Хочете увійти в data в Німеччині,
але не розумієте, з чого почати?

• 
  аналітика здається складною і технічною
• 
  незрозуміло, які інструменти реально потрібні junior-рівню
• 
  бракує практики на реальних задачах
• 
  немає проєктів для портфоліо
• 
  важко перенести свій попередній досвід у data-напрям
• Саме тому потрібен курс, де є структура, практика, дашборди, кейси та логічний шлях до роботи

Чому ця професія потрібна
ринку зараз / Market Demand

• Бізнесу потрібні люди, які вміють читати цифри та приймати рішення на основі даних
• Попит є в e-commerce, marketing, product, operations і finance
• Компанії шукають фахівців, які вміють працювати з dashboard, KPI та reporting
• AI і автоматизація збільшують цінність аналітика
• Data-напрям дає сильну базу для росту в BI, product або business analysis

Data analytics у Німеччині — це професія з високим потенціалом росту на німецькому ринку

Гроші та перспектива / Salary & Growth

Кар’єрні сценарії / Career Paths

• Junior Data Analyst/in
• Reporting Analyst/in
• BI Analyst/in
• Product Analyst/in
• Marketing Analyst/in
• Web Analyst/in
• Data Visualization Specialist
• Dashboard & Reporting Specialist
• Business Analyst/in (junior track)
• KPI & Insights Analyst
• Operations Analyst/in
• Data Quality Analyst/in

компанія
/ агенція

Професія, яка дає свободу вибору:
ви можете працювати як у штаті корпорації, так і в профільній агенції.

freelance

Або розвиватися самостійно на фрилансі:
будувати власний графік, працювати у зручний час і знаходити клієнтів без «начальників».

Як проходить навчання?

Денний формат

5 місяців з 9 до 16:00

Програма /Dein Lehrplan

• 
  Data Analyst Essentials
  Inhalte Minimales, aber vollständiges Kompetenzset für die Bewerbung auf die erste Stelle als Datenanalyst; vollständige Datenanalyse ohne eine einzige Zeile Code; Microsoft Excel und Google Sheets; SQL mit PostgreSQL und MySQL; DBeaver; Tableau (Public und Desktop).
  Ergebnisse Vollständiger Analysezyklus ohne Programmierung: von den Rohdaten bis zu Geschäftsempfehlungen; Bewerbungsfähigkeit für die erste Stelle als Datenanalyst; erstes Projekt im Portfolio.
• 
  LLM und KI-Tools für Analysten
  Inhalte KI als Werkzeug zur Verbesserung der täglichen Arbeit mit Daten; interne Funktionsweise von Sprachmodellen; Claude, Gemini, ChatGPT und NotebookLM; OpenAI API; RAG-Stack.
  Ergebnisse Nutzung von KI-Werkzeugen in der täglichen Analysearbeit; Verständnis der internen Funktionsweise von Sprachmodellen.
• 
  Python für den Analysten
  Inhalte Datenanalyse im Code für Automatisierung, Skalierbarkeit und Aufgaben, die mit Excel nicht mehr zu bewältigen sind; Google Colab, JupyterLab und VS Code; Git und GitHub; Python; Einführung in Datenstrukturen; NumPy, Pandas und SciPy; Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn; requests und API-Clients,pytest.
  Ergebnisse Automatisierung von Analysen mit Code; Arbeit mit großen Datenmengen außerhalb von Excel; Erstellung wiederholbarer Pipelines.
• 
  Maschinelles Lernen für den Analysten
  Inhalte Beschränkung auf die für die Datenanalyse notwendigen Inhalte: klassische Modelle, Geschäftsorientierung und Interpretation, ohne unnötiges Eintauchen in neuronale Netze; Überblick über neuronale Netze; scikit-learn, Pandas und Jupyter.
  Ergebnisse Erstellung und Evaluation eines klassischen ML-Modells; Erläuterung des Modells gegenüber dem Unternehmen; Verständnis der Grenzen der ML-Aufgaben eines Analysten.
• 
  Entwicklung von KI-Agenten
  Inhalte Einführung in KI-Agenten; Architekturen und Design Patterns; No-Code- und Low-Code-Automatisierung; Frameworks und Orchestrierung; Memory und Personalisierung; Tools und Transaktionen; Multi-Agent-Systeme; Interoperabilität; Deployment und Skalierung; Übungen und Projektarbeit.
  Ergebnisse Verständnis agentischer Systeme; Entwicklung einfacher Agent-Workflows; Automatisierung konkreter Prozesse; dokumentiertes Agenten-Konzept oder Prototyp; Präsentation einer praxisnahen Lösung.
• 
  Abschlussprojekt
  Inhalte Abschlussfall, der den gesamten Kurs in einem Portfolio-Projekt zusammenführt: End-to-End-Projekt von den Rohdaten über SQL, Python und BI bis hin zu einem ML-Modell; Tableau; Präsentation mit anschließender Verteidigung.
  Ergebnisse Durchführung eines vollständigen Analysezyklus; Portfolio-Projekt auf Junior-plus-Niveau; Verteidigung der eigenen Arbeit vor einem Komitee.
• 
  Karriereförder-ung (Jobcoaching, Sprachmodule)
  Inhalte Karriereberatung; Zieldefinition; CV und Portfolio; LinkedIn; Jobsuche; Interviewvorbereitung; Selbstpräsentation im Bewerbungsprozess; Fachsprache im Bereich Data Analytics; Kommunikation im Team; Präsentationen; berufliches Deutsch und Englisch für Analyse, Reporting und Meetings.
  Ergebnisse Vollständige Bewerbungsunterlagen; optimiertes LinkedIn-Profil; Interviewtraining; klare Positionierung für den Berufseinstieg im Bereich Data Analytics; Präsentation analytischer Ergebnisse auf Deutsch und Englisch.

Зміст курсу

Modul:
Data Analyst Essentials

Microsoft Excel und Google Sheets, SQL-Abfragen, PostgreSQL und MySQL, BigQuery, Datenvisualisierung in Tableau, vollständiger Analysezyklus ohne Code, von Rohdaten bis zu Geschäftsempfehlungen

• 
  Microsoft Excel
• 
  SQL
• 
  PostgreSQL
• 
  Tableau

Modul:
LLM und KI-Tools für Analysten

KI im Arbeitsalltag mit Daten, interne Funktionsweise von Sprachmodellen, Arbeit mit Claude, Gemini und ChatGPT, NotebookLM, OpenAI API, RAG-Stack

• 
  Claude
• 
  ChatGPT
• 
  Gemini
• 
  NotebookLM

Modul:
Python für den Analysten

Python-Grundlagen, Datenstrukturen, Pandas und NumPy, Datenimport und Transformation, Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn, SciPy, requests und API-Clients, Git und GitHub,pytest, Automatisierung und wiederholbare Pipelines

• 
  Python
• 
  Pandas
• 
  NumPy
• 
  Matplotlib

Modul:
Maschinelles Lernen für den Analysten

Klassische ML-Modelle, Modelltraining und Modellbewertung, Interpretation und Geschäftsorientierung, Überblick über neuronale Netze, Grenzen der ML-Aufgaben eines Analysten

• 
  Jupyter Notebook
• 
  Python
• 
  NumPy
• 
  Google Colab

Modul:
Entwicklung von KI-Agenten

Automatisierung von Prozessen mit KI-Agenten, No-Code- und Low-Code-Workflows, Agenten-Frameworks, Automatisierung von Arbeitsabläufen ohne aufwendige Programmierung

• 
  Make
• 
  Python

Modul:
Abschlussprojekt

End-to-End-Projekt von den Rohdaten über SQL, Python und BI bis hin zu einem ML-Modell, Portfolio-Projekt auf Junior-plus-Niveau, Präsentation und Verteidigung vor dem Komitee

• 
  Git
• 
  Tableau
• 
  Python
• 
  SQL

Modul:
Karriereförderung (Jobcoaching, Sprachmodule)

Формат навчання і бонуси / Format & Bonuses

Ви отримуєте:

• Live-лекції та доступ до записів (доступ до записів після закінчення навчання 1 місяць)
• Доступ до зручної LMS (навчальної платформи)
• Перевірку практичних завдань
  з Feedback від експертів
• Щотижневі групові Q&A з менторами в GoogleMeet
• Підготовку до співбесід та працевлаштування
• Німецьку компанію-тренажер для практики
• Шаблони, чек-листи, таблиці для роботи
• Speaking Club
• Англійська та німецька для професійного розвитку
• Networking та професійне оточення
• Консультації кар’єрного коуча під час навчання
• Quizlet і спеціальна лексика для роботи в професії

Індивідуальний фідбек:

отримаєте детальні роз'яснення, що можна вдосконалити в кожному д/з або ж щире захоплення, коли ви все зробили правильно

Модуль бізнес-німецької
та анлiйської з IT-спрямуванням

На старті не потрібна ідеальна німецька. Потрібна база, готовність вчитися і мета — вийти на роботу в Німеччині. Курс підходить тим, хто вже має рівень A2–B1 і хоче поступово перейти до впевненого професійного використання мови.

Після курсу ви отримуєте

• німецький сертифікат Weiterbildung
• можливість отримати додатковий сертифікат IHK KI-Grundlagen

DTA — ліцензована німецька академія

Сертифікація підтверджує, що програми відповідають вимогам німецького ринку праці та можуть фінансуватися через державні інструменти підтримки.

Наші Викладачі

Nazarii Mamonov —
SENIOR DATA ANALYST | DATA ANALYTICS EDUCATOR

Linkedin

Понад 5 років досвіду в аналітиці даних у сферах продукту, маркетингу, росту та бізнес-операцій. Зараз працює на позиції Senior Business Data Analyst у компанії Drum'N'Code (США, віддалено). Має сильну експертизу в SQL, Python, Tableau, PowerBI, A/B-тестуванні, когортному та воронковому аналізі, побудові дашбордів і проєктуванні data-пайплайнів.

Спеціалізується на аналізі поведінки користувачів, оптимізації монетизації, маркетинговій аналітиці та підтримці прийняття рішень на основі даних. Має досвід роботи як з продуктовими, так і з рекламними командами, а також досвід навчання та менторства.

Бренди / компанії: Drum'N'Code, Quarks Tech, MGID Inc.

Linkedin

Oksana Tretyakova —
Python Developer & ML Enthusiast |
Викладач математики та програмування

Спеціалізується на викладанні математики, програмування мовою Python та Machine Learning. Має понад 10 років досвіду у сфері освіти та практичної роботи з аналітичними й технічними задачами. Відомa любов’ю до нестандартних рішень, цікавих кейсів і практичного підходу до навчання.

Магістр у сфері технічних наук та програмування.

10+ років викладацького досвіду.

Працює з задачами у сферах Data Science, автоматизації та Machine Learning.

Інструменти, з якими ви навчитеся працювати

До кінця курсу у вас буде:

Дізнайтеся, як пройти навчання безкоштовно або за рахунок роботодавця в Німеччині