Программа и содержание
Первый шаг к карьере аналитика
Мы ежедневно сталкиваемся с аналитическими задачами: будь то поездка в отпуск, планирование бюджета или подсчёты эффективности продаж на работе. Сами того не замечая, мы работаем с данными и принимаем решения на их основе. Вот почему важно научиться грамотно получать, обрабатывать и визуализировать данные.
Аналитиком может быть каждый — важно освоить инструменты. На курсе мы познакомимся с основами анализа данных. С полученными знаниями вы сможете продолжить погружение в сферу аналитики или использовать аналитический подход в бытовых задачах.
Кому подойдёт курс:
Начинающим аналитикам
Получите фундаментальные знания для дальнейшего развития в аналитике, освоите инструменты для решения простых прикладных задач
Специалистам любой сферы
Освоите анализ данных на актуальных для вас примерах и сможете эффективнее выполнять ежедневные задачи
Тем, кто хочет сменить профессию
Научитесь мыслить как аналитик и сможете применять аналитические инструменты
По данным исследования компании «Нормальные исследования» в партнёрстве с New.HR и GeekJob.ru: лишь 33% аналитиков изначально выбрали эту сферу, остальные приходят в профессию из смежных или далёких от аналитики сфер
Программа курса:
Что такое аналитическое мышление
Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных.
Что такое аналитика
Процесс анализа и принятия решений
Понятие гипотезы и основы научного метода
Критерии наличия хорошей аналитики
Организация аналитической работы
Data-driven подход
Источники данных и их особенности
Качество данных и как управлять качеством
Введение в Google-таблицы
Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
Знакомство с Google-таблицами, основные понятия
Создание документа и наполнение его данными
Язык Google Sheets и локаль
Короткое знакомство с Google-формами
Подключение формы к Google Sheets
Работа с данными с использованием формул
Работа со сводными таблицами
Продвинутые Google-таблицы
Изучите расширенные инструменты работы с google-таблицами.
Продвинутая работа с формулами
Основные виды диаграмм
Добавление графиков в таблицу
Элементы управления графиками
Как работает функция ВПР
Дата и время — основные форматы и сложности работы с ними
Функции для работы с датой и временем
Парсинг данных, аналитические отчёты и расширения
Основы статистики
Познакомитесь с базовыми понятиями статистики.
Генеральная совокупность и выборки
Генерация случайных выборок в GoogleSheets
Научный метод и дизайн эксперимента
Меры среднего и разброса
Подсчёт мер в GoogleSheets
Виды зависимостей между данными
Линейная регрессия как показатель связи между данными
Корреляция и причинно-следственная связь
Понятие вероятности
Доверительные интервалы
Статистическая проверка гипотез
Продвинутая визуализация данных
Познакомитесь с BI-системами на примере Google Data Studio.
Введение в Google Data Studio
Создание отчёта
Публикация, скачивание и отправка отчётов
Python как инструмент анализа данных
Познакомитесь с языком Python и узнаете, что с его помощью можно отвечать на многие аналитические вопросы.
Знакомство с языком Python
Условные выражения, функции и модули в Python
Знакомство с Pandas
DataFrame
Откуда берутся данные
Познакомитесь с основами реляционных баз данных. Узнаете, что такое базы данных и зачем они нужны, чем базы данных лучше выгрузок в файлы.
Структура SQL-базы: таблицы, атрибуты
Команды и операторы SQL
Использование SQL из Сolab
Машинное обучение для жизни
Узнаете, зачем нужно машинное обучение и как его можно применять к данным для построения прогнозов.
Введение в машинное обучение
Линейная регрессия
Машинное обучение на Python.