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

• 
  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

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

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

Отримуєте зворотний зв’язок:

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

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.

Після курсу Ви отримуєте

Інструменти, з якими ви навчитеся працювати

До кінця курсу у вас буде:

Зробіть крок до роботи в
Німеччині або нового рівня доходу