Data Analytics Pro

Поглиблений курс для Junior та Middle Data Analysts, які хочуть перейти від виконання запитів до створення аналітичних рішень для бізнесу.

11 тижнів ➙ повний цикл аналітичної задачі:

◉ Зрозуміти бізнес-запит і правильно сформулювати задачу
◉ Перевірити дані та визначити, яким цифрам можна довіряти
◉ Спроєктувати рішення — від моделі даних до готового дашборда
◉ Аргументувати висновки й захистити їх перед стейкхолдерами

Нагадати про старт

Data Analytics Pro

Реєстрацію завершено. Залиште свої дані, і ми повідомимо про наступний набір.

lecturer

Курс-upskill

  • Живий онлайн-курс із фідбеком від експертів
  • Наскрізний end-to-end кейс у портфоліо
  • Core та Advanced практика на вибір

На якому етапі зараз ви?

◉ «Я не завжди розумію, що потрібно аналізувати»

Навчитеся перетворювати нечіткий бізнес-запит на analytical question, визначати scope і розуміти, що саме потрібно дослідити.

◉ «Я отримую готове ТЗ, але хочу сам впливати на постановку задачі»

Навчитеся самостійно ініціювати розмову зі стейкхолдером, ставити уточнювальні запитання й формувати вимоги до задачі.

◉ «Я рахую метрику одним способом, інша команда — іншим. Як зрозуміти, який правильний?»

Навчитеся визначати metric definition, grain, time window, знаходити причини розбіжностей і фіксувати єдину логіку розрахунку.

◉ «Я вмію зібрати дашборд у Power BI, але не завжди розумію, як правильно спроєктувати аналітичне рішення»

Навчитеся будувати star schema та data layers, продумувати логіку метрик і визначати, де краще виконувати трансформації — у source, SQL, Power Query чи DAX.

◉«Я «закриваю» багато ad-hoc задач, але хочу впливати на бізнес-результат»

Навчитеся бачити задачу ширше: не лише виконувати запит, а розуміти бізнес-контекст, формулювати висновки й рекомендації та перетворювати аналіз на рішення для бізнесу.

◉ «Я не завжди можу пояснити, яке з аналітичних рішень — найкраще»

Навчитеся обґрунтовувати вибір метрик, моделі та інструментів, пояснювати trade-offs і захищати своє рішення перед стейкхолдерами.

From Basic to Pro

◉ Data Analytics Basic
✓ Отримуєте готове ТЗ
✓ Працюєте із заданою метрикою
✓ Пишете SQL-запит під задачу
✓ Будуєте модель даних у Power BI
✓ Трансформуєте дані в Power Query
✓ Створюєте DAX-розрахунки
✓ Будуєте дашборд
✓ Презентуєте результати аналізу
◉ Data Analytics Pro
✓ Формуєте analytical question, scope, assumptions
✓ Визначаєте metric definition, grain, time window
✓ Перевіряєте гіпотези за допомогою поглибленого SQL
✓ Проєктуєте star schema та data layers
✓ Обираєте, де реалізувати логіку: source / SQL / Power Query / DAX
✓ Працюєте з context transition, CALCULATE, cohort analysis
✓ Перевіряєте data quality та оптимізуєте рішення в Power BI
✓ Формуєте business recommendation і захищаєте рішення

Курс для вас, якщо ви...

  • Впевнено працюєте з SQL і Power BI

    Виконуєте аналітичні задачі, але хочете не лише працювати за готовим ТЗ, а й пропонувати власний підхід.

  • Junior Data Analyst

    Готові братися за складніші задачі без покрокових інструкцій, але хочете підготуватися до переходу на рівень Middle.

  • Data Analyst

    Працюєте із запитами, метриками, моделями даних і клієнтами, але хочете систематизувати цей процес.

  • BI Analyst

    Будуєте звіти й пишете формули в DAX, але хочете розуміти весь шлях — від джерела даних до готового рішення.

Переваги курсу

• Один наскрізний кейс — повний аналітичний цикл

Протягом курсу ви працюєте з однією бізнес-задачею, яка поступово ускладнюється: від запиту «Конверсія впала. З’ясуйте, чому» — до визначення метрик, SQL-розслідування, моделі даних, перевірки якості, дашборда, висновків і рекомендації для бізнесу.

У результаті: не 10 окремих домашніх завдань, а цілісний end-to-end кейс, який показує весь шлях роботи дата-аналітика.

• Бізнес-запит + технічне рішення

На курсі ви спочатку визначаєте, що саме потрібно бізнесу, а вже потім — які дані, метрики, модель та інструменти знадобляться для реалізації рішення. Вчитеся не підганяти задачу під знайомий інструмент, а обирати підхід під конкретний контекст.

У результаті: можете не просто виконати задачу, а спроєктувати аналітичне рішення й обґрунтувати логіку свого вибору.

• Робочі ситуації замість «ідеальних» задач

На курсі ви працюєте з типовими кейсами в роботі дата-аналітика: нечітким бізнес-запитом, відсутністю потрібних даних, різними трактуваннями однієї метрики, розбіжностями між системами, повільним дашбордом і новими вимогами, що з’являються вже в процесі роботи.

У результаті: вчитеся не губитися, коли задача виходить за межі готового ТЗ, а знаходити причину проблеми й адаптувати рішення під нові умови.

• End-to-end data flow

На курсі ви розбираєте весь шлях даних: від джерела й data layers — через SQL, трансформації та модель — до BI, дашборда й бізнес-рішення. Розумієте, що аналітик може зробити сам, а де потрібно сформулювати вимогу для data engineer.

У результаті: бачите не окремі етапи, а цілісну архітектуру аналітичного рішення та свою роль у ній.

• Захист аналітичного рішення

На курсі ви не просто здаєте готовий дашборд, а презентуєте весь підхід: що саме вирішували, чому обрали таку модель, як перевіряли результат, які є обмеження та що рекомендуєте бізнесу. Отримуєте фідбек від авторки, а готовий проєкт додаєте до портфоліо.

У результаті: вчитеся не лише будувати аналітику, а й аргументовано захищати свій підхід у форматі architecture review.

Формат курсу

01

icon

10 живих занять: вебінар або воркшоп з авторкою щотижня

02

icon

10 практичних завдань, які об’єднані одним наскрізним кейсом для портфоліо або GitHub

03

icon

Скринкасти до вебінару, щоб не витрачати час на базові теми й одразу переходити до суті

04

icon

Завдання Core або Advance рівня: самостійно обираєте, із чим працювати

05

icon

Спільний чат групи в Slack для ефективного нетворкінгу

06

icon

Додаткові матеріали для самостійного опрацювання

Програма курсу

10 живих зустрічей 10 практичних завдань 1 наскрізний кейс для портфоліо
1. Вимоги бізнесу та комунікація з клієнтом

·

◉ Як розмитий запит перетворюється на analytical question
◉ Stakeholder interview: конкретні приклади уточнювальних питань
◉ Дата-аналітик, як ініціатор розмови із замовником до появи технічного завдання
◉ Scope, assumptions, acceptance criteria: як правильно зафіксувати межі задачі письмово
◉ Вибір рівня рішення під контекст компанії: коли достатньо Excel/Power Query, коли потрібен повноцінний BI, коли — data-платформа
2. Поглиблений SQL для аналітичного розслідування

·

◉ CTE, window functions, conditional aggregation — як інструмент перевірки конкретної гіпотези 
◉ Дедуплікація та перевірка якості даних до того, як довіряти цифрі: типові пастки (дублікати через join, NULL-и, що зникають з агрегації, часові зони)
◉ Debugging SQL: покроковий підхід до діагностики
◉ Живий воркшоп: пошук сегмента й періоду, де почалося падіння trial-to-paid conversion, на даних кейсу
◉ Коротко: підключення до БД через Python/Colab — де це доречно і чому це окремий бонусний трек
3. Метрики: визначення та відповідальність

·

◉ Metric definition: numerator/denominator, grain, time window, population, exclusions — на прикладі, чому "trial-to-paid conversion" в устах Product і Finance це дві різні цифри
◉ Metric ownership: хто зрештою власник визначення метрики і як це має бути зафіксовано документом
◉ Data audit: що робити, коли потрібних даних просто немає в системі — приклад, коли CS хоче бачити churn-risk score, а support-тікети навіть не звʼязані з billing-таблицею; задача дата-аналітика — сформулювати, що і як треба зібрати
4. Моделювання даних: схема «зірка» та шари даних

·

◉ Grain, fact/dimension, star schema, relationships, cardinality, filter direction — на моделі, що обʼєднує product events, billing і CRM одночасно
◉ Role-playing dimensions, slowly changing dimensions, surrogate keys — де вони реально знадобляться в кейсі (наприклад, зміна тарифного плану клієнтом протягом часу)
◉ Bronze/silver/gold: сирі events → очищені sessions/users → готові MRR/conversion-таблиці; чому це важливо розуміти аналітику, навіть якщо шари фізично будує data-інженер
◉ Де рахувати метрику: на gold-шарі бази чи всередині BI-інструменту — це усвідомлений вибір з конкретними наслідками для продуктивності й підтримки\
◉ Живий розбір: наявна (навмисно проблемна) модель кейсу — де вона зламається, коли обсяг подій виросте в кілька разів
Розклад

  • Тривалість: 11 тижнів
  • Формат: живі вебінари й воркшопи
  • Навантаження: 6-7 годин/тиждень
  • Доступ до матеріалів: 2 роки

Що ви вивчите

Slide Image
SQL
Power BI

Hard skills

◉ Advanced SQL: CTE, window functions, conditional aggregation, debugging
◉ Data modeling: star schema, relationships, data layers
◉ Data quality: reconciliation, source-to-dashboard validation
◉ Advanced DAX: context transition, CALCULATE, cohort analysis
◉ Power Query: query folding, reusable queries, incremental refresh
◉ Power BI optimization: Performance Analyzer, DAX Studio, storage modes
◉ Git/GitHub: repository, commit, pull request, code review

Slide Image
Комунікація
Вимоги

Робота з клієнтом

◉ Постановка задачі: уточнення бізнес-запиту та формування вимог
◉ Параметри: scope, assumptions, acceptance criteria
◉ Метрики: визначення та узгодження логіки розрахунку
◉ Стейкхолдери: синхронізація різних пріоритетів
◉ Рекомендації: від аналізу до рішення для бізнесу
◉ Захист: аргументація підходу, обмежень, trade-offs

Slide Image
GitHub
Готовий кейс

Портфоліо

До кінця курсу у вас є структурований наскрізний кейс: бізнес-вимоги, SQL-дослідження, визначення метрик, модель даних, перевірка якості, DAX, підготовка даних, дашборд, оптимізація, висновки й рекомендації.

За потреби кейс можна оформити в репозиторій на GitHub і використати як приклад своєї роботи на співбесіді.

Вікторія Москалець

Авторка

◉ Senior Data Analyst та Competence Lead в Sigma Software Group (одна з найбільших українських IT-компаній)
◉ Розвиває напрям аналітики в компанії: грейд-матриці, плани апскілу, технічна оцінка і найм аналітиків
◉ Стек: SQL, Python, Power BI, Looker, dbt, AWS, Databricks, Azure Data Factory і не тільки
◉ PhD, кандидатка технічних наук
◉ 7 років викладання в університеті: моделювання, теорія автоматичного управління, елементи ШІ
◉ Менторка IT-спеціалістів, авторка програми кар'єрного росту в IT

  • 7+ років

    у комерційній дата-аналітиці, шлях від Middle до Senior та Competence Lead

  • 10+ ДОМЕНІВ

    fintech, e-commerce, SaaS, marketplaces, healthcare, foodtech, education, legal

  • 30+ СПЕЦІАЛІСТІВ

    провела через менторство й наукове керівництво

  • 50+ ПУБЛІКАЦІЙ

    наукових робіт, PhD і 7 років викладацької практики

Оберіть найкращу програму для себе

STANDARD

  • 10 живих занять
  • Фінальний захист проєкту зі зворотним зв’язком
  • Скринкасти та додаткові матеріали
  • Завдання рівнів Core / Advanced на вибір
  • Кейс в портфоліо
  • Щотижневі тести
  • Підтримка ментора й куратора у Slack
  • Сертифікат Prometheus
  • 2 роки доступу до матеріалів
Бестселер

MENTOR

  • Усе, що в STANDARD, плюс:
  • Індивідуальна перевірка домашнього завдання з розгорнутим фідбеком авторки
  • Бонусний вебінар «AI в роботі Data Analyst»
  • Підготовка до технічної співбесіди
  • Доступно лише 7 місць

Нагадати про старт курсу

Популярні запитання

Кому підійде курс?
Дата-аналітикам, які вже мають практичний досвід із SQL і Power BI та хочуть перейти до складніших задач — самостійно розбиратись у проблемі, проєктувати рішення й аргументувати його.
Чи підійде Junior-аналітику?
Так, якщо ви впевнено пишете SQL (CTE, віконні функції) і маєте практичний досвід у Power BI.
Чи підійде, якщо я вже самостійно веду повний аналітичний цикл?
Програма буде корисною для аналітиків з базовими технічними навичками, які хочуть систематизувати свою роботу та впевнено проходити весь шлях від бізнес-запиту до обґрунтованого аналітичного рішення.
Чому курс не прив'язаний до конкретної посади?
Зміст грейдів сильно відрізняється між компаніями: Middle в одній команді технічно може відповідати Senior в іншій, і навпаки. Орієнтир курсу — конкретні навички, а не назва посади.
Чи потрібен Python?
Ні, основний курс проходить на SQL і Power BI. Python доступний як розширений рівень практики з публікацією на GitHub.
Чи потрібен досвід у DAX?
Базове знайомство з Power BI бажане. Курс не починається з нуля — фокус на складніших розрахунках, контексті й когортному аналізі.
Чим цей курс відрізняється від курсу з SQL чи Power BI?
Тут інструменти не вивчаються окремо. Ви працюєте з одним кейсом і застосовуєте SQL, модель даних, DAX, Power Query та Power BI на різних етапах одного рішення.
Чому варто вчитися за свій рахунок, а не чекати навчання від компанії?
Компанія оплачує навчання під свою поточну завдання, а не під вашу траєкторію: вона дає задачі того рівня, на якому ви вже перебуваєте. Щоб отримати складніші задачі, потрібно вже вміти їх розв’язувати, а щоб навчитися — спочатку ці задачі отримати. Розірвати це коло можна тільки самостійно. Крім того, грейди й навички всередині однієї компанії можуть не відповідати ринку, а дізнатися про цей розрив можна тільки ззовні. Навичка розбирати нечіткий запит, перевіряти дані й захищати рішення — портативна: вона працює в будь-якій компанії, а не тільки там, де ви зараз.
Чи буде AI на курсі?
Так, окремим бонусним модулем: де AI допомагає, як перевіряти його результат, які дані та доступи не можна передавати зовнішнім сервісам відповідно до політик компанії. Основні завдання курсу виконуються без AI.
Що буде з моїм кейсом після курсу?
Ви зберете весь результат роботи в один наскрізний кейс. За потреби його можна оформити в GitHub, додати до портфоліо й показати на співбесіді.
Чи отримаю я сертифікат після проходження курсу?
Так, після успішного проходження курсу ви отримаєте сертифікат, який можна додати до резюме або викласти на LinkedIn.
Чи можна оплатити курс частинами?
Ви можете оплатити курс частинами — від 2 до 6 платежів на вибір. Це дозволяє комфортно інвестувати у своє професійне зростання.
Чи можна повернути гроші?
Повернення коштів за всі курси, придбані на Prometheus PLUS, можливе протягом 14 днів. Запит на повернення направляється на пошту [email protected]; у ньому вказуються email, на який зареєстровано акаунт, ПІБ та курс, за який ви хочете повернути кошти.

Процедура повернення коштів займає 30 календарних днів з моменту схвалення заявки. Щоб уникнути зловживань з боку слухачів, ми залишаємо за собою право обмежити або відхилити запити на повернення коштів у випадках, коли:
◉ Значна частина курсу була використана або завантажена студентом до того, як було оформлено заявку на повернення коштів
◉ Студент подав кілька запитів на повернення коштів за один і той самий курс
◉ Студент вимагає повернути зайву суму
◉ Користувачі порушили Умови або Правила платформи

Не знайшли відповідь?

Центр допомоги

Дата-аналітик робить не тільки те, що написано в задачі

Щоб мати кар’єрний ріст, важливо інше: зрозуміти, що саме потрібно бізнесу, поставити правильні питання, перевірити дані, обрати спосіб реалізації та довести рішення до результату.

Саме цей перехід від виконання задачі до відповідальності за рішення — у фокусі курсу.

◉ Розуміння запиту
Перетворюєте нечіткий запит на конкретну аналітичну задачу.
◉ Ініціатива в комунікації
Ставите потрібні запитання клієнту ще до появи готового ТЗ.
◉ Визначення метрики
Фіксуєте, що саме і як рахуємо, щоб різні команди отримували однаковий результат.
◉ Перевірка даних
Не просто помічаєте розбіжність, а знаходите, звідки вона взялася і якій цифрі можна довіряти.
◉ Розуміння платформи даних
Розумієте, що аналітик може вирішити сам, а коли потрібно сформулювати вимогу для дата-інженера.
◉ Захист рішення
Обираєте підхід, пояснюєте, чому саме він і що зміниться, якщо обрати інший.

Компанія дає вам задачі відповідно до вашої ролі. Розширювати свою зону відповідальності доводиться самому. А вміння розібратися в задачі, спроєктувати рішення й обґрунтувати його не прив'язане до конкретного роботодавця.