Курс подойдёт новичкам, начинающим аналитикам и специалистам из смежных сфер.
Курс разделён на три модуля. Первый посвящён пониманию данных. Вы изучите основы статистики, продвинутые Google-таблицы и язык программирования Python как инструмент анализа данных.
На втором модуле вы освоите работу с такими инструментами, как SQL, PostgreSQL, MongoDB, изучите возможности и компоненты Power BI, а также научитесь составлять сложные запросы и отчёты.
На последнем модуле предлагается специализация на выбор: анализ больших данных, инструменты визуализации Tableau или Power BI на продвинутом уровне. В конце вы выполните дипломную работу на своём или учебном проекте.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Информация носит ознакомительный характер и может отличаться от указанной на сайтах школ-партнёров. Актуальную стоимость и описание программ вы можете узнать на сайте школы.