З нуля arrow до професії
gamburg
4.9/5 в Google
4.8/5 на ProvenExpert
Без досвіду.
З підтримкою.
З реальним шансом працевлаштування

Data analyst/in

Програма курсу:
Старт курсу: кожні ~ 3 місяці
Тривалість: 5 місяців
Безкоштовно для клієнтів Jobcenter
Отримайте професію
в Німеччині та вийдіть на
дохід від 40 000 € на рік
1234+
  • IHK-logo
  • azav
  • azav
Уроки з нейромереж —
у програмі курсу
Заняття проводяться в Zoom з викладачем у live-режимі (НЕ відеозапис)

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

Можливо, зараз у вас є одна або кілька таких думок:
  • 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

Data analytics — один із найстабільніших напрямів на ринку Німеччини
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

Ви входите у професію, де дохід росте разом із навичками, досвідом і результатами
Junior
Після курсу
57 000 € / рік
Middle
3-6 років
59 000 € / рік
Senior9
9+ років
72 000 € / рік
Фриланс
Ви самі обираєте формат роботи: стабільна робота або гнучкий дохід
Від 2 000 до 5 000 € / за одного клієнта
Згідно джерел: gehalt.de / kununu.com
Згідно джерел: freelance.de

Кар’єрні сценарії / Career Paths

Один старт — кілька шляхів розвитку
Після старту в data analytics ти можеш розвиватися в різних напрямах:
  • 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
sea manager social media manager online marketing manager

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?

Заняття проводяться в Google Meet з викладачем у live-режимі (НЕ відеозапис)
Денний формат
5 місяців з 9 до 16:00
schedule_extra

Програма /Dein Lehrplan

  • Programmierung mit Python
    Inhalte Welcome, Kursstruktur und Milestones; Entwicklungsumgebung: Code-Struktur, Ordnerlogik, JupyterLab / Google Colab, VS Code und Git; Einführung in Python; Datenstrukturen; Kontrollstrukturen; Funktionen; externe Module; Referenzsemantik; funktionale Programmierung und Iteratoren; Dateiverarbeitung; OOP und Exceptions; NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib; Code-Testing und Debugging; Übungen und Projektarbeit.
    Ergebnisse Solide Python-Grundlagen für Data Analytics; strukturierter und dokumentierter Code; erste Datenanalysen mit Pandas und NumPy; Visualisierungen; dokumentierte Übungen; Python-Projekt als Portfolio-Baustein.
  • Datenanalyse und Statistik
    Inhalte Lineare Algebra und Statistik-Grundlagen; Wahrscheinlichkeitsrechnung; Datenerhebung aus CSV, Web und APIs; Data Cleaning und Preprocessing; ETL; Microsoft Excel für Datenanalyse; Tableau; BigQuery; Cohort Analysis, Retention und LTV; Hypothesentests und Inferenz; A/B-Testing; Zeitreihenanalyse; Python für Datenanalyse; Übungen und Projektarbeit.
    Ergebnisse Fähigkeit zur strukturierten Datenanalyse; Bereinigung und Aufbereitung realer Datensätze; statistische Auswertungen; Dashboard- und Reporting-Kompetenz; analytische Fallstudie oder Datenanalyse-Projekt.
  • Maschinelles Lernen und Neuronale Netze
    Inhalte Business Cases und Metriken; datengetriebenes Machine Learning; Datenqualität; Validierung und Experimente; Grundlagen des Machine Learning: supervised, unsupervised und reinforcement learning; klassische Modelle; Parameter-Tuning; lineare Regression; Klassifikationsalgorithmen; Übungen und Projektarbeit.
    Ergebnisse Verständnis zentraler ML-Konzepte; Auswahl geeigneter Modelle; Training und Bewertung von Modellen; Ableitung von Optimierungsschritten; dokumentiertes ML-Projekt.
  • Große Sprachmodelle und KI-Werkzeuge
    Inhalte Aufbau und Funktionsweise von LLMs; Transformer-Grundlagen; Prompting (Zero-Shot, Few-Shot, Chain of Thought); ChatGPT Advanced; Projekte und Custom GPTs; API-Nutzung; RAG-Konzeption; RAG vs. Fine-Tuning; Übungen und Projektarbeit.
    Ergebnisse Praktische Anwendung von LLMs im Data- und Business-Kontext; strukturierte Prompts; erster KI-gestützter Workflow; dokumentiertes LLM- oder RAG-Beispiel; Präsentation eines KI-Anwendungsfalls.
  • 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 End-to-End-Capstone-Projekt: Problemdefinition; Datensammlung und Preprocessing; Entwicklung einer Lösung auf Basis von Data Analytics, Machine Learning, LLMs oder AI Agents; Evaluation; Deployment; Abschlusspräsentation.
    Ergebnisse End-to-End-Capstone-Projekt: Problemdefinition; Datensammlung und Preprocessing; Entwicklung einer Lösung auf Basis von Data Analytics, Machine Learning, LLMs oder AI Agents; Evaluation; Deployment; Abschlusspräsentation.
  • Programmierung mit Python
    Inhalte Welcome, Kursstruktur und Milestones; Entwicklungsumgebung: Code-Struktur, Ordnerlogik, JupyterLab / Google Colab, VS Code und Git; Einführung in Python; Datenstrukturen; Kontrollstrukturen; Funktionen; externe Module; Referenzsemantik; funktionale Programmierung und Iteratoren; Dateiverarbeitung; OOP und Exceptions; NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib; Code-Testing und Debugging; Übungen und Projektarbeit.
    Ergebnisse Solide Python-Grundlagen für Data Analytics; strukturierter und dokumentierter Code; erste Datenanalysen mit Pandas und NumPy; Visualisierungen; dokumentierte Übungen; Python-Projekt als Portfolio-Baustein.
  • 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

Заняття проводяться в Google Meet з викладачем у live-режимі (НЕ відеозапис)

Modul:
Programmierung mit Python

Python Grundlagen, Pandas, NumPy, Datenimport, Explorative Datenanalyse (EDA), Datenvisualisierung (Matplotlib), DataFramesPython Syntax, Dateioperationen, Fehlerbehandlung (Exceptions), Programmstruktur, CLI-Anwendungen
  • Python
  • Matplotlib
  • NumPy
  • Pandas

Modul:
Datenbanken, Algorithmen und Datenstrukturen

SQL, Query Writing, Joins, Aggregationen, Datenabfragen
  • SQL
  • PostgreSQL
  • MongoDB
  • Git

Modul:
Datenanalyse und Statistik

Datenvisualisierung, Diagramme, Insights Generierung, ETL-Prozess, Data Cleaning, Datenvorbereitung, Transformation, Datenpipelines
  • Tableau
  • Power BI
  • SciPy
  • Seaborn

Modul:
Maschinelles Lernen und Neuronale Netze

Lineare Regression, Supervised Learning, Modelltraining, Modellbewertung
  • Jupyter Notebook
  • Python
  • NumPy
  • Google Colab

Modul:
Große Sprachmodelle und KI-Werkzeuge

Transformer-Architektur, Encoder-Decoder-Systeme, Attention-Mechanismen, Positional Encoding, Masking, Feed-Forward-Netzwerke und Layer Normalization. Einführung in Large Language Models und moderne KI-Tools.
  • JupyterLab
  • Google Colab
  • Python
  • BigQuery

Modul:
Entwicklung von KI-Agenten

Entwicklung von KI-Agenten mit n8n, OpenAI, Vector Databases und RAG-Systemen. Aufbau von Multi-Agenten-Systemen mit Memory, Tools, Kommunikation, Orchestrierung und Workflow-Automatisierung.
  • n8n
  • MongoDB
  • PostgreSQL
  • Make

Modul:
Abschlussprojekt

  • Git
  • VS Code
  • Python
  • Jupyter

Modul:
Karriereförderung (Jobcoaching, Sprachmodule)

Формат навчання і бонуси / Format & Bonuses

Навчання побудоване так,
щоб усе було просто, зрозуміло і практично
Ви отримуєте:
  • Live-лекції та доступ до записів (доступ до записів після закінчення навчання 1 місяць)
  • 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
social media manager online marketing manager

Отримуєте зворотний зв’язок:

експерт проаналізує ваші роботи, надасть детальні коментарі та допоможе їх удосконалити.

Модуль бізнес-німецької
та анлiйської з IT-спрямуванням

Німецька мова інтегрована в навчання так, щоб ви не просто вчили
правила, а відразу використовували мову в професійних задачах.
Що ви отримаєте під час навчання:
  • навчитеся проходити співбесіду німецькою мовою
  • будете працювати з матеріалами, таблицями та завданнями німецькою
  • навчитеся писати робочі листи та e-mail німецькою
  • отримаєте готові промпти для роботи та комунікації в чатах
  • будете тренувати професійну лексику для IT та офісного середовища
  • навчитеся говорити про свій досвід, задачі та результати німецькою
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

Наші курси сертифіковані за стандартом AZAV
це означає, що ви можете пройти навчання за Bildungsgutschein.

Фінансування може бути доступне для учасників із рівнем німецької мови від A2–B1 — залежно від програми, вашого професійного бекграунду та рішення Jobcenter або Agentur für Arbeit.
Що це означає для вас:
  • Підтверджена якість навчальної програми
  • Орієнтація на практику та працевлаштування в Німеччині
  • Можливість отримати 100% фінансування навчання
  • Можливість фінансування для кандидатів із рівнем німецької від A2–B1
  • Сертифікований освітній провайдер, який працює за німецькими стандартами
Сертифікація підтверджує, що програми відповідають вимогам німецького ринку праці та можуть фінансуватися через державні інструменти підтримки.

Наші Викладачі

Nazarii Mamonov

Nazarii Mamonov —
SENIOR DATA ANALYST | DATA ANALYTICS EDUCATOR

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.

Oksana Tretyakova

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.

Після курсу Ви отримуєте

До кінця курсу у вас буде не просто навчання — а готовність до ринку праці Німеччини.

Вас чекає підготовка до реальних співбесід у німецьких компаніях:
  • навчитеся відповідати на типові питання HR та hiring-менеджерів у Німеччині
  • пройдете тестові співбесіди у форматі реального інтерв’ю
  • виконаєте типове тестове завдання, яке дають роботодавці
  • отримаєте детальний фідбек і рекомендації від експертів

Інструменти, з якими ви навчитеся працювати

  • BigQuery
  • Git
  • Google Colab
  • JupyterLab
  • Make
  • MapReduce
  • Matplotlib
  • Microsoft Excel
  • MongoDB
  • n8n
  • NumPy
  • Pandas
  • PostgreSQL
  • Power BI
  • Python
  • SciPy
  • Seaborn
  • SQL
  • Tableau
  • VS Code

До кінця курсу у вас буде:

Сильне резюме
Супровідний лист
Зрозумілий
application tracker
Портфоліо

Відгуки та історії студентів

Зробіть крок до роботи в
Німеччині або нового рівня доходу

Запишіться на консультацію та дізнайтеся, як отримати безкоштовне
навчання, або як оформити оплату курсу через роботодавця в Німеччині.

Якщо ви вже працюєте, ваша компанія може повністю або частково покрити вартість навчання як підвищення кваліфікації. Ми пояснимо, який формат підходить саме вам, і допоможемо підготувати правильний запит.