курс Онлайн на живо и на запис

Data Analytics and Visualizations - август 2026

Курсът "Data Analytics & Visualization" е изцяло практическо обучение, което ще преведе курсистите през пълния цикъл на работа с бизнес данни. В него ще научат как да извличат и подготвят сурова информация чрез SQL заявки (PostgreSQL), след което да я трансформират във въздействащи, интерактивни дашборди с помощта на Power BI. Чрез решаване на реални казуси ще усвоят ключови умения като изграждане на релационни модели (Star Schema), бизнес изчисления с DAX и принципите на Data Storytelling за ефективна визуализация. Обучението завършва със създаването на цялостен аналитичен проект от нулата, което ги подготвя напълно за реалните предизвикателства в бизнес средата.

Запиши се

Онлайн

143.16 €

25 август 2026

начало на курса

5.4/6 оценка

407 курсисти

6 седмици

Напреднал

За кого е подходящ курсът?

Курсът е подходящ за хора с добри познания по обработка на данни (MS Excel Advanced), които искат да развият практически умения в извличането (SQL), анализа и визуализацията на бизнес данни (Power BI). Участниците трябва да имат основни аналитични способности, базово разбиране на бизнес логиката и ниво на владеене на английски език минимум B2.

Умения, които ще придобиеш

Работа с релационни бази данни (PostgreSQL): Извличане, филтриране, свързване (JOIN) и агрегиране на големи обеми от данни чрез писане на фундаментални SQL заявки
Трансформация на данни чрез SQL Views: Създаване на виртуални таблици (Views) за предварителна обработка на сурови данни и подготовката им във формат, оптимизиран за репортинг
Моделиране на данни в Power BI: Изграждане на ефективни релационни модели (Star Schema), управление на връзките между таблиците (1-to-Many) и генериране на динамични календарни таблици (Date tables)
Изчисления и бизнес логика с DAX: Използване на Data Analysis Expressions за създаване на експлицитни мерки (Measures), ключови показатели за изпълнение (KPIs), логическо филтриране (CALCULATE) и времеви анализи (Time Intelligence)

Прогнозиране и анализи: Прилагане на вградените аналитични функции на Power BI (като Forecasting с доверителни интервали) за разкриване на тенденции и подпомагане на стратегически бизнес решения

Data Storytelling и дизайн: Изграждане на интерактивни дашборди с фокус върху потребителското изживяване (UX), прилагане на Z-Pattern структура, ефективни визуализации (KPI Cards, Matrices) и функционална навигация (Clear Filters бутони)

Оптимизация на процесите: Прилагане на най-добрите бизнес практики за автоматизиране на потока от данни (от SQL базата до крайния Power BI дашборд), осигурявайки бързина, точност и ефективност на отчетите

Виж още

Теми

Resources

Data Analytics - Introduction

PostgreSQL Introduction. Working with Tables

Exercise: PostgreSQL Introduction. Working with Tables

Data Warehouse Integration

Exercise: Data Warehouse Integration

Semantic Modeling and Schema Design

Exercise: Semantic Modeling and Schema Design

PowerBI Fundamentals

Exercise: PowerBI Fundamentals

PowerBI DAX and Dynamic Report

Exercise: PowerBI DAX and Dynamic Dashboard

Exam Preparation

Regular Exam

Retake Exam

Виж всички теми

Сертификат след успешно завършване

След полагане на изпита и при оценка "Практика" равна или по-висока от 5.00, ще получите сертификат от СофтУни.

Краен срок за записване: 23.08.2026 г.

Онлайн обучение в удобно за теб време и място

Практически изпит и теоретичен тест

Достъп до затворена група с курсистите

Доживотен достъп до лекции и ресурси

Помощ от ментор

Цена на обучението:

143.16 €

Мартин Стоянов

Преподавател

Мартин Стоянов e IT Expert с почти 20 години опит, работил с водещи световни лидери като Coca-Cola, Nestle и Experian. Съчетава дълбоки технически познания в различни области (Data Engineering, Azure, системни решения и архитектура) с практически опит в реални бизнес процеси и опит от SAP. Generative AI е новата "граница", през която преминава, за да достигнe до успешни резултати за клиентите и колегите си.

5.4/6 оценка на курса

Сабина Христова

Добър курс! Изключително професионални преподаватели и много полезни материали. Много съм доволна от целия курс.

Златка Георгиева

Информацията в учебните материли е подбрана чудесно, особено за начинаещ в тази сфера - като мен. Разбира се, източниците на такава, не приключват до тук, но, като основа смятам, че е отлично.

Радостина Костова

Всичко беше добре организирано и подготвено. Нямам конструктивни забележки. Огромно благодарности на супер яките лектори и търпението, което имаха с нас.

Ивелина Стефанова

И двамата ни лектори и заместникът им бяха невероятно добри. Родени за преподаватели. Не остана нито един неотговорен въпрос, нито едно неизяснено правило или решение.

Тодор Петров

СофтУни предлага уникално удобство с онлайн лекциите. Мога да ги гледам, когато реша, и да регулирам темпото на обучението си, като ги забавям или ускорявам в зависимост от моите нужди. Това е чудесно, защото ми дава свобода да се съсредоточа върху трудните моменти.

Даниел Христов

Структурата на курса беше много добра и изключително полезна. Преподавателите обясняваха всичко много внимателно и с пример, което ми помогна да разбера дори по-сложните теми, които иначе щяха да ме затруднят.

Кирил Маринов

Учебният материал в СофтУни е добре организиран и с ясни обяснения. Преподавателите са чудесни и винаги готови да помогнат, което създава много позитивна и ефективна учебна среда.

Здравка Петрова

Курсът ми помогна да намеря нови възможности в моята професионална кариера. Лекторите и менторите са невероятни и постоянно ме мотивираха да се развивам, като ми предоставяха полезни съвети за професионалния свят. Курсът е отлично структуриран и полезен.

Пламен Георгиев

Връзката в реално време с преподавателите е изключително полезна! Преподавателският състав е подбран много добре. Лекторите са хора с опит и много знания и пряката комуникация с тях спомага положително за обучителния процес.

Мария Николова

Изключително съм доволна от цялостната програма и организация на СофтУни! Това, което най-много ми допада, е че всички лекции могат да се преглеждат в удобен момент и собствено темпо (особено важно за работещите студетни). Много ви благодаря за страхотната възможност да придобивам нови знания в ръцете на невероятни ментори!

SoftUni ви дава 100% гаранция за качеството на този курс. За нас е важно да придобиете необходимите умения и знания. Ако по някаква причина обучението не отговори на очакванията ви, ние ви гарантираме възстановяване на цялата сума, която сте заплатили. Таксата може да ви бъде възстановена до третото занятие от курса (до 1 септември).

Често задавани въпроси

Как мога да се запиша?
За да се запишете, кликнете ТУК или бутона "ЗАПИШИ СЕ" и следвайте стъпките. След успешно заплащане на таксата, Вие ще бъдете записани за обучението.
Докога мога да се запиша и кога стартира курсът?
Записването в курса е отворено до 23 август. Обучението стартира на 25 август 2026 г.
Как и къде ще се провеждат занятията?
Определени сесии от курса се предоставят под формата на предварително записани видео уроци, които се качват в платформата по график, заедно с други учебни ресурси. Друга част от занятията се провеждат онлайн в реално време, като курсистите имат възможност да задават въпроси на преподавателя. Веднага след всяко занятие проведено в реално време, получавате достъп до записа и учебните ресурси. Подробен график на занятията по ден и час, както и формат на провеждане (на запис или онлайн в реално време), можете да откриете в раздел "Теми".
Какво представлява изпитът и кога ще се проведе?
Изпитът ще се проведе онлайн и се състои от практическа част, под формата на курсов проект, който трябва да бъде предаден до 6 октомври.

ВАЖНО: За курсистите от модул Data Engineering and Analytics with Python - януари 2026, изпитът включва както практическа част, така и теоретична част под формата на тест, който ще е с диапазон на провеждане между 3 и 6 октомври. Теоретичният изпит ще включва и материал от първите 5 курса в модула Data Engineering and Analytics with Python - януари 2026 - Python Introduction for Data Science, Math Concepts for Developers, Data Science, PostgreSQL и Data Warehouse & ETL.

ВАЖНО: За курсистите от модул Data Engineering and Analytics - февруари 2026, изпитът включва както практическа част, така и теоретична част под формата на тест, който ще е с диапазон на провеждане между 3 и 6 октомври. Теоретичният изпит ще включва и материал от първите 4 курса в модула Data Engineering and Analytics - февруари 2026 - Math Concepts for Developers, Data Science, PostgreSQL и Data Warehouse & ETL.

Обучението е част от:

Data Engineering and Analytics with Python - януари 2026

UPSKILL

05 януари 2026

9 месеца

UPSKILL

Data Engineering and Analytics with Python

Програмата "Data Engineering and Analytics with Python" е създадена съвместно с водещи специалисти в областта на обработката и анализа на данни в България и цели да предостави на курсистите ключови знания и умения за успешна кариера като Data Engineer, ETL Developer, Data Analyst, BI Specialist и други.

Програмата се състои от шест последователни обучения, които поетапно запознават курсистите с основите и добрите практики в областта на инженерството на данни. Участниците ще започнат от математическите концепции и принципите на работа с данни, ще се запознаят с бази от данни и SQL, ще изучат концепцията за Data Warehouse и ETL процеси, и ще завършат с използването на визуализационни инструменти и техники за изграждане на ефективни и интуитивни представяния на данни.

Всеки курс включва практически задачи и проекти, които позволяват на курсистите да прилагат усвоените знания в реални сценарии и да развиват своите умения в инженерството на данни. Програмата се фокусира върху практическото приложение на концепциите в реалния бизнес, което гарантира, че участниците ще придобият както теоретични, така и практически умения. По време на обучението, курсистите ще изграждат ETL процеси, ще създават и управляват Data Warehouses и ще визуализират данни, за да подпомагат вземането на решения в различни индустрии.

След успешното завършване на програмата, участниците ще бъдат подготвени да се включат в динамичната и перспективна сфера на Data Engineering и да допринасят за трансформацията на данни в ценен бизнес ресурс.

виж повече

<< Обратно към всички издания на курса "Data Analytics and Visualizations"