ИИ-АНАЛИТИК ДАННЫХ (Power BI, SQL, Excel, Python, AI)
Level 2 Мидл (для продолжающих)
TechOrda #3
Карьерные консультации с HR раз в неделю по часу
Предзаписанные видео-задания на платформе
Office hours: постоянная связь с личным наставником, сертифицированным Microsoft
Уроки в онлайн-режиме 2 раза в неделю по часу
Заполни форму
И мы свяжемся с вами в короткое время.
Программа курса
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
Блок AI поможет применять машинное обучение для реальных бизнес-задач. Подходит аналитикам, желающим перейти на middle-уровень и повысить свою ценность на рынке
1-4 недели
Продвинутый Excel
для анализа данных
с помощью ИИ
для анализа данных
с помощью ИИ
5-10 недели
Продвинутый Power BI для анализа данных
с помощью ИИ
с помощью ИИ
11-15 недели
Продвинутый SQL
для анализа данных
с помощью ИИ
для анализа данных
с помощью ИИ
16-21 недели
Продвинутый Python для анализа данных
с помощью ИИ
с помощью ИИ
22-26 недели
Продвинутый искусственный интеллект для анализа данных (нейронные сети)
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:
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:
6 неделя
Продвинутый анализ с DAX 1
Изучая эти уроки, студент:
7 неделя
Продвинутый анализ с DAX 2
Изучая эти уроки, студент:
8 неделя
Продвинутый анализ с DAX 3
Изучая эти уроки, студент:
9 неделя
Вредные советы по визуализации данных
Ваш результат:
10 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА
Вы создадите и презентуете свой личный проект в PowerBI, который станет частью вашего резюме и портфолио
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
12 неделя
Условные выражения и работа с текстом
13 неделя
ПРОДВИНУТЫЕ ОКОННЫЕ ФУНКЦИИ, неделя 1
14 неделя
ПРОДВИНУТЫЕ ОКОННЫЕ ФУНКЦИИ, неделя 2
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)
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:
17 неделя
Обработка данных в Pandas, неделя 2
Изучая эти уроки, студент:
18 неделя
Обработка данных в Pandas, неделя 3
19 неделя
Регулярные выражения
20 неделя
Введение в Искусственный Интеллект
Изучая эти уроки, студент:
21 неделя
Изучение основ искусственного интеллекта
Изучая эти уроки, студент:
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:
23 неделя
Введение в обработку естественного языка (NLP)
Изучая эти уроки, студент:
24 неделя
Azure Open AI
Изучив эти уроки, студент:
25 неделя
Azure ML
Изучив эти уроки, студент:
26 неделя
ЗАЩИТА ЛИЧНОГО ПРОЕКТА
Вы создадите и презентуете свой личный проект по ИИ
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
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
После курса у вас будет:
Продвинутый Excel с ИИ
Освоите Power Query, Power Pivot и DAX для подключения, трансформации и анализа данных. Научитесь автоматически строить формулы и дашборды
с помощью Copilot
Освоите Power Query, Power Pivot и DAX для подключения, трансформации и анализа данных. Научитесь автоматически строить формулы и дашборды
с помощью Copilot
Продвинутый Power BI с ИИ
Научитесь строить сложные модели, использовать DAX, many-to-many связи, проводить ABC-анализ и применять ИИ для визуализаций. Подготовите финальный проект в портфолио
Научитесь строить сложные модели, использовать DAX, many-to-many связи, проводить ABC-анализ и применять ИИ для визуализаций. Подготовите финальный проект в портфолио
Продвинутый SQL с ИИ
Изучите оконные функции, триггеры, процедуры, индексы и текстовые операции. Пройдёте регулярные тех. собеседования и подготовитесь к финальному экзамену
Изучите оконные функции, триггеры, процедуры, индексы и текстовые операции. Пройдёте регулярные тех. собеседования и подготовитесь к финальному экзамену
Продвинутый Python с ИИ
Погрузитесь в Pandas, визуализацию данных и бизнес-кейсы (например, churn-анализ). Освоите регулярные выражения, работу с API и ИИ-сервисы Azure.
Погрузитесь в Pandas, визуализацию данных и бизнес-кейсы (например, churn-анализ). Освоите регулярные выражения, работу с API и ИИ-сервисы Azure.
Искусственный интеллект и нейросети
Изучите компьютерное зрение, NLP, Azure OpenAI и автоматизированное обучение. Завершите обучение созданием собственного проекта по ИИ.
Изучите компьютерное зрение, NLP, Azure OpenAI и автоматизированное обучение. Завершите обучение созданием собственного проекта по ИИ.
Главный методолог и автор курсов DataBoom
Екатерина Рехерт
C помощью аналитики зарабатывала миллионы долларов для: Procter & Gamble, MARS, Microsoft (США), Kolesa Group
Forbes 30 до 30 – топ 30 лидеров Казахстана моложе 30 лет
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
Полный доступ к учебным материалам
Видео, данные, презентации и ресурсы остаются с вами
Видео, данные, презентации и ресурсы остаются с вами
Поддержка наставников и карьерных консультантов
Индивидуальная обратная связь и личные консультации
Индивидуальная обратная связь и личные консультации
Доступ к платформе и сообществу после курса
1 год доступа + участие в DataBoom Community
1 год доступа + участие в DataBoom Community
Официальный сертификат
и признание лучших
Сертификат об окончании, награда Top Student для лучших
и признание лучших
Сертификат об окончании, награда Top Student для лучших
Каждый участник получит:
Возврат депозита
Депозит возвращается Студенту в течение 10 (десяти) рабочих дней после успешного завершения обучения в рамках Договора
Депозит возвращается Студенту в течение 10 (десяти) рабочих дней после успешного завершения обучения в рамках Договора
Реквизиты для оплаты
Депозит необходимо перевести на расчетный счет Школы, указанный в Договоре
Депозит необходимо перевести на расчетный счет Школы, указанный в Договоре
Сумма и сроки внесения
Студент обязан внести гарантийный депозит в размере 100 000 тенге не позднее, чем за 7 (семь) рабочих дней до начала обучения по Договору
Студент обязан внести гарантийный депозит в размере 100 000 тенге не позднее, чем за 7 (семь) рабочих дней до начала обучения по Договору
Условия гарантийного взноса:
Вводный мини-курс
с финальным экзаменом
с финальным экзаменом
Мотивационное письмо
Резюме
Критерии отбора:
Оставить заявку
на обратный звонок
на обратный звонок
Количество мест ограничено — успейте оставить заявку!
400 000 ₸
Продолжительность курса:
26 недель, 347 академических часа
Онлайн
Формат курсов:
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
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
№ 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
