„Adatelemző” szakma - tanfolyam 65 412 rubel. Moszkvai Digitális Iskolából, képzés 4 hónap, Időpont: 2023. december 15.
Vegyes Cikkek / / December 08, 2023
Ez a szakma ideális távmunkára, beleértve a szabadúszó munkát is. Az ügyfelek hajlandóak jól fizetni azoknak, akik képesek elképzelni az üzleti teljesítményt, számokkal igazolni döntéseiket és előrejelzéseket készíteni.
Az adatvezérelt megközelítés egyre nagyobb lendületet kap. A szakma számos területen keresett: IT, pénzügy, marketing, kereskedelem, orvostudomány, oktatás, szolgáltatások stb.
Nálunk mindössze 4 hónap alatt leszel elemző, mert rengeteg gyakorlat és szakértői visszajelzés lesz. A legjobb hallgatóknak lehetőségük lesz gyakorlatot szerezni az Ozon, Data Sfera, Agima cégnél.
Kinek alkalmas?
Kezdőknek
A munkatapasztalata a lehető legtávolabb áll az analitikától? Szeretnél valami újat és érdekeset tanulni, vagy elsajátítani egy keresett szakmát? 0-ról indulunk, és következetesen strukturáljuk az analitikai ismereteit, és minden előadás után gyakorlattal erősítjük meg.
Menedzserek
Tanulja meg gyorsan feldolgozni és elemezni az adatokat előrejelzések, stratégiák és tervek készítéséhez. Ön autonómabb lesz a döntések meghozatalakor.
Marketingesek
Meg fogja érteni, hogyan lehet adatokat felhasználni a hirdetési hatékonyság értékelésére, hipotézisek megfogalmazására és tesztelésére az A/B teszteléssel, valamint megtanulja, hogyan készíthet gyorsan egyértelmű jelentéseket a hirdetési kampányokról.
Vállalkozók és vállalkozók
Azoknak az eladóknak, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell elemezni az értékesítési adatokat a piactereken. Valamint minden vállalkozónak, aki növekedési pontokat szeretne találni, és adatvezérelt megközelítéssel optimalizálni szeretné az üzleti erőforrásokat.
1. modul. Bevezető.
Az elemzők feladatai, típusai
Adatelemzés
Analitikai ismeretek
2. modul. Excel.
Miért az Excel Analytics?
Adatok szűrése, rendezése
Funkció beviteli módjai
Képletszerkesztő és hibakövető rendszer
Hasznos funkciók az Excelben
Pivot táblák: meghatározás, építési feltételek, területek kialakítása
Adatok csoportosítása
Diagram típusok
Sparklines
Power Query
„Megoldás keresése” kiegészítő. Csatlakozás és beállítások
Legördülő listák
OLAP kocka
Makrók
3. modul. SQL.
Nyelvtörténet, SQL szabvány, alapfogalmak
SELECT utasításszerkezet
Alapvető adattípusok
Logikai operátorok
Aggregált függvények és csoportosítás
Allekérdezések
Összekötő asztalok
Táblázatok létrehozása, frissítése és törlése
Gyakori táblázatkifejezések, nézetek
Ablak funkciók
Tipikus alkalmazási forgatókönyvek
Bevezetés a lekérdezésoptimalizálásba
4. modul. BI és irányítópultok.
A Power BI eszköz képességeinek bemutatása.
Power Query
Adatok előkészítése elemzésre.
Munka a haladó szerkesztővel: M nyelv.
Adatmodell felépítésének elvei, táblák rendszerezése, kapcsolatok kezelése
DAX adatelemzési nyelv
Kapcsolt adatforrások betöltése
Könyvtárak és automatikusan számított könyvtárak a betöltött lekérdezésekhez
Gyakori példák speciális DAX-számításokra
Intézkedések kialakítása
Számított oszlopok és adatcsoportok
Irányítópult a vállalati fő teljesítménymutatókhoz
Renderelési blokk a Power BI Desktopban
A műszerfal tervezése és a témák alkalmazása
Munkavégzés PowerBI-ban a böngészőből
Infrastruktúra, adatbetöltés és irányítópult-fejlesztés Tableauban. Táblázat: főbb jellemzők és összehasonlítás a Power BI-val
5. modul. Python az adatelemzéshez.
Bemutatkozik a Jupyter Notebook és a leértékelés
Egyszerű műveletek számokkal és karakterláncokkal
Feltételes utasítás és for ciklus
Funkciók
Bevezetés a pandákba
Egyszerű vizualizációk
Adatok kiugró elemzése
Adatok betöltése és módosítása
Online áruház forgalmi elemzése
Értékesítési tölcsér, oszlopdiagramok, konverzióelemzés
Bevezetés a matematikai statisztikába.
Leíró statisztika
Bevezetés a statisztikai hipotézisvizsgálatba
A/A és A/B tesztelés
Adatok összevonása
Kohorsz elemzés
A forgalom minőségének összehasonlítása két hirdetési forrásból
6. modul. Végső projekt.
Hozzon létre egy vezetői irányítópultot a legfontosabb üzleti mutatókkal
Próbálja ki magát adatelemzőként a brazil Olist piactéren. Beszélje meg a piactér üzleti folyamatát és az adatmodellt. Tanuljon meg egy távoli szerveren lévő adatbázissal dolgozni. Fedezze fel az üzleti problémák megoldásának megközelítéseit