Профессия Бизнес-аналитик

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
   Разберётесь в специфике разных моделей бизнеса и поймёте, как компании устроены изнутри. Научитесь определять стратегию развития и строить бизнес-модели по мировым стандартам.
2. Анализировать экономику бизнеса
   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.
3. Оптимизировать бизнес-процессы
   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.
4. Решать задачи бизнеса с помощью IT-разработки
   Узнаете, как помочь бизнесу внедрить новые сервисы и повысить прибыльность. Научитесь управлять разработкой, разбираться в e-commerce и влиять на эффективность онлайн-торговли.
5. Программировать на Python
   Научитесь использовать Python для аналитики. Освоите работу с библиотеками NumPy и Pandas, сможете обрабатывать большие объём данных и находить важные для бизнеса закономерности.
6. Работать с заказчиками
   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
2. 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

3. 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