Визуализация данных и введение в BI-инструменты

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.

4.6

3 месяца

Сложность

Начинающий

Тип обучения

Курс

Формат обучения

С проверкой домашнего задания

Трудоустройство

Содействие

Сертификат

Да

Стоимость курса

40 200 ₽

есть рассрочка

Освоите фундаментальные принципы визуализации
Отработаете навыки в нескольких BI-инструментах
Пройдёте теорию и практику в формате симулятора
Обретёте комьюнити единомышленников
Получите поддержку 24/7 от нашей команды
Построите комплексный интерактивный дашборд

Кому подойдёт этот курс

Продуктовым, BI и маркетинговым аналитикам
Продакт- и проджект-менеджерам и маркетологам
Продуктовым и графическим дизайнерам
Руководителям бизнеc-подразделений

Чему научитесь на курсе

Интегрировать графики из различных программ в презентации
Грамотно публиковать готовую визуализацию
Создавать интерактивные дашборды
Разным форматам, в которых существует визуализация данных
Визуализировать разные данные и бизнес-запросы
Работать в Tableau, DataLens, Datawrapper

Что будет на курсе

Теория и практика в формате симулятора
У вас будут разные роли – от владельца стартапа до стажера BI-аналитики в компании. Нужно будет принимать бизнес-решения, интерпретировать запросы руководителей и коллег, получать и давать обратную связь.

Отработка навыков в BI-инструментах
Основные понятия и теория в курсе демонстрируются в различных программах для визуализации данных: Tableau, DataLens, Datawrapper

Создание своего проекта
В заключительной части курса вы будете делать комплексный интерактивный дашборд на основе данных, которые мы подготовили

Поддержка от сообщества единомышленников
Рядом будут другие студенты. Можно обсудить проект, дать совет, попросить помощи и просто пообщаться с интересными людьми.

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки

Tableau

Визуализация данных

Дашборды

PowerBI

DataLens

Datawrapper

Flourish

Вас будут обучать

Артём Прытков

курса

BI Консультант

BI консультант. Работал более 10 лет в области анализа и визуализации данных. Опыт работы в крупных IT компаниях и частном консалтинге

Александр Богачёв

курса

Специалист по визуализации данных, дата-сторителлингу и дата-журналистике

Работал старшим преподавателем на программе «Журналистика данных» в Высшей школе экономики и руководил отделом дата-спецпроектов в РБК

Роман Бунин

курса

Евангелист DataLens в Яндексе, автор канала Reveal the Data

3 года руководил группой развития BI в Яндекс Go, где построили одну из самых больших и сложных BI-систем на базе Tableau. Автор курсов и методик развития систем отчетности. Кандидат технических наук.

Образовательная организация

Яндекс Практикум

4.3

888 отзывов

Яндекс Практикум — сервис онлайн-обучения, где каждый может освоить цифровую профессию с нуля или получить новые навыки для дальнейшего профессионального развития.

Яндекс Практикум готовит специалистов по 5 направлениям: анализ данных, программирование, дизайн, маркетинг, менеджмент.

Обучение проходит в собственной технологической среде компании, что позволяет студентам сразу применять полученные знания на практике. Карьерный центр оказывает содействие при поисках и устройстве на работу.

Программы состоят из двух частей: бесплатного вводного курса и платного продолжения. Бесплатная часть поможет оценить формат, примерить на себя профессию и принять взвешенное решение.

Преимущества:

Обучение основано на реальных ситуациях. Все задачи, которые вы будете выполнять, взяты из реальной рабочей практики. Оттуда же все инструменты: редакторы кода или Figma. С первых дней вы будете готовиться к своей будущей работе.
69% выпускников Практикума находят работу. В этом им помогает особый этап курса — карьерный трек. На нём со студентами работают наши HR-специалисты. Они учат студентов планировать процесс поиска работы, правильно составлять резюме, не теряться на собеседованиях и проходить тестовые задания. Читать исследование НИУ ВШЭ
Технологии помогают сделать так, чтобы каждому было удобно учиться. Теория — в учебнике с интерактивными элементами, задачи — в тренажёре.
Обратная связь. Еженедельные созвоны с наставниками и подробный письменный разбор выполненных заданий от ревьюера. Кураторы регулярно собирают обратную связь, чтобы в группе было комфортно и не страшно обратиться за помощью.
Возможность оплаты курса в рассрочку.

Программа курса

Спринт 1

2 недели - Data literacy

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

Спринт 2

2 недели - 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
«А мы делаем не так». Как убедить заказчика в правильности вашего подхода

Спринт 3

2 недели - Визуализация данных: основы

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

Спринт 4

2 недели - Визуализация данных: ошибки, особенности, инструменты

Как работать в Datawrapper — наглядно и по шагам
Частые ошибки при визуализации данных, чего нужно избегать
«Мой график перегружен». 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

Спринт 5

2 недели - 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