Data Analytics Roadmap 2026

Data Analytics Roadmap 2026
Ціна
0 ₴+
Автор
Oleksandr Sandul
Категорія
Навчання IT та технологіям

Опис

Data Analytics Roadmap 2026

Структурований план навчання від нуля до дата-аналітика. 13 фаз, 6–9 місяців, конкретні інструменти та проєкти.

Типова ситуація: хочеш в аналітику, починаєш шукати — і тонеш. Один каже "вчи Python", інший — "спочатку SQL", третій відправляє одразу в Power BI. Курси обіцяють результат за 3 місяці, але не пояснюють, що між "пройшов курс" і "отримав роботу" — ще портфоліо, доменна експертиза і вміння презентувати результати бізнесу.

Цей роадмап — послідовний план із 13 фаз. Від Excel і SQL до хмарних Data Warehouse, базового Machine Learning та AI-інструментів. Кожна фаза — набір тем і технологій із поясненням, навіщо вони потрібні і в якому порядку їх вивчати.

Що всередині

13 фаз із логічною послідовністю:

— Розуміння ролі: чим аналітик відрізняється від Data Scientist, Data Engineer, Business Analyst і Analytics Engineer — Excel / Google Sheets: від базових формул до Power Query і Power Pivot — SQL: JOIN, CTE, віконні функції, оптимізація запитів. PostgreSQL як основна СУБД — Статистика: описова статистика, перевірка гіпотез, A/B тестування, бізнес-метрики (CAC, LTV, Churn, Retention, когортний аналіз) — Python для аналітики: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Plotly, автоматизація рутини — BI-інструменти: Power BI як основний (DAX, Power Query, дашборди, RLS), Tableau і Looker Studio як альтернативи — Data Cleaning — техніки очищення даних у Excel, Pandas і SQL — Data Storytelling: структура звітів, принципи візуалізації, Pyramid Principle, робота з нетехнічною аудиторією — Хмарні дані: BigQuery, Snowflake, dbt, star schema, ELT-підхід — Базовий ML: лінійна та логістична регресія, Random Forest, K-Means, Prophet — з фокусом на інтерпретацію, а не побудову з нуля — AI-інструменти в роботі аналітика: ChatGPT/Claude для SQL і DAX, Copilot у Power BI, Tableau GPT — Доменна спеціалізація: Marketing, Product, Financial, E-commerce, HR Analytics — метрики та типові задачі кожного домену — Портфоліо: 8 ідей проєктів від Sales Dashboard до End-to-End Pipeline

8 навчальних проєктів — від дашборду в Excel/Power BI до повного пайплайну SQL → Python → Power BI. Кожен проєкт із чіткою структурою: бізнес-питання, дані, методологія, результати, рекомендації.

Ресурси до кожної фази. Dataquest, DataCamp, freeCodeCamp, Khan Academy, Codebasics, Alex The Analyst, Maven Analytics, StrataScratch, Kaggle. Джерела даних для проєктів: Kaggle Datasets, data.gov.ua, BigQuery Public Datasets, Prozorro API.

Кар'єрний шлях — від Junior Data Analyst до Head of Analytics, з альтернативними переходами в Analytics Engineer або Data Scientist.

Для кого

Роадмап підходить, якщо ти:

— починаєш з нуля і хочеш зрозуміти, що вчити і в якому порядку — вже знаєш Excel або SQL, але немає цілісної картини, куди рухатися далі — пройшов кілька курсів, а портфоліо досі немає — хочеш перейти в аналітику з іншої сфери

Порядок фаз — Excel → SQL → Статистика → Python → BI. Саме в такій послідовності рекомендують практикуючі аналітики, бо SQL та Excel дають швидкий вихід на реальні задачі.

Терміни

Орієнтир — 6–9 місяців при 15–20 годинах на тиждень. Якщо вже є досвід з Excel або SQL — окремі фази можна скоротити.

Формат

PDF-документ, 17 сторінок. Побудований на основі roadmap.sh, Dataquest, Analytics Vidhya, Scaler, Codebasics та актуальних джерел 2025–2026.

Ще від автора Oleksandr Sandul

Інші продукти в категорії «Навчання IT та технологіям»

Ми використовуємо cookie

Частина cookie потрібна, щоб працювали вхід, кошик, оплата й мова. Аналітичні та маркетингові вмикаємо лише з вашої згоди — вони показують, що працює, і допомагають авторам вимірювати рекламу. Докладніше — у Політиці конфіденційності.