Data Analyst - ingyenes tanfolyam az Otustól, képzés, Időpont: 2023. december 5.
Vegyes Cikkek / / December 08, 2023
Adatelemző egy big data specialista. Összegyűjti, elemzi, vizualizálja és következtetéseket von le. A kapott hipotézisek alapján a vállalatok fontos üzleti döntéseket hoznak.
-Junior szintű adatelemzők, akik törekszenek tudásuk rendszerezésére, elmélyítésére;
- Jelentéskészítő szakemberek, akik manuálisan vagy félautomatikusan készítik el Excelben, és szeretnék megtanulni, hogyan lehet gyorsabban és hatékonyabban csinálni;
-Érettségizettek, akik adatelemzési területen szeretnének dolgozni, és rendelkeznek az induláshoz szükséges minimum ismeretekkel
- Marketingesek, termékmenedzserek, üzleti elemzők, közgazdászok, tervezők, akik minimálisra szeretnék csökkenteni napi rutinjukat
Alexandra 2019 óta dolgozik az analitika és BI területén. Ekkorra a St. Petersburg State University of Aviation Administration szoftvermérnöki diplomát, majd mesterdiplomát szerzett. Az első lépések...
Alexandra 2019 óta dolgozik az analitika és BI területén. Ekkorra a St. Petersburg State University of Aviation Administration szoftvermérnöki diplomát, majd mesterdiplomát szerzett. Pályafutása első lépéseit az amerikai Intermedia Cloud Communications cégnél tette meg junior adatelemzőként, és 2021-re sikerült az elemzőcsapat élére kerülnie. Az egész évet egy új, több csapaton átívelő projektnek szenteltük a nemzetközi pénzügyi menedzsmentet a Microsoft veremben (MS SQL). Szerver, SSRS, SSIS, Power BI). 2022 márciusa óta a Tinkoff Bank cégcsoportban dolgozik raktárelemzőként. adat. Támogatást nyújt a pénzügyi osztály felső vezetése számára az ETL-folyamatok prototípusainak elkészítésében Greenplum, ad-hoc elemzés Python, jelentéskészítés és vizualizáció a Tableau használatával. 2020-ban további képzésben részesült IT projektmenedzsment menedzser szakirányon. A rugalmas fejlesztési módszertanok elkötelezett híve. Úgy véli, hogy a legjövedelmezőbb befektetések a saját fejlesztésekbe történő befektetések. Verem: SQL, SAS DIS, SSIS, Tableau, Power BI, Python
5 évig IT területen dolgozott HR elemzőként és üzleti intelligencia szakértőként a Luxoftnál, most pedig az Exness analitikai és riportvizualizációs szakértője. Végzettsége szerint közgazdász. Stack: Tableau Desktop & Server, Data...
5 évig IT területen dolgozott HR elemzőként és üzleti intelligencia szakértőként a Luxoftnál, most pedig az Exness analitikai és riportvizualizációs szakértője. Végzettsége szerint közgazdász. Stack: Tableau Desktop & Server, Adatelemzés és vizualizáció, SQL. Munkám során az egészséges egyensúlyt keresem a jó adatforrás írása és a gyönyörű látvány létrehozása között.
8 éves vállalati tapasztalat analitikában. SQL, Tableau, c++, python. Analitikai és termékmegoldásokat hozott létre olyan nagy cégeknél, mint az MTS, Ozon, ivi.ru Termékcsoportokban dolgozott Oroszországban, Németországban, Lengyelországban...
8 éves vállalati tapasztalat analitikában. SQL, Tableau, c++, python. Analitikai és termékmegoldásokat hozott létre olyan nagy cégeknél, mint az MTS, Ozon, ivi.ru Termékcsoportokban dolgozott Oroszországban, Németországban és Lengyelországban. Tanár
Bevezetés az adatelemzésbe és az alapvető statisztikákba
-Téma 1. Általános sokaság és minta, mérési szintek
-2. témakör. Normál eloszlás, statisztikai szignifikancia szintje, szórás. Központi határérték tétel. Konfidencia intervallumok és standard hiba
-Téma 3. Leíró statisztikák. A centrális tendencia mértéke
-4. témakör. Normál eloszlás, statisztikai szignifikancia szintje, szórás. Központi határérték tétel
-5. témakör. Konfidencia intervallumok és standard hiba
-6. témakör. Szignifikancia szintje, statisztikai hipotézisek
-7. témakör. Korrelációs együttható
-8. témakör.Az adatok összehasonlításának módszerei. A névleges adatok összehasonlítása.
-9. témakör. Átlagok összehasonlításának módszerei
DBMS és SQL
-10. témakör. Bevezetés a relációs adatbázisokba. Soros és oszlopos adatbázisok
-Téma 11.Táblázatok készítése és szerkesztése. DDL. DML, DCL
-12. témakör. Adatkiválasztás, feltételek, adatszeletek SQL-ben
-13. témakör. Aggregáló függvények. Adatok csoportosítása és rendezése
-14. témakör. Beágyazott lekérdezések és ideiglenes táblák
-15. témakör. Asztalkötések típusai
-16. témakör. Kifejezések SQL-ben
-17. témakör. Beépített funkciók SQL-ben
-Téma 18.Adatbázis objektumok. Táblázatok és nézetek. Indexek és partíciók
-19. témakör. Lekérdezési terv és teljesítményoptimalizálás
Bevezetés a Pythonba
-20. témakör. Bevezetés a szintaxisba. Jupyter jegyzetfüzet
-21. témakör. Változók és adattípusok. Adatkiadás és aritmetikai műveletek
-Téma 22. Python alapok. Operátorok, hurkok
-23. témakör.Python adatstruktúrák. Karakterláncok, listák és sorok és szótárak
- 24. téma. For és while hurkok
-25. témakör. Függvények, modulok és könyvtárak
-26. témakör. Könyvtárak NumPy, pandák, SciPy
-27. témakör.Vizualizációs módszerek. A matplotlib alapjai, seaborn, plotly
Adatok előfeldolgozása, feltáró és statisztikai adatelemzés
-Téma 28. Munka kihagyásokkal és ismétlődésekkel
-29. témakör Az adatok kategorizálása
-Téma 30. Adattípus konvertálás
-Téma 31. Adatnormalizálás
-Téma 32. Adatok kategorizálása
-33. témakör. Idősorelemzés
-Téma 34. Adatszeletek tanulmányozása
-35. témakör.Adatkapcsolatok
-36. témakör. Eredmények érvényesítése
-37. témakör. Hipotézisek állítása és tesztelése
Bevezetés az üzleti intelligenciába és a vizuális adatelemzésbe
-38. témakör. Bevezetés az üzleti intelligenciába
-39. témakör: Tableau Desktop/Public Ecosystem Overview
-40. témakör. A Tableau adatforrásainak fő típusai, kapcsolatok
-41. témakör. Tableau Desktop felület és alapvető működési fogalmak
-42. témakör. Vizualizáció: diagramok, használatuk főbb forgatókönyvei
- 43. témakör. Előre telepített és egyedi számítások
-44. téma. Adatok rendszerezése Tableauban
-Téma 45. Műveletek rendje Tableauban
-46. témakör. Bevezetés az információtervezésbe
-Téma 47. Hogyan működik a felhasználói észlelés
-Téma 48. Fő hibák az irányítópultok létrehozásakor
-49. témakör. Irányítópult kialakítása
-50. témakör. Elrendezés különböző feladatokhoz és eszközökhöz
- 51. témakör. A felhasználói interakció megtervezése az irányítópulttal
Projekt életciklusa az adatelemzésben
-52. témakör. Adatvezérelt döntéshozatal az üzleti életben
-Téma 53. Gyűjtési követelmények
-54. témakör Követelmények kristályosítása és prototípus elkészítése
-55. témakör. Iteratív munka az ügyféllel a fejlesztési szakaszban
-56. témakör. A kész verzió bemutatója és a felhasználói tesztelési szakasz
-57. témakör. Megjelenés és utómunka
-58. témakör. Igényfigyelés és visszajelzések fogadása
Speciális módszerek és területek az adatelemzésben
-59. témakör.Üzleti mutatók elemzése
-60. témakör. Termékelemzés, egységgazdaságtan, A/B tesztek
-61. témakör. Metrikák és csatornák, mérőszámok hierarchiája
-62. témakör. Kohorsz elemzés
-Téma 63.BI analytics
-64. téma.Adatújságírás