Аналитик данных
Освойте мощные навыки анализа данных:
анализ требований + статистика + BI
и получите востребованную профессию
25 декабря
4 месяца
Онлайн
Пн/Ср 19:00 Мск
Для кого этот курс?
- Для дата-аналитиков уровня Junior, которые стремятся систематизировать и углубить свои знания.
- Для специалистов по отчетности, которые строят её вручную или в полуавтоматическом режиме в Excel и хотят научиться делать это быстрее и эффективнее.
- Для выпускников вузов, желающих работать в области анализа данных и обладающих необходимым минимумом знаний для старта.
- Для маркетологов, продакт-менеджеров, бизнес-аналитиков, экономистов, специалистов по планированию, желающих сократить свою ежедневную рутину до минимума.
Необходимые знания
- Продвинутый Excel (минимум - сводные таблицы, формулы, графики)
- Базовые знания в области матанализа и статистики
- Желательно - базовые навыки программирования
- Общее представление о том, что такое анализ данных и зачем он нужен
- Внимательность к деталям
Что даст вам этот курс?
Команда экспертов отобрала всю самую полезную информацию для старта карьеры в области анализа данных в оптимальном объеме! Акцент делается на практическую применимость каждого метода в реальной жизни.
В программе курса "Аналитик данных" совмещены и особенности общения со стейкхолдерами с позиции основ бизнес-анализа, и техника с позиции дата-анализа, и BI, так как необходимо уметь не только качественно анализировать данные, но и наглядно их визуализировать. В реальности совмещение этих трех (в идеале - изолированных) ролей происходит весьма часто. Наш выпускник будет готов к такому варианту развития событий и будет знать, какие навыки прокачивать в дальнейшем в зависимости от особенностей места работы.
В результате вы овладете необходимыми инструментами, чтобы получить старт в новой профессии или существенно снизить количество ежедневной рутины на текущем месте работы.
После обучения вы сможете:
- Работать в области анализа данных, начиная с junior-ступени
- Общаться со стейкхолдерами и обсуждать запрос на анализ данных, уточнять требования
- Предобрабатывать и исследовать сырые данные, статистически описывать данные и готовить их к дальнейшему анализу
- Писать SQL- и Python-код для целей анализа и визуализации данных
- Использовать BI-платформы для базовой и продвинутой визуализации данных, создавать дашборды и дата-стори
- Презентовать результаты работы и находить правильные слова "просто о сложном"
- Иметь представление о различных инструментах в сфере дата-анализа, а также о возможных путях дальнейшего развития в области ML и Data Science
Кто такой аналитик данных?
Аналитик данных (Data Analyst) - это специалист по работе с большими данными. Он собирает их, анализирует, визуализирует и делает выводы. На основании полученных гипотез компании принимают важные для бизнеса решения.
Процесс обучения
Партнеры
- Карьерные мероприятия в сообществе
Публичный разбор резюме
Публичное прохождение собеседования и воркшопы - Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Работодатели курса
Формат обучения
Интерактивные вебинары
2 онлайн-трансляции по 2 ак. часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда
Практика
Домашние задания + проектная работа, которая усилит ваше портфолио
Активное комьюнити
Общайтесь с преподавателями голосом на вебинарах и в Telegram-чате
Программа
Принятие решений в бизнесе на основе данных
В этом модуле мы рассмотрим основные этапы реализации проекта от момента появления идеи до итогового представления результатов и постпродакшена.
Тема 1: Введение в профессию «Аналитик данных»
Тема 2: Принятие решений в бизнесе на основе данных
Тема 3: Сбор требований и прототипирование
Тема 4: Итеративная работа с заказчиком на этапе разработки
Тема 5: Этап релиза и мониторинг востребованности // ДЗ
СУБД и SQL
В этом модуле мы рассмотрим введение в теорию БД, обзор и создание БД, написание запросов, аналитику и построение отчётов с помощью SQL.
Тема 1: Введение в теорию баз данных. Группы операторов в SQL. Выбор данных
Тема 2: Типы объединений и соединений таблиц. Порядок выполнения запроса // ДЗ
Тема 3: Функции в SQL. Вложенные запросы и временные таблицы
Тема 4: Объекты базы данных. Оптимизация производительности запросов // ДЗ
Введение в Business Intelligence и визуальный анализ данных
В этом модуле мы познакомимся с BI, рассмотрим наиболее популярные BI-платформы, а также научимся визуализировать данные с помощью Tableau/Yandex Data Lense.
Тема 1: Введение в визуализацию данных и Business Intelligence
Тема 2: Основные типы источников данных в Tableau, типы соединений
Тема 3: Визуализация в Tableau. Виды диаграмм и основные сценарии их использования // ДЗ
Тема 4: Вычисляемые поля и функции в Tableau
Тема 5: Организация данных в Tableau
Тема 6: Введение в информационный дизайн
Тема 7: Проектирование дашборда с учетом User Experience // ДЗ
Введение в Python
В этом модуле мы познакомимся с синтаксисом и подключим библиотеки и визуализацию с помощью Python.
Тема 1: Введение в языки программирования. Знакомство с синтаксисом и основными понятиями Python
Тема 2: Основы Python. Структуры данных. Операторы, циклы
Тема 3: Библиотеки (Pandas/NumPy), модули и функции
Тема 4: Методы визуализации в Python // ДЗ
Тема 5: Работа с базами данных с помощью Python
Специальные методы и направления в дата-аналитике
В этом модуле мы рассмотрим продуктовую аналитику, BI-аналитику и дата-журналистику.
Тема 1: Продуктовая аналитика
Тема 2: BI-аналитика. Дата-журналистика и дата-сторителлинг
Тема 3: Дата-арт и дата-дизайн
Основы статистики
В этом модуле мы рассмотрим основные понятия статистики, типы данных, измерения и шкалы, меры центральной тенденции, гипотезы и A/B-тесты.
Тема 1: Основы статистики. Генеральная совокупность и выборка. Типы данных
Тема 2: Нормальное распределение. Стандартное отклонение. Доверительные интервалы
Тема 3: Статистические гипотезы. А/В-тесты // ДЗ
Предобработка данных, исследовательский и статистический методы анализа данных
В этом модуле мы рассмотрим исследовательский анализ данных, обработку выбросов, пропусков и дубликатов, корреляционный анализ и линейную регрессию с применением уже имеющихся навыков в Python.
Тема 1: Исследовательский анализ данных. Предобработка и очистка данных, работа с пропусками и дубликатами
Тема 2: Нормирование данных. Анализ временных рядов. Корреляционный анализ
Тема 3: Взаимосвязь данных. Линейная регрессия // ДЗ
Проектная работа
Заключительный месяц курса посвящен проектной работе. Свой проект — это то, что интересно писать слушателю. То, что можно создать на основе знаний, полученных на курсе. При этом не обязательно закончить его за месяц. В процессе написания по проекту можно получить консультации преподавателей.
Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы
Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям
Тема 3: Защита проектов
Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит
Выпускной проект
Студенты выполнят выпускной проект, который пройдет этапы от сбора/уточнения требований и подготовки данных до создания дашборда с результатами.
Выпускной проект строится на одном из трех датасетов на выбор (каждый из них представляет собой набор данных из реальной жизни), и в качестве результата получается полный набор артефактов, описывающих требования заказчика к отчету, сам отчет, исполненный в виде интерактивного дашборда в Tableau, а также презентации с обзором набора данных, наблюдениями и рекомендациями, провалидированными экспертами в ходе защиты.
Преподаватели
Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания
Ближайшие мероприятия
Открытый вебинар — это настоящее занятие в режиме он-лайн с преподавателем курса, которое позволяет посмотреть, как проходит процесс обучения. В ходе занятия слушатели имеют возможность задать вопросы и получить знания по реальным практическим кейсам.
Структура вебинара:
1. Виды баз данных
2. Обзор замещаемых решений и их функционал
3. Обзор замещающих решений и их основные функционал
4. Вопросы и ответы
Кому подойдёт:
- Аналитикам данных
- BI-специалистам
- Разработчикам БД
- Всем, кто хочет уйти от неактуальных решений в области хранения данных
По завершении курса участники смогут увидеть и оценить перспективы развития имеющихся решений в области аналитики и хранения данных
Структура:
Коснемся распространённых ошибок, таких как перегруженность графиков, некорректный выбор типа диаграммы, использование неудачных цветовых схем и неправильное масштабирование данных. Разберемся с тем, как грамотно подбирать визуальные элементы, чтобы они способствовали пониманию информации, а не отвлекали от сути. Также рассмотрим реальные примеры, чтобы наглядно показать, какие приемы стоит избегать и что можно улучшить в визуализациях.
Кому подойдет:
Этот открытый урок будет интересен всем, кто работает с данными: аналитикам, специалистам в области BI, менеджерам и тем, кто хочет научиться представлять информацию так, чтобы она была легко воспринимаемой и помогала в принятии решений.
В результате урока вы научитесь определять и исправлять ошибки в визуализациях, улучшать наглядность своих графиков и создавать визуализации, которые более эффективно передают смысл и облегчают восприятие данных.
Прошедшие
мероприятия
Возможность пройти вступительное тестирование повторно появится только через 3 дня
Результаты тестирования будут отправлены вам на email, указанный при регистрации.
Тест рассчитан на 30 минут, после начала тестирования отложить тестирование не получится!
Корпоративное обучение для ваших сотрудников
- Курсы OTUS верифицированы крупными игроками ИТ-рынка и предлагают инструменты и практики, актуальные на данный момент
- Студенты работают в группах, могут получить консультации не только преподавателей, но и профессионального сообщества
- OTUS проверяет знания студентов перед стартом обучения и после его завершения
- Простой и удобный личный кабинет компании, в котором можно видеть статистику по обучению сотрудников
- Сертификат нашего выпускника за 5 лет стал гарантом качества знаний в обществе
- OTUS создал в IT более 120 курсов по 7 направлениям, линейка которых расширяется по 40-50 курсов в год
Отзывы
Сертификат о прохождении курса
OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце обучения вы получите сертификат OTUS о прохождении курса.
После обучения вы:
- заберёте с собой полный комплект обучающих материалов: видеозаписи всех вебинаров, презентации к занятиям;
- добавите проект в портфолио, которое поможет при прохождении собеседований;
- получите сертификат о прохождении курса;
- сможете применить полученные навыки в своей работе.
Аналитик данных
Полная стоимость
Стоимость указана для оплаты физическими лицами
вычета до 13% стоимости обучения. Пройдите тестирование и менеджер вас проконсультирует
+7 499 938-92-02 бесплатно