Курсы по аналитике данных в Тольятти с нуля

Вам точно стоит попробовать, если:

• Устали от офиса
• В IT можно работать удаленно из любой точки мира. Вы сами планируете график и уровень загруженности.
• Хотите расти и развиваться
• Начните карьеру аналитика после 6 месяцев курса, продолжайте учиться, совершенствуйте навыки и станьте руководителем отдела через несколько лет. А еще можно углубиться и изучение данных или перейти в разработку. В IT всегда есть простор для развития.
• Надоело считать дни до зарплаты
• Отправляйте деньги на сберегательный счет, а не погашение процентов по кредитам. Аналитик — ценный специалист.

Программа курса

Курс 1. Анализ данных в Excel

На первом этапе вы научитесь владеть базовыми формулами Excel, работать в Power Pivot и Power Query и строить автоматизированные модели визуализации. Начнете развивать компетенции, необходимые для прохождения технических собеседований. В конце курса выполните первую курсовую работу.

Уроки:

1. Основы работы с Excel
2. Обработка данных
3. Агрегация данных
4. Логика. Необходимые и достаточные условия
5. Когортный анализ
6. Мастер-класс. Когортный анализ
7. Основы юнит-экономики в Excel
8. Работа с нестандартными данными
9. Настройка фильтров и визуализация
10. Логика. Приоритетность логических операций
11. Сборка калькулятора юнит-экономики
12. Статистика. Среднеарифметическое (геометрическое), дисперсия, стандартное отклонение. Статистические шкалы
13. Переход из Excel в Google Sheets
14. Решение бизнес-задачи
15. Мастер-класс. Интерактивный отчет
16. Сложные прогнозы в Excel
17. Статистика. Квантильный анализ. Медиана. Цепной и базисный рост-прирост

В курсе:

• 1 групповой проект
• 4 консультации
• 6 вебинаров
• 9 видеоуроков
• Разбор домашних заданий с наставником каждую неделю
• Тестовые собеседования

Курс 2. Анализ данных с помощью SQL

Научитесь пользоваться Metabase и писать SQL-запросы. Преобразовывать и анализировать данные. В курсовой работе сможете использовать полученные знания, которые получите на этом этапе.

Уроки:

1. Базовые запросы
2. Теория вероятности
3. Генерация новых признаков и очистка данных
4. Теория вероятности
5. Агрегатные функции
6. JOIN
7. JOIN
8. Подзапросы и WITH
9. Статистика. Ковариация и корреляция
10. Оконные функции
11. Оконные функции
12. Решение бизнес-задачи
13. DDL, DML, индексирование
14. Основы оптимизации
15. Мастер-класс. Решение бизнес-задачи с помощью SQL

В курсе:

• 1 групповой проект
• 4 вебинара
• 5 консультаций
• 10 видеоуроков
• Разбор домашних заданий с наставником каждую неделю
• Тестовые собеседования

Курс 3. Python для анализа данных

Научитесь пользоваться библиотеками для анализа данных. Визуализировать с помощью Python. А еще строить функции и проверять гипотезы. В курсовой работе сможете применить полученные на этом этапе знания.

Уроки:

1. Основы Python, переменные и типы данных
2. Статистика. Биномиальное распределение
3. Работа в циклах со списками и словарями
4. Функции и библиотеки
5. Статистика. Нормальное распределение, хи-квадрат
6. Работа с Pandas
7. Выбор и настройка визуализаций
8. Запросы к удаленным базам данных
9. Статистика. Введение в гипотезы и параметрические тесты
10. Подключение к API
11. Python для анализа A/B-тестов
12. Решение бизнес-задачи
13. Математическая статистика. SciPy
14. Мастер-класс. Пишем Bootstrap руками
15. Основы оптимизации

В курсе:

• 1 групповой проект
• 4 вебинара
• 5 консультаций
• 10 видеоуроков
• Тестовые собеседования

Power BI

Научитесь снимать запросы с заказчика, строить интерактивные таблицы и интерпретировать данные, визуализировать данные. Научитесь снимать запросы с заказчика, строить дашборды и интерпритировать данные, визуализировать данных

Уроки:

1. Знакомство с Power BI и веб-аналитикой
2. Workshop. Знакомство с курсовым проектом. Работа с заказчиком
3. Визуализация данных. Основные принципы
4. Получение и предобработка данных
5. Введение в модели данных для BI
6. Введение в DAX
7. Понятие контекста и его модификация
8. Работа с датами
9. UX-дизайн отчета
10. Power BI Service. Автоматическое обновление и предоставление прав доступа
11. Workshop. Формулировка выводов и рекомендаций для бизнеса
12. Курсовой проект. Sink or swim

Выход на рынок труда

Помогаем стать смелыми и показать работодателям свои навыки.

На этом этапе:

• Собираете портфолио из практических задач, решенных на курсе.
• Составляете резюме вместе с карьерным консультантом.
• Готовитесь к собеседованию с опытным рекрутером.

В курсе:

• 3 консультации с рекрутером
• 1 консультация с экспертом

Бизнес-блок

Практический блок. Познакомитесь с основными бизнес-метриками, научитесь тестировать гипотезы и проводить A/B-тесты.

Мастер-классы:

• Построение отчетности
• Формирование экспериментов
• Проведение исследования

В курсе:

• 1 групповой проект
• Презентация проектов

Групповые проекты

На протяжении всего курса:

В каждом курсе вам предстоит выполнить групповой проект, основанный на реальной бизнес-задаче.

• Работаете в команде и распределяете роли.
• Используете таск-трекеры и мессенджеры для менеджмента команды (Trello, Slack, GitHub).
• Выбираете оптимальные решения и инструменты для выполнения рабочих задач.
• Применяете полезные практики на рабочем месте.
• Создаете презентации проектов и результатов.

В курсе:

• Работа в команде
• Личностное развитие
• Коммуникация

Кому подойдёт этот курс

• Студентам и новичкам в бизнес-аналитике
• Освоите бизнес-аналитику с нуля: научитесь понимать экономику компании, оптимизировать процессы и программировать на Python. Сможете начать карьеру сразу после окончания обучения.
• Разработчикам, которые хотят сменить профиль
• Научитесь анализировать работу компании, улучшать эффективность процессов с помощью программирования. Сможете сменить профессию и использовать опыт разработчика как преимущество.
• Junior-аналитикам данных
• Научитесь углубляться в бизнес-процессы и помогать компаниям повышать эффективность работы, поднимать продажи и сокращать издержки. Прокачаете навыки работы с данными и сможете претендовать на повышение.
• Продактам, руководителям проектов и направлений в разработке
• Посмотрите на продукт с точки зрения аналитики, поймёте, как его развивать и увеличивать прибыль. Познакомитесь с практикой лучших компаний, научитесь внедрять IT-системы в работу компании и опираться на бизнес-аналитику в управлении.

Чему вы научитесь

1. Рассчитывать бизнес-модель
2. Разберётесь в специфике разных моделей бизнеса и поймёте, как компании устроены изнутри. Научитесь определять стратегию развития и строить бизнес-модели по мировым стандартам.
3. Анализировать экономику бизнеса
4. Узнаете, какие факторы влияют на прибыльность бизнеса, научитесь влиять на спрос и предложение. Изучите инструменты капитализации, освоите веб-аналитику и сможете строить модель бюджета компании.
5. Оптимизировать бизнес-процессы
6. Освоите работу с нотациями, научитесь строить Customer Journey Map и UserStory, проводить CustDev и UX-интервью. Сможете автоматизировать процессы, находить точки для развития и оптимизации бизнеса.
7. Решать задачи бизнеса с помощью IT-разработки
8. Узнаете, как помочь бизнесу внедрить новые сервисы и повысить прибыльность. Научитесь управлять разработкой, разбираться в e-commerce и влиять на эффективность онлайн-торговли.
9. Программировать на Python
10. Научитесь использовать Python для аналитики. Освоите работу с библиотеками NumPy и Pandas, сможете обрабатывать большие объём данных и находить важные для бизнеса закономерности.
11. Работать с заказчиками
12. Поймёте, как брифовать заказчика и определять задачи аналитики в компании. Научитесь визуализировать данные исследований с помощью Power BI, составлять развернутые аналитические отчеты и проводить презентации.

Программа курса

1. Бизнес-анализ

• Что такое бизнес
• Два состояния бизнеса: капитализация и профит
• Целеполагание и стратегия
• Схема бизнес процессов. Основной процесс, генерирующий прибыль (спрос и предложение). Вспомогательные процессы как стабилизирующий элемент модели
• Ролевая и бюджетная модели
• Управление изменениями. Уточнение целей и проблемы заказчика. Сбор требований, определение объема, рамки и исключения
• Генерация и Выбор решения, бенчмарк
• Влияние инициативы на бизнес-процессы. Функциональные требования и нефункциональные требования
• Анализ влияния
• Этапность, Пилоты, Роллауты. Методика оценки экономического эффекта и критерии успешности (в том числе для масштабирования). Презентация. Защита

1. Аналитик данных 2.0

• Введение, Excel, Google Таблицы
• Источники данных и инструменты для анализа (краткий обзор)
• Введение. Интерфейс Excel. Книги и листы
• Анализ таблиц. Печать таблиц
• Сводные таблицы
• Вычисления и формулы. Умные таблицы
• Функции подсчёта и суммирования. Статистические функции. Функции округления
• Логические функции
• Основы, интерфейс Google Таблиц
• Сводные таблицы: основы
• Python, библиотеки NumPy и Pandas
• Python intro
• Основы Python
• Операторы, выражения
• Условный оператор if, ветвления
• Условный оператор if: продолжение
• Цикл while
• For: циклы со счётчиком
• For: циклы со счётчиком. Часть 2
• Цикл for: работа со строками
• Вложенные циклы
• Цикл for: продолжение работы со списками
• Функции
• Float
• Установка и настройка IDE
• Базовые коллекции: списки
• Методы для работы со списками
• Представление списков
• Библиотека NumPy. Часть 1
• Библиотека NumPy. Часть 2
• Библиотека Pandas. Часть 1
• Библиотека Pandas. Часть 2
• SQL, чтение и запись данных, PowerBI
• Основы SQL
• Чтение и запись данных. Часть 1
• Чтение и запись данных. Часть 2
• Введение в статистику
• Знакомство с BigData
• Основные метрики и системы аналитики (Яндекс.Метрика и Google Analytics)
• Загрузка данных в Power BI
• Соединение данных из разных таблиц и ресурсов
• Power Point (бонусный курс)
• Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
• Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста
• Работа с фигурами, таблицами и изображениями
• Расширенные возможности редактирования и дизайна
• Печать, презентация и публикация
• Keynote и PowerPoint

1. Системный аналитик с нуля

• Курс состоит из серии вебинаров с экспертами и проходит в режиме реального времени. Запланируйте время и готовьте вопросы спикерам — у вас будет возможность обсудить их в прямом эфире.
• Аналитический процесс и компетенции системного аналитика
• Работа с заказчиком и управление разработкой
• Целеполагание и погружение
• Формализация требований
• Возможности ИТ. Учётные программы и сайтостроение
• Проектирование схем данных и диаграмм состояний
• Прототипирование в Excel
• Проектирование сценариев пользовательского взаимодействия
• Создание требований к пользовательским интерфейсам
• Интеграция программ
• Формализация технического задания

Профессиональные навыки:

• Оценка эффективности бизнес-процессов
• Построение бизнес-моделей
• Составление отчётов в PowerBI
• Проведение CustDev, UX-интервью
• Программирование на Python
• Работа с Excel и Google Таблицами
• Построение Customer Journey Map и UserStory
• Знание нотации моделирования VAD, SIPOC, BPMN
• Управление эффективностью e-commerce
• Веб-аналитика в Яндекс.Метрике и Google Analytics
• Внедрение IT-технологий в бизнес-процессы
• Создание систем ЛНА
• Применение цикла PDCA
• Управление базами данных на SQL

На курсе “Аналитик данных” вы научитесь:

Анализировать большие объемы данных

• С помощью SQL, Python и других инструментов обрабатывать большие объемы данных и искать инсайты

Использовать на продвинутом уровне Google Analytics и Яндекс.Метрику

• Настраивать счётчики и цели в Google Analytics и Яндекс.Метрике, разбираться в стандартных отчётах и создавать свои

Проектировать систему сквозной аналитики

• Отслеживать полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определять эффективность инвестиций

Визуализировать данные

• Создавать дашборды с помощью Tableau, Power BI и Python

Программа курса

Ступень 1. Инструменты для базового анализа данных

Блок 1. Продуктовая аналитика

Блок 2. Google Sheets и Excel для задач аналитики

Блок 3. SQL для анализа данных

Блок 4. Веб-аналитика и аналитика мобильных приложений

Блок 5. Проведение исследований и анализ пользовательских сценариев

Ступень 2. Применение на прикладных проектах и продвинутые инструменты анализа данных

Блок 1. A/B-тестирование

Блок 2. Мат. статистика и математика для аналитика

Блок 3. Unit-экономика и работа с данными

Блок 4. Python

Блок 5. Использование Power BI и визуализация данных

Блок 6. Работа с Tableau и дашбордами

Ступень 3. Специализация и погружение в Data Science

Блок 1. Специализация: Data Scientiest

Блок 2. Специализация: Маркетолог-аналитик

Блок 3. Специализация: Бизнес-аналитик

Блок 4. Специализация: Системный аналитик

Дипломная работа и помощь с трудоустройством

Чему научитесь на курсе

• Обрабатывать данные
• Работать с большими массивами данных из разных источников, не хуже программистов строить сложные запросы с множеством параметров
• Писать сложные формулы в DAX
• Создавать вычисляемые таблицы, столбцы и меры: от простых агрегатов до формул со скользящими периодами
• Автоматизировать отчётность
• Сможете создавать легко читаемые отчёты с богатой навигацией, которые ускорят поиск ответов на вопросы бизнеса

Кому подойдет

• Опытным пользователям Power BI или Excel
• Создавать формулы, функции и визуализации любой сложности, строить продвинутые отчёты, синхронизироваться с различными сервисами — и всё это без навыков программирования.
• Аналитикам и маркетологам
• Выполнять сложные выражения DAX в Power BI, Power Pivot, выйти за рамки привычных и не всегда работающих формул и узнать инструмент более подробно.
• Финансистам
• Создавать рабочие решения под свои задачи без привлечения программистов и затрат на кастомизацию решения.

Программа курса

• Power Query & M
• Power Pivot & DAX
• Power View & работа с порталом
• Дипломный проект

Как проходит обучение

• Вебинары с экспертами
• Занятия проходят в формате вебинаров, видеозапись и материалы каждого занятия также доступны в личном кабинете для просмотра в любое удобное вам время.
• Много практики
• Каждое занятие дополнено домашним заданием с обратной связью от преподавателя. Практика строится на тренажерах в программе Microsoft Power BI, функции которого применимы и к Microsoft Excel.
• Сопровождение студентов
• Каждый студент может лично пообщаться с преподавателями и получить помощь координатора. Также эксперты курса помогут вам в работе над дипломным проектом.
• Карьерный level-up
• Центр развития карьеры поможет с составлением резюме, подготовит к собеседованию, предложит вакансии и будет сопровождать на всех этапах поиска работы.

Ключевые навыки

1. Знание продвинутых приёмов работы с Power Query и M
2. Составление расширенных интерактивных отчётов
3. Работа с архитектурой табличной модели
4. Выполнение сложных выражений DAX в Power BI, Power Pivot
5. Работа с текущим контекстом фильтра с помощью выражений DAX
6. Изменение отображения итогов и промежуточных итогов
7. Работа с иерархиями и связанными функциями
8. Вычисление различных скользящих средних без использования функции Time Intelligence
9. Работа с расширенными вычислениями с использованием итераторов
10. Понимание работы Bidirectional фильтров
11. What-if анализ. Глубокое погружение в CALCULATE()
12. Динамическая безопасность на уровне строк

Кому будет полезен этот курс

Идеально подойдёт тем, кто погружается в аналитику с нуля

• Всем, кто хочет работать с данными
  Узнаете, как проводить исследования, анализировать данные и делать наглядные отчёты. В короткие сроки получите специализацию и уже через 6 месяцев сможете начать карьеру в аналитике на позиции junior. К концу обучения ваши навыки будут на уровне middle-специалиста.
• Аналитикам без навыков программирования
  Вы подтянете знания в работе с аналитикой, изучите основы программирования на Python или R, научитесь работать с базами данных и Big Data. Расширите компетенции и сможете перейти на middle-уровень.
• Разработчикам, которые хотят сменить профиль
  Поймёте, как применить свои знания в программировании для решения бизнес-задач. Изучите инструменты для анализа, сборки и презентации данных заказчику — и станете более востребованным специалистом.

Чему вы научитесь на курсе

• Работать с SQL
  Научитесь писать запросы, работать с данными в базе без переноса в таблицы, загружать данные и сохранять историю, работать с разными форматами файлов
• Использовать Python или R
  Научитесь получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах
• Применять data-driven подход
  Проводить A/B-тесты и определять, что приносит результат в исследуемой области, основываясь на данных, а не на интуиции
• Работать с Big Data
  Освоите актуальные инструменты анализа данных и получите явное конкурентное преимущество — крупнейшие компании работают с большими данными
• Визуализировать данные для разной аудитории
  Научитесь строить графики и диаграммы: от простых до интерактивных, сможете создавать визуализации под любой тип данных и рассказывать историю, основываясь на них
• Развивать эмоциональный интеллект
  Узнаете, как принимать эмоции и управлять ими. Сможете лучше понимать окружающих и строить деловые отношения. Усилите свою конкурентоспособность

Программа курса

1 модуль. Погружение
В первом модуле вы разберётесь, что такое аналитическое мышление, и узнаете, откуда берутся данные. Научитесь определять ключевые продуктовые метрики и создавать дашборды.

• Аналитическое мышление
• Основы визуализации данных
• Метрики, гипотезы, точки роста

2 модуль. Получение данных и работа с ними
Узнаете, как писать SQL-запросы, чтобы получать данные и подготавливать их к последующему анализу. Научитесь технологиям работы с большими данными и поймёте методы их монетизации.

• SQL и получение данных
• Аналитика больших данных

3 модуль. Автоматизация процессов 
Научитесь получать данные из внешних источников, обосновывать выводы, работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах. Узнаете, как находить точки роста в данных, оформлять их в гипотезы и оценивать их эффективность.

• Анализ данных на R
• Язык на выбор
• Python
• Язык на выбор
• A/B-тестирование

4 модуль. Гибкие навыки, или Soft skills 
Сочетание хард- и софт-скиллов поможет вам быстрее расти по карьерной лестнице и добиваться больших результатов. Эта часть курса про создание здоровой атмосферы в коллективе и грамотной коммуникации в бизнесе. 

• Эффективные коммуникации и эмоциональный интеллект
• Переговоры
• Публичные выступления
• Программа трудоустройства
• Входит в профессию

Итоговый проект — готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность
В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки на персональном проекте по анализу данных. Это может быть анализ данных по продажам, прогнозная аналитика влияния бизнес-действий на ключевые показатели эффективности или написание алгоритма распределения товарных запасов. 

Ключевые навыки

• Получение данных с помощью языка запросов SQL
• Очистка и трансформация данных с помощью Python или R
• Сбор и анализ требований заказчиков к отчётности
• Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики
• Прогнозирование событий на основе данных
• Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез
• Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

Кому подойдёт курс

• Новичкам в аналитике
  Освоите новую высокооплачиваемую профессию и сможете кардинально изменить свою жизнь.
• Начинающим специалистам
  Заполните пробелы в знаниях, повысите свою квалификацию и сможете получить повышение на работе.
• Руководителям и предпринимателям
  Научитесь грамотно оценивать новые проекты, анализировать показатели и видеть точки роста.

Чему научитесь

• Подготавливать и структурировать данные для анализа
• Анализировать выручку, доходность, операционные и коммерческие KPI компании
• Визуализировать данные и готовить отчёты для менеджеров и руководителей
• Планировать бюджет и прогнозировать ключевые показатели бизнеса
• Формировать стратегии развития и предлагать решения на основе данных
• Оптимизировать направления бизнеса или отдельные продукты

Программа курса

Базовая программа

Вводный модуль
Освоите базовые приёмы работы в Excel, которые помогут быстрее анализировать данные и упорядочивать таблицы. Узнаете, какую карьеру можно построить на базе навыков бизнес-аналитика. Получите представление о ежедневных задачах специалиста.

• Основы работы в Excel
• Инструменты подготовки исходных данных
• Инструменты анализа данных
• Инструменты визуализации
• Прочие инструменты
• Продвинутый Excel
• Профессия бизнес-аналитик

Исследования и анализ
Научитесь переводить абстрактный запрос на исследование рынка в набор конкретных задач. Узнаете, как считать количество денег на рынке. Разберётесь, зачем выделять и сегментировать целевые аудитории, как учитывать в анализе не только игроков внутри рынка, но и альтернативы. Сможете адекватно сопоставить размер компаний на рынке, если нет информации о выручке, по количеству сотрудников, крупным клиентам, трафику и другим признакам.

• Основы анализа рынка
• Оценка объёма рынка
• Сбор и обработка информации
• Базовые фреймворки стратегического анализа
• Анализ клиентов, партнёров и контрагентов
• Анализ конкурентов и альтернатив вашему продукту

Финансовое моделирование
Сможете планировать доходы будущих периодов, опираясь на информацию об эффективности рекламы, коммерческих и других активностей компании, считать операционные расходы, искать потенциальную экономию для бизнеса и оценивать, в какой проект компании выгоднее вложить деньги.

• Бизнес-модель
• Основы финансового моделирования
• Юнит-экономика и валовая прибыль
• Операционные и капитальные затраты компании
• Базовые формы финансовой отчётности
• Анализ инвестиционной привлекательности

Моделирование бизнес-процессов
Научитесь создавать бизнес-процесс в виде набора задач и действий для достижения бизнес-целей, оптимально использовать процессную аналитику, чтобы повысить эффективность работы бизнеса. Узнаете, как сформировать команду для анализа, выбрать инструменты сбора информации по процессу и какие методы использовать. Поймёте, что нужно для успешного анализа бизнес-процессов. Научитесь анализировать бизнес-процессы с помощью Process Mining.

• Процессный подход к управлению
• Моделирование бизнес-процессов
• Средства моделирования бизнес-процессов
• Анализ процессов
• Основные методы анализа бизнес-процессов

Формирование отчётов и основы регулярного репортинга
Научитесь формулировать конкретный план действий, который приведёт к ответам на поставленный вопрос, и описывать результаты исследования понятным для аудитории языком. Узнаете, как автоматизировать отчёты при помощи Google Таблиц и стандартизировать сбор данных через формы. Сможете выбирать подходящие инструменты визуализации в зависимости от задачи и представлять базовые отчёты для руководства.

• Отчёты по результатам анализа и регулярная управленческая отчётность
• Структура и план реализации исследования
• Формирование и оформление отчёта
• Презентация и защита исследования
• Основы формирования SQL-запросов для выгрузки информации из базы данных
• Регулярный репортинг
• Основы визуализации отчётности в BI

Основы стратегического планирования
Разберёте, как декомпозировать сложную комплексную проблему на части, исследовать текущую бизнес-ситуацию внутри компании и на рынке. Научитесь анализировать риски и возможности, систематизировать разработку плана
или стратегии развития компании и формулировать показатели, на которые будет опираться компания, оценивая эффективность работы бизнеса. 

• KPI в большом бизнесе
• Система OKR
• Практика и кейсы структурирования при помощи
  дерева решений и формул

Управление проектами
Научитесь планировать проект, составлять план-график и смету работ. Узнаете, как определить уровень зрелости проектного управления в компании и понять, подойдёт ли для проекта управление по гибким методологиям. Выясните, как оценивать трудозатраты по проекту и контролировать качество результата.

• Общие методологии управления проектами
• Планирование и контроль аналитического проекта
• Работа и управление аналитикой в крупной компании

Soft skills бизнес-аналитика
Узнаете, какими мягкими навыками должен обладать бизнес-аналитик и какие у него могут возникнуть сложности при работе в команде. Научитесь правильно применять решения, презентуете свои навыки и узнаете про карьерную лестницу в профессии.

• Софт-скиллы бизнес-аналитика и основы командной работы
• Структурирование проблем и фреймворки поиска решений
• Проактивный подход к рабочим задачам
• Принятие решений
• Адаптивность к изменениям
• Нетворкинг
• Основы трудоустройства

SQL и получение данных
Узнаете, как самостоятельно извлекать данные для обработки и анализа. Научитесь оперативно получать данные, чтобы оценивать результаты, строить гипотезы и разрабатывать стратегии. Научитесь выгружать данные и изучать их характеристики с помощью аналитических функций SQL.
Вы начнёте изучать SQL после основного модуля по бизнес-аналитике.

• Введение в SQL
• Реляционные базы данных
• Ключевые функции для анализа данных с SQL
• Углубление в SQL. Продвинутые операции с данными
• Работа с PostgresSQL. Часть 1
• Работа с PostgresSQL. Часть 2

Дипломный проект
Вы проведёте полное исследование рынка в выбранной нише и расчёт экономики для запуска нового проекта. Выберете функцию поиска или анализа информации, моделирования или бизнес-планирования. Дипломный кейс станет частью вашего профессионального портфолио.
В течение месяца вас будет поддерживать дипломный руководитель. Он даст рекомендации по работе: поможет улучшить проект и правильно его презентовать.

Дополнительная программа

Визуализация в Tableau
Познакомитесь с интерфейсом, научитесь загружать данные и работать с основными инструментами. Разберётесь, как создавать дашборды. Изучите сложные виды визуализаций и сможете работать с расширенной версией инструмента.

• Основные виды и лучшие практики визуализаций
• Работа с расчётными полями, фильтрами, множествами и группировками
• Использование параметров, объединение нескольких источников
• Функции LOD, Set Actions, Parameter Actions
• Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
• Tableau Professional. Подключение к базам данных SQL
• Основы работы с Tableau Server

Power BI
Сможете анализировать корпоративные базы данных, электронные таблицы и текстовые файлы. Научитесь видеть неочевидные закономерности между показателями. Поймёте, как создавать наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме.
Научитесь определять ключевые продуктовые метрики, без программирования создавать дашборды, оптимизировать воронку продаж и улучшать клиентский опыт.

• Загрузка и преобразование данных
• Моделирование и анализ данных
• Визуализация данных. Работа с отчётами
• Публикация данных и совместная работа с отчётами

Ключевые навыки

• Построение финансовой модели, включая отчёты P&L и Cash Flow в Excel или Google Таблице
• Визуализация бизнес-процессов в Visio или Miro
• Оценка объёма рынка и ключевых конкурентов
• Сегментация целевой аудитории
• Подготовка отчётов в PowerPoint, Word, Notion
• Оценка экономического эффекта от реализации проекта
• Структурирование информации и декомпозиция задач и целей
• Анализ KPI и разработка KPI и OKR с менеджментом компании
• Выгрузка и обработка данных в SQL
• Оценка инвестиционной привлекательности 
• Финансовое планирование для новых проектов и продуктов

На курсе вы научитесь:

• Анализировать большие объемы данных

С помощью SQL, Python и других инструментов обрабатывать большие объемы данных и искать инсайты

• Использовать на продвинутом уровне Google Analytics и Яндекс.Метрику

Настраивать счётчики и цели в Google Analytics и Яндекс.Метрике, разбираться в стандартных отчётах и создавать свои

• Проектировать систему сквозной аналитики

Отслеживать полный путь клиента от перехода на сайт до продажи и определять эффективность инвестиций

• Визуализировать данные

Создавать дашборды с помощью Tableau, Power BI и Python

Программа курса

Ступень 1: Инструменты начинающего аналитика

Блок 1: Знакомство с профессией аналитик данных

Блок 2: Google Sheets и Excel для задач аналитики

Блок 3: SQL и базы данных

Блок 4: Web и mobile аналитика

Блок 5: Продуктовые навыки для аналитика данных

Ступень 2: Продвинутые навыки аналитика

Блок 1: A/B-тестирование

Блок 2: Мат. статистика и математика для анализа данных

Блок 3: Применение данных: построение Unit-экономики

Блок 4: Python

Блок 5: Power BI и визуализация данных

Блок 6: Работа с Tableau и дашбордами

Блок 7: Финальный проект

Кому будет полезен этот курс

Идеально подойдёт тем, кто погружается в аналитику с нуля

• Всем, кто хочет работать с данными
• Курс даёт техническую базу и инструменты для старта в аналитике с нуля и дальнейшего развития в этой области
• Начинающим аналитикам
• Вы получите инструменты для перехода на уровень middle и сможете работать над более интересными задачами
• Специалистам из смежных сфер
• Маркетологов, программистов, продактов и проджектов ждёт апгрейд навыков в аналитике и новая траектория развития карьеры

Чему вы научитесь на курсе

• Работать с сырыми данными
• Информация для отчётов теперь у вас в руках. От получения данных из разных источников с помощью SQL до их загрузки и обработки средствами Power BI
• Работать с заказчиками данных
• Собирайте и обрабатывайте запросы на аналитику, предоставляйте метрики в понятном виде и определяйте точку приложения усилий
• Cоздавать отчёты и дашборды
• Создавайте наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в режиме онлайн
• Выдвигать и тестировать гипотезы
• Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели. Приоритизируйте гипотезы и подбирайте эффективные инструменты для их проверки
• Мыслить, как аналитик
• Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Находите инсайты в данных и предлагайте бизнесу оптимальные сценарии роста
• Организовывать свою работу
• Ставить цели и оценивать результаты. Научитесь поддерживать мотивацию и эффективно использовать рабочую тетрадь

Программа курса

Аналитическое мышление

Научитесь думать, как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.

• Что такое аналитическое мышление
• Введение в Google-таблицы
• Продвинутые Google-таблицы
• Основы статистики
• Откуда берутся данные
• Продвинутая визуализация данных
• Python как инструмент анализа данных
• Машинное обучение для жизни

SQL для аналитика

Научитесь писать простые SQL-запросы, чтобы получать данные из базы данных — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск нужного разреза информации. Узнаете, как создавать новые таблицы сразу в базе без выгрузки данных в Excel — это позволит делать отчёты быстрее.

Сможете загружать данные в базу и самостоятельно развёртывать базу данных PostgreSQL, чтобы хранить данные в тех разрезах, которые нужны аналитикам. Научитесь работать с разными форматами файлов: в одной базе создавать отчёты с данными с веб-счётчиков, из таблиц бухгалтерии и управленческой отчётности.

• Основы SQL
• Углубление в SQL
• Работа с PostgreSQL
• Работа с MongoDB

Power BI

Сможете анализировать корпоративные базы данных, электронные таблицы и текстовые файлы. Научитесь видеть неочевидные закономерности между показателями. Поймёте, как создавать наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме. Научитесь определять ключевые продуктовые метрики, без программирования создавать дашборды по ключевым метрикам, оптимизировать воронку продаж и улучшать клиентский опыт.

• Загрузка и преобразование данных
• Моделирование и анализ данных
• Визуализация данных. Работа с отчётами
• Публикация данных и совместная работа с отчётами

Метрики, гипотезы, точки роста

Вы научитесь работать в команде. Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.

• Финансовые метрики
• Маркетинговые метрики и метрики продукта
• Иерархия метрик
• Сбор требований и разработка отчётности
• Формулирование гипотез. Поиск точек роста
• Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
• Оптимизация отчётности

Аналитика больших данных

Часто аналитик данных нужен именно в тех компаниях, которые накопили свою big data, и аналитику нужно владеть не только стандартными инструментами вроде статистики и SQL, но и знать основные принципы работы с большими данными, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по big data. Обо всём этом мы поговорим в модуле про аналитику больших данных.

• Характеристики и источники больших данных
• Культура сбора данных
• Основы работы в Hadoop и MapReduce YARN
• Аналитика для неструктурированных данных
• Основы архитектуры хранения и обработки больших данных, виды обработки и масштабирования
• Обзор облачных платформ: AWS, EMR и Azure
• Пакетная и динамическая загрузка данных
• Лабораторная работа. Запуск программ и работа с HDFS

Tableau

Изучите сложные виды визуализаций и научитесь работать с расширенной версией инструмента. Научитесь работать с продвинутыми функциями, создавать дашборды и настраивать взаимодействие между ними. Погрузитесь в основы, познакомитесь с интерфейсом, научитесь загружать данные и работать с основными инструментами.

• Знакомство с инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд
• Основные виды визуализаций. Лучшие практики визуализации
• Основы работы с расчётными полями, фильтрами, множествами и группировками
• Использование параметров, объединение нескольких источников
• Сложные расчётные поля, обзор основных групп функций
• Функции LOD, Set Actions, Parameter Actions
• Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями
• Tableau Professional. Подключение к базам данных SQL

Power Query, Power Pivot, DAX, M

Изучите расширенные возможности инструментов Power Query, Power Pivot & DAX. Научитесь создавать формулы, функции и визуализации любой сложности, строить продвинутые отчёты, синхронизироваться с различными сервисами — и всё это без навыков программирования.

• Концепция работы в Power BI и основы работы в Power Query
• Синтаксис языка М и работа со структурными данными
• Параметризация и работа с функциями
• Основы работы с DAX
• Управление контекстом
• Функции преобразование таблиц и передача контекста при отсутствии прямой связи
• Подсчёт промежуточных итогов и функции аналитики времени
• Извлечение информации о контексте. Форматирование полученных результатов
• Основы создания визуализаций
• Сложные сценарии создания визуализаций
• Расширение возможностей Power BI

Дипломный проект

В дипломном проекте вы примените полученные навыки для решения текущих профессиональных задач: это может быть интерактивный дашборд с визуализацией бизнес-показателей, комплекс предложений по оптимизации стратегии компании, поиск и обоснование точек роста бизнеса. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность.

Если у вас нет идей для собственного проекта или доступа к необходимым данным, мы предложим учебный кейс в интересной вам области на основе реального датасета других компаний.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и закрепляет весь спектр знаний и навыков, полученных на программе.

Ключевые навыки

• Получение данных из разных источников с помощью SQL
• Выстраивание иерархии метрик и проектирование гипотез
• Анализ базы данных и выявление закономерности между показателями
• Интерпретация данных в понятной для бизнеса форме
• Составление интерактивных дашбордов
• Проектирование отчётности под заказчика
• Обработка данных из разных источников с помощью Power BI или Tableau

На курсе вы научитесь:

• Работать с данными

Собирать и обрабатывать данные с помощью SQL-запросов, создавать дата-сеты и работать с базами данных

• Анализировать данные в Excel и Google Sheets

Использовать главный сервисы работы с таблицами для создания дашбордов, отчетов и аналитики

• Визуализировать данные

Представлять полученные данные в удобном виде с помощью Tableau и других инструментов визуализации

• Улучшать метрики

Научитесь работать с основными метриками IT-продуктов, строить пирамиду метрик

Программа курса

Ступень 1: Инструменты начинающего аналитика

• Урок 1: "Роль и место аналитика в команде"
• Задачи аналитика
• Рабочие инструменты
• Портрет хорошего аналитика
• Как задавать правильные вопросы
• Урок 2: "Lean Canvas "
• Что такое Lean Canvas
• Преимущества Lean Canvas
• Особенности Lean Canvas
• Урок 3: "HADI циклы"
• Что такое HADI
• Как работает HADI
• Как составлять гипотезу
• Роль аналитики в бизнес-моделировании
• Урок 4: "Основные типы бизнес-метрик "
• Retention, MAU/WAU/DAU и др. метрики
• Что такое когорта
• Свойства рабочих метрик
• Как строится пирамида метрик
• Что такое P&L-отчет
• Как работает фреймворк Lean Analytics
• Урок 5: "Декомпозиция метрик: иерархия метрик и пирамида метрик"
• Что такое метрики и какими они бывают
• Что такое иерархия метрик
• Что такое пирамида метрик
• Как упростить работу с метриками

Ступень 2: SQL для анализа данных

• Урок 6: "Введение в блок SQL"
• Что такое SQL
• Возможности SQL
• Зачем аналитику SQL?
• Примеры использования SQL
• Урок 7: "SQL: Извлечение и фильтрация данных (часть 1)"
• Ключевые слова для извлечения данных
• Ключевые слова для фильтрации данных
• Порядок написания ключевых слов в SQL
• Урок 8: "SQL: Извлечение и фильтрация данных (часть 2)"
• Комментарии в SQL
• Чувствительность SQL к регистру
• WHERE и операторы NULL, IN, NOT IN, AND, OR, BETWEEN
• Извлечение таблицы и добавление столбца с текстом/числом/датой/NULL
• Урок 9: "SQL: Преобразование и сортировка данных (часть 1)"
• Как писать Alias
• Советы по использованию Alias
• Преобразования UPPER(), LOWER()
• Преобразования с помощью арифметических операций
• Преобразования CASE
• Урок 10: "SQL: Преобразование и сортировка данных (часть 2)"
• Преобразования даты/времени
• Модификации даты/времени
• Сортировка значений
• Извлечение первых N, последних N значений
• Урок 11: "Группировка данных"
• кейсы группировки данных
• учимся работать с группировкой данных

Ступень 3: Обработка и визуализация данных

• Урок 12: "Введение в базы данных"
• Роль баз данных в жизни человека
• Историю развития баз данных
• Архитектуру SQL запроса и связь с базами данных
• Основные термины
• Реляционных баз данных
• Урок 13: "SQL: Объединение таблиц"
• Зачем уметь объединять таблицы?
• Как работает объединение таблиц?
• Способы объединения таблиц
• Дополнительные условия объединения
• Урок 14: "SQL: Вложенные запросы (подзапросы)"
• Как работает подзапрос
• Подзапросы в SELECT
• Подзапросы в FROM
• Подзапросы в JOIN
• Подзапросы в WHERE
• Советы по работе с подзапросами
• Урок 15: "SQL: Обновление, добавление и удаление данных"
• Зачем и как менять данные?
• Добавление данных (INSERT)
• Обновление данных (UPDATE)
• Удаление данных (DELETE)
• Урок 16: "SQL: Создание, изменение и удаление таблиц"
• Зачем и как менять таблицы?
• Как создавать таблицы
• Как изменять таблицы
• Как Удалять таблицы
• Урок 17: "SQL: Advanced"
• Операции с текстом
• Конкатенация строк
• Определение длины строки
• Возвращение части строки
• Регулярные выражения
• Оконные функции
• Ускорение и оптимизация запросов
• Представления и общие табличные выражения
• Урок 18: "Итоговый проект "
• В рамках итоговой домашней работы вы с вами разберем датасет компании
• Урок 19: "Бонусный урок "
• Обсудим куда и как двигаться дальше
• Разберем некоторые рабочие инструменты аналитиков и специалистов по работе с данными:
• PowerBI
• Tableau
• Google Data Studio
• Yandex DataLens
• Mode Analytics
• Redash
• Metabase

Кому подойдёт этот курс

• Новичкам
• Пройдёте от основ BI-аналитики к продвинутым темам. Профессия откроет вам новые пути: сможете дорасти до аналитика данных, руководителя цифровой трансформации или отдела аналитики.
• Специалистам
• Аналитикам: продуктовым, системным, игровым, бизнес-. Маркетологам. Менеджерам: категорийным, по продажам, закупкам, логистике.
• Руководителям
• Предпринимателям, владельцам бизнеса, руководителям отделов и подразделений, директорам департаментов.

Чему вы научитесь

1. Настраивать систему аналитики
2. Научитесь группировать и анализировать данные по разным показателям. Сможете настраивать сквозную аналитику и оперативно тестировать гипотезы.
3. Обрабатывать данные из разных источников
4. Узнаете, как выгружать данные из Excel, amoCRM и других источников, объединять их и приводить в единую стандартизированную модель.
5. Создавать прикладные дашборды
6. Научитесь наглядно презентовать данные. Сможете делать правильные выводы и строить эффективные стратегии.
7. Работать с данными в SQL
8. Научитесь пользоваться популярными СУБД, писать запросы к базам данных. Сможете фильтровать, сортировать, группировать и объединять информацию из разных таблиц.
9. Анализировать поведение пользователей
10. Поймёте, как автоматизировать сбор данных с помощью API и работать с системой Google Analytics. Научитесь настраивать веб-аналитику под задачи компании.
11. Использовать Python
12. Изучите основы pandas. Сможете использовать популярный язык программирования для автоматизации выгрузки и трансформации данных.

Программа курса

Основные курсы

1. Введение в BI-аналитику
2. Аналитика данных: введение.
3. Профессия BI-аналитика.
4. Инструменты BI-аналитики.
5. Power BI ≈3 месяца
6. Загрузка данных в Power BI.
7. Соединение данных из разных таблиц и ресурсов.
8. Общий календарь и фильтр даты.
9. Основные виды фильтров и синхронизация фильтров.
10. Визуальные фильтры.
11. Работа с иерархией данных в графиках.
12. Детализация в отчётах с помощью функциональности Drill through pages.
13. Работа с картами мира в графиках.
14. Работа с подсказками (tooltips).
15. Основные меры и язык запросов DAX.
16. Применение CALCULATE и агрегатных функций.
17. Функции SUMX, AVERAGEX, ALL и SWITCH.
18. Построение Dashboard для сквозной аналитики.
19. Построение Dashboard с графиками прибыли и убытков.
20. Программные службы Power BI.
21. Power BI Advanced ≈2 месяца
22. Загрузка данных: продвинутый уровень.
23. Подготовка данных: обработка запросов и создание параметров.
24. DAX: работа с таблицами.
25. DAX: продвинутые функции.
26. DAX: переменные, неактивные соединения, данные прошедших периодов.
27. Бизнес-задачи: работа с финансовыми показателями.
28. Бизнес-задачи: продвинутые визуализации.
29. DAX Studio.
30. SQL для анализа данных ≈3 месяца
31. Анализ данных и SQL.
32. Оператор SELECT — выбор колонок.
33. Оператор SELECT — фильтрация строк.
34. Сортировка и функции для работы со строками.
35. Функции для работы с датой и временем. 2 модуля.
36. Агрегатные функции и группировка.
37. Объединение данных из разных таблиц. 3 модуля.
38. Подзапросы. Модификация таблиц и данных.
39. Оконные функции.
40. Этапы и приёмы модификации данных.
41. Синтезирование данных ≈2 месяца
42. Google Analytics и работа с данными.
43. Знакомство с Python.
44. Получение данных Google Analytics с помощью Python.
45. Основы pandas.
46. Обзор веб-сервисов. Работа с Big Data.
47. Python и базы данных.
48. ETL: Python вместо Power Query.
49. Связи в Power BI и обогащение данных.

Дополнительные курсы

1. Excel базовый 2.0
2. Введение.
3. Структура листа. Ввод и обработка данных.
4. Форматы и значения. Стилевое и условное форматирование.
5. Анализ таблиц. Печать.
6. Проверка данных, поиск ошибок.
7. Сводные таблицы.
8. Вычисления и формулы. Умные таблицы.
9. Функции подсчёта и суммирования. Статистические функции. Функции округления.
10. Логические функции.
11. Текстовые функции и инструменты.
12. Функции для работы с датой и временем.
13. Функции поиска и подстановки данных.
14. Базовые диаграммы и спарклайны.
15. Бизнес-анализ
16. Что такое бизнес.
17. Два состояния бизнеса: капитализация и профит.
18. Целеполагание и стратегия.
19. Схема бизнес-процессов. Основной процесс, генерирующий прибыль (спрос и предложение). Вспомогательные процессы как стабилизирующий элемент модели.
20. Ролевая и бюджетная модели.
21. Управление изменениями. Уточнение целей и проблемы заказчика. Сбор требований, определение объёма, рамки и исключения.
22. Генерация и выбор решения, бенчмарк.
23. Влияние инициативы на бизнес-процессы. Функциональные и нефункциональные требования.
24. Анализ влияния.
25. Этапность, пилоты, роллауты. Методика оценки экономического эффекта и критерии успешности (в том числе для масштабирования). Презентация проекта.
26. Tableau
27. Загрузка сырых данных.
28. Подготовка данных. 2 модуля.
29. Построение визуализаций. 2 модуля.
30. Дополнительные визуализации и форматирование.
31. Создание дашбордов.
32. Организация полей.
33. Вычисляемые поля. 2 модуля.
34. Табличные вычисления.
35. Готовим проект: анализ продаж сети магазинов одежды.
36. Элементы аналитики в Tableau.
37. Практический модуль.
38. Дополнительные функции Tableau Desktop.
39. Мини-курс «Английский для IT-специалистов»
40. IT Resume and CV.
41. Job interview: questions and answers.
42. Teamwork.
43. Workplace communication.
44. Business letter.
45. Software development.
46. System concept development and SRS.
47. Design.
48. Development and Testing.
49. Deployment and Maintenance.

Результаты обучения:

Увеличение дохода

• Изучив методы анализа данных для бизнеса, вы сможете усилить свои позиции на текущей работе или сменить сферу деятельности (заработная плата аналитиков данных на уровне Junior начинаются от 100 000 рублей)

Развитие карьеры

• После курса вы сможете ускорить работу с данными, претендовать на повышение в должности или получить оффер от крупной успешной компании

Востребованная профессия

• В течение обучения вы решите реальный кейс, который сможете показать в резюме, и пройдете подготовку к собеседованию

Полезные знакомства

• У нас учатся разные студенты: маркетологи, предприниматели, бизнесмены, бухгалтеры, художники и другие. Всех их объединяет интерес к анализу данных. Вас будут вдохновлять и мотивировать не только наши эксперты, но и сам коллектив единомышленников. После окончания обучения вы встретитесь лично на выпускном!

Кому подойдёт:

Новичкам

• Ваш опыт работы максимально далек от аналитики? Хотите узнать что-то новое и интересное, освоить востребованную профессию? Мы стартуем с 0 и последовательно структурируем ваши знания по аналитике и закрепляем их практикой после каждой лекции

Менеджерам

• Научитесь быстро обрабатывать и анализировать данные для построения прогнозов, стратегий и планов. Станете более автономными при принятии решений

Маркетологам

• Поймёте, как использовать данные для оценки эффективности рекламы, выдвигать и проверять гипотезы с помощью A/B-тестирования, а также научитесь быстро создавать понятные отчеты по рекламным кампаниям

Бизнесу и предпринимателям

• Научитесь анализировать данные по продажам и сможете найти точки роста для оптимизации ресурсов бизнеса с помощью data-driven подхода

Содержание программы:

1. Модуль 1. Вводный
2. Модуль 2. Excel
3. Модуль 3. SQL
4. Модуль 4. BI и дашборды
5. Модуль 5. Python для аналитики данных
6. Модуль 6. Финальный проект

Для кого эта программа:

• Новичок
  Ваш опыт работы максимально далек от аналитики. Хотите узнать что-то новое и интересное, окунуться в компьютерную среду, и получить востребованную специальность с нуля. Вам не потребуется знаний, выходящих за рамки школьной программы. Вы получите достаточную подготовку, чтобы решать задачи аналитика уровня junior.
• Работаете в сфере IT или в банке
  В вашей текущей работе есть пересечения с аналитикой, и вы хотите профессионально расти, получив сильную базу и практику в новой области. Вы пополните свое портфолио десятком решенных задач и кейсов. Опыт работы с данными позволит вам быстрее сориентироваться в программе, пройти переподготовку и использовать ресурсы Центра карьеры для быстрого развития карьеры.
• Аналитик
  Уже работаете аналитиком или являетесь клиентом для аналитиков. Вы хотите поднять свой уровень компетенций и расширить инструментарий для текущей работы.
  На курсе вы решите кейсы из нескольких индустрий и задачи разной сложности, прокачаете знания разных аналитических фреймворков и хард скиллы.

Программа курса

1. Основы аналитики

Казалось бы — зачем теория, лучше сразу в бой! Но нет: без аналитического мышления и умения работать с документацией ничего не выйдет. Поэтому сначала вас ждут:

• Обзор бизнес-моделей и видов аналитики
• Логические задачи для собеседований
• Прокачка аналитического и критического мышления
• Работа с аналитической документацией

2. Тренажер — Google-таблицы и основы статистики

Владение таблицами и статистикой — базовая компетенция аналитика. А еще необходимо научиться решать сложные задачи, «не изобретая велосипед». В этом вам поможет тренажер:

• Более 200 упражнений
• Самые важные темы — первичный анализ, сводные таблицы, графики, описательная и математическая статистика
• Отработка материала на аналитических задачах

3. Погружение в сферу E-commerce

Онлайн-магазины — сейчас не просто тренд, а новая реальность. В E-commerce есть где разгуляться аналитику:

• 4 тематических проекта для портфолио
• Продуктовые и маркетинговые метрики
• Пирамида метрик и юнит-экономика
• Инструменты сбора — Google Analytics, Amplitude
• Самостоятельный проект — анализ бизнес-модели

4. Тренажер — базы данных и SQL

В 84% вакансий аналитиков с опытом 1–3 года требуется знание SQL. Вы сможете соответствовать этому критерию:

• Более 200 упражнений
• Агрегатные и оконные функции, соединение таблиц, сложные объединения, подзапросы (и это еще краткий список)
• Запросы не ради запросов, а для решения конкретных задач аналитика

5. Тренажер — Power BI

Невозможно просто посмотреть на массив цифр и вычленить смысл, поэтому аналитики визуализируют данные с помощью Power BI. И вы научитесь:

• Более 50 упражнений
• 2 интерактивных отчета

6. Погружение в сферу GameDev

Разработка игр сейчас на подъеме, причем «поднимают» эту индустрию не только гейм-дизайнеры и разработчики, но и мастера аналитики. Вот что мы подготовили для вас:

• 3 тематических проекта в портфолио
• Сквозная маркетинговая аналитика
• Сегментация и поведение пользователей
• 2 самостоятельных проекта — сквозной маркетинговый отчет и анализ воронки

7. Тренажер — Python для анализа данных

Такие компании, как «Яндекс» и Mail.Ru, хотят видеть среди своих сотрудников аналитиков, которые дружат с программированием. Вы точно подружитесь:

• Более 300 упражнений
• Структуры данных, Pandas, методы визуализации и работа с API

8. Погружение в сферу On-Demand

Мы все теперь пользуемся моделью «по запросу» — это Uber, «Яндекс.Еда» и другие сервисы, предоставляющие услуги буквально по одному клику. Но работать в этой области могут не все — только те, кто пройдет нашу программу:

• 3 тематических проекта в портфолио
• Исследование каналов привлечения
• Оценка продуктовой фичи
• А/В-тестирование

9. Финальный проект

Всему самому важному научились — осталось еще раз закрепить навыки и наглядно продемонстрировать их для портфолио!

• Самостоятельное решение бизнес-задачи — рекомендательная система для увеличения среднего чека

Кому подойдет курс

• Новичкам
  Освоите BI-аналитику с нуля и получите набор навыков, необходимый для junior-специалиста.
• Аналитикам
  Сможете использовать BI-инструменты и развивать карьеру в перспективном направлении.
• Руководителям отделов
  Научитесь настраивать правильную аналитику для отслеживания ключевых показателей бизнеса.

Программа курса

Подготовительный блок

• Видеокурс по работе в Excel
  Научитесь создавать отчёты, анализировать и представлять данные в Excel и Google Таблицах. Узнаете, как эффективно сводить данные и работать с формулами.
• Видеокурс «Самое главное о бизнес-презентациях»
  Узнаете, как подготовить презентацию под бизнес-задачу: определить аудиторию и цель, разработать план, выбрать структуру и storyline, создавать понятные слайды.

I четверть. Введение в BI

• Введение в BI
  Изучите ключевые понятия, общую структуру построения BI-системы, сформируете верхнеуровневое представление об имеющихся на рынке BI-ПО.
• Введение в Power BI: первый дашборд и типичные ошибки
  Запустите ПО, настроите внешний вид и параметры страницы дашборда. Сможете выбирать релевантный визуальный элемент для отображения данных и строить дашборд.
• Power Query
  Получите данные из разных источников, научитесь работать с большими массивами данных в PowerQuery и создавать data set, познакомитесь с языком М.
• DAX
  Изучите язык DAX, освоите ключевые функции для создания дашбордов, примените статистические и математические методы для обработки данных. Научитесь публиковать дашборд в Power.com, настраивать обновления и доступы к нему.

II четверть. BI в бизнесе и Google Data Studio

• Основы работы в Google Data Studio
  Сможете работать в новом BI-ПО: от запуска и изучения элементов, до получения данных из источников, их обработки и администрирования опубликованного дашборда.
• BI-системы
  Научитесь работать в качестве пользователя в популярных BI-системах, узнаете их сильные и слабые стороны.
• Введение в бизнес-модель
  Получите вводную информацию о бизнесе: какие цели стоят перед компанией, чем занимается бизнес-аналитик, какие задачи решает, что входит в его зону ответственности.
• Внедрение BI-систем
  После курса сможете проводить интервью с заказчиком, составлять ТЗ для получения КП в рамках тендера на внедрение BI-системы в компании.

III четверть. SQL и MySQL

• SQL
  Познакомитесь с языком запросов SQL. Научитесь делать расчёты и работать с таблицами, узнаете об ограничениях SQL и особенностях работы с популярными программами.
• Основы реляционных баз данных. MySQL
  Познакомитесь с языком запросов SQL. Научитесь писать запросы, делать расчеты и работать с таблицами. Узнаете основные ограничения SQL. Поработаете с MySQL и познакомитесь с альтернативными базами данных: MongoDB, Redis, ElasticSearch и ClickHouse.

IV четверть. Python для аналитиков и OLAP

• Основы Python
  Пройдёте путь от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных.
• Python для системных и бизнес-аналитиков
  Научитесь автоматизировать сбор, обработку, анализ и визуализацию данных. Освоите библиотеки для работы с данными: NumPy, matplotlib, SciPy, pandas.
• OLAP BI
  Научитесь размещать и визуализировать данные с помощью OLAP-кубов.

V четверть. Tableau, Qlik View и дипломный проект

• Визуализация данных Tableau
  Научитесь анализировать продуктовые метрики и данные о клиентах, визуализировать их и строить интерактивные отчёты в BI-инструменте Tableau.
• Qlik View
  Научитесь визуализировать их и строить дашборды в BI-инстурменте Qlik View.
• Дипломный проект
  Получите исходные данные из разных систем, сделаете единую базу данных и несколько отчётов в одной из систем на выбор: Power BI, Tableau, Quick View, Google Data Studio.

Курсы со свободной датой старта

• Подготовка к собеседованию
• Базовый курс
• Основы JIRA и Confluence

Ключевые навыки

• Создание дашбордов в Power BI, QlikView и Tableau
• Знание современных тенденций UX/UI
• Преобразование данных в табличный вид
• Автоматизация процесса преобразования данных
• Знание математических и статистических формул
• Настройка обновления данных
• Создание запросов к базам данных
• Настройка преобразования данных в Power Query и M
• Настройка объединения таблиц через связи
• Написание математических и статистических формул в DAX
• Умение делать запросы к базе данных SQL
• Создание сложных кастомных визуализаций из Microsoft Store
• Базовое владение Python

Подойдет ли мне курс и что даст?

Продакт-менеджеру

Прокачаться в аналитике, чтобы:

• принимать стратегически важные решения;
• точки роста продукта;
• приоритизировать гипотезы на основе данных

Аналитику

• научиться трансформировать потребности бизнеса в аналитические задачи
• стать специалистом, который не только готовит информацию для решений по продукту, но и участвует в их принятии
• освоить продвинутые инструменты для анализа данных: Python, SQL

Специалисту в IT/digital

• сделать большой смелый шаг на пути к новой профессии продуктового аналитика
• научиться анализировать продуктовые данные
• развить аналитическое мышление для любых задач

Ключевые навыки:

• Работаю с бизнес-задачей как с аналитической задачей
• Рассчитываю продуктовые метрики и кастомные метрики
• Провожу иследование поведения пользователей и поиск точек роста продукта, используя когортный и RFM анализы, сегментирование рынка и ЦА
• Использую Python и SQL для решения аналитической задачи
• Знаю unit-экономику и воронку продаж в контексте задачи продуктовой аналитики: LTV, CAC, Operation costs
• Анализирую продуктовые фичи и гипотезы, используя А/Б тесты. Знаю мат. статистику для прогнозирования А/Б тестов и анализа результата запуска
• Создаю отчеты и дашборды, используя Power BI, Python
• Помогаю расставлять продуктовые приоритеты, опираясь на результаты моего анализа

Кому подойдет курс

• Новичкам
  С нуля освоите язык C# и движок Unity. На практике научитесь создавать продукты с VR/AR-технологиями.
• Начинающим разработчикам
  Систематизируете знания и усовершенствуете практические навыки до уровня junior+, а теоретические до middle. Получите профессию VR/AR-разработчика и добавите в портфолио 14 реализованных проектов.
• Практикующим IT-специалистам
  Освоите новые технологии и язык программирования. Сможете больше зарабатывать и выполнять более сложные задачи.

Программа курса

Базовый блок
Погружение в сферу IT. На данном этапе вы изучите прикладную математику, познакомитесь с профессиями в разработке, популярными языками программирования и получите базовые навыки.

Введение в программирование

• Познакомитесь с языками программирования, поймёте разницу между языком и программированием, научитесь строить блок-схемы и познакомитесь со структурами данных.

Математика и информатика

• Повторите школьный курс информатики, логики и математики.

Введение в контроль версий

• Познакомитесь с контролем версий и принципами работы в git и github, изучите синтаксис языка Markdown.

Знакомство с языками программирования

• Научитесь мыслить алгоритмически и решать задачи, переложив это мышление в форму представления программы.

Основы языка Python

• Пройдёте путь от основ программирования (переменные, циклы, ветвления) до построения программ с использованием объектно-ориентированного подхода.

Введение в базы данных

• Познакомитесь с понятием «базы данных», разберётесь с их видами и основными подходами к работе с данными. Узнаете методы проектирования баз данных, а также способы модификации их структуры.

Аналитика
Получите фундаментальные знания в аналитике данных, освоите основные инструменты, научитесь проектировать и работать с базами данных.

Теория вероятностей и математическая статистика

• Научитесь проверять статистические гипотезы. Расскажем, как работать с корреляционным, дисперсионным и регрессионным анализом.

A/B-тестирование

• Научитесь извлекать инсайты о продукте из данных, приоритизировать гипотезы для A/B-тестирования и правильно анализировать A/B-тесты

Основы анализа данных в Excel

• Изучите основы работы с анализа данных в электронных таблицах, получите навыки первичной обработки данных, работы с функциями и прогнозированием. Сможете решать бизнес-задачи и переводить их на аналитический язык.

Базы Данных и SQL

• Познакомитесь с языком запросов SQL. Научитесь писать запросы, делать расчёты и работать с таблицами. Узнаете основные ограничения SQL. Поработаете с MySQL и познакомитесь с альтернативными базами данных.

Введение в BI

• На примере Power BI освоите инструменты анализа и визуализации: от загрузки данных до создания полноценного дашборда и связей в модели. Познакомитесь с языком DAX: узнаете, что такое контекст вычислений, чем вычисляемые столбцы отличаются от мер, как использовать функции даты и времени.

Введение в веб-аналитику

• Познакомитесь с основными инструментами веб- и app-аналитики и научитесь их применять. Узнаете, что такое базовая архитектура и как самостоятельно её планировать при разработке аналитических проектов. Разберётесь в настройке и установке счётчиков аналитики на сайте и в мобильном приложении.

Python для аналитиков

• Научитесь автоматизировать сбор, обработку, анализ и визуализацию данных. Вы освоите парсинг и работу с API, ознакомитесь и научитесь использовать основные библиотеки анализа данных: NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib.

Введение в Data Science

• Сформируете базу о различных методах ML и их применении в бизнесе. Освоите практические навыки основных библиотек и алгоритмов на реальных задачах. Курс поможет понимать, где и когда применять машинное обучения и какую пользу оно может приносить бизнесу.

Профориентация и выбор аналитической специализации. Карьерное консультирование

Системный и бизнес аналитик
Изучите основные интеграционные технологии и инструменты. Получите знания и инструментарий, необходимые для успешного старта в профессии. Вас ожидает практика по написанию user stories и use cases, работа в Drawio и Postman.

Введение в системный анализ

• Познакомитесь с основными принципами разработки требований к программному обеспечению, а также с инструментами и практиками, которые применяются при решении данной задачи. По окончанию курса вы напишите техническое задание на доработку веб-сервиса.

Системный аналитик

• Курс направлен на углубленное изучение системного анализа и большую практику по решению задач системного анализа. Вы узнаете о возможностях и проблемах современных IT систем и методах их решения. Углубитесь в проблемы взаимодействия между клиентом и сервисами и между сервисами внутри компании. Научитесь работать в контексте микросервисов и монолитов.

Введение в бизнес-анализ

• Сформируете представления о роли и месте бизнес-анализа и бизнес-аналитика в деятельности предприятия, научитесь составлять организационные структуры предприятия, моделировать основные типы бизнес-процессов. Сможете выявлять заинтересованные стороны и участников проекта, границы проекта и возможные риски, а также собирать и документировать бизнес-требования и бизнес-правила при анализе предметной области.

Моделирование бизнес-процессов

• Познакомитесь с одним из самых популярных методов бизнес-анализа — моделированием бизнес-процессов. Научитесь наглядно отображать любой процесс и проводить исследование его шагов, используемых ресурсов, участников, а также выявлять слабые места и возможности по оптимизации процесса.

Методологии и лучшие практики бизнес-анализа

• Изучите международные стандарты и ГОСТы, их применение и сертификацию бизнес-аналитиков. Сформируете представление о роли бизнес-анализа в разработке ПО и роли бизнес-анализа в аудите. Сможете осуществлять выбор подхода к бизнес-анализу в зависимости от различных методологий разработки ПО. Изучите подходы к бизнес-анализу на основе методологий управления производством и качеством.

Подготовка к техническому собеседованию

• Составите резюме и углубитесь в решение и разбор кейсов, необходимых для подтверждения компетенций. Также вас ждёт групповая работа на вебинарах — симуляторах собеседований

Курсы со свободной датой старта

Умение учиться

• Поговорим о важности обучения в целом и о его ценности для современного человека. Это сформирует у вас конструктивные установки в отношении учебы и придаст ей еще большую ценность. Мы осмыслим цели, задачи и результаты, за которыми вы пришли на курс. Вы узнаете, как правильно подводить итоги каждого занятии на нашем курсе и в целом, при изучении любого вопроса.

Гибкие методологии

• Узнаете, как может быть организован процесс разработки ПО в зависимости от назначения организации-разработчика, особенностей реализации жизненного цикла разработки ПО, применяемых методологий разработки ПО и иных условий. Получите представление о роли и месте аналитика в процессе разработки ПО в разных организациях.

Основы Jira и Confluence GU

• Освоите Jira и Confluence ― незаменимые инструменты для организации работы команды. С их помощью вы структурируете задачи, отследите сроки их выполнения и настроите единое информационное поле для проекта. В будущем вы сможете применять инструменты в профессиональной деятельности и повседневной жизни.

Знакомство с web-технологиями

• Разберём основные понятия в веб-разработке. Познакомимся с языком разметки документов HTML и основами языка оформления стилей документа CSS.

Кому подойдёт этот курс

• Опытным менеджерам
  Поймёте, как оптимизировать работу с помощью аналитики. Узнаете, как использовать подход Data Driven в управлении и сможете претендовать на повышение.
• Топ-менеджерам компаний
  Научитесь следить за метриками своего отдела и составлять digital-стратегию. Сможете принимать решения с опорой на получаемые данные и повысите свою эффективность.
• CEO и владельцам бизнеса
  Узнаете, как опережать конкурентов, уточнять целевую аудиторию и строить эффективную воронку продаж. Познакомитесь с Growth Hacking. Сможете улучшать бизнес-показатели.

Чему вы научитесь

1. Использовать аналитический подход в работе
   Узнаете, какую пользу дают Growth Hacking и Data Driven. Поймёте, за какими метриками важно следить, чтобы достичь целей.
2. Определять цели и задачи бизнеса
   Научитесь проводить SWOT-анализ компании, определять краткосрочные и долгосрочные задачи.
3. Анализировать конкурентов
   Узнаете, как оценить сильные и слабые стороны конкурентов. Поймёте, как сформулировать УТП, которое выделит компанию на рынке.
4. Составлять digital-стратегию
   Разберёте практики мировых компаний в построении и анализе digital-стратегии. Узнаете, как управлять прибыльностью клиентской базы.
5. Принимать решения на основе данных
   Научитесь проверять гипотезы с помощью A/B-тестов. Сможете принимать решения на основе аналитики и прогнозировать результат.
6. Измерять эффективность работы компании
   Научитесь анализировать работу компании, оценивать KPI сотрудников с помощью CRM. Сможете определять, где есть проблемы, и как увеличить прибыль.

Программа курса

1. Бизнес-модель
   Познакомитесь с содержанием курса и поймёте, как оценить положение дел в компании. Составите, проанализируете и актуализируете бизнес-модель по системе SWOT. Определите реальные цели и точки роста компании.
2. Анализ конкурентов
   Научитесь анализировать компании-конкурентов в digital-среде, искать истинную ЦА своих продуктов и определять УТП. Сможете оценить своё место на рынке, повысить узнаваемость своего бренда и находить инсайты в данных.
3. Digital-стратегия
   Разберёте стратегии известных digital-компаний, узнаете об эффективных инструментах продвижения. Поймёте, отвечает ли ваш медиаплан целям компании, и составите воронку продаж.
4. Анализ внутренних данных
   Поймёте, какие задачи решает Data Driven подход в компании. Изучите инструменты digital-анализа и узнаете, как следить за целевыми показателями бизнеса. Оцените текущую маркетинговую стратегию компании и сможете предложить её апгрейд.
5. Принятие решений на основе данных
   Познакомитесь с культурой Growth Hacking. Научитесь выдвигать гипотезы, экспериментировать и принимать решения на основе точных данных. Узнаете, как определять потребности и мотивы клиентов.
6. Аудит продаж
   Узнаете, как определять KPI и оценивать работу и повышать эффективность отдела продаж. Научитесь анализировать данные CRM и сегментировать клиентскую базу.
7. Roadmap для бизнеса 
   Разберётесь в механиках внедрения Data Driven подхода в компании и поймёте, как выстроить процессы Growth Hacking. Определитесь со стратегией развития аналитики для бизнеса, сформируете чек-лист и roadmap на ближайший год.
8. Дипломный проект. Внедрение аналитики
   Вы получите смоделированный кейс и или проанализируете данные вашей компании. Оцените бизнес-модель, конкурентов, маркетинг, отдел продаж — а затем предложите план внедрения инструментов digital-аналитики.

Для кого эта программа:

• Новичок
  Ваш опыт работы максимально далек от аналитики. Хотите узнать что-то новое и интересное, окунуться в компьютерную среду, и получить востребованную специальность с нуля. Вам не потребуется знаний, выходящих за рамки школьной программы. Вы получите достаточную подготовку, чтобы решать задачи аналитика уровня junior.
• Работаете в сфере IT или в банке
  В вашей текущей работе есть пересечения с аналитикой, и вы хотите профессионально расти, получив сильную базу и практику в новой области. Вы пополните свое портфолио десятком решенных задач и кейсов. Опыт работы с данными позволит вам быстрее сориентироваться в программе, пройти переподготовку и использовать ресурсы Центра карьеры для быстрого развития карьеры.
• Аналитик
  Уже работаете аналитиком или являетесь клиентом для аналитиков. Вы хотите поднять свой уровень компетенций и расширить инструментарий для текущей работы.
  На курсе вы решите кейсы из нескольких индустрий и задачи разной сложности, прокачаете знания разных аналитических фреймворков и хард скиллы.

Программа курса

Вы получите крепкий фундамент профессии Data Analyst: разовьете основы аналитического мышления и освоите ключевые инструменты — Google Sheets, SQL, Python, Power BI, математическую статистику.
После прохождения базовой части программы вам предстоит выбрать специализацию на одном из самых актуальных направлений работы аналитика: продукте или маркетинге.

Тренажер «Google Таблицы для анализа данных»
Владение таблицами – базовая компетенция аналитика. А решить сложные задачи, не изобретая велосипед — мастерство:

• 6 модулей, нацеленных на продвинутых пользователей
• Анализ данных и визуализация
• 240 упражнений
• Подборки внешних материалов
• Возможность задать вопросы экспертам

Тренажер «Базы данных и SQL»
Согласно анализу, в 84% вакансий аналитиков с опытом от 1 до 3 лет требуется знания SQL:

• 6 модулей, упорядоченных по сложности
• 240 упражнений
• Подборки внешних инструментов для дополнительной практики
• Возможность задать вопросы по обучению экспертам

Тренажер «Python для анализа данных»
Скриптовый язык требуется в 83% вакансий для сотрудников с опытом от 1 до 3 лет. В ближайшее время владение Python станет блокирующим для роста в сфере:

• 16 модулей, от введения в программирование до работы с API
• 480 упражнений
• Подборки внешних материалов
• Возможность задать вопросы практикам

Курс «Статистика для аналитиков»
Математическая статистика — требование для кандидатов-аналитиков, на третьем месте по популярности:

• 12 модулей, от базовых понятий теории вероятности до множественных регрессий
• 400 упражнений
• Возможность задать вопросы экспертам

Курс «Построение отчетов в BI системах»
Визуализация данных и сбор дашбордов — необходимое умение для аналитиков:

• Установка и настройка Power BI
• Подключение источников данных
• Оформление результатов с помощью визуализации

Специализация на выбор

Вариант 1: Продуктовая аналитика
На продуктовой специализации вы разберетесь в основных метриках продукта, получите понимание, какие данные нужно собирать и где их хранить, научитесь структурировать информацию, строить графики, проверять гипотезы и получать ценные для бизнеса инсайты на основе аналитики данных.

• Продуктовое мышление: 3 недели
• Клиентская аналитика: 5 недель
• А/В-тестирование: 6 недель
• Data-driven культура: 2 недели

Вариант 2: Маркетинговая аналитика
На маркетинговой специализации вы научитесь настраивать сквозную аналитику, понимать взаимосвязи различных источников трафика, проводить когортный и RFM-анализ и составлять простые и понятные отчеты и дашборды, строить гипотезы, запускать статистически обоснованное А/В-тестирование и делать грамотные выводы с использованием математического аппарата.

• Сегментирование и персонализация ЦА: 2 недели
• Когортный и RFM-анализ: 2 недели
• Работа с базами данных: 2 недели
• Настройка сквозной аналитики: 2 недели
• Внешние источники данных: 2 недели
• Инструменты анализа данных: 2 недели
• А/В-тесты — статистика и математика: 2 недели
• А/В-тесты — проблемы при А/В-тестировании и их решение: 2 недели

Ключевые навыки

• Принимаю решения на основе data-driven подхода
• Выстраиваю сквозную аналитику в компании с нуля
• Автоматизирую обработку данных
• Умею обрабатывать большой объём данных при помощи Pytho
• Создаю инфраструктуру, которая позволяет самостоятельно готовить отчёты специалистам других отдело
• Составляю рекомендации по изменению стратегии и рекламных кампаний на основе анализа данных
• Создаю аналитическую архитектуру с учётом особенностей бизнеса
• Разрабатываю аналитические дашборды с учётом специфики бизнеса
• Рассчитываю эффективность бизнеса и кластеризирую пользователей
• Понимаю, что нужно проанализировать до и после запуска продукта или новой фичи
• Разбираюсь в многообразии метрик и настройке систем аналитики
• Провожу A/B-тесты, выстраиваю гипотезы, проверяю и отсеиваю неработающие
• Измеряю эффективность каналов продвижения
• Использую прикладную математику для аналитических решений в маркетинге и бизнес-аналитике

Кому подойдёт курс

• Новичкам и выпускникам вузов
  Освоите профессию бизнес-аналитика: научитесь анализировать бизнес-процессы и развивать IT-проекты.
• Начинающим аналитикам
  Улучшите аналитические способности, научитесь автоматизировать бизнес- процессы и ставить задачи системным аналитикам.
• Специалистам смежных профессий
  Бухгалтерам, менеджерам по продажам и по работе с клиентами. Научитесь воплощать идеи в задачи и улучшать ваши проекты.

Программа курса

Подготовительные курсы

Видеокурс Excel 2.0

— Основы работы в Excel

— Поиск данных и логика

— Работа с текстом и датой

— Фильтры, сортировка, условное форматирование

— Сводные таблицы

— Диаграммы и графики

— Основы Google Sheets

— Продвинутая работа с Google Sheets

— Обзор популярных плагинов

— Применение Excel в работе SEO-специалиста

Главное о бизнес-презентациях

— Структура презентации

— Оформление презентации

— Разбор практического задания

Бизнес-анализ и процесс разработки ПО
Сформируете представление о роли бизнес-аналитика в компании. Научитесь определять стейкхолдеров проекта, выявлять возможные риски и создавать модели бизнес-процессов в популярных нотациях.

Процесс разработки ПО

— Архитектура команды

— Цикл разработки ПО

— Каскадная модель управления

— Гибкие модели управления командой: Agile, Kanban

— Гибкие модели управления командой: Scrum

— Практика. Выбор методологии, task-трекинг

— Тестирование

— Этап продакшена

Введение в бизнес-анализ

— Бизнес-аналитик и его роль в организации

— Бизнес-требования

— Заинтересованные лица и участники проекта

— Организационная модель

— Бизнес-процессы. Нотации моделирования

— Выявление требований и бизнес-правил

— Анализ и оценка рисков

— Документирование

Моделирование бизнес-процессов

— Методы бизнес-анализа. Моделирование БП

— Семейство IDEF. IDEF0

— IDEF0. Практикум

— Нотация IDEF0. Разбор ДЗ

— Нотация eEPC. Часть 1

— Нотация eEPC. Практикум

— Нотация eEPC. Часть 2

— Нотация eEPC. Разбор ДЗ

— Нотация BPMN. Часть 1

— Нотация BPMN. Практикум

— Нотация BPMN. Часть 2

— Нотация BPMN. Разбор ДЗ

— Нотация Flowchart. Блок-схемы

— Нотация Flowchart. Практикум

— Использование моделей БП

— Нотация Flowchart. Заключительный разбор ДЗ

Методологии и лучшие практики бизнес-анализа

— Стандарты и методологии бизнес-анализа

— BABOK

— ГОСТы. Профессиональный стандарт «Бизнес-аналитик»

— Бизнес-анализ в методологиях разработки ПО

— Анализ данных. BI

— Lean Six Sigma

— IT-идеология ITSM и библиотека ITIL: бизнес-анализ как сервис

— Лучшие практики управления отделом бизнес-анализа

Итоговые проекты

— Задокументированный кейс с вариантом решения бизнес-проблемы (документ об образе и границах, документ пользовательских требований, спецификация на ПО)

— Кейсы по моделированию в нотациях: BPMN, Flowchart, IDEF. IDEF0, eEPC

Анализ, визуализация и базы данных
Научитесь основам работы с инструментами анализа и визуализации данных на примере Power BI. Разберёте проектирование баз данных и долговременные хранилища. Поработаете с MySQL и познакомитесь с альтернативными базами данных: MongoDB, Redis, ElasticSearch и ClickHouse.

Основы реляционных баз данных. MySQL

— Вебинар. Установка окружения. DDL-команды

— Видеоурок. Управление БД. Язык запросов SQL

— Вебинар. Введение в проектирование БД

— Вебинар. CRUD-операции

— Видеоурок. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных

— Вебинар. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных

— Видеоурок. Сложные запросы

— Вебинар. Сложные запросы

— Видеоурок. Транзакции, переменные, представления. Администрирование. Хранимые процедуры и функции, триггеры

— Вебинар. Транзакции, переменные, представления. Администрирование. Хранимые процедуры и функции, триггеры

— Видеоурок. Оптимизация запросов. NoSQL

— Вебинар. Оптимизация запросов

Анализ данных в Power BI

— Знакомство с Power BI, логика работы, интерфейс

— Power Query: загрузка данных, простой ETL

— Power Pivot: модель данных, связи, простые агрегаты

— Power Pivot: язык DAX, понятие контекста

— Power View: базовые визуализации

— Power View: дополнительные возможности визуализаций

— Power BI Service: портал и совместная работа

Итоговый проект
Рабочая база данных на основе анализа интерфейса существующего сервиса или на основе личного проекта.

Python для аналитиков
Вы пройдёте путь от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных. Освоите парсинг и работу с API, а также научитесь использовать основные библиотеки анализа данных: NumpP, SciPy, Pandas, Matplotlib.

Научитесь основам работы с инструментами анализа и визуализации данных на примере Power BI.Разберёте проектирование баз данных и долговременные хранилища. Поработаете с MySQL и познакомитесь с альтернативными базами данных: MongoDB, Redis, ElasticSearch и ClickHouse.

Основы Python. Интерактивный курс

— Знакомство с Python

— Встроенные типы и операции с ними

— Функции

— Полезные инструменты

— Работа с файлами

— Объектно-ориентированное программирование

— ООП. Продвинутый уровень

— ООП. Полезные дополнения

Python для аналитиков

— Python. Повторение основ

— Работа с библиотекой Pandas, часть 1. Загрузка данных и анализ их структуры

— Работа с библиотекой Pandas, часть 2. Манипуляции с данными

— Предварительный анализ данных и визуализация с помощью Matplotlib и Seaborn

— Статистика в работе аналитика с библиотекой Scipy

— Линейная алгебра с библиотекой Numpy

— Предобработка данных и построение предиктивных моделей в Scikit-learn

— Повышение качества предиктивных моделей. Feature Engineering

— Разбор практических заданий

Дипломная работа
Выполните проект на реальных кейсах с применением полученных знаний и навыков.

Научитесь основам работы с инструментами анализа и визуализации данных на примере Power BI.Разберёте проектирование баз данных и долговременные хранилища. Поработаете с MySQL и познакомитесь с альтернативными базами данных: MongoDB, Redis, ElasticSearch и ClickHouse.

Курсы вне четверти

Подготовка к техническому собеседованию бизнес-аналитиков

— От резюме до собеседования

— Собеседования новичка

— Продвинутые хард-собеседования

— Собеседование: разбор кейсов

Git. Базовый курс

— Введение в Git

— Установка и настройка Git

— Основные команды терминала

— Работа с репозиториями в Git

— Управление файлами репозитория

— История изменений

— Работа с ветками репозитория

— Публикация репозитория

— Слияния веток

— Управление версиями

— Создание pull-request

— Сложные операции

— Работа с Fork-репозиториями

Визуализация данных в Tableau

— Знакомство с основным функционалом Tableau Desktop

— Вычисления и графики

— Сложные вычисления

— Использование TabPy для интеграции Python в Tableau

Итоговые проекты

— Решение кейсов по бизнес-анализу на техническом собеседовании

—Построение дашборда на основе данных статистики такси в Нью-Йорке

Факультативы

Управление клиентским опытом

— Что такое CX и его философия

— Дистанционная поддержка

— Voice of customers (VOC)

— Качество

— Контент & обучение

— Client Journey Map

Законное индивидуальное предпринимательство и фриланс

— Как стать успешным фрилансером

— Законодательные тонкости при работе с валютой

— Регистрация и налоги

Мои навыки

• Работаю с Excel, SQL, Google Analytics, Power BI, Tableau.
• Работаю с большим потоком данных, анализирую закономерности.
• Знаю нотации моделирования бизнес-процессов UML и Flowchart.
• Знаю основы программирования на Python.

Вы научитесь:

1. Проводить аналитические исследования
2. Анализировать данные в Excel и Google-таблицах
3. Работать с базами данных и писать SQL-запросы
4. Тестировать гипотезы с помощью A/B-тестирования
5. Строить интерактивные дашборды в Power BI
6. Анализировать большие данные в Python
7. Прогнозировать данные с помощью машинного обучения

Для кого этот курс

• Новички с нуля

Вы сможете с нуля освоить профессию аналитика и трудоустроиться. Если вы ладите с цифрами или любите математику, освоить анализ данных вам будет проще.

• Специалисты в смежных направлениях

Вы расширите свой инструментарий, закроете все пробелы в знаниях. За счет этого, вы сможете эффективнее выполнять задачи, а значит и быстро расти в доходе.

• Руководители

Вы освоите все инструменты для анализа и принятия решения на основе данных, а значит сможете эффективнее управлять бизнесом, системно отслеживая его показатели.

Кому подойдёт этот курс

• Студенты технических вузов
  Узнаете, как проводить исследования, анализировать данные и делать наглядные отчёты. В короткие сроки получите специализацию и сможете начать карьеру в аналитике на позиции Junior.
• Руководители и владельцы бизнеса
  Взглянете по-новому на свой продукт, изучите его сильные и слабые стороны. Узнаете, как делать прогнозы для бизнеса, развивать продукт и решать текущие проблемы на основе данных аналитики.
• Разработчики, которые хотят сменить профиль
  Поймёте, как применить свои знания в программировании для решения бизнес-задач. Изучите инструменты для анализа, сборки и презентации данных заказчику — и станете более востребованным специалистом.
• Бизнес-аналитикам
  Подтянете знания аналитики, изучите основы программирования на Python. Сможете работать с базами данных и Power BI, создавать эффектные презентации. Расширите компетенции и станете лучше решать текущие задачи.

Чему вы научитесь

1. Проводить исследования и делать точные выводы
   Изучите математическую основу анализа, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах.
2. Использовать программирование в аналитике
   Освоите основы программирования на Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь собирать базы данных на языке SQL и управлять ими.
3. Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
   Узнаете, какие метрики эффективности использует бизнес. Поймёте, как их собирать, читать, строить прогнозы и находить рабочие идеи.
4. Работать с сервисами аналитики и дашбордами
   Научитесь работать с Яндекс.Метрикой и Google Analytics и собирать данные в одно окно для быстрого доступа к отчёту.
5. Делать развёрнутые аналитические отчёты
   Поймёте, как пользоваться инструментами для визуализации данных, таблицами Google и Excel — и формировать отчёты для клиентов.
6. Работать с заказчиками аналитики
   Научитесь обрабатывать различные типы аналитических запросов от бизнеса и презентовать результаты своей работы убедительно и понятно для коллег.

Программа курса

Аналитик данных с нуля

1. Часть 1. Введение. Excel, Google Таблицы
   
   1. Общая информация о курсе
   2. Источники данных и инструменты для анализа
   3. Введение. Интерфейс Excel. Книги и листы
   4. Анализ таблиц. Печать таблиц
   5. Сводные таблицы
   6. Вычисления и формулы. Умные таблицы
   7. Функции подсчёта и суммирования. Статистические функции. Функции округления
   8. Логические функции
   9. Основы, интерфейс Google Таблиц
   10. Сводные таблицы: основы
2. Часть 2. Python, библиотеки NumPy и Pandas
   
   1. Введение в Python
   2. Основы языка
   3. Операторы, выражения
   4. Условный оператор if: ветвления
   5. Условный оператор if: продолжение
   6. Цикл while
   7. For: циклы со счётчиком. Часть 1
   8. For: циклы со счётчиком. Часть 2
   9. Цикл for: работа со строками
   10. Вложенные циклы
   11. Цикл for: продолжение работы со списками
   12. Функции
   13. Float
   14. Установка и настройка IDE
   15. Базовые коллекции: списки
   16. Методы для работы со списками
   17. Представление списков
   18. Библиотека NumPy. Часть 1
   19. Библиотека NumPy. Часть 2
   20. Библиотека Pandas. Часть 1
   21. Библиотека Pandas. Часть 2
3. Часть 3. SQL, чтение и запись данных, Power BI
   
   1. Основы SQL
   2. Чтение и запись данных. Часть 1
   3. Чтение и запись данных. Часть 2
   4. Введение в статистику
   5. Знакомство с Big Data
   6. Основные метрики и системы аналитики (Я.Метрика и Google Analytics)
   7. Загрузка данных в Power BI
   8. Соединение данных из разных таблиц и ресурсов

Power Point (бонусный курс)

1. Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
2. Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста
3. Работа с фигурами, таблицами и изображениями
4. Расширенные возможности редактирования и дизайна
5. Печать, презентация и публикация
6. Keynote и PowerPoint

Итоговый проект

1. Анализ результатов A/B-тестирования
   
   1. Рассмотрите результаты A/B-тестирования в компьютерной игре. Оцените, какой эффект оказала внутриигровая акция. Сделаете вывод, стоит ли проводить такую активность внутри игры ещё раз.

Профессиональные навыки:

• Знание основ математической статистики
• Работа с Excel и Google Таблицами
• Основы программирования на Python
• Работа с Power BI
• Создание аналитических отчётов
• Знание Google Analytics и Яндекс.Метрики
• Работа с базами данных на SQL
• Создание дашбордов
• Подготовка презентаций в Power Point

Для кого этот курс

• Новичок в бизнес-аналитике

Бизнес-аналитика - очень увлекательная и перспективная сфера.

Вы получите все знания и навыки для быстрого старта карьеры

• Специалист в смежном направлении

Менеджер проектов, финансист, аналитик

или маркетолог - вы закроете все пробелы в знаниях и сможете быстро расти в должности и доходе

• Руководители

Бизнес-аналитика помогает системно взглянуть на проект или всю компанию и выявить точки роста. Вы получите все инструменты для анализа и принятия решения на основе данных

Чему научитесь на курсе

И какие программы из пакета Tableau освоите

• Tableau Desktop
  Научитесь создавать наглядные визуализации. Узнаете, как загружать данные и визуализировать отчётность
• Tableau Professional
  Изучите сложные функции и вычисления, продвинутые виды анализа и формулы, в том числе LOD, Table Calculations
• Обработка данных из различных источников
  Научитесь работать с данными из GA, SQL, Google Sheets
• Работа с источниками и создание дашбордов
  Cоздадите наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайне
• Лучшие практики визуализации данных
  Узнаете, чем отличается Sankey от Sunburst и почему стоит отказаться от Piechart

Кому подойдёт курс

• Маркетологам, руководителям проектов
  Tableau интуитивен в управлении и обладает дружелюбным интерфейсом, что позволяет самостоятельно настраивать отчёты под свои нужды и получать необходимые данные без запросов в отдел аналитики.
• Аналитикам: начинающим и практикующим
  Tableau — один из главных инструментов в арсенале аналитиков. На курсе вы научитесь создавать комплексные дашборды, применяя метод управляемой аналитики и интерактивный дизайн, и будете готовы к сертификации на уровне Tableau Specialist.
• Владельцам бизнеса и топ-менеджерам
  Бизнес генерирует массу данных, в которых необходимо разбираться для эффективного управления — Tableau идеально для этого подходит. Понятный и мощный, Tableau — лучший инструмент, чтобы начать внедрять data driven-подход и культуру работы с данными в компании.

Программа курса

Основы работы в Tableau
Погрузитесь в основы, познакомитесь с интерфейсом, научитесь загружать данные и работать с основными инструментами.

• Знакомство с инфраструктурой Tableau. Загрузка данных. Первый дашборд
• Основные виды визуализаций. Лучшие практики визуализации
• Основы работы с расчётными полями, фильтрами, множествами и группировками

Продвинутая аналитика с Tableau
Научитесь работать с продвинутыми функциями, создавать дашборды и настраивать взаимодействие между ними

• Использование параметров, объединение нескольких источников
• Сложные расчётные поля, обзор основных групп функций
• Функции LOD, Set Actions, Parameter Actions
• Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями

Работа с инструментами Professional
Изучите сложные виды визуализаций и научитесь работать с расширенной версией инструмента.

• Tableau Professional. Подключение к базам данных SQL

Воркшоп по работе с Tableau
Камерный воркшоп, на котором просуммируете всю работу в Tableau. Вы сможете задать вопросы эксперту и получите консультацию по своему кейсу.

• Практика и разбор кейсов в Tableau

Дипломный проект
В рамках дипломного проекта вы самостоятельно проанализируете данные из учебного проекта и построите интерактивный дашборд с ключевыми метриками, который сможете включить в портфолио.

Ключевые навыки

• Подключение и загрузка данных
• Визуализация отчётности, данных и результатов анализа
• Работа с расчётными полями, фильтрами, множествами и группировками
• Использование сложных функций и параметров
• Анализ динамики изменений на дашбордах
• Использование параметров, объединение нескольких источников
• Функции LOD, Set Actions, Parameter Actions
• Настройка взаимодействия между визуализациями
• Разработка дашбордов
• Подключение к базам данных SQL

Кому подходит онлайн-курс «Системный аналитик»?

• JUNIOR-РАЗРАБОТЧИКИ
  которые планируют выйти на управленческие позиции
• НАЧИНАЮЩИЕ СИСТЕМНЫЕ АНАЛИТИКИ
  которым не хватает базы
• ЭКСПЕРТЫ С РАЗВИТЫМИ БИЗНЕС-СКИЛАМИ
  которым не хватает навыков в IT-сфере для дальнейшего роста
• СПЕЦИАЛИСТЫ ИЗ ЛЮБОЙ ОБЛАСТИ
  которые хотят начать карьеру в IT, но не видят себя в роли программиста

Получите полный спектр навыков системного аналитика

1. IT-навыки

• Освоите навыки бизнес-моделирования и бизнес-процессов. Научитесь отличать BPMN от UML.
• Получите представление о базовых компетенциях, необходимых для работы на современном рынке: требованиям к ПО и жизненном цикле разработки, теории баз данных.
• Научитесь основам программирования и разработки. Освоите документооборот.

2. Навыки IT-менеджмента

• Научитесь определять требования и расставлять приоритеты.
• Овладеете знаниями о технических решениях и их влиянии на бизнес-процессы.
• Овладеете навыком перевода с языка разработчиков на общедоступный и обратно.
• Освоите технику распределения ролей и задач в команде.

3. Навыки продуктового анализа.

• Основы UX/UI.
• Базовые знания менеджмента.
• Навык генерации гипотез и их проверки.

4. Работа по специальности.
   Научитесь составлять продающее резюме. Выберете вакансии. Освоите технику успешного прохождения интервью.

Программа курса

1. Введение в профессию

• Вы разобрались с определением компетенций системного и бизнес-аналитика
• Поняли принципы работы внутри команды.
• Получили представление о командных фреймворках.

2. Анализ требований

• Узнали, что такое требования к разработке.
• Научились собирать и анализировать требования.
• Умеете расставлять приоритеты в работе.
• Знаете, как строить коммуникацию с заказчиком.
• Научились описывать процессы в BPMN и узнали разницу между этой и прочими нотациями.

3. Проектирование системы

• Овладели основами IT-архитектуры.
• Узнали об этапах проекта и интегрировании решений в бизнес-процессы.
• Научились составлять ТЗ на разработку.
• Умеете работать с БД, SOAP и REST.
• Научились читать код, освоили начала программирования.

4. Разработка, тестирование и интеграция

• Освоили наиболее популярные языки разметки.
• Научились работать с версиями продукта и видеть внесенные изменения — вы овладели инструментами Git.
• Разобрались с этапами тестирования и сдачи IT-продукта.
• Научились давать оценку соответствия продукта ТЗ.

5. Сопровождение и утилизация

• Овладели навыками поддержки, развития и сопровождения систем и обновления программного обеспечения.

Ключевые навыки

Я уверенно могу:

• Выполнять поставленную задачу, используя навыки управления проектом, разработки и программирования.
• Работать с документами на всех этапах проекта.
• Использовать нотации BPMN и UML.
• Работать с базами данных и составлять запросы SQL.
• Проектировать REST API. Работать c Git, MySQL, Jira.
• Формировать user story.
• Проектировать бизнес-процессы.
• Составлять ТЗ для разработчика на основе требований заказчика.

Кому подойдёт этот курс

• Маркетологам
• Вы научитесь визуализировать данные с помощью понятных графиков и эффективнее отслеживать рекламные кампании, конверсию и прибыль. Сможете оптимизировать маркетинговую стратегию на основе данных и станете более востребованным специалистом.
• Руководителям
• Вы узнаете, как строить отчёты, которые отображают статистику компании в реальном времени. Сможете построить систему сквозной аналитики и отслеживать основные показатели бизнеса без участия других специалистов.
• Аналитикам
• Вы сможете загружать и синхронизировать данные из различных источников в Power BI, научитесь строить наглядные и интерактивные графики и дашборды — облегчите свою работу и выйдете на новый уровень.
• Финансистам
• Вы научитесь самостоятельно организовывать управленческий учёт со всеми показателями бизнеса — больше не нужно просматривать десятки Excel-таблиц и ждать ответа от аналитиков и разработчиков.

Чему вы научитесь

1. Обрабатывать данные из различных источников
2. Сможете загружать данные для графиков и отчётов из Excel, CSV, Google Analytics, amoCRM и настраивать автоматическую синхронизацию между источниками.
3. Создавать динамические дашборды
4. Научитесь строить наглядные и интерактивные графики с ключевыми показателями бизнеса в удобной форме.
5. Упрощать вычисления для отчётов
6. Освоите работу с основными формулами DAX для обработки и преобразования информации и сможете более эффективно использовать данные.
7. Анализировать показатели с помощью графиков
8. Сможете оценивать финансовые показатели и точность своих прогнозов, а после — использовать данные для принятия стратегических решений.
9. Настраивать сквозную аналитику в Power BI
10. Научитесь анализировать эффективность вложений в маркетинг на основе данных.

Программа курса

Загрузка и соединение данных в Power BI

1. Загрузка данных в Power BI
2. Научитесь загружать данные в Power BI из файлов CSV, познакомитесь с интерфейсом Power Query.
3. Соединение данных из разных таблиц и ресурсов
4. Научитесь соединять данные из разных источников, познакомитесь с видами соединений — One to Many, Many to Many, One to One, Many to One.

Визуализация данных. Работа с фильтрами

1. Виды графиков и фильтр даты
2. Познакомитесь с основными видами графиков — линейчатой и круговой диаграммой, научитесь добавлять фильтр даты на график.
3. Основные виды фильтров и синхронизация фильтров
4. Научитесь добавлять фильтры на визуализацию, страницу и отчёт, познакомитесь с фильтрами Basic/Relative/Advance, сможете синхронизировать фильтры между отчётами.
5. Визуальные фильтры
6. Узнаете, как создавать визуальные фильтры для графиков и использовать перекрёстную фильтрацию.

Детализация данных и интерактивные отчёты

1. Работа с иерархией данных в графиках
2. Научитесь использовать функции Drill up, Drill down и Expand для работы с иерархией данных в отчётах.
3. Детализация в отчётах с помощью функциональности Drill through pages
4. Узнаете, как использовать функции Drill through pages для настройки детализации в отчётах.
5. Работа с картами мира в графиках
6. Научитесь работать с географическими данными и строить графики с картами, создадите карту с данными о посетителях сайта.
7. Работа с подсказками (tooltips)
8. Научитесь добавлять подсказки (tooltips) на графики.

Основные меры и язык запросов DAX

1. Основные метрики и DAX
2. Узнаете, как с помощью выражений DAX считать меры Running total, Time Intelligent PQ и Time Intelligent QQQ.
3. Метрики и DAX: применение CALCULATE и агрегатных функций
4. Познакомитесь с функцией CALCULATE для изменения фильтров, наложенных на выражение, и научитесь работать с функциями SUM, AVERAGE, MIN, MAX для агрегации данных.
5. Функции SUMX, AVERAGEX, ALL и SWITCH
6. Научитесь работать с функциями SUMX и AVERAGEX. Поймёте, чем они отличаются от стандартных функций SUM и AVERAGE. Изучите функцию SWITCH для переключения между графиками и ALL для очистки фильтров и создания вычислений по всем строкам в таблице.

Построение дашборда для сквозной аналитики

1. Построение Dashboard для сквозной аналитики
2. Создадите графики с показателями конверсии в лиды и клиентов, ROMI (return on marketing investment — рентабельность инвестиций в маркетинговую деятельность).
3. Построение Dashboard с графиками прибыли и убытков
4. Создадите графики с показателями валовой и чистой прибыли, расходов, продаж товаров по категориям.
5. Программные службы Power BI
6. Узнаете, как загружать отчёты в веб-интерфейс Power BI, настраивать автоматическое обновление данных, а также познакомитесь с сервисом MyBi.

Кому подойдёт этот курс

• Студентам и новичкам в бизнес-аналитике
  Освоите бизнес-аналитику с нуля: научитесь понимать экономику компании, оптимизировать процессы и программировать на Python. Сможете начать карьеру сразу после окончания обучения.
• Разработчикам, которые хотят сменить профиль
  Научитесь анализировать работу компании, улучшать эффективность процессов с помощью программирования. Сможете сменить профессию и использовать опыт разработчика как преимущество.
• Junior-аналитикам данных
  Научитесь углубляться в бизнес-процессы и помогать компаниям повышать эффективность работы, поднимать продажи и сокращать издержки. Прокачаете навыки работы с данными и сможете претендовать на повышение.
• Продактам, руководителям проектов и направлений в разработке
  Посмотрите на продукт с точки зрения аналитики, поймёте, как его развивать и увеличивать прибыль. Познакомитесь с практикой лучших компаний, научитесь внедрять IT-системы в работу компании и опираться на бизнес-аналитику в управлении.

Чему вы научитесь

1. Рассчитывать бизнес-модель
   Разберётесь в специфике разных моделей бизнеса и поймёте, как компании устроены изнутри. Научитесь определять стратегию развития и строить бизнес-модели по мировым стандартам.
2. Анализировать экономику бизнеса
   Узнаете, какие факторы влияют на прибыльность бизнеса, научитесь влиять на спрос и предложение. Изучите инструменты капитализации, освоите веб-аналитику и сможете строить модель бюджета компании.
3. Оптимизировать бизнес-процессы
   Освоите работу с нотациями, научитесь строить Customer Journey Map и UserStory, проводить CustDev и UX-интервью. Сможете автоматизировать процессы, находить точки для развития и оптимизации бизнеса.
4. Решать задачи бизнеса с помощью IT-разработки
   Узнаете, как помочь бизнесу внедрить новые сервисы и повысить прибыльность. Научитесь управлять разработкой, разбираться в e-commerce и влиять на эффективность онлайн-торговли.
5. Программировать на Python
   Научитесь использовать Python для аналитики. Освоите работу с библиотеками NumPy и Pandas, сможете обрабатывать большие объём данных и находить важные для бизнеса закономерности.
6. Работать с заказчиками
   Поймёте, как брифовать заказчика и определять задачи аналитики в компании. Научитесь визуализировать данные исследований с помощью Power BI, составлять развернутые аналитические отчеты и проводить презентации.

Программа курса

1. Бизнес-анализ
   
   • Что такое бизнес
   • Два состояния бизнеса: капитализация и профит
   • Целеполагание и стратегия
   • Схема бизнес процессов. Основной процесс, генерирующий прибыль (спрос и предложение). Вспомогательные процессы как стабилизирующий элемент модели
   • Ролевая и бюджетная модели
   • Управление изменениями. Уточнение целей и проблемы заказчика. Сбор требований, определение объема, рамки и исключения
   • Генерация и Выбор решения, бенчмарк
   • Влияние инициативы на бизнес-процессы. Функциональные требования и нефункциональные требования
   • Анализ влияния
   • Этапность, Пилоты, Роллауты. Методика оценки экономического эффекта и критерии успешности (в том числе для масштабирования). Презентация. Защита
2. Аналитик данных 2.0
   
   • Введение, Excel, Google Таблицы
     
     • Источники данных и инструменты для анализа (краткий обзор)
     • Введение. Интерфейс Excel. Книги и листы
     • Анализ таблиц. Печать таблиц
     • Сводные таблицы
     • Вычисления и формулы. Умные таблицы
     • Функции подсчёта и суммирования. Статистические функции. Функции округления
     • Логические функции
     • Основы, интерфейс Google Таблиц
     • Сводные таблицы: основы
   • Python, библиотеки NumPy и Pandas
     
     • Python intro
     • Основы Python
     • Операторы, выражения
     • Условный оператор if, ветвления
     • Условный оператор if: продолжение
     • Цикл while
     • For: циклы со счётчиком
     • For: циклы со счётчиком. Часть 2
     • Цикл for: работа со строками
     • Вложенные циклы
     • Цикл for: продолжение работы со списками
     • Функции
     • Float
     • Установка и настройка IDE
     • Базовые коллекции: списки
     • Методы для работы со списками
     • Представление списков
     • Библиотека NumPy. Часть 1
     • Библиотека NumPy. Часть 2
     • Библиотека Pandas. Часть 1
     • Библиотека Pandas. Часть 2
   • SQL, чтение и запись данных, PowerBI
     
     • Основы SQL
     • Чтение и запись данных. Часть 1
     • Чтение и запись данных. Часть 2
     • Введение в статистику
     • Знакомство с BigData
     • Основные метрики и системы аналитики (Яндекс.Метрика и Google Analytics)
     • Загрузка данных в Power BI
     • Соединение данных из разных таблиц и ресурсов
     • Power Point (бонусный курс)
     • Интерфейс PowerPoint. Создание и редактирование слайдов
     • Работа со стилем презентации: единый стиль, цвет и шрифт, форматирование текста
     • Работа с фигурами, таблицами и изображениями
     • Расширенные возможности редактирования и дизайна
     • Печать, презентация и публикация
     • Keynote и PowerPoint

3. Системный аналитик с нуля
   
   • Курс состоит из серии вебинаров с экспертами и проходит в режиме реального времени. Запланируйте время и готовьте вопросы спикерам — у вас будет возможность обсудить их в прямом эфире.
   • Аналитический процесс и компетенции системного аналитика
   • Работа с заказчиком и управление разработкой
   • Целеполагание и погружение
   • Формализация требований
   • Возможности ИТ. Учётные программы и сайтостроение
   • Проектирование схем данных и диаграмм состояний
   • Прототипирование в Excel
   • Проектирование сценариев пользовательского взаимодействия
   • Создание требований к пользовательским интерфейсам
   • Интеграция программ
   • Формализация технического задания

Профессиональные навыки:

• Оценка эффективности бизнес-процессов
• Построение бизнес-моделей
• Составление отчётов в PowerBI
• Проведение CustDev, UX-интервью
• Программирование на Python
• Работа с Excel и Google Таблицами
• Построение Customer Journey Map и UserStory
• Знание нотации моделирования VAD, SIPOC, BPMN
• Управление эффективностью e-commerce
• Веб-аналитика в Яндекс.Метрике и Google Analytics
• Внедрение IT-технологий в бизнес-процессы
• Создание систем ЛНА
• Применение цикла PDCA
• Управление базами данных на SQL

Чему вы научитесь на курсе

• Работать с данными
  Сможете анализировать корпоративные базы данных, электронные таблицы и текстовые файлы
• Находить точки роста
  Будете лучше видеть неочевидные закономерности между показателями
• Cоздавать отчеты и дашборды
  Научитесь делать наглядные интерактивные дашборды для анализа бизнес-метрик в онлайн-режиме

Кому идеально подойдет этот курс

• BI-аналитики
  Вы сможете быстрее собирать и обрабатывать данные, больше времени посвящать поиску инсайтов и «упаковывать» результаты в красивые и понятные коллегам отчёты
• Маркетологи
  Научитесь самостоятельно настраивать необходимые дашборды и отслеживать эффективность маркетинговых инструментов в онлайн-режиме
• Веб-аналитики
  Вы сможете быстрее собирать и обрабатывать данные, больше времени посвящать поиску инсайтов и «упаковывать» результаты в красивые и понятные коллегам отчёты
• Новички
  Сможете выйти на новый карьерный уровень, изучив инструмент, который (по данным многочисленных опросов) очень нужен в большинстве крупных компаний

Программа курса

Загрузка и преобразование данных
Познакомитесь с инструментами Power BI и четырьмя этапами решения аналитических задач. Рассмотрите, как с помощью Power Query подготовить и преобразовать данные для анализа. Выполните рабочие задачи для поэтапного овладения Power Query. Попрактикуетесь в комплексном преобразовании исходных данных.

• Теория эффективного анализа данных
• Знакомство с возможностями и компонентами Power BI
• Основы работы с Power Query
• Этапы подготовки данных к анализу
• Преобразование диапазонов в таблицы и преобразования таблиц
• Комбинирование запросов
• Преобразование текстовых, числовых и календарных данных

Анализ данных
Узнаете, что такое модель данных, рассмотрите построение и настройку модели данных. Научитесь создавать вычисления в модели данных. Разберёте, как пользоваться дополнительными инструментами моделирования данных. Выполните задачи по работе с инструментами моделирования данных.

• Создание модели данных
• Язык анализа данных DAX
• Настройка модели данных
• Создание вычисляемых столбцов, мер и таблиц
• Использование переменных в формулах
• Использование быстрых мер

Визуализация данных. Работа с отчётами
Рассмотрите принципы визуализации данных. Научитесь создавать визуализации и настраивать взаимодействие между визуальными элементами. Сможете использовать особенности отдельных визуализаций для конкретных задач. Попрактикуетесь в настройке внешнего вида отчётов, фильтров и управляющих элементов.

• Создание и настройка смыслового наполнения визуальных элементов
• Инструменты настройки дизайна визуального элемента
• Фильтры и срезы
• Подсказки и страницы детализации
• Создание кнопок
• Вёрстка отчётов под мобильные устройства

Публикация данных и совместная работа с отчётами
Разберёте отличия дашбордов и отчётов. Рассмотрите переход от Power BI Desktop в сервис Power BI для совместной работы. Научитесь создавать и настраивать информационные панели, использовать инструменты работы с отчётами и с информационными панелями.

• Публикация отчёта
• Создание отчётов Power BI в браузере
• Создание панелей мониторинга (дашбордов)
• Работа с готовыми отчётами и панелями мониторинга в браузере
• Инструменты Power BI в Excel

Подготовка отчёта на основе исходных данных
Получите выгрузку из корпоративной системы с данными сети ресторанов быстрого питания. На основе данных решите реальную бизнес-задачу. Построите отчёт в Power BI в соответствии с требованиями. Пройдёте весь цикл решения задачи в Power BI Desktop: от подготовки и анализа данных — к визуализации.

Ключевые навыки

• Подготовка исходных данных для анализа
• Построение моделей данных из разных неструктурированных источников: таблиц, сайтов и баз данных
• Преобразование сложных данных в простые для восприятия и ценные для бизнеса сведения
• Подготовка интерактивных отчётов и дашбордов для совместной работы
• Написание кастомных формул на языке запросов DAX
• Визуализация результатов анализа
• Анализ динамики изменений на дашбордах