Аналитик данных от Бруноям
Программа курса
Ознакомьтесь с программой курса «Аналитик данных» от Бруноям
Блок 1 Введение в Data Analytics
- Определение и обзор темы
- Различия в интерпретации задач
- Типичные задачи Data Analyst
- Программные среды
- Необходимые навыки
- Тенденции в сфере Data
- Взаимосвязи с другими областями
- Практические кейсы и примеры
Блок 2 MS Excel как инструмент Data Analyst
- Таблицы и cлайсеры
- Power Query и Power Pivot в Excel
- Power Query
- Power Pivot
Блок 3 Основы SQL
- Введение в БД
- Обзор основных баз данных
- Реляционная модель данных
- Взаимодействие с БД и Среды (Python/SQL клиенты)
- Подключение к PostgreSQL
- Введение в SQL
- Основные операторы SELECT, WHERE, LIMIT
- Операторы AND/OR/NOT, CASE/IN/ANY/BETWEEN
- JOINS (LEFT, RIGHT, FULL, SELF)
- JOIN vs UNION
- Aggregate Functions (SUM, COUNT, AVG)
- Оконные функции (First_value, Last_value, RANK, LEAD, LAG, SUM, COUNT)
- GROUP BY/ORDER BY/DISTINCT/LIMIT OVER
- WHERE vs HAVING
- Best Practices и способы отлова ошибок
- Примеры использования в аналитических задачах
Блок 4 Основы Python
- Введение в Python и Jupyter Notebook
- Основы программирования на Python
- Простые типы данных
- Логический тип и условные операторы
Блок 5 Продвинутые типы данных в Python
- Списки и методы работы с ними
- Кортежи, множества и другие типы
- Словари
Блок 6 Особенности Python
- Понимание включений для списков и словарей
- Введение в lambda-функции
- Основы генераторов
- Соглашения о стиле кода в Python
Блок 7 Основы Pandas
- Введение в Pandas
- Работа с данными в Pandas
- Применение функций и категоризация
- Группировка, агрегация и сводные таблицы
Блок 8 Введение в статистический анализ
- Что такое генеральная совокупность и выборка
- Повторяем и углубляем описательные статистик
- Корреляция.
- Бытовая формулировка законов больших чисел и классической ЦПТ
- Доверительные интервал
- От интервалов к проверке гипотез
- Т-тесты для зависимых и независимых выборок
- U-тест и W-тест
- P-value и его неверные трактовки
- Ошибки I и II рода
- MDE и размер выборки
- Поправки для множественных экспериментов
Блок 9 Практика статистического анализа, проведение А/В теста
- Особенности проверки гипотез в бизнесе
- Проектирование экспериментов
- Приоритизация гипотез
- Подготовка и оптимальная длительность A/B теста
- Анализ результатов A/B теста
Блок 10 Анализ бизнес-показателей
- Аналитический подход к бизнесу
- Основные метрики и воронки
- Когортный анализ
- Юнит-экономика
Блок 11 Исследовательский анализ, Визуализация данных (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- Важность EDA в анализе данных
- Связь описательной статистики, сводных таблиц и визуализации
- Инструменты для построения графиков: Matplotlib (в том числе через pandas), Seaborn, Plotly
- Численные данные: гистограмма, диаграмма размаха, violin plot
- Категории: столбчатая диаграмма
- Исследование взаимосвязей и закономерностей
- Выбор оптимального графика в зависимости от задачи
- Как рассказать историю с помощью данных
Блок 12 Основы работы в Tableau
- Обзор Tableau Prep
- Работа с данными в Tableau Prep
- Joins с дуплицированными данными
- Объединение по нескольким полям
- Joining vs Blending Data
- Очистка данных
- Трансформации данных в Tableau Prep
- Data extract vs Live connection
- Data Flow vs Data source
Блок 13 Tableau
- Типы данных в Tableau
- Агрегация и Детализация
- Доступ к проектам
- Взаимодействие и настройка: Параметры, Подсказки, Фильтры, Анализ времени, Множества, Группы, Линии тренда, Тепловые карты
- Карты и местоположение
- Основные вычисления: основные агрегации, уровень строки против уровня представления, основные вычисления, Table calculations, уровень детализации (Level of Detail) выражения
- Дашборды и истории: введение в дашборды, создание дашборда, навигация по дашборду
- Повторение и обзор
- Советы по дальнейшему обучению и развитию в области Tableau
Блок 14 Основы работы в Power BI
- Обзор Power BI
- Power BI Desktop и Power BI Service
- Подключение к источникам данных
- Загрузка и трансформация данных
- Моделирование данных в Power BI
- Отношения и Joins
- Основы DAX (Data Analysis Expressions)
- Создание мер (Measures) и вычисляемых столбцов
- Визуализация в Power BI
- Лучшие практики дизайна в Power BI
- Продвинутые возможности Power BI
- Сравнительный анализ: Tableau vs. Power BI
- Дальнейшие шаги в освоении Power BI
Блок 15 Анализ временных рядов
- Понимание данных, зависящих от времени
- Работа с временными рядами в pandas: ресемплирование и скользящие средние
- Тренд и сезонность: разложение с использованием statsmodels
- Стационарные и нестационарные временные ряды: дифференцирование
- Создание базовой модели
- Классические модели (семейство ARIMA, модели тренд+сезонность, такие как Holt-Winters)
- Использование моделей sklearn для извлечения признаков
Блок 16 Введение в Big Data
- Проблемы и возможности анализа больших данных
- Введение в Hadoop и принцип MapReduce
- Лучшие практики
- Технологии Big Data
Блок 17 Заключительная часть
- Этические аспекты в анализе данных
- Использование нейросетей на примере Chat GPT
- Положения о конфиденциальности и лучшие практики
- Обеспечение безопасности и анонимности данных
Блок 18 Карьера и развитие
- Как подготовить резюме
- Где искать работу
- Тестовое задание
- Стратегия развития после того, как вас взяли на работу
- Трудоустройство
- Помощь с трудоустройством
- Город
- Онлайн
- Формат обучения
- Онлайн
- Практика
- Задания с проверкой
- Сертификат
- Есть
- Инструменты на курсе
-
Power BIPythonSQLSupersetTableaupandas
Для новичков! Придя в эту школу вообще без знаний и подготовки, вы выпуститесь с хорошей базой и навыками.
Всё поэтапно. Все программы разбиты на блоки, все подается поэтапно, есть время разобраться, попрактиковаться.
Индивидуальный подход. Ни один вопрос не останется без ответа, ни один из студентов не окажется обделенным вниманием.
Классная подача материала. Информация подаётся в весьма доступной форме, все задания и уроки прекрасно разъясняются.
Быстрый темп. Большой объём информации и немного академических часов ведёт к оперативному изучению материала.
Необходима самоорганизованность. Прохождение курсов и изучение необходимого материала - это только ваша ответственность!
Взгляните, что студенты и выпускники говорят про Бруноям
Прошла здесь курс графического дизайна с 07.08 по 27.08. Сначала была на курсе по программе Adobe Illustrator. Преподаватель Полина очень грамотно всё объясняла и помогала во время обучения. Всегда на связи и подсказывает что да как. Особенно понравилось, что разобрали тему работ...
Проходила курсы углубленного знания Excel. Очень довольна качеством преподавания. В нашей группе курс вела Алиса Пушина. На мой взгляд, это преподаватель от Бога. Очень доступно объясняет. Внимательно относится к группе, помогает каждому. Группа была с разным уровнем подготовки, ...