Аналитическое мышление
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.
• Что такое аналитическое мышление
• Введение в Google-таблицы
• Продвинутые Google-таблицы
• Основы статистики
• Откуда берутся данные
• Продвинутая визуализация данных
• Python как инструмент анализа данных
• Машинное обучение для жизни

SQL для аналитика
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.
• Основы SQL
• Углубление в SQL
• Работа с PostgreSQL
• Работа с MongoDB

Power BI
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.
• Загрузка и преобразование данных
• Моделирование и анализ данных
• Визуализация данных. Работа с отчётами
• Публикация данных и совместная работа с отчётами

Метрики, гипотезы, точки роста
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.
• Финансовые метрики
• Маркетинговые метрики и метрики продукта
• Иерархия метрик
• Сбор требований и разработка отчётности
• Формулирование гипотез. Поиск точек роста
• Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
• Оптимизация отчётности

Аналитика больших данных
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.
• Характеристики и источники больших данных
• Культура сбора данных
• Основы работы в Hadoop и MapReduce YARN
• Аналитика для неструктурированных данных
• Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
• Обзор облачных платформ: AWS, EMR и Azure
• Пакетная и динамическая загрузка данных
• Лабораторная работа. Запуск программ и работа с HDFS

Tableau
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.
• Знакомство с инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд
• Основные виды визуализаций. Лучшие практики визуализации
• Основы работы с расчётными полями, фильтрами, множествами и группировками
• Использование параметров, объединение нескольких источников
• Сложные расчётные поля, обзор основных групп функций
• Функции LOD, Set Actions, Parameter Actions
• Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
• Tableau Professional. Подключение к базам данных SQL
• Основы работы с Tableau Server

Power Query, Power Pivot, DAX, M
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.
• Концепция работы в Power BI и основы работы в Power Query
• Синтаксис языка М и работа со структурными данными
• Параметризация и работа с функциями
• Основы работы с DAX
• Управление контекстом
• Функции преобразование таблиц и передача контекста при отсутствии прямой связи
• Подсчёт промежуточных итогов и функции аналитики времени
• Извлечение информации о контексте. Форматирование полученных результатов
• Основы создания визуализаций
• Сложные сценарии создания визуализаций
• Расширение возможностей Power BI

Дипломный проект
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.