Світ стає дедалі більш цифровим і залежним від даних. Саме тому дата-аналітики в авангарді змін, адже вони допомагають бізнесу ухвалювати рішення, економити мільйони та передбачати тренди.

Дата-аналітики збирають, аналізують та інтерпретують дані з метою підтримки бізнес-рішень та оптимізації процесів. Вони працюють з великими обсягами інформації, використовуючи різноманітні інструменти й технології (Excel, SQL, Python, Power BI та Tableau). 

Сьогодні це не просто професія, це квиток у стабільне та перспективне майбутнє. Якщо ви досі сумніваєтесь, чи варто вам почати занурюватися у світ цифр та аналітики, ось 7 причин не відкладати старт у цій сфері.

1. Дата-аналітика — найгарячіша професія на ринку

Жодна сучасна компанія не виживе без даних. Google, Amazon, банки, стартапи, малі та великі бізнеси — всі шукають спеціалістів, які зможуть дати відповіді на ключові питання: “Що відбувається”, “Чому так сталося”, “Як зробити краще”?
 

Ринок праці голодний до аналітиків. Дедалі більше компаній відкривають вакансії аналітиків, а кількість резюме у сфері data analytics зростає швидше, ніж у більшості інших професій. 

На Djinni станом на червень 2025 року відкрито близько 300 вакансій для Data Analyst. Компанії навіть під час війни не зменшують попит на аналітиків, адже від якісного аналізу залежить ефективність кожної гривні.

2. Стартова зарплата, яка ще більше мотивує вчитися
 

Середній junior data analyst у Києві чи Львові вже на старті отримує $800 (і це без досвіду у ТОП компаніях). А senior — $3000–3500+.

Світовий ринок відкриває ще більше можливостей: фріланс, віддалена робота, міжнародні проєкти, де ви самі обираєте, коли й з ким працювати.

3. Можливість працювати з будь-якої точки світу

Дата-аналітика — ідеальна професія для тих, хто цінує свободу. У 2025 році більшість вакансій — це повний ремоут або гібрид. Тож ви можете аналізувати дані, сидячи на вершині Говерли чи вдома з улюбленим котом. Головне — інтернет і бажання розвиватися.

4. Python — головний інструмент, який відкриває усі двері

Python — це не просто мова для айтівців, а інструмент, який полегшує роботу з файлами Excel, з величезними масивами даних та візуалізаціями.

 Саме Python допомагає:

• швидко обробляти великі масиви даних,

• автоматично створювати звіти,

• бачити закономірності, які не видно з першого погляду.

Усі топові дата-аналітики вже працюють із Python. І що швидше ви його освоїте, то вищою буде ваша ціна на ринку.
 

5. Дата-аналітика потрібна всюди, а не лише в IT

Фінанси, ритейл, медицина, маркетинг, навіть спорт та шоубіз — у кожній сфері потрібні ті, хто бачить більше, ніж просто числа у таблиці.
 

Сьогодні дата-аналітик — це стратег, який може пояснити складне простими словами й перетворити хаос на прозорі дії.

6. Швидкий старт 

Колись аналітик асоціювався з безкінечними зведеними таблицями в Excel. Сьогодні це фахівець, який приймає рішення, що впливають на цілі бізнеси. Його інструменти — Python, SQL, Power BI, аналітичне мислення та допитливість. І хороша новина — навчитися цього можна навіть без технічного бекграунду.

У дата-аналітику успішно приходять маркетологи, фінансисти й навіть архітектори. Тут важливо не знати все, а розуміти, як працюють дані: де їх шукати, як аналізувати і як візуалізувати результати.

Занурення у професію не займає роки. З грамотним планом через 2–3 місяці системного навчання ви вже зможете:

• створювати звіти на Python

• працювати з базами даних

• виконувати типові задачі junior-аналітика

• потрапити на першу роботу або суттєво піднятися у своїй компанії.
   

7. Навички, які ніколи не знеціняться

Аналітичне мислення, вміння працювати з даними, робити обґрунтовані висновки — це навички, які будуть затребувані в будь-якій сфері: маркетингу, HR, логістиці, фінансах. І жодна автоматизація та ШІ не зможе їх замінити. 

8. Бонусна, 8 причина: безплатний старт уже 11 червня

На вебінарі Data-аналітик: шлях до професії через Python ви дізнаєтесь:

1. Хто такий Data Analyst і чому це одна з найперспективніших професій

2. Чим Data Analyst відрізняється від Data Scientist/Data Engineer / ML Engineer і куди легше потрапити новачку

3. Як виглядає робочий день дата-аналітика (спойлер: він не в Excel з ранку до ночі!)

4.  Скільки заробляють дата-аналітики (junior, middle, senior)

5.  Які hard- та soft-скілли шукають компанії у кандидатах

6. Чому саме Python — ключ до високих ЗП

7. Що потрібно для старту (отримаєте покроковий план)

8. І головне — практика: Ірина Сенченко, Middle Data Analyst у  Sense Bank покаже реальний кейс, який ви зможете повторити просто під час ефіру. Це ваша можливість побачити та відчути, як працює аналітика на Python на практиці.

Бонус для учасників вебінару — “Шпаргалка по Pandas для новачків” 

- Зчитування даних із файлів.

- Агрегація, сортування, фільтрування.

- Приклади, які одразу можна використати.
 

РЕЄСТРАЦІЯ ЗА ПОСИЛАННЯМ У КНОПЦІ