“Я не програміст — навіщо мені Python”?

Це питання часто ставлять маркетологи, ПМи, бізнес-аналітики, фахівці, що працюють з Excel. Але правда в тому, що у 2025 Python — це вже не про програмування, а про ефективність.

Це мова, якою “розмовляють” дані, автоматизація, аналітика, штучний інтелект і стартапи. І якщо ви хоч раз мали справу з таблицями, звітами, дашбордами або копіпастом, Python точно полегшить вам життя.

Що вміє Python і чим це корисно у вашій роботі

Для аналітиків: від автоматизації до прогнозування

Типова задача: треба зібрати звіти з кількох Excel-файлів, відфільтрувати дані, побудувати графіки, зробити прогноз.
Рішення з Python:

• за кілька рядків коду Python об'єднує всі таблиці,

• фільтрує лише потрібні записи,

• створює візуалізацію та зберігає PDF-звіт,

• а бібліотеки (statsmodels або Prophet) додають прогноз на майбутні періоди.

Те, що раніше займало годину в Excel, тепер займає кілька хвилин

Для маркетологів: A/B-тести, аналітика кампаній, парсинг конкурентів

Типова задача: маркетолог хоче проаналізувати результати рекламних кампаній у Facebook, перевірити ефективність креативів або провести A/B тест.

Що робить Python:

• підтягує всі дані з Facebook Ads API,

• автоматично підраховує CTR, CPA, ROAS,

• оцінює статистичну значущість A/B тестів,

• парсить ціни конкурентів (наприклад, з Prom.ua чи Rozetka),

• генерує таблицю з підсумками одразу в Google Sheets.

Не треба щодня вручну копатися у рекламному кабінеті — дані надходять самі 

Для Project Manager: контроль дедлайнів, таск-трекінг, аналітика завантаженості

Ситуація: PM хоче бачити, хто на чому “залипає”, які задачі прострочені, як ефективніше розподіляти ресурси.

Як допомагає Python:

• інтегрується з Jira, Trello або Notion,

• витягує задачі з тегами, статусами та дедлайнами,

• автоматично візуалізує завантаження команди та затримки в Gantt-форматі.

Ви не просто дивитесь на таски, ви керуєте процесом на основі даних.

Для фінансистів: бюджетування, перевірка витрат, сценарне планування

Задача: фінансовий аналітик щомісяця звіряє бюджети, будує сценарії (оптимістичний/реалістичний/песимістичний)

З Python:

• дані з бухгалтерської системи імпортуються автоматично,

• витрати перевіряються на аномалії,

• сценарії будуються через numpy і matplotlib,

• створюється інтерактивний звіт з варіантами рішень.

Більше часу на ухвалення рішень, менше — на копіпаст.

Для тих, хто щось збирає вручну (дані, прайси, фідбеки…)

Класика: вам треба щодня моніторити десятки сайтів, прайс-листів, опитувань або коментарів.

Python:

• парсить сайти автоматично,

• збирає фідбеки з форм,

• сортує, чистить, створює CSV/Excel із потрібними колонками.

Мінус рутинна робота, плюс час на аналіз.

Підсумуємо: кому потрібен Python?

• Якщо ви працюєте з даними — точно потрібен.

• Якщо ви хочете підвищення або зміну роботи — тим паче.

• Якщо ви хочете працювати ефективніше — це must-have навичка 2025 року.

Python — це не про код, це про економію часу, розширення можливостей і конкурентну перевагу на ринку.

Хочете навчитись працювати з Python?

Ми запускаємо новий практичний курс “Python для дата-аналітиків”

• Без “води”

• Ідеально для аналітиків, дата-аналітиків, маркетологів, менеджерів, економістів.

• Все — на реальних задачах.

А зараз ще й в акції:
До 1 червня придбайте пакет ОПТИМАЛ на 6 місяців і отримайте пакет МАКС на 12 місяців без жодних доплат!

Курс "Python для дата-аналітиків"