Вас ждет от 15 модулей, 250 уроков, 150+ часов контента.
Программа обновлена и полностью соответствует трендам аналитики данных в 2023 году
видеолекции, скринкасты, тренажеры
1. Введение в аналитику
7уроков
Как войти в профессию аналитика данных и развиваться в ней
Какие навыки и личностные качества необходимы аналитику
Как исследовать данные и интерпретировать их в контексте бизнеса
2. Бизнес-мышление для аналитика
4 урока
Как понять, что хочет бизнес от аналитика
Как запрос от бизнеса влияет на процесс исследования
Почему данные представляют ценность для компаний
3. Excel и Google-таблицы для анализа данных
Как превратить хаотичные данные в таблицу, с которой удобно работать
Как делать быстрые расчеты с помощью функций и формул
Как работать с данными в Power Query и Power Pivot
4. Надстройки Power Query и Power Pivot
Какие задачи можно решить с помощью Power Query и Power Pivot
Как привести данные в удобный формат в Power Query
Как импортировать и преобразовывать данные
5. Статистический анализ данных в Excel
13 уроков
Что такое описательная статистика
Как подготовить данные для статистического анализа
Как применять числовые и визуальные методы статистики в Excel
6. SQL для работы с базами данных
28 уроков
Как проектировать базы данных
Какие типы данных используются с PostgreSQL
Как писать основные запросы
7 . Power BI для анализа данных
Как объединять данные из различных источников
Как автоматизировать обработку данных
Как анализировать данные на продвинутом уровне
8.Power BI для визуализации данных
Как грамотно создавать интерактивные дашборды
Как настраивать различные диаграммы и применять фильтры в отчете
Какие существуют принципы визуализации данных и UI/UX дизайна
9. Метрики и Unit-экономика
Какие метрики бывают: маркетинговые, продуктовые и финансовые
Что такое иерархия метрик
Как рассчитывать метрики unit-экономики
10. Тестирование гипотез
Как формулировать и тестировать гипотезы
Как проверять данные на нормальность распределения
Как рассчитать доверительные интервалы в Excel
11. A/B-тестирование
Как проверять гипотезы с помощью A/B-теста
Как проводить A/B-тестирование и какие методы использовать
Как оценивать результаты A/B-тестирования
12. Python для анализа данных
Как устроен синтаксис языка Python
Как анализировать данные с помощью библиотек Numpy и Pandas
Как визуализировать данные средствами Matplotlib и Seaborn
13. Карьерный акселератор
Как составить резюме (на русском и английском языках)
Как оформить портфолио и где его разместить
Как подготовиться к собеседованию и решению тестовых заданий
Power Point и навыки публичных выступлений
Уроки и практика:
Как сделать крутые слайды: структура, заголовки, тексты, изображения
Как сделать успешную презентацию
Как влиять на людей при помощи убедительной истории
Финальный проект и диплом
В конце курса вы решите реальную бизнес-задачу - скачаете данные с помощью SQL, проанализируете их в Excel или Python и презентуете результаты в формате отчета. Получите официальный диплом, который усилит ваше резюме.