- Старт курсаСентябрь
2026 - Длительность26 недель,
156 академических часов - Время занятий19:30 - 21:30
(пн, ср, пт) - ФорматОнлайн, ДЗ с кураторами, личный проект
Аналитики данных нужны всегда
От 500 000 - 2 000 000 тг
Data Analyst, или дата-аналитик, играет ключевую роль в помощи бизнесу в принятии правильных решений на основе данных. Он собирает информацию, проводит её анализ, выявляет аномалии в метриках, обнаруживает закономерности, строит и проверяет гипотезы, а также визуализирует результаты своих исследований с использованием графиков и диаграмм.
Более 3 000 вакансии
для аналитиков данных на hh.kz
зарплата middle-аналитика
Спрос на BI-аналитиков высок как среди крупных компаний, так и среди стартапов, которые стремятся изучить рынок и усовершенствовать свой продукт.
Курс Аналитика данных на Power BI
Критерии отбора
Прохождение теста на логическое и вербальное понимание: Оценка будет включать результаты теста на логическое и вербальное понимание, чтобы оценить уровень понимания студентами теоретических концепций курса.
Примените знания на практике через серию проектов, моделирующих реальные сценарии на учебной платформе написанной на Notion.
10+ проектов в реальном времени
Чему вы научитесь
Разрабатывать отчеты на Power BI
Основы и продвинутые техники для эффективного анализа данных
Моделировать и организовывать данные
Рассказывать истории на основе данных
Как применить правила инфографики и дата журналистики для публикации ваших результатов
Фундамент, без которого вы не сможете применить Power BI на реальных условиях
Ваши тренеры на курсе
-
Ислам ДербисалинЭксперт по BI
Microsoft Power BI -
Камиль ТашметовBI Analyst
IT Expert
Project Manager
Почему выбирают Geometry Academy
Мы лидеры в применении Business Intelligence
Вашими кураторами будут практикующие эксперты, доказавшие свои компетенции
Подготовка
к стажировкам
к стажировкам
Подготовка к поступлению в стажировку в топовые компании
94% успешных карьер
Работа с реальными данными
Выпускники находят работу в области анализа данных в течение первых 3 месяцев после окончания обучения
Знакомство с реальными кейсами и проектами, что обеспечит вам необходимый опыт
Все выпускники академии становятся членами Geometry Community, образуя сильное сообщество профессионалов, готовых обмениваться опытом, решениями и поддерживать друг друга в профессиональном росте.
Здесь вы найдете не только обучение, но и возможность построения ценных связей в мире анализа данных. Развивайтесь вместе с нашим комьюнити, где ваш успех – это успех каждого.
Здесь вы найдете не только обучение, но и возможность построения ценных связей в мире анализа данных. Развивайтесь вместе с нашим комьюнити, где ваш успех – это успех каждого.
Стажировка и трудоустройство
Преимущество обучения в Geometry Academy – это возможность взаимодействия с ведущими компаниями в сфере анализа данных. Наши партнёры – это текущие лидеры рынка, у которых студенты могут рассчитывать на возможность стажировки и успешного трудоустройства.
Где работают наши выпускники
Стоимость курса
PRO
- 8 теоретических модулей
- Практические задания
- Доступ в Telegram-группу с вакансиями
- Гостевые спикеры от топовых казахстанских и зарубежных IT-компаний
- Сертификат о прохождении курса
- Работа над реальными кейсами компаний
- Доступ к материалам курса на 12 месяцев после окончания
- Карьерный консультант
- Общий чат и нетворкинг
- Личный проект
- 40 минут индивидуальных консультаций CV и профиля карьеры
- Техническое интервью от Senior BI Engineer
- Личный наставник
- Менторская программа: 5 сессий по 1 часу
- Индивидуальный Roadmap
- Публикация в Media
- Свой BI-проект в портфолио
540000
тенге
Гарантийный взнос — 200 000 тг. Возврат гарантийного взноса производится при прохождении не менее 60% лекционного обучения ИЛИ выполнении не менее 60% практических заданий, а также при успешной сдаче итогового тестирования. Критерии отбора студентов (при наличии): Уровень — для начинающих; вступительные экзамены не предусмотрены. Желательно: базовые навыки работы с таблицами (Excel). Наличие компьютера для установки Power BI Desktop и стабильного интернета для онлайн-занятий.
Программа курса
Аналитика данных на Power BI
Аналитика данных на Power BI
Вас ждут 8 тематических модулей с различным уровнем сложности с теорией и практикой.
Занятия начинаются в 19:30
Продолжительность урока — 2 ч.
Продолжительность урока — 2 ч.
Теория:
• Разбор состава и функциональности Power BI.
• Применение инструмента и его преимущества.
• Распределение личных наставников и лицензий Power BI PRO.
Практика:
• Источники данных в Power Query.
• Модели данных, DAX-меры, таблицы, колонки.
• Стандартные и пользовательские визуализации.
• Использование tooltips и кнопок.
• Разбор состава и функциональности Power BI.
• Применение инструмента и его преимущества.
• Распределение личных наставников и лицензий Power BI PRO.
Практика:
• Источники данных в Power Query.
• Модели данных, DAX-меры, таблицы, колонки.
• Стандартные и пользовательские визуализации.
• Использование tooltips и кнопок.
Теория:
• Роль модели данных в отчетах.
• Различия между справочниками и регистрами.
• Виды связей между таблицами.
Практика:
• Создание реляционной модели данных.
• Использование DAX для создания мер и столбцов.
• Роль модели данных в отчетах.
• Различия между справочниками и регистрами.
• Виды связей между таблицами.
Практика:
• Создание реляционной модели данных.
• Использование DAX для создания мер и столбцов.
Теория:
• Определение Power Query, ETL-процесса.
• Язык M и причем тут "картофельное пюре" (mashed potatoes).
Практика:
• Источники данных для Power BI.
• Подготовка данных, импорт из файлов Excel, CSV, папок.
• Определение Power Query, ETL-процесса.
• Язык M и причем тут "картофельное пюре" (mashed potatoes).
Практика:
• Источники данных для Power BI.
• Подготовка данных, импорт из файлов Excel, CSV, папок.
Теория:
• Контекст фильтра.
• Контекст строки.
• Advanced формулы DAX.
Практика:
• Изучение функций DAX+.
• Применение на практике с конкретными кейсами.
• Контекст фильтра.
• Контекст строки.
• Advanced формулы DAX.
Практика:
• Изучение функций DAX+.
• Применение на практике с конкретными кейсами.
Теория:
• Основы правильной визуализации данных.
Практика:
• Создание визуализаций и элементов UI/UX.
• Основы правильной визуализации данных.
Практика:
• Создание визуализаций и элементов UI/UX.
Теория:
• Разбор продвинутых возможностей Power Query.
• Синтаксис языка запросов M.
Практика:
• Написание кода на языке М.
• Использование параметров и функции Power Query.
• Разбор продвинутых возможностей Power Query.
• Синтаксис языка запросов M.
Практика:
• Написание кода на языке М.
• Использование параметров и функции Power Query.
Теория:
• Философия DAX – первое золотое правило.
• Слои "конструктора" DAX.
• Знакомство со вторым золотым правилом.
Практика:
• Разбор кейсов, скалярные и табличные функции.
• Переменные, Moving Average, Time Intelligence.
• Философия DAX – первое золотое правило.
• Слои "конструктора" DAX.
• Знакомство со вторым золотым правилом.
Практика:
• Разбор кейсов, скалярные и табличные функции.
• Переменные, Moving Average, Time Intelligence.
Теория:
• Разбор состава и функциональности Power BI.
• Применение инструмента и его преимущества.
• Распределение личных наставников и лицензий Power BI PRO.
Практика:
• Источники данных в Power Query.
• Модели данных, DAX-меры, таблицы, колонки.
• Стандартные и пользовательские визуализации.
• Использование tooltips и кнопок.
• Разбор состава и функциональности Power BI.
• Применение инструмента и его преимущества.
• Распределение личных наставников и лицензий Power BI PRO.
Практика:
• Источники данных в Power Query.
• Модели данных, DAX-меры, таблицы, колонки.
• Стандартные и пользовательские визуализации.
• Использование tooltips и кнопок.
Теория:
• Роль модели данных в отчетах.
• Различия между справочниками и регистрами.
• Виды связей между таблицами.
Практика:
• Создание реляционной модели данных.
• Использование DAX для создания мер и столбцов.
• Роль модели данных в отчетах.
• Различия между справочниками и регистрами.
• Виды связей между таблицами.
Практика:
• Создание реляционной модели данных.
• Использование DAX для создания мер и столбцов.
Теория:
• Определение Power Query, ETL-процесса.
• Язык M и причем тут "картофельное пюре" (mashed potatoes).
Практика:
• Источники данных для Power BI.
• Подготовка данных, импорт из файлов Excel, CSV, папок.
• Определение Power Query, ETL-процесса.
• Язык M и причем тут "картофельное пюре" (mashed potatoes).
Практика:
• Источники данных для Power BI.
• Подготовка данных, импорт из файлов Excel, CSV, папок.
Теория:
• Контекст фильтра.
• Контекст строки.
• Advanced формулы DAX.
Практика:
• Изучение функций DAX+.
• Применение на практике с конкретными кейсами.
• Контекст фильтра.
• Контекст строки.
• Advanced формулы DAX.
Практика:
• Изучение функций DAX+.
• Применение на практике с конкретными кейсами.
Теория:
• Основы правильной визуализации данных.
Практика:
• Создание визуализаций и элементов UI/UX.
• Основы правильной визуализации данных.
Практика:
• Создание визуализаций и элементов UI/UX.
Теория:
• Разбор продвинутых возможностей Power Query.
• Синтаксис языка запросов M.
Практика:
• Написание кода на языке М.
• Использование параметров и функции Power Query.
• Разбор продвинутых возможностей Power Query.
• Синтаксис языка запросов M.
Практика:
• Написание кода на языке М.
• Использование параметров и функции Power Query.
Теория:
• Философия DAX – первое золотое правило.
• Слои "конструктора" DAX.
• Знакомство со вторым золотым правилом.
Практика:
• Разбор кейсов, скалярные и табличные функции.
• Переменные, Moving Average, Time Intelligence.
• Философия DAX – первое золотое правило.
• Слои "конструктора" DAX.
• Знакомство со вторым золотым правилом.
Практика:
• Разбор кейсов, скалярные и табличные функции.
• Переменные, Moving Average, Time Intelligence.
Присоединитесь к Geometry Academy
Мы предоставляем ограниченное количество мест, чтобы обеспечить качество обучения к каждому студенту.
Начните свой путь в мире данных прямо сейчас
Заполните ваши контактные данные
Кураторы-эксперты в области анализа и данных
Работы будут рассматриваться и улучшаться кураторами, которые обладают опытом работы не менее 3 лет.
Елизавета Казакова
СОО Meta BI
Специализируется на реализации более 10 проектов, охватывающих различные аспекты BI-аналитики, нормализации данных, разработки справочников и финансового управления.
Галым Байболов
CTO Geometry
Эксперт в области Business Intelligence. Занимается реализацией более 40 проектов, включая внедрение BI-аналитики, нормализацию данных и создание баз данных.
Салтанат Сулейменова
BI-инженер Geometry
Осуществила более 10 успешных проектов, среди которых внедрение BI-аналитики, оптимизация данных и консультации в области финансового анализа.
Жазира Даулетбай
BI-инженер Geometry
Показала свою экспертность в более чем 5 проектах, охватывающих внедрение BI-решений, создание прогностических моделей и управленческую отчетность.
Отзывы учеников
Часто задаваемые вопросы
Продолжительность курса – 26 недель, 156 академических часов.
В начале пути необходимы базовые знания математики на уровне школьного курса. Не беспокойтесь, если возникнет необходимость вспомнить или изучить темы, с которыми вы не встречались ранее — куратор окажет поддержку, предоставив материалы для освежения знаний или ссылки на полезные ресурсы.
Все уроки проходят в режиме онлайн в прямом эфире.
Практические задания будут проверять кураторы-практики. Эти специалисты не только выявят ошибки, но и окажут помощь в разборе сложных тем и ответят на ваши вопросы.
Курс пригодится тем, кто только начинает свой путь и не обладает специфическими знаниями, высшим образованием или особыми талантами. Главное — уделите достаточно времени начальному этапу. Тщательно выполняйте практические задания и не забывайте об изучении дополнительной литературы. Чем более тщательно вы освоите основы, тем легче будет вам продвигаться в обучении.
Да, BI-аналитика представляет собой относительно молодое и динамично развивающееся направление. Именно поэтому специалисты с опытом от трех лет уже считаются опытными кадрами уровня Middle или Senior. Медианная зарплата начинающих специалистов без опыта почти на 30% превышает средний уровень по стране. Работая в области анализа данных, за первые три года можно увеличить свой доход в два с половиной раза.
Продолжительность курса – 26 недель, 156 академических часов.
В начале пути необходимы базовые знания математики на уровне школьного курса. Не беспокойтесь, если возникнет необходимость вспомнить или изучить темы, с которыми вы не встречались ранее — куратор окажет поддержку, предоставив материалы для освежения знаний или ссылки на полезные ресурсы.
Все уроки проходят в режиме онлайн в прямом эфире.
Практические задания будут проверять кураторы-практики. Эти специалисты не только выявят ошибки, но и окажут помощь в разборе сложных тем и ответят на ваши вопросы.
Курс пригодится тем, кто только начинает свой путь и не обладает специфическими знаниями, высшим образованием или особыми талантами. Главное — уделите достаточно времени начальному этапу. Тщательно выполняйте практические задания и не забывайте об изучении дополнительной литературы. Чем более тщательно вы освоите основы, тем легче будет вам продвигаться в обучении.
Да, BI-аналитика представляет собой относительно молодое и динамично развивающееся направление. Именно поэтому специалисты с опытом от трех лет уже считаются опытными кадрами уровня Middle или Senior. Медианная зарплата начинающих специалистов без опыта почти на 30% превышает средний уровень по стране. Работая в области анализа данных, за первые три года можно увеличить свой доход в два с половиной раза.
Подтверждение ваших навыков
После обучения вы получите сертификат установленного образца, который станет дополнительным аргументом для работодателя.
Мы обучаем по государственной лицензии Республики Казахстан.
Ваше резюме после курса
Дата-аналитик
Навыки
Зарплата
Junior-аналитика
Junior-аналитика
Образование
Завершил интенсивный курс по BI-аналитике с акцентом на практические навыки. С уверенностью готов применять полученные навыки в реальной профессиональной деятельности. Гибкость, быстрая адаптация к новым задачам и стремление к постоянному развитию.
Инструменты
от 400 000 тг
Проектирование проекта
Знание Power Query для подготовки и обработки данных
Опыт работы с SQL для преобразования данных
Знание DAX для моделирования данных и создания мер в Power BI
Разработка интерактивных дашбордов
Обработка данных в Python
Знание Power Query для подготовки и обработки данных
Опыт работы с SQL для преобразования данных
Знание DAX для моделирования данных и создания мер в Power BI
Разработка интерактивных дашбордов
Обработка данных в Python
Представление результатов анализа в понятной форме
Обнаружение и объяснение аномалий, принятие обоснованных решений
Работа в команде, обмен опытом и поддержка коллег
Постоянная готовность к обучению и применению новых методов в анализе данных
Обнаружение и объяснение аномалий, принятие обоснованных решений
Работа в команде, обмен опытом и поддержка коллег
Постоянная готовность к обучению и применению новых методов в анализе данных
Заполните Ваши контактные данные, и наш менеджер свяжется с вами в самое ближайшее время.
Запишитесь на бесплатную консультацию
