Комплексна програма Data Analytics, що охоплює весь ланцюжок цінності даних. Від маніпулювання даними з Google Sheets та SQL до створення інтерактивних дашбордів з Power BI та Looker Studio, через автоматизацію з ELT-інструментами (dbt, Zapier) та предиктивний аналіз з Python (Pandas, Scikit-Learn). Навчись визначати джерела даних, будувати воронки, аналізувати утримання клієнтів та рекомендувати конкретні дії з аналізів.
Маніпулювання даними з Google Sheets та розширеними формулами
Розширений SQL з BigQuery: аналітичні запити, CTE, window function
Моделювання даних для команд маркетингу, продажів та продукту
ELT-інструменти: dbt для трансформації, Zapier для автоматизації
Вебтрекінг з Google Tag Manager та планами відстеження
API та webhook для видобування даних
Візуалізація даних з Power BI та Looker Studio (Google Data Studio)
Статистичний аналіз та AB-тестування
Python для аналізу: Pandas, Plotly, Jupyter, Google Colab
Прикладне Machine Learning: прогнозування відтоку, сегментація клієнтів з Scikit-Learn
Методологія аналізу: KPI, воронки продажів, утримання, когорти
End-to-end проєкт: від визначення проблеми до автоматичного дашборду
Найважливіші концепції для розуміння цієї технології та проходження співбесід
Google Sheets: розширені формули (ВПР, INDEX/MATCH, ARRAYFORMULA), зведені таблиці, автоматизація
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING, window function (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), CTE, підзапити
BigQuery: розділення, кластеризація, вкладені запити, оптимізація витрат, UDF
Моделювання даних: схеми зірки, таблиці фактів та вимірів, нормалізація, денормалізація
KPI та метрики: CAC, LTV, MRR, ARR, показник відтоку, NPS, конверсія, ARPU
Воронки та когорти: аналіз конверсії, утримання за когортами, RFM-аналіз
ELT та Data Pipeline: Extract-Load-Transform, dbt (моделі, тести, джерела), оркестрація
Zapier та автоматизація: тригери, дії, багатоетапні робочі процеси, webhook
Google Tag Manager: теги, тригери, змінні, dataLayer, плани відстеження
Power BI: DAX, обчислювані міри, зв'язки, візуалізації, фільтри, drill-down
Looker Studio: джерела даних, обчислювані поля, фільтри, параметри, змішування
Візуалізація: вибір правильної діаграми, сторітелінг даних, принципи дизайну (Tufte)
AB-тестування: гіпотези, розмір вибірки, статистична значущість, p-значення, t-тест Стьюдента
Python та Pandas: DataFrame, Series, groupby, merge, pivot_table, очищення
Plotly: інтерактивні графіки, subplot, анімації, дашборди
Scikit-Learn: регресія, класифікація, кластеризація (K-Means), поділ train/test, метрики
Методологія: формулювання проблеми, визначення джерел, очищення, аналіз, рекомендації
Відкрий наші найновіші статті та посібники про Data Analytics
Детальний гайд з просунутого SQL для співбесід на позицію Data Analyst: корельовані підзапити, PIVOT-запити, оптимізація через EXPLAIN та стратегії індексування.
Pandas 3.0 впроваджує Copy-on-Write, PyArrow strings та pd.col(). Аналіз breaking changes, шаблонів міграції та питань для співбесід з аналітики даних.
Практичний посібник з візуалізації даних у Python за допомогою Matplotlib і Seaborn. Графіки, стилізація, субплоти та поширені питання на співбесідах для аналітичних посад у 2026 році.