Хотите стать профессионалом
в Power BI, SQL, Excel, ИИ или Python?
в Power BI, SQL, Excel, ИИ или Python?
Раннее бронирование
на августовский поток
на августовский поток
Обучение на практике, с нуля до продвинутого уровня
Личный чат и 1-1 созвоны
с персональным наставником, сертифицированным data-аналитиком
с персональным наставником, сертифицированным data-аналитиком
Живые эфиры и нетворкинг в Telegram
Карьерные консультации
Уже работаете с данными, но без системного подхода
Хотите сменить профессию и получать в среднем 165 000₽/мес
Хотите перейти в IT, но не знаете с чего начать
Для кого это предложение?
Нужна поддержка и мотивация от наставников
студентов
20 000+
потоков
230+
корпоративных клиентов
500+
на рынке онлайн - образования, с 2019 года
6 лет
Онлайн-школа по анализу данных DataBoom
Мы обучали команды
Научитесь работать с базами данных, писать запросы, создавать дашборды, визуализировать данные и автоматизировать отчёты за 6 месяцев с наставником
26 недель
Профессия
"Аналитик данных"
"Аналитик данных"
Научитесь уверенно работать в Excel, автоматизировать рутину, строить дашборды, готовиться к сертификации и проходить собеседования
6 недель
Excel
Научитесь писать SQL-запросы, обрабатывать данные в 10 раз быстрее, менять их структуру, проходить собеседования и работать с разными базами
9 недель
SQL
Освоите основы ИИ и реализуете 5 мини-проектов с использованием компьютерного зрения, обработку естественного языка и Azure OpenAI
5 недель
AI
Курсы
11 недель
Power BI
Научитесь объединять данные, визуализировать их онлайн, обрабатывать в 10 раз быстрее с Power Query и находить инсайты с помощью формул DAX
2500 ₽/мес
или сразу 59 990 ₽
Научитесь работать с Python, анализировать большие данные, использовать библиотеки и нейросети, освоите аналитику, машинное обучение и дата-инженерию
9 недель
Python
Научитесь работать с Pandas и NumPy, запускать A/B тесты, строить предсказательные модели, понимать ИИ и создавать проекты для портфолио
9 недель
Основы ИИ и Python с нуля
Вы научитесь собирать, обрабатывать и анализировать данные в Excel и Power BI, а также применять базовые методы AI
26 недель
Финансовый ИИ-аналитик данных
2500 ₽/мес
или сразу 59 990 ₽
2500 ₽/мес
или сразу 59 990 ₽
4167 ₽/мес
или сразу 99 990 ₽
2917 ₽/мес
или сразу 69 990 ₽
2500 ₽/мес
или сразу 59 990 ₽
1246 ₽/мес
или сразу 29 990 ₽
1246 ₽/мес
или сразу 29 990 ₽
- Основы анализа данных и Power BI
- Кухня и сердце Power BI
- Практика сложных формул и философия DAX
- UI/UX элементы и язык M
- Облако и его оптимизация
- Личный наставник
- Карьерный консультант
- Общий чат, нетворкинг и личный проект
- Сертификат DataBoom и подготовка к международной сертификации
- Основы SQL
- Полное погружение в DDL и DML,JOIN и UNION, DCL и TCL
- Индексы, функции, администрирование БД
- Advanced Conditions, window functions, CTEs
- Личный наставник
- Карьерный консультант
- Общий чат, нетворкинг и личный проект
- Сертификат DataBoom и подготовка к международной сертификации
- Инструменты Excel
- Углубленное изучение формул. Сложные формулы. Навыки построения комбинаций
- Инструменты Excel
- Личный наставник
- Карьерный консультант
- Общий чат, нетворкинг и личный проект
- Сертификат DataBoom и подготовка к международной сертификации
- Основы статистики на Python. Загрузка библиотек, Numpy
- Распределение вероятностей
- Тестирование гипотез, T score, p value
- Линейная регрессия
- Работа над личным проектом
- Личный наставник
- Карьерный консультант
- Общий чат, нетворкинг и личный проект
- Сертификат DataBoom и подготовка к международной сертификации
- Основы анализа данных и Power BI
- Кухня и сердце Power BI
- Практика сложных формул и философия DAX
- UI/UX элементы и язык M
- Облако и его оптимизация
- Личный наставник
- Карьерный консультант
- Общий чат, нетворкинг и личный проект
- Сертификат DataBoom и подготовка к международной сертификации
Python для анализа данных —
4 недели
Неделя 1–2:
Основы синтаксиса, переменные, логика, списки, словари.
Работа с Jupyter/Colab, простые статистические расчеты.
Неделя 3–4:
NumPy и Pandas: работа с таблицами, очистка и фильтрация данных.
Неделя 5:
Циклы, функции, A/B тесты.
ИИ (AI) — 5 недель
Неделя 1:
Обзор ИИ: где он применяется, как работает, примеры. Работа с Chat GPT.
Неделя 2:
Введение в машинное обучение. Линейная/логистическая регрессия (с Python).
Неделя 3:
Работа с ML-библиотеками, визуализация моделей и объяснение выводов.
Неделя 4:
Этические аспекты и риски применения ИИ. Метрики качества.
Неделя 5:
Итоговый мини-проект: создание простого AI-инструмента (предсказание оттока, сегментация клиентов и т.п.).
4 недели
Неделя 1–2:
Основы синтаксиса, переменные, логика, списки, словари.
Работа с Jupyter/Colab, простые статистические расчеты.
Неделя 3–4:
NumPy и Pandas: работа с таблицами, очистка и фильтрация данных.
Неделя 5:
Циклы, функции, A/B тесты.
ИИ (AI) — 5 недель
Неделя 1:
Обзор ИИ: где он применяется, как работает, примеры. Работа с Chat GPT.
Неделя 2:
Введение в машинное обучение. Линейная/логистическая регрессия (с Python).
Неделя 3:
Работа с ML-библиотеками, визуализация моделей и объяснение выводов.
Неделя 4:
Этические аспекты и риски применения ИИ. Метрики качества.
Неделя 5:
Итоговый мини-проект: создание простого AI-инструмента (предсказание оттока, сегментация клиентов и т.п.).
- Личный наставник
- Карьерный консультант
- Общий чат, нетворкинг и личный проект
- Сертификат DataBoom и подготовка к международной сертификации
1-6 недели: Excel
7-13 недели: Power BI
14-19 недели: SQL
20-26 недели: Python
- Основы Excel и PowerQuery: Изучите основы работы в Excel и PowerQuery.
- ТОП базовых функций: Научитесь ключевым функциям для улучшения эффективности.
- Продвинутые функции и дашборды: Освойте создание интерактивных дашбордов.
- Инструменты Excel: Изучите инструменты для повышения эффективности.
- Анализ и обработка данных: Включая искусственный интеллект в Excel.
- PowerQuery и PowerPivot: Продолжите углубленное изучение PowerQuery и PowerPivot.
7-13 недели: Power BI
- Основы Power BI: Создайте первый отчет и опубликуйте его.
- Power Query: Извлекайте и очищайте данные.
- Модели данных и DAX: Освойте создание моделей и работу с DAX.
- Мощные формулы DAX: Применяйте сложные формулы для аналитики.
- UI/UX дизайн отчетов: Сделайте отчеты красивыми и функциональными.
- Финальные штрихи: Создайте профессиональные отчеты.
- Личный проект: Защита проекта перед наставником.
14-19 недели: SQL
- Основы SQL: Изучите основы работы с базами данных.
- DDL и DML: Работа с объектами базы данных и базовые запросы.
- JOINS: Соединение таблиц.
- Subqueries: Запросы внутри запросов.
- TCL и DCL: Управление транзакциями и правами.
- Собеседование: Пройдите техническое собеседование по SQL.
20-26 недели: Python
- Основы Python и статистики: Освойте основы Python и статистики.
- Lists и библиотеки: Изучите списки и популярные библиотеки для анализа данных.
- Dictionaries и Pandas: Работа с данными в Python.
- Loops и Pandas: Программирование с циклами и Pandas.
- Функции и Pandas: Углубленная работа с функциями.
- Финальные штрихи: Завершите проект.
- Личный проект: Защита проекта перед наставником.
Программа курса:
1 модуль — Введение в службы ИИ Azure
2 модуль — Компьютерное зрение
3 модуль — Обработка естественного языка
4 модуль — Azure Open AI
5 модуль — Машинное обучение
1 модуль — Введение в службы ИИ Azure
2 модуль — Компьютерное зрение
3 модуль — Обработка естественного языка
4 модуль — Azure Open AI
5 модуль — Машинное обучение
1–4 недели
Основы Excel и Power Query, базовые формулы, логика, ВПР, визуализация и работа с Copilot (ИИ) в Excel.
5–6 недели
Углубление в Excel и Power Query: горячие клавиши, CSV, текст по столбцам, объединение и загрузка данных.
7–9 недели
Создание аналитических дашбордов в Power BI: подключение источников, моделирование данных, основы DAX, визуализации.
10–12 недели
Продвинутый Power BI: сложные DAX-функции, интерфейс и автоматизация, публикация в облако, язык M.
13–15 недели
Углубленный анализ с DAX: фильтры, переменные, связи many-to-many, ABC-анализ, кейсы из практики.
16 неделя
Правила и ошибки визуализаций + ИИ для построения отчётов.
17–18 недели
Защита личного проекта в Power BI.
19–24 недели
Финансовая аналитика: ДДС, ОПИУ, Баланс — от теории до создания автоматизированных отчётов.
25–26 недели
Финансовое моделирование и финальная защита: 3 визуализированных отчета (ДДС, ОПИУ, Баланс).
Основы Excel и Power Query, базовые формулы, логика, ВПР, визуализация и работа с Copilot (ИИ) в Excel.
5–6 недели
Углубление в Excel и Power Query: горячие клавиши, CSV, текст по столбцам, объединение и загрузка данных.
7–9 недели
Создание аналитических дашбордов в Power BI: подключение источников, моделирование данных, основы DAX, визуализации.
10–12 недели
Продвинутый Power BI: сложные DAX-функции, интерфейс и автоматизация, публикация в облако, язык M.
13–15 недели
Углубленный анализ с DAX: фильтры, переменные, связи many-to-many, ABC-анализ, кейсы из практики.
16 неделя
Правила и ошибки визуализаций + ИИ для построения отчётов.
17–18 недели
Защита личного проекта в Power BI.
19–24 недели
Финансовая аналитика: ДДС, ОПИУ, Баланс — от теории до создания автоматизированных отчётов.
25–26 недели
Финансовое моделирование и финальная защита: 3 визуализированных отчета (ДДС, ОПИУ, Баланс).
Что Вы получите?
Кейсы выпускников
Инна Ким
Курсы, которые прошла:
Excel, SQL, Power BI, ИИ
Excel, SQL, Power BI, ИИ
Точка А:
Специальность Инны — добыча нефти и газа. Работает в компании, занимающейся разработкой информационных систем для аналитики и цифровизации нефтегазовой отрасли.
Точка Б:
Получила повышение на текущем месте работы благодаря применению знаний, полученных во время курсов SQL и Power BI. Также получила предложение о работе на UpWork, связанное с использованием Power BI.
Специальность Инны — добыча нефти и газа. Работает в компании, занимающейся разработкой информационных систем для аналитики и цифровизации нефтегазовой отрасли.
Точка Б:
Получила повышение на текущем месте работы благодаря применению знаний, полученных во время курсов SQL и Power BI. Также получила предложение о работе на UpWork, связанное с использованием Power BI.
Курсы, которые прошел:
POWER BI, SQL
Точка А:
Работал 12 лет HoReCa в департаменте продаж и управления, много времени уделял ручному анализу(excel).
Точка Б:
Понял как можно автоматизировать весь свой ручной труд на работе и успешно сдал экзамен по SQL
POWER BI, SQL
Точка А:
Работал 12 лет HoReCa в департаменте продаж и управления, много времени уделял ручному анализу(excel).
Точка Б:
Понял как можно автоматизировать весь свой ручной труд на работе и успешно сдал экзамен по SQL
Юрий Леонтьев
Точка А:
Руководитель отдела маркетинга и аналитики в дистрибьюторской компании. Общий стаж около 10 лет. Из инструментов аналитики владел только Excel.
Точка Б:
Вышел на фриланс с мая 2022 года, потому что среда и условия работы на прежнем месте не давали возможности развиваться так как хотелось.
Прошел стажировку в компании, которая занимается BI разработкой.
Руководитель отдела маркетинга и аналитики в дистрибьюторской компании. Общий стаж около 10 лет. Из инструментов аналитики владел только Excel.
Точка Б:
Вышел на фриланс с мая 2022 года, потому что среда и условия работы на прежнем месте не давали возможности развиваться так как хотелось.
Прошел стажировку в компании, которая занимается BI разработкой.
Курсы, которые прошел:
POWER BI
POWER BI
Артур Загидуллин
Тамара Савина
Точка А:
Закончила университет по специальности - Вычислительная техника и программное обеспечение. Искала своё направление, пробовала работать в разработке и ИТ-аудите - поняла, что это не то, чем хотела бы заниматься
Точка Б:
Нашла своё направление в аналитике. В данный момент работает в компании KazMinerals в качестве бизнес-аналитика. Также является наставницей в Databoom и совсем недавно получила оффер в американскую компанию Wimmer Solutions благодаря партнерству Databoom и Synchlarity
Закончила университет по специальности - Вычислительная техника и программное обеспечение. Искала своё направление, пробовала работать в разработке и ИТ-аудите - поняла, что это не то, чем хотела бы заниматься
Точка Б:
Нашла своё направление в аналитике. В данный момент работает в компании KazMinerals в качестве бизнес-аналитика. Также является наставницей в Databoom и совсем недавно получила оффер в американскую компанию Wimmer Solutions благодаря партнерству Databoom и Synchlarity
Алена Шмелева
Курсы, которые прошла:
POWER BI
POWER BI
Точка А:
Работала бухгалтером в банке, отчёты
в Excel, много ручной работы
Точка Б:
Благодаря новым знаниям и навыкам работы в PowerBI получила повышение, доход увеличился в 2 раза, а рутинная работа стала менее скучной и долгой
Работала бухгалтером в банке, отчёты
в Excel, много ручной работы
Точка Б:
Благодаря новым знаниям и навыкам работы в PowerBI получила повышение, доход увеличился в 2 раза, а рутинная работа стала менее скучной и долгой
Игорь Югай
Курсы, которые прошел:
POWER BI, SQL
POWER BI, SQL
Точка А:
BI аналитик в отделе розничного кредитования. Занимался сбором, формированием дашбордов, анализом данных. Обновление отчетов занимало больше 15 минут, многое велось через Excel. Данные приходилось запрашивать у программистов и это занимало кучу времени. Работа замедлялась.
Точка Б:
Прошел курсы по PowerBI и SQL, благодаря знаниям упростил сложные формулы, а отчеты стали обновляться в течение минуты. Автоматизировал всю отчетность в PowerBI. Может самостоятельно работать с базами данных без программистов.
По словам Игоря: “Работу которую проводил предыдущий товарищ на этой позиции в течение всего месяца, совершаю в первые 5-7 дней месяца”
BI аналитик в отделе розничного кредитования. Занимался сбором, формированием дашбордов, анализом данных. Обновление отчетов занимало больше 15 минут, многое велось через Excel. Данные приходилось запрашивать у программистов и это занимало кучу времени. Работа замедлялась.
Точка Б:
Прошел курсы по PowerBI и SQL, благодаря знаниям упростил сложные формулы, а отчеты стали обновляться в течение минуты. Автоматизировал всю отчетность в PowerBI. Может самостоятельно работать с базами данных без программистов.
По словам Игоря: “Работу которую проводил предыдущий товарищ на этой позиции в течение всего месяца, совершаю в первые 5-7 дней месяца”
Карина Каруколова
Точка А:
Работала в PepsiCo, отчеты велись только в Excel, соответственно было много ручной работы.
Точка Б:
Благодаря знаниям увеличила доход в 2 раза и пошла выше по карьерной лестнице. Сейчас Карина работает аналитиком в EPAM и успешно совмещает работу наставницей в DataBoom
Работала в PepsiCo, отчеты велись только в Excel, соответственно было много ручной работы.
Точка Б:
Благодаря знаниям увеличила доход в 2 раза и пошла выше по карьерной лестнице. Сейчас Карина работает аналитиком в EPAM и успешно совмещает работу наставницей в DataBoom
Юлия Копашева
Точка А:
До курса домохозяйка в декрете, знание английского языка = 0, знание SQL и основ баз данных = 0, сомнений = 1 000, желание заниматься аналитикой и реализоваться = 1 000 000
Точка Б:
После курсов появилась мотивация и уверенность
в своих силах, сдала международный экзамен на 1000 баллов. Получила оффер в российскую компанию на позицию аналитика.
До курса домохозяйка в декрете, знание английского языка = 0, знание SQL и основ баз данных = 0, сомнений = 1 000, желание заниматься аналитикой и реализоваться = 1 000 000
Точка Б:
После курсов появилась мотивация и уверенность
в своих силах, сдала международный экзамен на 1000 баллов. Получила оффер в российскую компанию на позицию аналитика.
Валерия Ким
Точка А:
Гуманитарий, образование - биотехнолог. Координатор без опыта работы в анализе данных, базовые знания Excel
Точка Б:
Гуманитарий, образование - биотехнолог. Координатор без опыта работы в анализе данных, базовые знания Excel
Точка Б:
- Получила должность в отделе аналитики Pepsi обучившись у Вероники Мироновой, далее продолжила свой путь аналитиком по продажам и прогнозированию в таких компаниях как Carlsberg, Nestle.
- Имея уже 3х летний опыт в сфере анализа данных узнаёт каждый день новые лайфхаки по Excel кейсам.
- Валерия так же совмещает свою основную работу с работой старшим наставником в Databoom.
Оставить заявку
Старт обучения уже 16 августа
Оставьте заявку и получите лучшие условия по раннему бронированию!
Оставить заявку