לרוב, התיאוריה והכלים הנלמדים בכל מוסד לימודי די זהים. מה שמבדל את קורס הדאטה-אנליסט שלנו, בין היתר, היא הגישה ליישום התאוריה ומימושה בפרקטיקה. להלן פירוט והסבר על יחידות הלימוד הנלמדות בקורס שלנו:

1. חשיבה אנליטית –  אנחנו מאמינים כי פיתוח תהליך החשיבה האנליטית צריך להעשות במקביל ללמידת הנושאים הטכניים ולא לאחריהם. למעשה, הכלים הטכניים הם רק הדרך להשגת המטרה, לא המטרה עצמה. איך אנחנו עושים זאת ? 
   1. דאטה-סטים לניתוח מקצה לקצה – אנו "זורקים למים" כבר בשיעור הראשון. ונותנים מאגרי מידע לניתוח והפקת מסקנות. במטלה זו, כמו הבאות אחריה, התלמידים מקבלים דאטה-סט אמיתי, מתבקשים לנתח אותו, להפיק על-פיו תובנות עסקיות תוך העזרות במנחה, ולאחר כחודש- להציג את התוצרים ולקבל פידבק. לכלי הטכני בו תשתמשו אין חשיבות, המטרה היא פיתוח החשיבה העסקית \ אנליטית. 
   2. יחידת לימוד זו מוקדשת במלואה לניתוח Use Cases עסקיים והסקת תובנות. לאורך חלק זה נחקור תרחישים שונים ונפיק מסקנות, תוך הבנת המורכבות והפרטים של כל מקרה. להבדיל מהיחידה הקודמת המנתחת דאטה מקצה-לקצה, ביחידת לימוד זו אנו מתפקסים על שאלות עסקיות ספציפיות, ונעזרים בנתונים על-מנת לענות עליה. גם כאן – לכלי הטכני בו תשתמשו אין משמעות, מטרת יחידת הלימוד היא פיתוח היכולת לחשוף דפוסים ומגמות משמעותיות מנתונים גולמיים.
   3. דיון על שאלות עסקיות שונות משיעור לשיעור – בהתמודדות עם שאלות עסקיות לרוב אין תשובה אחת נכונה. שאלות עסקיות מעמידות למבחן את תהליך החשיבה שלכם ותשומת הלב לפרטים. תוך כדי הקורס אנו נתרגל עשרות שאלות ונאפשר לכם לפתח את צורת החשיבה שתעזור לכם לפתור אותן. 
2. שפת ה-SQL – את השפה אנו מלמדים בשני רבדים: בסיס, ומתקדם. 
   1. קבלת החלטות באמצעות שימוש ב-SQL בסיסי: יחידה זו מתמקדת בפקודות הבסיסיות המהוות את עמוד השדרה של ניתוח נתונים באמצעות השפה. יחידה זו לא רק מלמדת את ההיבטים הטכניים של SQL, אלא בעיקר מדגישה את החשיבות בפיתוח הרגלי כתיבה נכונים, ושימוש יעיל בסינטקס. כך שגם אם אתם מגיעים אל הקורס עם רקע קודם ב-SQL (למעשה אנחנו ממליצים שתגיעו), אתם עדיין תלמדו דברים חדשים ותתחדדו.
   2. SQL מתקדם לניתוח מורכב: יחידה זו נכנסת לרבדים העמוקים יותר של שפת ה-SQL, במהלכה אנו שואפים לספק למשתתפים את הכלים הדרושים להם כדי להתמודד עם משימות ותרחישים מורכבים שיפגשו בעולם האמיתי. יחידה זו אשר פותחה על ידי רם קדם, מבוססת על הספר "SQL מתקדם: טכניקות מעשיות ושימושים" אשר יושב באונברסיטאות בארץ ונמכר ברחבי העולם, ומושתתת על עשור של ניסיון בעבודה עם מסדי נתונים שונים, שאלות ראיון עבודה מאתגרות ובעיות SQL מורכבות.
3. מבני נתונים: –  יחידה זו נועדה לספק פרספקטיבה מקיפה על מבני טבלאות, קשרים בין ישויות, ולבחון מושגי מאקרו בניהול נתונים כמו מחסני נתונים (DWH) וכיצד הם שונים ממערכות תפעוליות (OLTP), אינדקסים, תוכניות פעולה, ו-Views. מטרת יחידה זו היא הקניית הבנה רוחבית אשר מאפשרת יכולת התמודדות טובה יותר עם אתגרים, ותקשורת מיטבית עם גורמים שונים בארגון.
4. ויזואליזציה יעילה של נתונים: יחידת לימוד זו נועדה להקנות למשתתפים ידע פרקטי בהצגה חזותית של  נתונים באופן ברור, מדויק, ומשכנע. יחידה מכסה את העקרונות המרכזיים של ויזואליזציה יעילה, ומלמדת כיצד לספר סיפור עם נתונים. 
5. שימוש ב-Microsoft Excel, הקורס שלנו דורש להגיע עם רקע בסיסי באקסל, על-סמך תוכנית לימודים אשר נשלחת מראש, וזאת מאחר וכבר בשיעור הראשון אתם תדרשו להשתמש בה לטובת ניתוחים אנליטיים. במהלך הקורס אנו מדגימים פתרונות של אנליזות רבות באמצעות אקסל, והלמידה נעשית תוך כדי עבודה עם הידיים וצפייה בהדגמות בהן אנו מציגים את פתרונות שלנו.
6. כלים וויזואלייים לניתוח והנגשת מידע -אנו מעבירים את הקורס באמצעות Power BI, אחת הסביבות הנפוצות ביותר בארץ לניתוח נתונים ויזואלי. עקומת הלימוד של סביבה זו, כמו Tableau או כל כלי אחר ויזואלי אחר היא מאוד קלה ופשוטה. 
7. פיתון – בחלק זה אנו לומדים כיצד ניתן לבצע ניתוח נתונים באמצעות Python. אנליזה ב-Python היא לא תכנות ב Python, אתם ממש לא חייבים להיות מומחי פיתוח קוד פיתון כדי לדעת לנתח נתונים באמצעותו. למען האמת – בגישה שלנו, כדי להתחיל: לא צריך לדעת שורת קוד אחת. בגישת הלימוד הייחודית שלנו, כמעט ואין נגיעה בתכנות "פרופר", ועדיין – בסיומה אתם תגיעו די רחוק.