Курс Data Analytics Pro у Харкові

Advanced level

alarm-clock занять

spiral-calendar занять на тиждень

rocket старт

За тиждень записалося

Залишилося

Цей курс проводиться у форматі дистанційного навчання.

Стань експертом з даних!

Курс Data Analytics Pro — це курс для тих, хто бажає вдосконалити свої навички в аналізі даних. Ви поглибите розуміння SQL, Python та Power BI, вивчите найефективніші методи роботи з базами даних, обробки та візуалізації інформації. Курс включає практичні завдання, де ви зможете застосувати отримані знання на реальних проектах, а також дипломну роботу, що допоможе вам засвідчити ваші навички. 

Цілі курсу

  • Надати студентам всебічне розуміння інструментів аналітики даних, таких як SQL, Python та Power BI, для ефективної роботи з різноманітними даними та вирішення складних завдань з аналізу.
  • Надати можливість учасникам застосовувати свої знання на практиці через виконання практичних завдань, що допомагає закріпити теоретичні знання та отримати практичний досвід.
  • Допомогти студентам розвинути свою кар'єру в області аналітики даних, підвищивши конкурентоспроможність на ринку праці та допомогти знайти нові можливості для професійного зростання.

Курс допоможе

  • За допомогою досвідчених викладачів ви зможете стати справжнім експертом в області аналітики даних. 
  • Приєднуйтеся до нашого курсу Data Analytics Pro та впевно розпочніть свою кар'єру в аналітиці даних!
1 375 ₴

на місяць при оплаті частинами на 12 частин

оплата частинами без комісії та відсотків від monobank, ПриватБанк, Ощадбанк та ПУМБ

Повна вартість курсу 16 500 ₴

-10% при оплаті відразу 14 850 ₴

Промокод

Додаткові знижки

Списання з поточного балансу

Невикористаний залишок замороженого курсу

Списання з основного рахунку

Списання з реферального рахунку

Списання з бонусного рахунку

Ціна курсу для вас 14 850

До покупки курсу

Рекомендуємо пройти тест для перевірки знань

smiling-face-with-sunglasses

Курс розраховано на тих, хто володіє базовими навичками в дата-аналітиці

Вивчаємо такі технології

  • SQL

    SQL

  • Power BI

    Power BI

  • Python

    Python

Програма онлайн-курсу
Data Analytics Pro

alarm-clock занять
Друк

  • SQL та робота з базами даних

    • Бази даних і СУБД
    • Типи баз даних
    • Структура реляційних баз даних
    • Синтаксиси SQL запитів
    • Умовний оператор WHERE
    • Оператори IN / NOT IN, LIKE / NOT LIKE
    • Умови AND / OR, BETWEEN AND / NOT BETWEEN AND, IS NOT NULL / IS NULL
    • Оператори порівняння =, <>, <, >, >=, <=
    • Типи даних та їх особливості
    • Функції агрегації SUM, COUNT та інші, оператор GROUP BY
    • Пропозиція HAVING, порівняння із WHERE
    • Оператор LIMIT
    • Оператор JOIN (INNER, LEFT OUTER, RIGHT OUTER, FULL OUTER, CROSS)
    • Оператори UNION та UNION ALL 
    • Підзапити
    • Оператор WITH
    • Віконні функції

  • Робота з Python

    • Синтаксис Python. Типи даних. Оператори 
    • Розгалуження і цикли 
    • Рядки і словники 
    • Списки, кортежі, набори 
    • Класи 
    • Робота з файлами. CSV-файли. Обробка виключень 
    • Numpy. Pandas 
    • Matplotlib, seaborn 
    • Python в Excel

  • Робота у Power BI Desktop

    • Інтерфейс та налаштування
    • Підключення до джерел даних – бази даних, файли ( Excel, CSV), онлайнові служби та інші
    • Побудова моделі даних, створення та керування зв'язками
    • Перетворення даних – очищення даних, об'єднання запитів, додавання запитів, створення додаткових стовпців
    • Візуалізація даних – таблиця, матриця, гістограми, діаграми, водоспад, лійка та інше
    • Фільтрація даних – фільтри на візуалізації, на сторінці, на всіх сторінках

  • Мова DAX

    • Синтаксис DAX 
    • Функції DAX – агрегатні функції, функції дати та часу, функції фільтрації, логічні функції, математичні функції, функції зв'язку, табличні функції
    • Створення мір для аналізу даних
    • Створення обчислюваних стовпців
    • Створення обчислюваних таблиць

  • Робота у Power BI Services

    • Публікація звітів
    • Редагування звітів
    • Налаштування безпеки
    • Налаштування автоматичного оновлення

  • Дипломна робота

    Побудова аналітичного звіту на базі Power B

В кінці курсу виконується дипломний проєкт.

Бонуси курсу

  • Всі студенти курсу пройдуть тренінг по проходженню співбесіди та складанню резюме з нашим HR-фахівцем

Додайте навички в резюме

  • SQL

  • Power BI

  • Python

  • Робота з базами даних та SQL: створення, управління та маніпуляція даними в реляційних базах даних.

  • Виконання складних SQL-запитів з використанням різних операторів та функцій (JOIN, UNION, підзапити, віконні функції).

  • Програмування на Python для аналізу даних: обробка даних за допомогою бібліотек Numpy та Pandas, створення візуалізацій з Matplotlib та Seaborn, робота з файлами CSV та інтеграція з Excel.

  • Візуалізація та аналіз даних у Power BI: підключення до різних джерел даних, побудова моделей даних та створення візуалізацій.

  • Використання мови DAX для створення мір, обчислювальних стовпців та таблиць.

  • Публікація, редагування звітів та налаштування автоматичного оновлення в Power BI.

Як проходить навчання

  • woman-technologist

    Навчання проходить в режимі онлайн-трансляції, а відеозапис зберігається в особистому кабінеті.

  • briefcase

    Домашні завдання у будь-який зручний час відправляються через особистий кабінет на перевірку викладачеві.

  • thumbs-up

    Викладач дає зворотній зв'язок з розбором помилок у домашньому завданні.

  • light-bulb

    Ви опрацьовуєте помилки і закріплюєте пройдений матеріал.

Переваги навчання у Комп'ютерній школі Hillel

  • man-raising-hand
    Групи до 20 осіб Викладач приділяє час кожному студенту.
  • nerd-face
    Викладачі практики У нас викладають тільки практикуючі фахівці з топових IT-компаній.
  • briefcase
    Система особистих кабінетів Ефективне і зручне навчання.
  • speech-balloon
    Оперативна служба підтримки студентів Термінові питання — своєчасне рішення.
  • videocassette
    Доступ до відеозаписів занять Записи уроків залишаються у студентів після закінчення навчання.
  • hammer
    Практичні заняття Велика частина занять орієнтована на практику.
Як школа кардинально змінила парадигму працевлаштування

Оплата онлайн

Оплата здійснюється через виставлення інвойсу на e-mail через сервіси LiqPay та plata by mono.

shield

Гарантія повернення оплати

До шостого заняття ви можете повернути
100% внесених за навчання коштів.

  • rocket
    Працевлаштування

    Що ми робимо для того, щоб ви досягли успіху?

  • clipboard

    Проводимо майстер-класи з підготовки резюме та пошуку роботи

  • books

    Регулярно оновлюємо програми курсів під вимоги ринку

  • smiling-face-with-sunglasses

    Запрошуємо викладати тільки кращих практикуючих фахівців

  • globe-with-meridians

    Розвиваємо нашу мережу партнерів серед топових IT-компаній

  • direct-hit

    Наші викладачі часто самі забирають до себе наших кращих Студентів ;)

Наші викладачі та випускники працюють в топових IT-компаніях світу

Часті питання

  • Який потрібно мати комп'ютер, щоб навчатися на курсі Data Analytics Pro?

    Вимоги до комп'ютера для навчання на курсі Data Analytics Pro.

    Операційна система:
     

    • Windows 11 64-біт
    • macOS 10.13 або вище
    • Linux: Ubuntu 16.04 - 20.04

    Процесор* :

    • Мінімум intel core i5 4-го покоління
    • Рекомендується i5 7-го

    Оперативна пам'ять:

    • Мінімум 8 Гб
    • Рекомендується 16 Гб

    Пам'ять:

    • Мінімально 500 Гб HDD і більш
    • Рекомендується 200 Гб SSD і більш

    * Допустимі аналоги від AMD

  • Ким працюють ваші Викладачі? Чи мають вони досвід викладання?

    Ми завжди дуже відповідально намагаємося підходити до питання підбору Викладачів у нашій Школі. Наші Викладачі — практикуючі фахівці в найбільших IT-компаніях міста. Також вони мають як досвід викладання в нашій Школі, так і досвід менторства за місцем їх професійної діяльності. У своїй манері навчання вони роблять упор на останні тенденції IT-ринку і виключно на свій особистий досвід для того, щоб наші Випускники мали найбільш затребувані знання і досвід роботи з конкретними кейсами.

  • Як працює оплата частинами?

    Ми пропонуємо можливість розбити вартість курсу на щомісячні платежі до 12 частин за допомогою розстрочки у ПриватБанку, Монобанку ОщадБанку або ПУМБ. При цьому вам не потрібно сплачувати додаткові комісії або відсотки банкам, оскільки Школа оплачує цю комісію за вас.

    Якщо ви бажаєте скористатись оплатою частинами, будь ласка, зверніться до нашого менеджера у будь-який зручний для вас спосіб.

    Докладніше про оплату частинами у нашому матеріалі.

  • Де можна подивитися відгуки про вашу Школу?

    Ви можете прочитати відгуки наших Студентів та Випускників на нашому сайті за цим посиланням. Ще ви зможете знайти відгуки і інформацію про нас на DOU.ua або можете прописати назву нашої Школи у Google, де ви також зможете побачити відгуки про нашу Школу у Google-акаунті або на Google-картах.

  • Як отримати максимальний бал за домашнє завдання на курсе Data Analytics Pro?

    Виконання домашніх робіт, одна з найважливіших складових навчання. Для того, щоб отримати максимальний бал за домашнє завдання, потрібно:

    • Виконати завдання в зазначені терміни
    • Виконати всі умови завдання
    • Виконати завдання без помилок
    • Перездача домашнього завдання не більше одного разу

  • Чи є у вас більш прискорені або інтенсивні курси?

    Програми курсів складаються кваліфікованими практикуючими фахівцями, щоб кожна людина змогла повноцінно і цілісно засвоїти весь теоретичний і практичний матеріал. Кількість занять є оптимальноою як для вивчення матеріалу, що викладається на уроці, так і для виконання домашнього завдання. Навчання у більш інтенсивному ключі не дасть того результату, який орієнтований на подальше працевлаштування і без того в досить короткі терміни.

Запит на консультацію

Залиште ваші контактні дані, і ми вам обов'язково зателефонуємо!

Обов'язково вкажіть ваше ім'я кирилицею

Обов'язково вкажіть email, за яким ми зможемо з вами зв'язатися

Обов'язково вкажіть телефон в міжнародному форматі

Школа працює з 10:00 до 21:00 по буднях і з 10:00 до 19:00 у вихідні дні (за київським часом, GMT + 2).

Відправлено

Project Management

Recruitment & HR

Менеджмент

Аналітика

Матеріали в блозі