BI-аналитика

BI-аналитика

4.4

4 месяца

Сложность

Продвинутый

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Сертификат

Да

Стоимость курса

51 800 ₽

нет рассрочки

Необходимые знания
- знание Python и SQL на базовом уровне;
- понимание, что такое анализ данных и зачем он нужен.

Сейчас на рынке востребованы аналитики, которые умеют визуализировать метрики и данные с помощью BI-инструментов. Курс поможет освоить современные методы работы с Big Data для построения интерактивных дашбордов и аналитических панелей для выявления «инсайтов», способных помочь принять решения на основе данных.

Для кого этот курс?

аналитики данных и продуктовые аналитики, которые хотят перейти в BI-аналитику, изучить современные BI-системы и научиться строить кастомные дашборды;
маркетинговые аналитики, которые хотят научиться визуализировать данные;- Product Owner’ы и Project Manager’ы с опытом от 1-2 лет, которые хотят освоить BI-аналитику для визуализации отчетности, чтобы глубже разобраться в аналитике проекта;
Data Scientist’ы, которые хотят научиться визуализировать данные;
выпускники, желающие работать в области BI-аналитики, и обладающие необходимым минимумом знаний для старта

После обучения вы сможете:

Работать с современными платформами по созданию дашбордов, таких как Power BI, Tableau, Qlik Sense;
Научитесь работать с данными на языке Python в библиотеках Numpy, Pandas, создавать интерактивные визуализации в библиотеках Matplotlib, Seaborn и Plotly;
Создавать кастомные дашборды любой сложности с помощью Python и библиотеки Dash;
Оптимизировать скорость работы с создаваемыми дашбордами путем оптимизации запросов к извлекаемым наборам данных.

Особенности курса:

Студенты будут работать с современными платформами по созданию дашбордов, таких как Power BI, Tableau, Qlik Sense. При этом курс даст углубленные знания по работе с Power BI: будут подробно разобраны способы подключения к источникам данных, принципы обработки и трансформации данных в Power Query, создание модели данных в Power Pivot, настройка и взаимодействие визуальных элементов и создание продвинутых визуализаций с помощью с DAX формул.

Также курс позволит создавать кастомные дашборды любой сложности под тонкие потребности заказчика или работодателя с помощью Python и библиотеки Dash.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

Анализ данных

Python

SQL

Power BI

Tableau

Qlik Sense

NumPy

Pandas

Matplotlib

Seaborn

Plotly

Dash

Power Query

Power Pivot

DAX

Интерактивные визуализации

Дашборды

Вас будут обучать

Ольга Семенова

курса

Education:
Art and graphics department of State Pedagogical university

19 years-experience in advertising business in creative department. Working for international agencies: LOWE ADVENTA (2001–2005), DDB Russia (2005–2008), TBWA \ Moscow From 2008 to 2020: TBWA \ Moscow, Senior art-director Creating and developing 360˚-campaigns, collaborating with artists, supervising photo-print-video production. Working for international and local brands: McDonalds and Volkswagen (2005–2007), NIVEA, VISA, APPLE, ADIDAS, S7, ARARAT and etc.

Роман Козлов

курс

Аналитик Big Data/системный аналитик с большим опытом работы в государственных структурах Правительства Москвы.

В настоящее время занимается пользовательской аналитикой в проектах Правительства Москвы, таких как Наш город, Активный гражданин, Город Идей, Миллион призов и т.д.

Работал в органах исполнительной власти города Москвы, подведомственных учреждениях Комплекса городского хозяйства и Социальной защиты. Возглавлял работу мониторингово-аналитического управления, занимающегося контролем работы коммунально-уборочной техники. В настоящее время реализую проекты, связанные с цифровизацией адресной социальной помощи 65+ населения города Москвы.

Среди реализуемых проектов — информационная система Контакт Центр «Социальная защита», который позволяет удаленно получать адресную помощь в виде лекарственных средств, продуктов питания и товаров первой необходимости.

Руководитель программы

Александра Мёрзлая

курса

В области аналитики и BI Александра работает с 2019 года. К этому времени она получила степень бакалавра "Программной инженерии" в СПБ ГУАП, а после и степень магистра. Первые шаги в карьере были сделаны в американской компании Intermedia Cloud Communications в качестве младшего аналитика данных, а к 2021 году удалось стать руководителем команды аналитики. Весь этот год был посвящен новому кросс-командному проекту для международного финансового управления на стеке Microsoft (MS SQL Server, SSRS, SSIS, Power BI).С марта 2022 года работает в группе компаний "Тинькофф Банк" на должности аналитика в хранилище данных. Осуществляет поддержку топ-менеджмента финансового департамента в построении прототипов ETL-процессов на Greenplum, ad-hoc аналитике на Python, репортинге и визуализации в Tableau.В 2020 году получила дополнительное образование по направлению Менеджер проектного управления в IT. Является убежденным приверженцем гибких методологий разработки. Считает, что самые окупаемые вложения - это вложения в собственное развитие.Стэк: SQL, SAS DIS, SSIS, Tableau, Power BI, Python

Образовательная организация

Otus

4.2

288 отзывов

Otus.ru - высокотехнологический стартап в области образования. Наша миссия - делать образование осмысленным, реализуя связь между работодателями, специалистами и преподавателями. Приходите к нам учиться!

OTUS сегодня – это более 80 авторских курсов для IT-специалистов из разных направлений таких как программирование, тестирование, инфраструктура, информационная безопасность, управление и Data Science. И что важно, у нас есть программы для разных уровней подготовки от новичков до профессионалов, которые хотят освоить продвинутые навыки.
Наша миссия — делать обучение осмысленным, реализуя взаимосвязь между ожиданиями работодателей, компетенциями специалистов и возможностями преподавателей.

Программа курса

Модуль 1. Введение в BI - аналитику
-Тема 1.Введение в BI-аналитику. Что такое дашборд
-Тема 2.Разбор основных метрик и требований к построению визуализаций
-Тема 3.Python для аналитики. Основные типы данных в Python
-Тема 4.Условные операторы, циклы, функции в Python
-Тема 5.Библиотеки Python. Numpy и Pandas
-Тема 6.Библиотеки Python. Продвинутый Pandas
-Тема 7.Библиотеки Python. Визуализации в Python: Matplotlib, Seaborn, Plotly
SQL и работа с базами данных
-Тема 8.Принципы работы с реляционными базами данных
-Тема 9.SQL. Таблицы, представления, простые выборки, функции
-Тема 10.Углубление в SQL. Join, Exists, вложенные запросы, group by, having. Индексы и план запроса
-Тема 11.Оконные функции в SQL, виды и область применения
Практики работы с популярными BI-платформами
-Тема 12.BI-платформы: назначение, свойства
-Тема 13.Технологии Qlik Sense. Обзор возможностей и построение дашборда
-Тема 14.Технологии Tableau. Обзор возможностей, подготовка данных
-Тема 15.Технологии Tableau. Работа с визуализациями и построение дашборда
-Тема 16.Технологии Tableau. Продвинутые техники работы с дашбордом
-Тема 17.Работа с Power BI. Загрузка и трансформация данных. Power Query
-Тема 18.Построение модели данных в Power BI. работа с Power Pivot
-Тема 19.Продолжение работы с Power BI. Построение дашборда. Настройка и взаимодействие визуальных элементов
-Тема 20.Продолжение работы с Power BI. Создание вычисляемых элементов с помощью DAX формул
-Тема 21.Клиентская и маркетинговая аналитика в Power BI
Создание кастомных BI-решений в Dash
-Тема 22.Библиотека Dash. Обзор и создание простейших графиков
-Тема 23.Библиотека Dash. Фильтры и callbacks
-Тема 24.Библиотека Dash. Внешнее оформление дашборда. Использование Bootstrap
-Тема 25.Библиотека Dash. Варианты использования различных dash core components (dcc)
-Тема 26.Библиотека Dash. Финальный вариант дашборда. Вывод дашборда в production
Проектная работа
-Тема 27.Выбор темы и организация проектной работы
-Тема 28.Консультация по проектам и домашним заданиям
-Тема 29.Защита проектных работ. подведение итогов курса