Data Analytics Pro: Solution Design
Курс для дата-аналітиків, які вже працюють із SQL і Power BI, але хочуть навчитися самостійно проєктувати аналітичне рішення — від запиту бізнесу до результату, який можна захистити.
Протягом 11 тижнів навчитеся:
◉ Розбиратись у нечіткому запиті клієнта й ставити правильні уточнювальні питання
◉ Перевіряти дані та доводити, якій цифрі можна вірити
◉ Проєктувати рішення — від моделі даних до готового дашборда
◉ Формулювати технічні вимоги для дата-інженерів
◉ Захищати своє рішення перед клієнтом чи керівництвом
Один наскрізний кейс замість окремих завдань. У фіналі — живий захист готового рішення.
Data Analytics Pro: Solution Design
Старт курсу: 5 листопада
Курс-upskill
- Живий онлайн курс зі зворотним зв’язком
- Готовий end-to-end кейс у портфоліо
- Core та Advanced рівні практики на вибір
Курс для вас, якщо
-
Ви впевнено пишете SQL і працюєте в Power BI
Але поки переважно виконуєте задачу так, як її сформулювали, а не пропонуєте власний підхід
-
Ви дата-аналітик
Якому бракує системності в роботі з запитами, метриками, моделлю даних і клієнтами
-
Ви сильний Junior Data аналітик
Готовиі братися за задачі без покрокової інструкції та отримати підвищення до рівня Middle
-
Bи ВI-аналітик
Будуєте звіти й пишете формули в DAX, але хочете розуміти весь шлях — від джерела даних до готового рішення.
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 питання 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.
Формат курсу
01
02
03
04
05
06
Переваги курсу
•
Один наскрізний кейс
•
Бізнес-контекст і технічна реалізація разом
•
Розуміння всього шляху даних
•
Практика на реальних робочих ситуаціях
•
Живий захист рішення
На якому етапі зараз ви?
◉ «Я вмію зробити аналіз, але не завжди розумію, що саме варто аналізувати»
Вам дають задачу, ви її виконуєте. Але коли запит нечіткий, складно зрозуміти, які питання поставити, що уточнити й де закінчується задача замовника та починається ваша зона відповідальності.
◉ «Я отримую готове ТЗ, але хочу навчитися впливати на рішення ще до нього»
Ви звикли працювати за сформульованим запитом. Але в реальній роботі важливо не тільки виконати ТЗ, а й допомогти замовнику правильно сформулювати задачу.
◉ «У кожної команди своя цифра — і я витрачаю час, щоб зрозуміти, яка правильна»
Один показник у Product, Finance і BI рахується по-різному. Дані з різних систем не сходяться. Потрібно не просто знайти розбіжність, а зрозуміти її причину й домовитися про єдину логіку.
◉ «Я багато роблю в Power BI, але не завжди розумію, як побудувати рішення правильно з самого початку»
Можна зробити дашборд, який працює. Складніше — заздалегідь продумати модель даних, логіку метрик, трансформації та місце кожного рішення в загальній архітектурі.
◉ «Я часто працюю в режимі: задача → результат → наступна задача»
Багато ad-hoc запитів, правок і дашбордів. Але хочеться не просто швидше виконувати задачі, а розуміти весь процес і брати більше відповідальності за результат.
◉ «Я не завжди можу пояснити, чому саме таке рішення — найкраще»
Ви можете зробити SQL-запит або дашборд. Але коли потрібно пояснити замовнику, чому обрали саме таку метрику, модель чи підхід, аргументів може бракувати.
Програма курсу
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
Hard skills
◉ Складний SQL: CTE, віконні функції, умовна агрегація, налагодження запитів
◉ Моделювання даних: схема «зірка», зв'язки таблиць, шари даних
◉ Перевірка якості даних і звірка джерел
◉ Git/GitHub: репозиторій, коміт, запит на злиття, перевірка коду
◉ Складний DAX: контекст, CALCULATE, часовий інтелект, когортний аналіз
◉ Power Query: підготовка даних, параметризовані запити
◉ Продуктивність Power BI: розмір моделі, режими зберігання, діагностика
Робота з клієнтом
◉ Визначення метрик і відповідальність за їхнє формулювання
◉ Ініціатива в комунікації з клієнтом до появи технічного завдання
◉ Формулювання технічної вимоги для дата-інженера
◉ Робота з клієнтами, які мають різні пріоритети
◉ Переклад аналізу на рекомендацію для бізнесу
◉ Захист аналітичного рішення на живому обговоренні
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.
Наші випускники працюють
Вікторія Москалець
◉ 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 і наукове керівництво
-
50+ ПУБЛІКАЦІЙ
наукових робіт, PhD і 7 років викладацької практики
Оберіть найкращу програму для себе
Популярні запитання
Кому підійде курс?
Чи підійде Junior-аналітику?
Чи підійде, якщо я вже самостійно веду повний аналітичний цикл?
Чому курс не прив'язаний до конкретної посади?
Чи потрібен Python?
Чи потрібен досвід у DAX?
Чим цей курс відрізняється від курсу з SQL чи Power BI?
Чому варто вчитися за свій рахунок, а не чекати навчання від компанії?
Чи достатньо цього курсу, щоб перейти на вищу позицію?
Чи буде AI на курсі?
Що буде з моїм кейсом після курсу?
Чи отримаю я сертифікат після проходження курсу?
Чи можна оплатити курс частинами?
Чи можна повернути гроші?
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