Техническое собеседование

В рамках этого модуля вы дважды в неделю будете проходить технические собеседования, что подготовит вас к дальнейшему трудоустройству, ведь вероятность что вам зададут задачи по SQL на собеседовании на позицию аналитика близка к 100% и на финальной неделе вы пройдете финальное собеседование (устный экзамен)

16 неделя
Основы программирования и Python

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит основы Python, включая установку окружения (Python и Jupyter Notebook) и базовые операции: вычисления, переменные, типы данных и их преобразование.
• Научится работать с вводом и выводом данных, а также с одним из ключевых типов данных в Python — списками (lists): создание, изменение, доступ к элементам, основные методы.
• Пройдёт тестирование для закрепления материала и получит полезные ресурсы для дальнейшего изучения языка программирования.

17 неделя
Списки, логические операторы, словари

Изучая эти уроки, студент:

• Научится устанавливать библиотеки и работать с основными инструментами для анализа данных в Python: NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib.
• Поймёт различия между списками и массивами NumPy, научится создавать и использовать одномерные и двумерные массивы, а также пройдёт тестирование для закрепления.
• Освоит логические операторы и условные конструкции if, else, elif, включая вложенные условия (nested if), а также научится использовать словари (dictionaries) — важную структуру данных в Python.

18 неделя
Циклы (LOOPS)

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит работу с циклами for и while — ключевыми инструментами для автоматизации повторяющихся действий, включая работу с range, списками и условиями.
• Поймёт особенности бесконечных циклов, использование флагов, стражей и констант для управления логикой выполнения кода.
• Ознакомится с конструкцией match case — современным способом сопоставления значений, добавленным в новых версиях Python.

19 неделя
Функции в Python и введение в Pandas

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит создание пользовательских функций в Python, включая передачу параметров, возврат значений (return) и работу с None, а также распространённые ошибки при работе с функциями.
• Освоит работу с библиотекой Pandas, начиная с базовых объектов Series и DataFrame, научится создавать, изменять и анализировать табличные данные.
• Разберётся, как обрабатывать пропущенные значения (missing data) — заменять, удалять или анализировать неполные данные.

20 неделя
Работа в Pandas

Изучая эти уроки, студент:

• Научится сортировать и фильтровать данные в Pandas, находить дубликаты, работать с индексами и инструментами доступа .loc[], .iloc[].
• Освоит ключевые методы для поиска, удаления, выборки и копирования данных, а также научится работать с текстовыми данными и группировками (groupby).
• Применит знания на практике в бизнес-кейсах, таких как анализ данных Netflix и предсказание оттока клиентов (churn), а также закрепит материал через тесты.

21 неделя
Введение в Искусственный Интеллект

Изучая эти уроки, студент:

• Научится устанавливать и настраивать VS Code (в том числе на MacOS) и познакомится с порталом Azure, включая создание бесплатной подписки.
• Получит вводное представление об искусственном интеллекте (ИИ)
• Узнает, что такое API

22 неделя
Изучение основ искусственного интеллекта

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит генерацию голоса с помощью Azure Cognitive Services, научится преобразовывать текст в речь, настраивать параметры синтеза и использовать API.
• Поймёт структуру HTTP-запросов и научится использовать ИИ-сервисы Azure для перевода текста, что пригодится при создании интеллектуальных приложений.

23 неделя
Изучение основ компьютерного зрения (Computer Vision)

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит анализ изображений с помощью Vision API, включая извлечение объектов, категорий и тегов из визуальных данных.
• Научится выполнять оптическое распознавание символов (OCR) для извлечения текста из изображений с помощью Vision API.
• Познакомится с возможностями Document Intelligence и научится автоматически извлекать данные из накладных, чеков и других документов.

24 неделя
Введение в обработку естественного языка (NLP)

Изучая эти уроки, студент:

• Получит введение в обработку естественного языка (NLP) и разберётся в основных подходах к векторизации текста, включая методы представления текста в числовом виде.
• Научится использовать языковую службу Azure для анализа эмоций в тексте, что важно для работы с отзывами, комментариями и пользовательским мнением.
• Освоит практический кейс по распознаванию проплаченных интернет-комментариев, применяя полученные знания в реальных задачах анализа текста.

25 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА, неделя 1

Вы создадите и презентуете свой личный проект по ИИ (срок на создание и защиту - 2 недели)

26 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА, неделя 2

Вы создадите и презентуете свой личный проект по ИИ (срок на создание и защиту - 2 недели)

Junior Финансовй Data аналитик с навыками Power BI, Excel, AI

пн-вс

Практики больше, чем теории

Онлайн

Русский

Программа разработана для будущих BI-аналитиков, бухгалтеров и финансовых специалистов, желающих перейти от Excel-отчетов к автоматизированным BI-системам. Вы изучите Excel как базовый инструмент расчетов, освоите Power BI для визуализации финансовых метрик и построения дашбордов, а также научитесь собирать отчетность из 1С. Выпускники смогут быстро обрабатывать массивы данных, собирать бюджеты, P&L и другие финансовые отчеты, автоматизировать регулярную отчётность.

Квалификация по завершению курса:

Планируемые дни проведения занятий (дни недели):

Методика обучения:

Формат обучения:

Описание курса

Язык обучения:

POWER BI для бухгалтеров и финансистов: фин отчетность в PowerBI на основе данных из 1

19-26 недели

Power BI для анализа данных с помощью ИИ

7-18 недели

Excel для анализа данных с помощью ИИ

1-6 недели

1 неделя
Основы и возможности Excel

Обзор интерфейса, простые вычисления и полезные шаблоны Excel.
Знакомство с Power Query: на примере загрузки PDF файлов и SQL Базы данных. ИИ в PowerQuery

2 неделя
Базовые формулы и функции

Базовые функции, консолидация и агрегация данных с условием.
Создание консолидированных данных, написание логических функций с условиями, применение различных видов ссылок в формулах
ИИ (Copilot) в Excel для создания формул

3 неделя
Функции поиска и извлечения данных

Подробное изучение функции ВПР: назначение, аргументы, недостатки и способы их обойти.
Различные варианты применения функции ВПР, а также в комбинации с функцией ПОИСКПОЗ, создание первичного ключа.
ИИ (Copilot) в Excel для создания формул

4 неделя
Анализ и визуализация данных

Инструменты Excel для работы с данными Создание визуализаций, срезов и аналитического отчета (дашборда) в Excel ИИ (Copilot) в Excel для создания визуализаций

5 неделя
Инструменты Excel

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит горячие клавиши в Excel и приёмы ускоренной работы, включая инструмент "кисточка" для копирования форматов.
• Научится форматировать таблицы, работать с CSV-файлами, поиском и заменой, а также с текстом по столбцам.
• Изучит приёмы продвинутой работы: закрепление областей, сортировка и фильтрация, именованные ячейки и умные таблицы, закрепляя всё с помощью тестов.

6 неделя
Работа с надстройкой PowerQuery

Изучая эти уроки, студент:

• Углубится в работу с Power Query
• Научится подключать источники данных
• Объединять и добавлять запросы

7 неделя
Основы анализа данных и PowerBI

С нуля создаем аналитический отчет (дашборд) в PowerBI, в том числе изучаем как:

• подключать источники данных в PowerQuery;
• чистить данные;
• создавать модель данных;
• создавать DAX меры, таблицы, колонки;
• создавать стандартные и custom визуализации;
• создавать tooltips и кнопки;
• публиковать в облако и делиться вашим отчетом на любом устройстве;
• использовать ИИ внутри PowerBI для создания визуализаций

8 неделя
Что такое Power Query – «кухня» PowerBI?

Своими руками создадите свой первый шедевр на «кухне» PowerBI:

• подключите такие источники как Excel, CSV, папка с множеством файлов, SQL база данных, Google Sheets;
• освоите ETL и основные инструменты и способы трансформации сырых данных в Power Query;
• освоите Append и Merge, а также язык M и дополнительные фишки, бонусы;
• научитесь автоматизировать все повторяющиеся действия без единой строчки кода, навсегда забудете о многочасовом повторяющемся ручном труде (aka Excel Hell);
• бонус-уроки: урок как подключить Google Sheets по защищенному соединению, как распарсить выгрузку из 1С.
• использвание ИИ внутри Power Query для быстрой обработки данных

9 неделя
Что такое Модель Данных – «сердце» PowerBI и DAX?

Ваш результат:

• создадите реляционную модель данных и отработаете на практике: - виды таблиц (справочники, регистры); - виды схем (звезда, снежинка); - виды связей (один ко многим и др.).
• раз и навсегда создадите полезный шаблон справочника дат таблицы (Календарь) с помощью DAX;
• создадите множество мер, столбцов;
• освоите основные группы функций DAX: агрегирующие, логические, Time Intelligence и многие другие;
• бонус-урок: полезный шаблон отчета Time Intelligence.

10 неделя
Advanced DAX

Ваш результат, Вы сотворите настоящую магию:

• FILTER и ALL для моментального расчета товарных остатков;
• неактивные связи и USERELATIONSHIP для моментального расчета скорости работы доставки;
• LOOKUPVALUE, RELATED, SELECTED VALUE для волшебного переключателя валют;
• и многие другие функции DAX+ конкретные кейсы применения;
• Бонус-уроки: фишки использования сложных формул DAX.
• создание выводов на основе визуализаций с помощью ИИ

11 неделя
Визуализация данных – “вишенка” на торте + UI/UX элементы

Ваш результат:

• создадите навигацию по всему отчету с помощью кнопок и закладок;
• создадите все виды «проваляшек» drill up, drill down, drill through;
• создание параметров для анализа ЧТО-ЕСЛИ и моментальных прогнозов;
• настроите Row Level Security;
• cоздадите dashboards;
• настроите уведомления (alerts);
• настроите автоматическое обновление данных с помощью Power BI Gateway;
• адаптируете для мобильных устройств.
• бонус: дополнительные фишки по визуализациям.

12 неделя
Advanced PowerQuery

Изучая эти уроки, студент:

• Погрузится в расширенные возможности Power Query, включая параметры, шаблоны, функции и работу со списками (lists).
• Освоит язык M — базовый синтаксис для более гибкой трансформации данных, а также узнает, как отслеживать время последнего обновления данных.
• Разберётся в лицензировании Power BI, научится публиковать отчёты в облаке, подготовится к сертификационному экзамену PL-300 и закрепит материал с помощью практического задания и его разбора

13 неделя
Продвинутый анализ с DAX 1

Изучая эти уроки, студент:

• Поймёт, зачем нужен язык DAX в Power BI и какова его философия, включая базовые принципы и «золотые правила» написания формул.
• Освоит конструктор DAX, скалярные и табличные функции, а также ключевые конструкции, такие как FILTER, RELATED, RELATEDTABLE, EARLIER, переменные и Time Intelligence.
• Разберёт практические кейсы — от построения мультивалютных отчётов до анализа новых и повторных покупателей и расчёта скользящей средней.

14 неделя
Продвинутый анализ с DAX 2

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит продвинутые функции DAX, включая ALL, ALLEXCEPT, ALLNOBLANKROW, VALUES, DISTINCT, RANKX, а также отличия X-функций и ADDCOLUMNS.
• Научится строить агрегированные таблицы с помощью SUMMARIZE, ROLLUP, GROUPBY, SELECTCOLUMNS, ADDCOLUMNS, в том числе тремя способами.
• Разберётся в построении Top N отчетов, объединении метрик (Sales Top N Products и Sales Amount) в одном отчёте, и закрепит материал через тест и практику.

15 неделя
Продвинутый анализ с DAX 3

Изучая эти уроки, студент:

• Разберёт внутренний и внешний контекст фильтра — ключевую концепцию для написания корректных DAX-выражений.
• Научится применять функцию CALCULATE в различных сценариях: без ограничений, с ранжированием (RANK), в условиях вызова и удаления контекста.
• Освоит ABC-анализ в статическом и динамическом виде, а также работу со сложными моделями: двунаправленные связи, Cross-Reference таблицы и связи many-to-many.

16 неделя
Вредные советы по визуализации данных

Ваш результат:

• продвинутые визуализации
• правила построения визуализаций и дашбордов
• ИИ для визуализации данных

17 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА, неделя 1

Вы создадите и презентуете свой личный проект по PowerBI (срок на создание и защиту - 2 недели)

18 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА, неделя 2

Вы создадите и презентуете свой личный проект по PowerBI (срок на создание и защиту - 2 недели)

19 неделя
Отчет о движении денежных средств, неделя 1

Изучая эти уроки, студент:

• Познакомится с бухгалтерской структурой данных (план счетов, отчёты о движении денежных средств) и научится подключать источники данных к Power BI.
• Освоит выгрузку данных из 1С (реестры операций, справочники счетов и статей ДДС) и их очистку и трансформацию в Power Query.

20 неделя
Отчет о движении денежных средств, неделя 2

Изучая эти уроки, студент:

• Научится создавать календари, связи в модели данных, меры и визуализации
• Выполнит самостоятельную работу по расширенной аналитике и визуализирует ДДС в PowerBI

21 неделя
Отчет о прибылях и убытках, неделя 1

Изучая эти уроки, студент:

• Получит теоретическую базу по отчётам о доходах и расходах, разберётся в типах прибыли, а также в понятиях маржи, наценки и маржинальности.
• Освоит выгрузку и обработку справочников (доходов, расходов и счетов ОПИУ) из 1С и их подготовку в Power Query.

22 неделя
Отчет о прибылях и убытках, неделя 2

• Научится создавать меры в DAX, устанавливать связи в модели данных, использовать Time Intelligence, а также строить визуализации для финансовой аналитики, включая сравнение с прошлым периодом.
• Закрепит знания в самостоятельной практической работе по созданию визуальных отчётов.

23 неделя
Бухгалтерский баланс, неделя 1

Изучая эти уроки, студент:

• Поймёт теоретические основы баланса и научится обрабатывать соответствующие данные в Power Query.
• Освоит создание и корректировку мер для балансового отчёта и его структуры

24 неделя
Бухгалтерский баланс, неделя 2

Изучая эти уроки, студент:

• Реализует мини-проект с единым финансовым отчётом
• Получит полезные дополнения: взаимодействие между визуализациями, принцип двойной записи

25 неделя
Финансовый анализ

Изучая эти уроки, студент:

• Получит базовые знания по финансовому анализу и моделированию, включая расчёт финансовых коэффициентов и работу с анализом "что-если" (What-If).
• Научится создавать меры и параметры в DAX для построения гибких финансовых отчётов.
• Поймёт, как сделать отчёт информативным и визуально сбалансированным

26 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА

Вы создадите и презентуете свой личный проект в PowerBI: три финасовых отчета (ДДС, ОПИУ, Баланс) полностью автоматизированные и визуализированные

Middle AI-Data аналитик с навыками Power BI, SQL, Excel, Python, AI

пн-вс

Практики больше, чем теории

Онлайн

Русский

Курс для тех, кто уже освоил базовую аналитику и хочет повысить квалификацию. Продвинутый Excel включает массивы, макросы и дашборды. В Power BI и SQL вы научитесь оптимизировать запросы, строить сложные модели данных и объединять источники. В Python — работать с библиотеками Pandas, NumPy и визуализациями. Блок AI поможет применять машинное обучение для реальных бизнес-задач. Подходит аналитикам, желающим перейти на middle-уровень и повысить свою ценность на рынке.

Квалификация по завершению курса:

Планируемые дни проведения занятий (дни недели):

Методика обучения:

Формат обучения:

Описание курса

Язык обучения:

Продвинутый искусственный интеллект для анализа данных (нейронные сети)

22-26 недели

Продвинутый Python для анализа данных
с помощью ИИ

16-21 недели

Продвинутый SQL
для анализа данных
с помощью ИИ

11-15 недели

Продвинутый Power BI для анализа данных
с помощью ИИ

5-10 недели

Продвинутый Excel
для анализа данных
с помощью ИИ

1-4 недели

1 неделя
Анализ и визуализация данных

Инструменты Excel для работы с данными
ИИ (Copilot) в Excel для создания формул и визуализаций

2 неделя
Продвинутые формулы и функции

Продвинутые функции Excel для работы с данными
Создание визуализаций, срезов и аналитического отчета (дашборда) в Excel

3 неделя
Работа с надстройкой PowerQuery

Изучая эти уроки, студент:
- Углубится в работу с Power Query
- Научится подключать источники данных,
- Объединять и добавлять запросы

4 неделя
Работа с надстройкой PowerPivot

Изучая эти уроки, студент:

• Углубится в работу с Power Pivot
• Освоит основы DAX

5 неделя
Advanced PowerQuery

Изучая эти уроки, студент:

• Погрузится в расширенные возможности Power Query, включая параметры, шаблоны, функции и работу со списками (lists).
• Освоит язык M — базовый синтаксис для более гибкой трансформации данных, а также узнает, как отслеживать время последнего обновления данных.
• Разберётся в лицензировании Power BI, научится публиковать отчёты в облаке, подготовится к сертификационному экзамену PL-300 и закрепит материал с помощью практического задания и его разбора.

6 неделя
Продвинутый анализ с DAX 1

Изучая эти уроки, студент:

• Поймёт, зачем нужен язык DAX в Power BI и какова его философия, включая базовые принципы и «золотые правила» написания формул.
• Освоит конструктор DAX, скалярные и табличные функции, а также ключевые конструкции, такие как FILTER, RELATED, RELATEDTABLE, EARLIER, переменные и Time Intelligence.
• Разберёт практические кейсы — от построения мультивалютных отчётов до анализа новых и повторных покупателей и расчёта скользящей средней.

7 неделя
Продвинутый анализ с DAX 2

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит продвинутые функции DAX, включая ALL, ALLEXCEPT, ALLNOBLANKROW, VALUES, DISTINCT, RANKX, а также отличия X-функций и ADDCOLUMNS.
• Научится строить агрегированные таблицы с помощью SUMMARIZE, ROLLUP, GROUPBY, SELECTCOLUMNS, ADDCOLUMNS, в том числе тремя способами.
• Разберётся в построении Top N отчетов, объединении метрик (Sales Top N Products и Sales Amount) в одном отчёте, и закрепит материал через тест и практику.

8 неделя
Продвинутый анализ с DAX 3

Изучая эти уроки, студент:

• Разберёт внутренний и внешний контекст фильтра — ключевую концепцию для написания корректных DAX-выражений.
• Научится применять функцию CALCULATE в различных сценариях: без ограничений, с ранжированием (RANK), в условиях вызова и удаления контекста.
• Освоит ABC-анализ в статическом и динамическом виде, а также работу со сложными моделями: двунаправленные связи, Cross-Reference таблицы и связи many-to-many.

9 неделя
Вредные советы по визуализации данных

Ваш результат:

• продвинутые визуализации
• правила построения визуализаций и дашбордов
• ИИ для визуализации данных

10 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА

Вы создадите и презентуете свой личный проект в PowerBI, который станет частью вашего резюме и портфолио

11 неделя
Архитектура и автоматизация баз данных: триггеры, представления, процедуры и функции

• Введение в триггеры
• Работа с представлениями (views)
• Проектирование кластеризованных и некластеризованных индексов для оптимизации производительности
• Разработка хранимых процедур - Создание пользовательских функций (UDFs): скалярные и табличные, отличие от встроенных функций
• Много практики и 2 технических собеседования

12 неделя
Условные выражения и работа с текстом

• Научитесь динамически обрабатывать данные с помощью условных конструкций (CASE WHEN, COALESCE)
• Научитесь динамически обрабатывать данные с помощью строковых функций (LEFT, RIGHT, SUBSTRING, TRIM, REPLACE и др
• Много практики и 2 технических собеседования

13 неделя
ПРОДВИНУТЫЕ ОКОННЫЕ ФУНКЦИИ, неделя 1

• Освоим мощнейший инструмент аналитика — оконные функции OVER, ROW_NUMBER, RANK и др
• Много практики и 2 технических собеседования

14 неделя
ПРОДВИНУТЫЕ ОКОННЫЕ ФУНКЦИИ, неделя 2

• Освоим оконные функции DENSE_RANK, LEAD, LAG и др
• Сравнение оконных функций с подзапросами и CTE
• Много практики и 2 технических собеседования

15 неделя
Техническое собеседование

В рамках этого модуля вы дважды в неделю будете проходить технические собеседования, что подготовит вас к дальнейшему трудоустройству, ведь вероятность что вам зададут задачи по SQL на собеседовании на позицию аналитика близка к 100% и на финальной неделе вы пройдете финальное собеседование (устный экзамен)

16 неделя
Обработка данных в Pandas, неделя 1

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит работу с библиотекой Pandas, начиная с базовых объектов Series и DataFrame, научится создавать, изменять и анализировать табличные данные.
• Разберётся, как обрабатывать пропущенные значения (missing data) — заменять, удалять или анализировать неполные данные.

17 неделя
Обработка данных в Pandas, неделя 2

Изучая эти уроки, студент:

• Научится сортировать и фильтровать данные в Pandas, находить дубликаты, работать с индексами и инструментами доступа .loc[], .iloc[].
• Освоит ключевые методы для поиска, удаления, выборки и копирования данных, а также научится работать с текстовыми данными и группировками (groupby).
• Применит знания на практике в бизнес-кейсах, таких как анализ данных Netflix и предсказание оттока клиентов (churn), а также закрепит материал через тесты.

18 неделя
Обработка данных в Pandas, неделя 3

• Объединение таблиц в Pandas — освоит merge() для объединения данных, как в SQL.
• Визуализация с Matplotlib — научится строить графики и анализировать тренды.

19 неделя
Регулярные выражения

• Регулярные выражения — научится извлекать и очищать текстовые данные в Python.
• Закрепит навыки на кейсе Apple Music

20 неделя
Введение в Искусственный Интеллект

Изучая эти уроки, студент:

• Научится устанавливать и настраивать VS Code (в том числе на MacOS) и познакомится с порталом Azure, включая создание бесплатной подписки.
• Получит вводное представление об искусственном интеллекте (ИИ)
• Узнает, что такое API

21 неделя
Изучение основ искусственного интеллекта

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит генерацию голоса с помощью Azure Cognitive Services, научится преобразовывать текст в речь, настраивать параметры синтеза и использовать API.
• Поймёт структуру HTTP-запросов и научится использовать ИИ-сервисы Azure для перевода текста, что пригодится при создании интеллектуальных приложений.

22 неделя
Изучение основ компьютерного зрения (Computer Vision)

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит анализ изображений с помощью Vision API, включая извлечение объектов, категорий и тегов из визуальных данных.
• Научится выполнять оптическое распознавание символов (OCR) для извлечения текста из изображений с помощью Vision API.
• Познакомится с возможностями Document Intelligence и научится автоматически извлекать данные из накладных, чеков и других документов.

23 неделя
Введение в обработку естественного языка (NLP)

Изучая эти уроки, студент:

• Получит введение в обработку естественного языка (NLP) и разберётся в основных подходах к векторизации текста, включая методы представления текста в числовом виде.
• Научится использовать языковую службу Azure для анализа эмоций в тексте, что важно для работы с отзывами, комментариями и пользовательским мнением.
• Освоит практический кейс по распознаванию проплаченных интернет-комментариев, применяя полученные знания в реальных задачах анализа текста.

24 неделя
Azure Open AI

Изучив эти уроки, студент:

• Освоит работу с Azure OpenAI

— научится подключаться к сервису, отправлять запросы и использовать ИИ-модели для генерации текстов.


25 неделя
Azure ML

Изучив эти уроки, студент:

• Поймёт основы Azure Machine Learning — научится создавать рабочие области, загружать данные и использовать интерфейс платформы.
• Освоит AutoML от Azure — научится автоматически подбирать лучшие модели и параметры без написания кода.
• Познакомится с ML Designer — визуально соберёт и обучит модель машинного обучения, используя drag-and-drop интерфейс.

26 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА

Вы создадите и презентуете свой личный проект по ИИ

Middle AI инженер-Data аналитик с навыками Python, AI

пн-вс

Практики больше, чем теории

Онлайн

Русский

Продвинутая программа для аналитиков, желающих перейти в Data Science и ML. Вы углубитесь в Python, изучите статистику для анализа распределений и закономерностей, освоите алгоритмы машинного обучения (регрессия, кластеризация, классификация) и погрузитесь в нейросети и Deep Learning. Все навыки отрабатываются на прикладных задачах: прогнозирование спроса, распознавание текста и изображений, построение рекомендательных систем. Подходит для тех, кто хочет стать ML-инженером или AI-специалистом.

Квалификация по завершению курса:

Планируемые дни проведения занятий (дни недели):

Методика обучения:

Формат обучения:

Описание курса

Язык обучения:

Искусственный Интеллект и Deep Learning на базе Python

21-26 недели

Data Science & Machine Learning на базе Python

15-20 недели

Статистика на базе Python

9-14 недели

Продвинутый Python для анализа данных
с помощью ИИ

6-8 недели

Python для анализа данных с помощью ИИ

1-5 недели

1 неделя
Основы программирования и Python

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит основы Python, включая установку окружения (Python и Jupyter Notebook) и базовые операции: вычисления, переменные, типы данных и их преобразование.
• Научится работать с вводом и выводом данных, а также с одним из ключевых типов данных в Python — списками (lists): создание, изменение, доступ к элементам, основные методы.
• Пройдёт тестирование для закрепления материала и получит полезные ресурсы для дальнейшего изучения языка программирования.

2 неделя
Списки, логические операторы, словари

Изучая эти уроки, студент:

• Научится устанавливать библиотеки и работать с основными инструментами для анализа данных в Python: NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib.
• Поймёт различия между списками и массивами NumPy, научится создавать и использовать одномерные и двумерные массивы, а также пройдёт тестирование для закрепления.
• Освоит логические операторы и условные конструкции if, else, elif, включая вложенные условия (nested if), а также научится использовать словари (dictionaries) — важную структуру данных в Python.

3 неделя
Циклы (LOOPS)

Изучая эти уроки, студент:
- Освоит работу с циклами for и while — ключевыми инструментами для автоматизации повторяющихся действий, включая работу с range, списками и условиями.
- Поймёт особенности бесконечных циклов, использование флагов, стражей и констант для управления логикой выполнения кода.
- Ознакомится с конструкцией match case — современным способом сопоставления значений, добавленным в новых версиях Python.

4 неделя
Обработка данных в Pandas, неделя 1

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит создание пользовательских функций в Python, включая передачу параметров, возврат значений (return) и работу с None, а также распространённые ошибки при работе с функциями.
• Освоит работу с библиотекой Pandas, начиная с базовых объектов Series и DataFrame, научится создавать, изменять и анализировать табличные данные.
• Разберётся, как обрабатывать пропущенные значения (missing data) — заменять, удалять или анализировать неполные данные.

5 неделя
Обработка данных в Pandas, неделя 2

Изучая эти уроки, студент:

• Научится сортировать и фильтровать данные в Pandas, находить дубликаты, работать с индексами и инструментами доступа .loc[], .iloc[].
• Освоит ключевые методы для поиска, удаления, выборки и копирования данных, а также научится работать с текстовыми данными и группировками (groupby).
• Применит знания на практике в бизнес-кейсах, таких как анализ данных Netflix и предсказание оттока клиентов (churn), а также закрепит материал через тесты.

21 неделя
Изучение основ искусственного интеллекта

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит генерацию голоса с помощью Azure Cognitive Services, научится преобразовывать текст в речь, настраивать параметры синтеза и использовать API.
• Поймёт структуру HTTP-запросов и научится использовать ИИ-сервисы Azure для перевода текста, что пригодится при создании интеллектуальных приложений.

22 неделя
Изучение основ компьютерного зрения (Computer Vision)

Изучая эти уроки, студент:

• Освоит анализ изображений с помощью Vision API, включая извлечение объектов, категорий и тегов из визуальных данных.
• Научится выполнять оптическое распознавание символов (OCR) для извлечения текста из изображений с помощью Vision API.
• Познакомится с возможностями Document Intelligence и научится автоматически извлекать данные из накладных, чеков и других документов.

23 неделя
Введение в обработку естественного языка (NLP)

Изучая эти уроки, студент:

• Получит введение в обработку естественного языка (NLP) и разберётся в основных подходах к векторизации текста, включая методы представления текста в числовом виде.
• Научится использовать языковую службу Azure для анализа эмоций в тексте, что важно для работы с отзывами, комментариями и пользовательским мнением.
• Освоит практический кейс по распознаванию проплаченных интернет-комментариев, применяя полученные знания в реальных задачах анализа текста.

24 неделя
Azure Open AI

Изучив эти уроки, студент:

• Освоит работу с Azure OpenAI — научится подключаться к сервису, отправлять запросы и использовать ИИ-модели для генерации текстов.

25 неделя
Azure ML

Изучив эти уроки, студент:

• Поймёт основы Azure Machine Learning — научится создавать рабочие области, загружать данные и использовать интерфейс платформы.
• Освоит AutoML от Azure — научится автоматически подбирать лучшие модели и параметры без написания кода.
• Познакомится с ML Designer — визуально соберёт и обучит модель машинного обучения, используя drag-and-drop интерфейс.

26 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА

Вы создадите и презентуете свой личный проект по ИИ

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

Официальный сертификат
и признание лучших
Сертификат об окончании, награда Top Student для лучших

Доступ к платформе и сообществу после курса
1 год доступа + участие в DataBoom Community

Поддержка наставников и карьерных консультантов
Индивидуальная обратная связь и личные консультации

Полный доступ к учебным материалам
Видео, данные, презентации и ресурсы остаются с вами

Каждый участник получит:

Особые условия:

Гарантийный взнос в размере 100 000 тг.

В срок не позднее 7 (семь) рабочих дней до начала обучения по Договору, Студент обязан внести депозит в размере 100 000 (сто тысяч) тенге на расчетный счет Школы, указанный в Договоре. Депозит возвращается Студенту в течение 10 (десяти) рабочих дней после успешного завершения им обучения в рамках Договора».

Вводный мини-курс
с финальным экзаменом

Мотивационное письмо

Резюме

Критерии отбора:

Онлайн

26 недель, 347 академических часа

Продолжительность курсов:

Формат курсов:

Оставить заявку
на обратный звонок

TOO «DataBoom»
БИН: 160540005109
Юридический адрес: 050057,
г. Алматы, Улица Клочкова, д. 137
Фактический адрес: 050057,
г. Алматы, пр-т Достык, 248Б,
офис 115. Всю корреспонденцию просьба направлять по фактическому адресу

E-mail: info@databoom.kz

Тек. счет:
№ KZ09722S000007286320
В АО «Kaspi Bank»,
БИК банка: CASPKZKA

Физическим лицам:
+7 707 155 21 02

Юридическим лицам:
+7 707 109 60 49

Воспользуйся беспроцентной рассрочкой для своего развития

© 2019-2025. Databoom

Все авторские права защищены законом