UrbanStyleUS
ProductsAboutStrategyContactDACA Program02Signal
UrbanStyle

Tallinn · Est. 2020

Products

  • Products

Company

  • DACA Program
  • 02Signal Program
  • About
  • Strategy
  • Contact

Join our newsletter

© 2026 UrbanStyle. Tallinn, Estonia.

This is a training program simulation. Read about our programs

Back to program page
DACA — Andmeanalüütiku Karjäärikiirendi

Executive Syllabus

Official Data Analytics Curriculum (13 ECTS / 312 acad. hours)

Category
Week 0
Onboarding
Week 1
SQL Põhitõed
Week 2
Andmete Puhastamine
Week 3
SQL JOINs
Week 4
SQL Agregatsioon
Week 5
Visualiseerimise Disain
Week 6
Andmelood – Dashboard
Week 7
Python ja Pandas
Week 8
Python ja API'd
Week 9
Karjääri Ettevalmistus
Week 10
Portfoolio Kaitsmine
Sprint
Sprint 0
Onboarding
Sprint 1
SQL Fundamentals
Sprint 1
SQL Fundamentals
Sprint 2
SQL Advanced
Sprint 2
SQL Advanced
Sprint 3
Visualization
Sprint 3
Visualization
Sprint 4
Python Analysis
Sprint 4
Python Analysis
Sprint 5
Portfolio & Career
Sprint 5
Portfolio & Career
Hours (acad.)
2+2+2=6
Tot: 6
2+2+2=6
Tot: 12
2+2+2=6
Tot: 18
2+2+2=6
Tot: 24
2+2+2=6
Tot: 30
2+2+2=6
Tot: 36
2+2+2=6
Tot: 42
2+2+2=6
Tot: 48
2+2+2=6
Tot: 54
2+2+2=6
Tot: 60
2+2+2=6
Tot: 66
Session 1 (Mentor)Programmi tutvustus, DA turu statistika, AI-koostöö tutvustusSQL süntaksi alused: SELECT, WHERE, ORDER BYDELETE, UPDATE, COALESCE, turvakoopiaINNER JOIN, LEFT JOIN, multi-tableGROUP BY, HAVING, agregaatfunktsioonid, CTEViz põhimõtted, dashboard anatomy, data-ink ratioData storytelling framework + executive summaryPython + Pandas basics, Supabase SDKSupabase Python client, REST API, .envCV, LinkedIn optimeerimine, DA turu ülevaade, tööandja perspektiivGitHub portfoolio optimeerimine, 5-min pitch struktuur
Session 2 (Group work)Meeskonna moodustamine + GitHub repo seadistamine (JAGA-TEE-KOGU-ESITLE)Sales tabeli uurimine (andmedomeeni dekomposits.)Puhastamisskripti loomine (andmedomeeni dekomposits.)3 tabeli ühendamine + turunduskanalid (andmedomeeni dekomposits.)ÄriKPI’de arvutamine + varude audit (andmedomeeni dekomposits.)Investor dashboard ehitamine (diagrammi dekomposits.)Dashboard polish + publishing (jutuvestmise dekomposits.)RFM Customer Segmentation (analüüsietapi dekomposits.)Automated data pipeline (andmeallika dekomposits.)Värbamisjuhend (JAGA-TEE-KOGU-ESITLE, osakonna dekomposits.)Board Meeting ettevalmistus (JAGA-TEE-KOGU-ESITLE, relay esitlus)
Session 3 (Demo+Retro)Tööriistade setup + Show & TellDemo: Raporteerime ToomaseleDemo: Esitleme skripti ToomaseleDemo: Anna Metsa tagasisideDemo: CEO aruanded + Window FunctionsRetrospektiiv + peer feedbackInvestor pitch role-play + gallery walkDemo: Marko tagasiside + RFM visualiseerimineDemo: Toomas palub IT koolitustAha-moment + privaatne CV/LinkedIn akenUrbanStyle Board Meeting + Portfolio Fair + Auhinnad
WEEKLY ARTIFACT
Weekly ArtifactGitHub repo + READMESales tabeli uurimisuuringAndmete puhastamisskriptTOP 20 klientide analüüsÄri-KPI aruandedInvestor Dashboard v1.0Investor Dashboard v2.0 (published!)RFM Customer SegmentationAutomated Data PipelineKarjääripakett (CV + LinkedIn + Portfolio)Lõppkaitsmine + poleeritud portfoolio
Base (70%)Repository loodud, README.md, 1+ commit5 SQL päringut + kommentaarid + READMETest koopia + DELETE + UPDATE NULLid + logiSales+customers JOIN, TOP 20Kuude kaupa müük, TOP kliendid, laoaudit3 chart'i + 1–2 KPI + 1 filterPublished URL + executive summary + annotationsrfm_analysis.py + CSV + summaryPython: fetch → process → export + .env + loggingCV, LinkedIn, GitHub – uuendatud ja korrektsedProfile README, 6+ pinned repos, screenshots
TOOLS
SQL/Python/VizGitHub, VS Code, Supabase, SQL (tutvustus), Power BI / Python, NotebookLMSQL (SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCT, COUNT), Supabase SQL Editor, GitHub, NotebookLMSQL (DELETE, UPDATE, COALESCE, CASE WHEN), Supabase, GitHub (branch), NotebookLMSQL (INNER/LEFT/RIGHT JOIN, multi-table), Supabase, GitHub (PR), NotebookLMSQL (GROUP BY, HAVING, CTE, Window Functions), Supabase, GitHub (branch + PR), NotebookLMPower BI Desktop (Track A), Plotly + Streamlit (Track B), Supabase (PostgreSQL), GitHubPower BI Service (Track A), Streamlit Cloud (Track B), Plotly annotations, Git branchingPython 3.11+, pandas, Supabase Python SDK, Jupyter, Plotly Express, GitHubPython, Supabase REST API, python-dotenv, GitHub Actions, VercelLinkedIn, CV builder, GitHub (final polish), Presentation toolsGitHub (portfolio polish), LinkedIn, Presentation tools, Vercel (portfolio site)
NARRATIVE
Story Arc"Tere tulemast UrbanStyle'i! Praegu teeme otsuseid tundel, mitte faktidel.""Meie sales tabelis on üle 5000 duplikaati. Ainult analüüsige!""Muljetavaldav. Te dokumenteeriste iga sammu. See on professionaalne töö.""See on TÄPSELT see, mida ma vajasin! TOP klient tuleb Google Ads'ist!""Miks me ei teadnud seda varem?! Need trendid on kristallselged.""Investorid tulevad 5 nädala pärast. Nad tahavad INTERAKTIIVSET dashboardi.""Investors buy stories, not spreadsheets. Iga number räägib lugu.""SQL on foundation. Python on superpower. Ma vajan RFM analüüsi!""Production-grade analytics = automated, tested, documented. Saavutatud!""Aidake mul luua värbamisjuhend. Te TEATE, mida hea analüütik peab oskama.""Te olete DATA-DRIVEN muutuse nägu. Rääkige oma lugu juhatusele!"
OPTIONAL E-LEARNING ADD-ON
Accelerates learning and enables getting a Google Professional Certificate upon successful completion.
Focus
Course 1
Foundations: Data, Data, Everywhere
Mis on andmeanalüütika, analüütiku roll, analüütiline mõtlemine
Course 2
Ask Questions to Make Data-Driven Decisions
Efektiivsed küsimused, andmepõhised otsused, töölehed
Course 2–3
Ask Questions (lõpp) + Prepare Data
Andmete ettevalmistamine, andmekvaliteet, metaandmed
Course 3–4
Prepare Data (lõpp) + Process Data
Andmebaasid, SQL funktsioonid, andmete töötlus
Course 4–5
Process Data (lõpp) + Analyze Data
Andmete valideerimine, sorteerimine, filtreerimine, SQL funktsioonid
Course 5–6
Analyze Data (lõpp) + Visualization
Andmete analüüs, visualiseerimise põhimõtted, Tableau
Course 6
Share Data Through Art of Visualization
Esitlused, data storytelling, publikuga suhtlemine
Course 7
Introduction to Data Analysis Using Python
Python alused, süntaks, tsyklid, andmestruktuurid
Course 7–8
Python (lõpp) + Capstone
pandas/NumPy, juhtumiuuring, portfoolio projekt
Course 8–9
Capstone (lõpp) + Job Search with AI
Juhtumiuuringu esitlemine, CV, LinkedIn, AI tööriist
Course 9
Accelerate Your Job Search with AI (lõpp)
Intervjuuks valmistumine, sertifikaat, badge