JUNIOR DATA ANALYST
Опануйте професію дата-аналітика з нуля, пройдіть повний цикл аналізу продукту й отримайте можливість оплачуваного стажування в Laba Group.
Юлія Ларіонова
Data Analyst у
MEGOGO
Вікторія Кириченко
Lead Analytics Engineer у
Railsware
![](https://robot-site-static.fra1.digitaloceanspaces.com/cc/ckeditor/landings/1211-t-analitik-danih/1block-new.webp)
ПРО КУРС
- Тривалість:
40 занять
- Курсовий проєкт:
аналіз реального датасету та звіт аналітика
- Бонус:
кар’єрна консультація від HR
Почнемо навчання з таблиць в Google Sheets, написання SQL-запитів та роботи з базами даних. Потім перейдемо до трансформації й аналізу даних із Python, навчимося їх візуалізувати в Looker Studio й Tableau. Останній модуль — математична статистика, завдяки чому також опануємо A/B-тестування та роботу з метриками.
У підсумку курсу ви будете готовими до старту кар’єри на позиції Junior Data Analyst. Студент із найкращими результатами отримає пропозицію стажування в Laba Group.
для кого
ДО ПРОГРАМИ КУРСУ ВХОДЯТЬ
-
01
Розбір інструментів
Навчитеся працювати з таблицями в Google Sheets та будувати SQL-запити, вивчите Python і його бібліотеки: NymPy, Pandas, SciPy, Matplotlib тощо. Працюватимете з Looker Studio, Tableau, BigQuery. Опануєте метрики, навчитеся проводити A/B-тести.
-
02
Воркшопи
Працюватимете з реальними датасетами у групах під керівництвом лекторок. Протягом 15 воркшопів з комплексними домашніми завданнями застосуєте актуальні методи в роботі з даними, щоб ефективно візуалізувати дані та формувати звіт аналітика.
-
03
Самостійна робота з реальними даними
Для виконання курсового проєкту ви проаналізуєте реальний датасет, який надали лекторки. Перевірите дані, спроєктуєте дашборд, опишете висновки та рекомендації з обґрунтуванням. Застосуєте набуті знання та створите звіт для майбутнього портфоліо.
-
04
Підготовка резюме та портфоліо
Наприкінці програми на вас чекає мінікурс від HR. Ви зрозумієте обов’язки на позиції Junior Data Analyst, набудете хард-скілів для старту в ІТ, отримаєте рекомендації від наших рекрутерів щодо оформлення CV та самопрезентації.
Лекторки
![](https://robot-site-static.fra1.digitaloceanspaces.com/cc/ckeditor/landings/1211-t-analitik-danih/new-yulia.webp)
Юлія Ларіонова
Data Analyst у MEGOGO, 5+ років досвіду в аналітиці
-
у Raiffeisen Bank Aval будувала аналітичні звіти й готувала дані для подальшого використання у кредитних скорингових моделях
-
у MEGOGO рахувала ad-hoc аналітику для девелоперів, брала участь у розробці внутрішньої системи аналізу поведінки користувачів на платформах з DAU >1.5 млн
-
щодня працює з >15 TB даних та обробляє >100 млн записів
-
займається аналітикою повного циклу, проводить глибинні кількісні дослідження поведінки користувачів сервісу для покращення рекомендаційної системи
![](https://robot-site-static.fra1.digitaloceanspaces.com/cc/ckeditor/landings/1211-t-analitik-danih/new-viktoriya.webp)
Вікторія Кириченко
Lead Analytics Engineer у Railsware, 6+ років досвіду в роботі з даними
-
починала кар’єру на позиції Business Intelligence Developer в iDeals
-
управляла збором даних з нуля до побудови сховища та створила команду, яка допомагала всім департаментам компанії в ad-hoc репортах
-
у Railsware розробляла дашборди для продукту компанії (Mailtrap), займалася фінансовою аналітикою та автоматизувала P&L-звіт
-
займається консалтингом, допомагає зовнішнім клієнтам побудувати якісну аналітику
ПРОГРАМА
-
1 заняття 1 година
Інтро
Результат: розумієте відмінність між аналітиком даних, бізнес-аналітиком, фінансовим аналітиком, вебаналітиком, продуктовим аналітиком тощо. Маєте уявлення про інструментарій аналітика даних.
-
01 блок4 заняття 4 години
Знайомство з курсом та професією Data Analyst
Результат: розумієте, з яких етапів складається аналіз даних. Вмієте користуватися базовими функціями Google Sheets для аналізу даних.
Теми:
- Можливості Google Sheets та вбудовані формули
- Аналіз даних у Google Sheets
- Таблиці та візуалізація даних у Google Sheets
- Воркшоп про Google Sheets
-
02 блок12 занять 13 годин
Робота з базами даних
Результат: розумієте, що таке бази даних, для чого вони потрібні та які проблеми допомагають розв’язувати. Ознайомилися з можливостями та інтерфейсом BigQuery, вмієте писати базові SQL-запити та оптимізувати їх.
Теми:
- Вступ до теорії баз даних
- Синтаксис SQL: оператори
- Функції агрегації даних, аналітичні функції
- Воркшоп: Синтаксис SQL, функції агрегації даних
- Оператори об’єднання даних [JOIN, UNION]
- Воркшоп: Робота з операторами JOIN та UNION
- Типи даних та їхнє перетворення
- Підзапити, CTE, View
- Воркшоп: Підзапити, CTE та View
- Віконні функції
- Оптимізація запитів, індекси, CRUD-оператори
- Воркшоп: Робота з віконними функціями + оптимізація запитів
-
03 блок11 занять 11,5 годин
Python для трансформації та аналізу даних
Результати: вмієте працювати зі списками, словниками, кортежами та множинами. Застосовуєте Pandas та аналізуєте дані за допомогою Python. Знаєте, що таке Git та Airflow. Розумієте, як працювати з Terraform.
Теми:
- Вступ до Python: встановлення та налаштування середовища
- Основні типи даних
- Умовні оператори й цикли
- Бібліотеки Python для роботи з даними
- Воркшоп: Python для роботи з даними
- Підключення до баз даних і трансформації даних
- Воркшоп: Підключення до баз даних і трансформація даних
- Аналіз та візуалізація даних в Python
- Парсинг даних за допомогою Python
- Знайомство з Git, Terraform та Airflow
- Воркшоп: Аналіз даних за допомогою Python
-
04 блок5 занять 6 годин
Візуалізація даних
Результат: розумієте, навіщо візуалізувати дані, розумієтеся на видах і типах графіків, знайомі з принципом побудови дашбордів. Розумієте, які інструменти можна для цього використовувати.
Теми:
- Вступ до візуалізації
- Looker Studio: знайомство з інструментами
- Воркшоп: Візуалізація з Looker Studio
- Tableau: огляд і базові можливості
- Воркшоп: Візуалізація з Tableau
-
05 блок5 занять 7 годин
Згадати все — матстат на практиці
Результат: розумієте, для чого застосовують мат. статистику в аналізі даних, та вмієте розрахувати базові статистики для датасету. Знайомі з поняттям A/B-тестів, вмієте рахувати метрики продукту й писати вимоги для збору базових подій і метрик.
Теми:
- Застосування та базові терміни математичної статистики
- Просунуті теми математичної статистики
- Воркшоп: Мат. статистика на практиці
- Метрики продукту: дані та аналітичні системи
- Воркшоп: Метрики продукту
-
06 блок2 заняття 3 години
Підсумки
Результат: розумієте всі етапи процесу аналізу даних і можете застосовувати їх до реального кейсу. Знаєте, як правильно підготуватися до презентації результатів проведеного аналізу.
Теми:
- Підготовка до курсового проєкту — як презентувати результати аналізу
- Захист курсового проєкту
-
07 блок4 заняття 2 години
Розвиток кар’єри в IT
Результат: маєте власну стратегію пошуку роботи. Правильно оформлюєте власні соцмережі, щоби приваблювати увагу рекрутерів. Знаєте, як написати супровідний лист і зацікавити роботодавця. Вмієте презентувати себе.
Теми:
- Розвиток кар’єри в ІТ
- Стратегія пошуку роботи
- Ефективне резюме і супровідний лист
- Проходження процесу відбору до компанії
реєстрація
Заповніть цю форму, щоб зростати в аналітиці даних або опанувати нову професію в IT з нуля.