Научитесь самостоятельно собирать, анализировать и презентовать важные для бизнеса данные. Начните работать по специальности уже через 5 месяцев обучения
Кому будет полезен этот курс
Идеально подойдёт тем, кто погружается в аналитику с нуля
- Всем, кто хочет работать с данными
- Курс даёт техническую базу и инструменты для старта в аналитике с нуля и дальнейшего развития в этой области
- Начинающим аналитикам
- Вы получите инструменты для перехода на уровень middle и сможете работать над более интересными задачами
- Специалистам из смежных сфер
- Маркетологов, программистов, продактов и проджектов ждёт апгрейд навыков в аналитике и новая траектория развития карьеры
Чему вы научитесь на курсе
- Работать с сырыми данными
- Информация для отчётов теперь у вас в руках. От получения данных из разных источников с помощью SQL до их загрузки и обработки средствами Power BI
- Работать с заказчиками данных
- Собирайте и обрабатывайте запросы на аналитику, предоставляйте метрики в понятном виде и определяйте точку приложения усилий
- Cоздавать отчёты и дашборды
- Создавайте наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в режиме онлайн
- Выдвигать и тестировать гипотезы
- Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели. Приоритизируйте гипотезы и подбирайте эффективные инструменты для их проверки
- Мыслить, как аналитик
- Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Находите инсайты в данных и предлагайте бизнесу оптимальные сценарии роста
- Организовывать свою работу
- Ставить цели и оценивать результаты. Научитесь поддерживать мотивацию и эффективно использовать рабочую тетрадь
Программа курса
Аналитическое мышление
Научитесь думать, как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
- Что такое аналитическое мышление
- Введение в Google-таблицы
- Продвинутые Google-таблицы
- Основы статистики
- Откуда берутся данные
- Продвинутая визуализация данных
- Python как инструмент анализа данных
- Машинное обучение для жизни
SQL для аналитика
Научитесь писать простые SQL-запросы, чтобы получать данные из базы данных — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск нужного разреза информации. Узнаете, как создавать новые таблицы сразу в базе без выгрузки данных в Excel — это позволит делать отчёты быстрее.
Сможете загружать данные в базу и самостоятельно развёртывать базу данных PostgreSQL, чтобы хранить данные в тех разрезах, которые нужны аналитикам. Научитесь работать с разными форматами файлов: в одной базе создавать отчёты с данными с веб-счётчиков, из таблиц бухгалтерии и управленческой отчётности.
- Основы SQL
- Углубление в SQL
- Работа с PostgreSQL
- Работа с MongoDB
Power BI
Сможете анализировать корпоративные базы данных, электронные таблицы и текстовые файлы. Научитесь видеть неочевидные закономерности между показателями. Поймёте, как создавать наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме. Научитесь определять ключевые продуктовые метрики, без программирования создавать дашборды по ключевым метрикам, оптимизировать воронку продаж и улучшать клиентский опыт.
- Загрузка и преобразование данных
- Моделирование и анализ данных
- Визуализация данных. Работа с отчётами
- Публикация данных и совместная работа с отчётами
Метрики, гипотезы, точки роста
Вы научитесь работать в команде. Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.
- Финансовые метрики
- Маркетинговые метрики и метрики продукта
- Иерархия метрик
- Сбор требований и разработка отчётности
- Формулирование гипотез. Поиск точек роста
- Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
- Оптимизация отчётности
Аналитика больших данных
Часто аналитик данных нужен именно в тех компаниях, которые накопили свою big data, и аналитику нужно владеть не только стандартными инструментами вроде статистики и SQL, но и знать основные принципы работы с большими данными, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по big data. Обо всём этом мы поговорим в модуле про аналитику больших данных.
- Характеристики и источники больших данных
- Культура сбора данных
- Основы работы в Hadoop и MapReduce YARN
- Аналитика для неструктурированных данных
- Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
- Обзор облачных платформ: AWS, EMR и Azure
- Пакетная и динамическая загрузка данных
- Лабораторная работа. Запуск программ и работа с HDFS
Tableau
Изучите сложные виды визуализаций и научитесь работать с расширенной версией инструмента. Научитесь работать с продвинутыми функциями, создавать дашборды и настраивать взаимодействие между ними. Погрузитесь в основы, познакомитесь с интерфейсом, научитесь загружать данные и работать с основными инструментами.
- Знакомство с инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд
- Основные виды визуализаций. Лучшие практики визуализации
- Основы работы с расчётными полями, фильтрами, множествами и группировками
- Использование параметров, объединение нескольких источников
- Сложные расчётные поля, обзор основных групп функций
- Функции LOD, Set Actions, Parameter Actions
- Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
- Tableau Professional. Подключение к базам данных SQL
Power Query, Power Pivot, DAX, M
Изучите расширенные возможности инструментов Power Query, Power Pivot & DAX. Научитесь создавать формулы, функции и визуализации любой сложности, строить продвинутые отчёты, синхронизироваться с различными сервисами — и всё это без навыков программирования.
- Концепция работы в Power BI и основы работы в Power Query
- Синтаксис языка М и работа со структурными данными
- Параметризация и работа с функциями
- Основы работы с DAX
- Управление контекстом
- Функции преобразование таблиц и передача контекста при отсутствии прямой связи
- Подсчёт промежуточных итогов и функции аналитики времени
- Извлечение информации о контексте. Форматирование полученных результатов
- Основы создания визуализаций
- Сложные сценарии создания визуализаций
- Расширение возможностей Power BI
Дипломный проект
В дипломном проекте вы примените полученные навыки для решения текущих профессиональных задач: это может быть интерактивный дашборд с визуализацией бизнес-показателей, комплекс предложений по оптимизации стратегии компании, поиск и обоснование точек роста бизнеса. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность.
Если у вас нет идей для собственного проекта или доступа к необходимым данным, мы предложим учебный кейс в интересной вам области на основе реального датасета других компаний.
Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и закрепляет весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.
Ключевые навыки
- Получение данных из разных источников с помощью SQL
- Выстраивание иерархии метрик и проектирование гипотез
- Анализ базы данных и выявление закономерности между показателями
- Интерпретация данных в понятной для бизнеса форме
- Составление интерактивных дашбордов
- Проектирование отчётности под заказчика
- Обработка данных из разных источников с помощью Power BI или Tableau