Курсы аналитики на Power BI в Москве

Аналитик данных (data analyst) - это специалист, который работает с данными: собирает, обрабатывает и делает выводы на их основе, чтобы помочь принять верное бизнес-решение.

Программа курса:

• Python
• Git
• SQL
• Теория вероятностей
• Статистика
• A/B тесты
• Визуализация
• Развитие продукта
• Продуктовая аналитика
• Airflow

• Онбординг: бесплатная часть. Онбординг включает в себя несколько уроков, в которых расскажем о среде и сфере применения визуализации данных, об устройстве обучения на курсе в Практикуме и дадим возможность применить на практике некоторые инструменты визуализации.
• Data literacy – грамотность в работе с данными. В каких видах существуют данные? Как правильно оформить датасет, чтобы потом с ним было удобно работать и получать из него корректные выводы? Готовим датасет к работе с помощью табличного редактора. Как не ошибиться, проводя анализ данных: выстраиваем методологию?
• Место и роль визуализации в BI. Как строится работа над визуализацией и взаимодействие с другими участниками команды? Какие навыки нужны, чтобы заниматься визуализацией и чувствовать себя уверенно? Делаем ТЗ: собираем требования у заказчика, фиксируем ожидания. Принципы хорошей визуализации данных. Как убедить заказчика в правильности вашего подхода?
• Основы визуализации данных. Знакомство с DataLens. Что такое визуализация, зачем и когда она нужна? Как выбрать, что вообще нужно визуализировать? Ключевое: как подобрать нужный график под ваши данные? Как выбирать цвета для графиков? Что еще нужно сделать с графиком, чтобы он был полезен?
• Ошибки, особенности, инструменты. Как работать в Datawrapper — наглядно и по шагам? Частые ошибки при визуализации данных, чего нужно избегать? Что с этим делать, и решение других типовых проблем с визуализацией? Основные виды инструментов для визуализации и сценарии их применения: Flourish, RAW, Plot.ly и другие. Публикация графиков в интернете: что нужно учесть.
• Визуализация данных в презентациях. Почему на слайде должен быть только один график? Основы дата-сторителлинга: как сделать графики, которые будут наглядно передавать ваше сообщение. Необходимые основы графического дизайна. Частые ошибки в презентациях с данными. Как правильно внедрить график из стороннего инструмента в презентацию, на что обратить внимание?
• Интерактивный дашборд в Tableau. Введение в Tableau. Виды дашбордов, их функции. Что такое хороший дашборд и необходимые навыки для его создания? Как создается дашборд: процесс, составление ТЗ? Типовые дизайн- и UX-паттерны для дашбордов. Типовые ошибки при создании дашбордов.

Освойте аналитику данных, обучаясь на кейсах из реального бизнеса. Курс с упором на практику и интересным сюжетом.

Программа Симулятора:

• Продуктовые метрики
• SQL для анализа данных
• Визуализация данных: Metabase
• Git / Github
• Базовый Python
• ООП в Python
• Python для анализа данных
• Автоматизация и деплой
• Визуализация данных: Power BI
• Математика и статистика
• A/B тестирование