Data Analyst Bootcamp
Data Analyst Bootcamp sıfırdan başlayaraq iştirakçıları real iş mühitinə hazır vəziyyətə gətirən intensiv və praktiki təlim proqramıdır. Bootcamp çərçivəsində Excel ilə data analizi, SQL sorğuları, Power BI ilə dashboard və hesabatların hazırlanması, statistik əsaslar, data vizuallaşdırma prinsipləri və data əsaslı qərarvermə yanaşmaları mərhələli şəkildə öyrədilir. Təlim real biznes dataset-ləri və case study-lər üzərində qurulur və iştirakçılar kursun sonunda Data Analyst və BI Analyst rolları üçün tələb olunan praktiki bacarıqları əldə edirlər.
Tədris müddəti5 ay
Başlama tarixi2026-09-16
Tədris günləriHəftədə 3 dəfə
Tədris formatıHYBRID
Üstünlüklərimiz
Peşəkar Mentorlar
Təcrübəli mütəxəssislərdən dəstək və istiqamət
Praktiki Tədris
Yalnız nəzəriyyə deyil, real layihələr üzərində öyrənmə imkanı
Müasir Texnologiyalar
Python, AI, web proqramlaşdırma və digər aktual sahələr
Karyera Dəstəyi
CV hazırlığı, müsahibə simulyasiyaları və iş imkanlarına çıxış
Tədris proqramı
13
Excel Fundamentals & Data Analysis
- 1.Excel-ə Giriş və AI-alətlərlə Tanışlıq-İnterfeys, xanalar, əsas naviqasiya, Table Data Daxiletmə və Formatlaşdırma Əsasları: Xana formatları, rəqəm/tarix formatı, Excel Table Şərti Funksiyalar I: IF, Nested IF, AND, OR Riyazi Funksiyalar:SUM, AVERAGE, MIN, MAX, ROUND, COUNT, COUNTA Şərti Funksiyalar II: SUMIF, COUNTIF, SUMIFS, COUNTIFS Mətn Funksiyaları: LEFT, RIGHT, MID, CONCAT, TRIM, UPPER/LOWER Tarix və Vaxt Funksiyaları: TODAY, DATE, DATEDIF, NETWORKDAYS, EOMONTH Axtarış Funksiyaları: VLOOKUP, INDEX/MATCH, XLOOKUP Şərti Formatlaşdırma (Conditional Formatting): Rəng şkalaları, Data Bars, İkon dəstləri, Qaydalar Data Təmizləmə və Hazırlama: Dublikatlar, Data Validation, Sort/Filter Pivot Table Əsasları: Rows, Columns, Values, Qruplaşdırma Data Vizualizasiyası və Sadə Dashboard: Qrafik növləri, Sparklines, Sadə Dashboard
12
Power BI & Data Analysis
- 1.Power BI Desktop overview Data sources və data connection Power Query (cleaning, transform, merge, append) Data modeling və relationships DAX fundamentals DAX measures və calculated tables Charts və visualizations Slicers, KPIs, maps Dashboard creation Workspace və dataset management Row-level security Incremental refresh Publishing və sharing Final Exam (Project)
16
SQL (Microsoft SQL Server) & Data Analysis
- 1.Oracle SQL mühitinin qurulması Relyasion verilənlər bazaları və analitik data modellərinin başa düşülməsi Baza SELECT sorğularının yazılması Data-nın filtrlənməsi, çeşidlənməsi və məhdudlaşdırılması Analitiklərin məlumatları necə əldə etdiyini və idarə etdiyini anlamaq Sütun hesablamaları və ifadələr Şərti məntiq (CASE operatorları) Əskik və uyğunsuz məlumatlarla işləmə Məlumatların təmizlənməsi üçün mətn (string) funksiyaları Tarix və vaxt analizi funksiyaları Aqreqasiya və qruplaşdırma məntiqi Aqreqasiya olunmuş data-nın filtrlənməsi Cədvəl əlaqələrinin başa düşülməsi və tətbiqi Analiz üçün çoxlu cədvəllərin birləşdirilməsi (JOIN) Analitik birləşdirmələrdə tez-tez edilən səhvlərdən qaçınma Alt sorğular (tək sətirli və çox sətirli) Alt sorğuların və JOIN-lərin nə vaxt istifadə olunacağı Ümumi cədvəl ifadələri (CTEs) Oxunaqlı, addım-addım analitik sorğuların strukturu Analitik suallar üçün problemlərin kiçik hissələrə bölünməsi Ümumi analitik sorğu şablonları Pəncərə funksiyalarına (Window functions) giriş SQL kodlarının oxunması və təhlili Sorğulardakı xətaların tapılması (Debugging) Keys stadi (Case study) Ucdan-uca ümumi təkrar Real analitik SQL ssenariləri
8
Python & Data Analysis
- 1.Python-a giriş və şərt operatorları: Mühitin qurulması (Python-un quraşdırılması, Jupyter Notebook və ya VS Code) Dəyişənlər, data tipləri (int, float, str, bool), operatorlar, daxil etmə/xaric etmə (input/output), if / elif/ else ifadələri Şərtlərin məntiqi operatorlarla birləşdirilməsi (and, or, not); iç-içə (nested) şərtlər Dövrələr (Loops): For və while dövrələri,break, continue, pass, İç-içə dövrələr Funksiyalar və Rekursiya: Funksiyaların təyini, parametrlər, geri qaytarılan dəyərlər (return), susmaya görə/açar sözlü arqumentlər Baza halı (base case) və rekursiv hal (recursive case) Klassik rekursiv nümunələr: faktorial, Fibonaççi, siyahının cəmi Rekursiya və iterasiyanın müqayisəsi — hansını nə vaxt istifadə etməli Data Strukturları I — Siyahılar (Lists) və Tapl-lar (Tuples): Siyahılar: yaradılması, indeksləmə, dilimləmə (slicing), metodlar (append, sort, pop və s.) List comprehensions (qısa siyahı mənimsəmələri) Tapl-lar (Tuples): dəyişməzlik (immutability), istifadə halları, paketləmə/paketdən çıxarma Data Strukturları II — Lüğətlər (Dictionaries) və Çoxluqlar (Sets): Lüğətlər: açar-dəyər (key-value) cütlükləri, metodlar, açarlar/dəyərlər/elementlər üzrə iterasiya Dictionary comprehensions Çoxluqlar: unikallıq, çoxluq əməliyyatları (birləşmə, kəsişmə, fərq) Tapşırıq üçün düzgün strukturun seçilməsi NumPy Əsasları + Pandas-a Giriş: NumPy (yarısı): massivlər (arrays) və siyahılar, indeksləmə/dilimləmə, vektorlaşdırılmış əməliyyatlar, əsas statistika (orta dəyər, mediana, standart meyl) Pandas (yarısı): Series və DataFrame strukturları, datanın yüklənməsi (CSV/Excel/JSON), .head(), .info(), .describe() Pandas — Təmizləmə və Transformasiya: Seçmə/filtrləmə: .loc, .iloc, bulian (boolean) indeksləmə Çatışmayan məlumatlarla işləmə, dublikatlar, tip çevrilmələri GroupBy əməliyyatları (böl-tətbiq et-birləşdir) DataFrame-lərin birləşdirilməsi (Merge və Join) Pandas Aqreqasiya, Vizuallaşdırma və Yekun Layihə (Capstone): Pivot cədvəllər və çarpaz tabulyasiya (cross-tabulations) Matplotlib, Seaborn və Plotly ilə vizuallaşdırma (statik və interaktiv qrafiklər) Əldə olunan nəticə üçün düzgün qrafikin seçilməsi
Qabaqcıl məzunlarımız
Bu kurs üçün hələ məzun məlumatı əlavə olunmayıb.
Müəllimlərimiz
Bu kateqoriyada müəllim tapılmadı.
Bazarda əməkhaqqı
1000-1500 AZN
Junior
1 il təcrübə
1500-2500 AZN
Middle
1–3 il təcrübə
3500+ AZN
Senior
3+ il təcrübə
Ən çox verilən suallar
idtech texnologiya, proqramlaşdırma və rəqəmsal bacarıqlar sahəsində təhsil verən müasir bir öyrənmə ekosistemidir.
Saytımızdakı 'Müraciət et' bölməsindən formu doldurmaqla qeydiyyatdan keçə bilərsiniz.
Dərslər həm yeni başlayanlar, həm də təcrübəsini dərinləşdirmək istəyənlər üçün uyğundur.
Bəli, dərslər həm onlayn, həm də sinif şəraitində keçirilir.