Από τη θεωρία των Tutorials στο Verified GitHub Portfolio & την πρώτη σου Συνέντευξη.
Προετοιμάσου · Φτιάξε portfolio · Πλήρης υποστήριξη 
Το εντατικό σύστημα 2 μηνών που μετατρέπει τις τεχνικές σου γνώσεις (SQL, Power BI, Python) σε αποδεδειγμένο Portfolio με 1:1 Senior Evaluation & Live Interview Simulation.
Γιατί να εμπιστευτείς την online εκπαιδευτική πλατφόρμα data analytics της Data Tutor για την καριέρα σου;
- Portfolio που «μιλάει» αντί για σένα
- Τέλος στο άγχος του Live Coding
- Ο κώδικάς σου αποκτά επαγγελματικό κύρος
- Στρατηγική καριέρας με μια Mentor
Πάντοτε ένα βήμα πιο κοντά στην... επιτυχία ⭐!
Η Αλεξάνδρα είναι μια από τις καλύτερες και πιο αφοσιωμένες καθοδηγήτριες που έχω γνωρίσει – αξιόπιστη, έτοιμη να απαντήσει όλες σου τις απορίες και πάντα οργανωμένη! Έχει έναν υπέροχο τρόπο να σε κινητοποιεί να συμμετέχεις ενεργά και να μοιράζεσαι τις σκέψεις σου στη διάρκεια του κάθε μαθήματος.
– Βασιλική, Junior Business Intelligence Developer
Γιατί το 90% των υποψηφίων κόβεται στις Τεχνικές Συνεντεύξεις;
Το Πρόβλημα
- Θεωρητική γνώση χωρίς πράξη: Έχεις κάνει tutorials, αλλά δεν ξέρεις πώς να διαχειριστείς ένα real-world dataset από το μηδέν.
Ανύπαρκτο ή Copy-Paste Portfolio: Οι recruiters προσπερνούν τα generic στήσιματα (Superstore Sales).
Έλλειψη Senior Code Review: Κανείς δεν σου έχει δείξει αν το DAX ή η SQL σου ακολουθούν production best practices.
Το σοκ του Live Coding: Η γνώση καταρρέει όταν πρέπει να εξηγήσεις την αρχιτεκτονική σου μπροστά σε έναν Senior Data Lead.
Η Λύση
4 Real-World Projects: Λερώνεις τα χέρια σου με σενάρια αγοράς (Δάνεια, Ναυτιλία) σε SQL, Power BI και Python.
Χτίσιμο Portfolio: Δεν λερώνεις τα χέρια σου μόνο, αλλά χτίζεις και portfolio στο GitHub & προσωπική ιστοσελίδα που το παρουσιάζεις.
Personalized Evaluation: Κάθε project σου αξιολογείται από επαγγελματία. Μαθαίνεις από τα λάθη σου πριν τα δει ο εργοδότης.
Live Simulation & Mentoring: Μετατρέπεις τη γνώση σε αυτοπεποίθηση, κάνοντας πρόβα στις ερωτήσεις και τη στρατηγική που ξεκλειδώνουν την καριέρα σου.
Δεν είναι άλλο ένα course. Είναι ένα εντατικό Sprint 2 μηνών για να στήσεις το επαγγελματικό σου 'Trust Protocol' στο GitHub.
Loan Application Analysis (Power BI)
Φόρτωσε, καθάρισε και μετασχημάτισε δεδομένα αιτήσεων δανείων
Εφάρμοσε βασικές αρχές μοντελοποίησης δεδομένων
Δημιούργησε ένα ολοκληρωμένο report με την χρήση βέλτιστων πρακτικών Data Visualization
Ανέλυσε τα δεδομένα και παρουσίασε σημαντικά insights που προέκυψαν
Rail Ticket Analysis (Power BI)
Γνώρισε τις απαραίτητες διαδικασίες για τον “καθαρισμό” & “μετασχηματισμό” των δεδομένων με τη χρήση του Power Query.
Μάθε τα βήματα για την δημιουργία ενός Data Model στο Power BI και ανακάλυψε μερικές από τις προκλήσεις της διαδικασίας.
Κατασκεύασε ένα star schema, εφαρμόζοντας στην πράξη τη θεωρία των Data WarehousesΒάσεων Δεδομένων.
Γνώρισε τις απαραίτητες διαδικασίες για τον “καθαρισμό” & “μετασχηματισμό” των δεδομένων με τη χρήση του Power Query.
Δημιούργησε το πρώτο σου project με δεδομένα εισιτηρίων σιδηροδρομικών σταθμών εισιτηρίων του Ηνωμένου Βασιλείου.
Sailor Analysis (SQL Server)
Δημιούργησε μια βάση δεδομένων με την χρήση της SQL Server.
Απάντησε σε ερωτήματα με την χρήση της SQL Server για δεδομένα ναυλώσεων, πλοίων και ναυτικών.
Εισήγαγε δεδομένα μέσω του SQL Server Management Studio.
Δημιούργησε μια παρουσίαση αποτελεσμάτων και τήρησε προθεσμία απάντησης ερωτημάτων.
Salary Survey Analysis (Python)
Κατανόηση της διαδικασίας εξερεύνησης και καθαρισμού δεδομένων με Python & Pandas
Εξάσκηση στο data cleaning για αξιόπιστη ανάλυση δεδομένων
Πρακτική πάνω σε πραγματικά datasets και καθημερινά tasks ενός Data Analyst
Data Cleaning με χρήση RegEx
The 5-Step Execution Framework
Business Scoping
Ένα data project ΔΕΝ ξεκινάει ανοίγοντας το Power BI ή το Jupyter Notebook/Google Colab. Ξεκινάει με επιχειρηματικές ερωτήσεις:
- Ποιο πρόβλημα λύνουμε;
- Ποιος είναι ο stakeholder;
- Ποιο είναι το action;
Επίσης, πρέπει να υπάρχει και Alignment με τη Θέση Εργασίας. Για παράδειγμα:
- Data Analyst:
Εστίαση σε data cleaning, data visualization & measures.
- Business/Financial Analyst:
Εστίαση σε ROI, Revenue, YoY συγκρίσεις & ανάλυση σεναρίου.
- Analytics Engineer:
Εστίαση σε data modeling, SQL transformations & data pipelines.
Dataset Evaluation Criteria
Ας δούμε πιο συγκεκριμένα στο κομμάτι των Data Projects:
Schema Complexity:
Αποφεύγουμε τους απλούς μονοδιάστατους πίνακες. Χρειαζόμαστε data που επιτρέπουν:
- Relational Modeling (Star Schema).
- Fact tables & Dimension tables.
- Foreign key relationships.
Data Quality & Cleaning:
Το dataset πρέπει να έχει "πραγματικές" ατέλειες αλλά όχι να είναι κατεστραμμένο:
- Ελλιπείς & Ακραίες τιμές.
- Μη καθαρισμένα πεδία κειμένου & ημερομηνιών.
Business Relevance:
Το dataset πρέπει να αφηγείται μια ιστορία που ενδιαφέρει την αγορά:
- Τοπικό/Εγχώριο ενδιαφέρον.
- Real industry εφαρμογή (Τουρισμός, Real Estate, Λιανική).
Tool Selection & Stack Logic
Ας δούμε πιο συγκεκριμένα στο κομμάτι των Data Projects γιατί να επιλέξεις ένα εργαλείο και πότε:
SQL & Databases
- Μεγάλο πλήθος δεδομένων
- Joins & Aggregations
- Δημιουργία “καθαρών” πινάκων για BI εργαλεία
Microsoft Power BI
- Data Modeling (Star Schema)
- DAX Μετρήσιμα
- Δημιουργία reports & dashboards για αλληλεπίδραση
Python
- Advanced καθαρισμός δεδομένων
- Exploratory Data Analysis
- Άντληση δεδομένων μέσω APIs
- Azure Data Factory
- Βάσεις δεδομένων και περιβάλλον Azure
- Πλήθος συνδέσεων με διάφορες πηγές
- Άμεση συσχέτιση με το Power BI
GitHub README Packaging
Οι Hiring Managers ΔΕΝ κατεβάζουν αρχεία .pbix ή .zip.
Το README είναι το μόνο πράγμα που θα διαβάσουν σε 30 δευτερόλεπτα.
Executive Summary: Τι πρόβλημα λύνει το project σε 3, καθαρές προτάσεις.
Business Insights: Τα 3 βασικά ευρήματα (π.χ. Οι Superhosts πέτυχαν 85% πληρότητα).
Tech Stack & Architecture: SQL, Power BI, Data Pipelines, Python, κλπ. & Star Schema.
Dashboard: Interactive σύνδεσμοι ή υψηλής ευκρίνειας screenshots/GIFs.
How to Reproduce: Ξεκάθαρες οδηγίες εκτέλεσης και δομή του repository.
Δες εδώ ένα πολύ χρήσιμο template README.md αρχείου: https://github.com/richardlitt/standard-readme
Interview Preparation & Storytelling
Για μια επιτυχή Τεχνική Συνέντευξη είναι σημαντικά δύο (2) πράγματα:
Project Storytelling (STAR Μέθοδος)
- Situation: “Αναλύσαμε την αγορά του Airbnb στην Αθήνα για επενδυτική ευκαιρία.”
- Task: “Έπρεπε να υπολογίσουμε την πραγματική πληρότητα & το Revenue per Available Room (RevPAR) ανά περιοχή.”
- Action: “Καθαρίσαμε τα data με SQL, φτιάξαμε ημερήσιες ροές δεδομένων, στήσαμε Star Schema & γράψαμε DAX measures. Το reporting έγινε μέσω του Power BI.”
- Result: “Η χρήση του εν λόγω report βοήθησε στην εύρεση δυο υποτιμημένων γειτονιών με +15% Return of Investment (ROI).
Defending Technical Decisions
Είναι 100% σίγουρο ότι στην συνέντευξη θα σε ρωτήσουν γιατί πήρες κάθε απόφαση…
- "Γιατί επιλέξατε Star Schema αντί για έναν μεγάλο πίνακα;"
- "Πώς αντιμετωπίσατε τις ελλιπείς & ακραίες τιμές στις διάφορες στήλες;"
- "Χρησιμοποιήσατε Full ή Incremental Load στην ημερήσια ροή και με βάση ποιο κριτήριο επέλεξα την εκάστοτε μεθοδολογία;"
Tip: Χρησιμοποίησε ένα AI tool και τροφοδότησέ το με το README.md file, εξήγησε τον ρόλο και το industry που στοχεύεις και πες του να σου κάνει τεχνικές ερωτήσεις για το project.
Η Αλεξάνδρα είναι ένα ευχάριστο άτομο και εξαιρετική επαγγελματίας των Data Analytics. Είχα την ευχαρίστηση να συνεργαστώ μαζί της μέσω μιας ΜΚΟ που και οι δύο ήμασταν καθηγητές για δεξιότητες Data Analytics σε νεαρά άτομα. Η ικανότητά της να απλοποιεί σύνθετα concepts και να προσελκύει τους μαθητές ήταν κάτι αξιοσημείωτο και την ξεχώρισε ως καθηγήτρια. Long story short, η εξειδίκευσή, εκπαιδευτική της ικανότητα και δέσμευση να μάθει Data Analytics σε όλους την καθιστούν μια ξεχωριστή επαγγελματία και άνθρωπο!
– Μιχάλης Κωνσταντουλάκης, Director of Business Intelligence
Συχνές Ερωτήσεις για τα Guided Projects & την Προετοιμασία Συνέντευξης
Σε ποιους απευθύνεται;
Γιατί συνδρομή 2 μηνών;
Πώς λειτουργεί η αξιολόγηση του Project πριν το GitHub;
Γιατί δεν αρκεί ένα μέτριο ή ανύπαρκτο portfolio;
Πώς γίνεται η Προσομοίωση Τεχνικής Συνέντευξης (45');
Τι περιλαμβάνει το Mentoring Session (45');
3+1 λόγοι που το 2-Month Portfolio & Interview Sprint κάνει τη διαφορά στην αγορά
Σταματάς να παρακολουθείς παθητικά βίντεο. Υλοποιείς 4 απαιτητικά real-world projects σε ρεαλιστικά business scenarios (Finance, Transportation, Maritime, HR).
Δεν “ανεβάζεις” απλά ένα project. Λαμβάνεις αναλυτικό, εξατομικευμένο feedback από τη Senior Mentor σου (Αλεξάνδρα) για το Data Modeling, τον κώδικα και το visualization πριν αυτό δημοσιευτεί στο GitHub.
Η τεχνική συνέντευξη δεν είναι τεστ αποστήθισης. Μέσα από 45′ προσομοίωσης πραγματικών συνθηκών, μαθαίνεις να υποστηρίζεις τις τεχνικές σου αποφάσεις με αυτοπεποίθηση.
Όταν κολλάς στη DAX ή στο Data Cleaning, έχεις άμεση καθοδήγηση. Δεν χάνεις χρόνο ψάχνοντας στα τυφλά.
Επίλεξε με βάση τις ανάγκες σου
Portfolio Builder
Courses-
4 Real-World Projects (Power BI, SQL, Python)
-
Αναλυτικό 1:1 Project Feedback & Code Evaluation
-
GitHub Portfolio Templates & Readme Structure
-
Για ποιον είναι: Για όσους θέλουν αποκλειστικά Verified Portfolio.
Career Accelerator
Courses & Technical Interview-
Όλα τα στοιχεία του Portfolio Builder
-
+ 45' Live Technical Interview Simulation (με πραγματικές ερωτήσεις αγοράς & feedback)
-
-
Για ποιον είναι: Για όσους ετοιμάζονται άμεσα για συνεντεύξεις.
Elite Mentorship Track
Courses, Technical Interview & Mentoring-
Όλα τα στοιχεία του Career Accelerator
-
+ 45' Career Instruction & Portfolio Strategy Session με την Αλεξάνδρα
-
-
Για ποιον είναι: Για όσους θέλουν πλήρη στρατηγική τοποθέτηση καριέρας.
