Аналитик данных

Кому подойдёт этот курс

• Студентам и новичкам в бизнес-аналитике
• Освоите бизнес-аналитику с нуля: научитесь понимать экономику компании, оптимизировать процессы и программировать на Python. Сможете начать карьеру сразу после окончания обучения.
• Разработчикам, которые хотят сменить профиль
• Научитесь анализировать работу компании, улучшать эффективность процессов с помощью программирования. Сможете сменить профессию и использовать опыт разработчика как преимущество.
• Junior-аналитикам данных
• Научитесь углубляться в бизнес-процессы и помогать компаниям повышать эффективность работы, поднимать продажи и сокращать издержки. Прокачаете навыки работы с данными и сможете претендовать на повышение.
• Продактам, руководителям проектов и направлений в разработке
• Посмотрите на продукт с точки зрения аналитики, поймёте, как его развивать и увеличивать прибыль. Познакомитесь с практикой лучших компаний, научитесь внедрять IT-системы в работу компании и опираться на бизнес-аналитику в управлении.

Чему вы научитесь

1. Рассчитывать бизнес-модель
2. Разберётесь в специфике разных моделей бизнеса и поймёте, как компании устроены изнутри. Научитесь определять стратегию развития и строить бизнес-модели по мировым стандартам.
3. Анализировать экономику бизнеса
4. Узнаете, какие факторы влияют на прибыльность бизнеса, научитесь влиять на спрос и предложение. Изучите инструменты капитализации, освоите веб-аналитику и сможете строить модель бюджета компании.
5. Оптимизировать бизнес-процессы
6. Освоите работу с нотациями, научитесь строить Customer Journey Map и UserStory, проводить CustDev и UX-интервью. Сможете автоматизировать процессы, находить точки для развития и оптимизации бизнеса.
7. Решать задачи бизнеса с помощью IT-разработки
8. Узнаете, как помочь бизнесу внедрить новые сервисы и повысить прибыльность. Научитесь управлять разработкой, разбираться в e-commerce и влиять на эффективность онлайн-торговли.
9. Программировать на Python
10. Научитесь использовать Python для аналитики. Освоите работу с библиотеками NumPy и Pandas, сможете обрабатывать большие объём данных и находить важные для бизнеса закономерности.
11. Работать с заказчиками
12. Поймёте, как брифовать заказчика и определять задачи аналитики в компании. Научитесь визуализировать данные исследований с помощью Power BI, составлять развернутые аналитические отчеты и проводить презентации.

Программа курса

1. Бизнес-анализ

• Что такое бизнес
• Два состояния бизнеса: капитализация и профит
• Целеполагание и стратегия
• Схема бизнес процессов. Основной процесс, генерирующий прибыль (спрос и предложение). Вспомогательные процессы как стабилизирующий элемент модели
• Ролевая и бюджетная модели
• Управление изменениями. Уточнение целей и проблемы заказчика. Сбор требований, определение объема, рамки и исключения
• Генерация и Выбор решения, бенчмарк
• Влияние инициативы на бизнес-процессы. Функциональные требования и нефункциональные требования
• Анализ влияния
• Этапность, Пилоты, Роллауты. Методика оценки экономического эффекта и критерии успешности (в том числе для масштабирования). Презентация. Защита

1. Аналитик данных 2.0

• Введение, Excel, Google Таблицы
• Источники данных и инструменты для анализа (краткий обзор)
• Введение. Интерфейс Excel. Книги и листы
• Анализ таблиц. Печать таблиц
• Сводные таблицы
• Вычисления и формулы. Умные таблицы
• Функции подсчёта и суммирования. Статистические функции. Функции округления
• Логические функции
• Основы, интерфейс Google Таблиц
• Сводные таблицы: основы
• Python, библиотеки NumPy и Pandas
• Python intro
• Основы Python
• Операторы, выражения
• Условный оператор if, ветвления
• Условный оператор if: продолжение
• Цикл while
• For: циклы со счётчиком
• For: циклы со счётчиком. Часть 2
• Цикл for: работа со строками
• Вложенные циклы
• Цикл for: продолжение работы со списками
• Функции
• Float
• Установка и настройка IDE
• Базовые коллекции: списки
• Методы для работы со списками
• Представление списков
• Библиотека NumPy. Часть 1
• Библиотека NumPy. Часть 2
• Библиотека Pandas. Часть 1
• Библиотека Pandas. Часть 2
• SQL, чтение и запись данных, PowerBI
• Основы SQL
• Чтение и запись данных. Часть 1
• Чтение и запись данных. Часть 2
• Введение в статистику
• Знакомство с BigData
• Основные метрики и системы аналитики (Яндекс.Метрика и Google Analytics)
• Загрузка данных в Power BI
• Соединение данных из разных таблиц и ресурсов
• Power Point (бонусный курс)
• Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
• Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста
• Работа с фигурами, таблицами и изображениями
• Расширенные возможности редактирования и дизайна
• Печать, презентация и публикация
• Keynote и PowerPoint

1. Системный аналитик с нуля

• Курс состоит из серии вебинаров с экспертами и проходит в режиме реального времени. Запланируйте время и готовьте вопросы спикерам — у вас будет возможность обсудить их в прямом эфире.
• Аналитический процесс и компетенции системного аналитика
• Работа с заказчиком и управление разработкой
• Целеполагание и погружение
• Формализация требований
• Возможности ИТ. Учётные программы и сайтостроение
• Проектирование схем данных и диаграмм состояний
• Прототипирование в Excel
• Проектирование сценариев пользовательского взаимодействия
• Создание требований к пользовательским интерфейсам
• Интеграция программ
• Формализация технического задания

Профессиональные навыки:

• Оценка эффективности бизнес-процессов
• Построение бизнес-моделей
• Составление отчётов в PowerBI
• Проведение CustDev, UX-интервью
• Программирование на Python
• Работа с Excel и Google Таблицами
• Построение Customer Journey Map и UserStory
• Знание нотации моделирования VAD, SIPOC, BPMN
• Управление эффективностью e-commerce
• Веб-аналитика в Яндекс.Метрике и Google Analytics
• Внедрение IT-технологий в бизнес-процессы
• Создание систем ЛНА
• Применение цикла PDCA
• Управление базами данных на SQL