Курсы обучения аналитики данных онлайн

Основные темы:

• введение в продуктовую аналитику и роль аналитика в команде
• изучение инструментов для сбора и анализа данных (SQL, Python, Tableau)
• основы метрик: AARRR, LTV, CAC, Churn rate, DAU/MAU и другие
• техники работы с данными: очистка, трансформация, визуализация
• применение статистических методов для проверки гипотез
• создание дашбордов и отчетов для отслеживания ключевых показателей проекта
• анализ пользовательского поведения и оптимизация продуктовых метрик
• формирование рекомендаций по улучшению продукта на основе данных

Практические проекты:

• разработка плана сбора данных для нового продукта
• проведение A/B тестирования и анализ его результатов
• создание комплексного отчета по улучшению ключевых метрик продукта

Успешное завершение обучения подтверждается сертификатом, что подчеркивает квалификацию выпускников в области продуктовой аналитики.

Благодаря практико-ориентированному подходу, обучающиеся имеют возможность применить наработанные навыки в реальных проектах, что способствует глубокому пониманию материала и подготовке к эффективной работе в области аналитики.

• Анализу данных, включая большие объемы информации с помощью SQL, Python и других аналитических инструментов.
• Продвинутому использованию Google Analytics и Яндекс.Метрики для настройки счетчиков, анализа отчетов и создания пользовательских отчетов.
• Проектированию систем сквозной аналитики, отслеживанию полного пути клиента и оценке эффективности маркетинговых инвестиций.
• Визуализации данных, созданию информативных дашбордов с использованием Tableau, Power BI и Python.
• Планированию и приоритизации задач в рамках аналитических проектов, включая определение ключевых метрик и управление проектами на основе Lean Canvas.
• Работе с когортным анализом, метриками MAU, WAU, DAU, а также основами финансовой аналитики и прибыльности.

Основные темы:

• основы статистики и вероятности
• программирование на Python для анализа данных
• изучение SQL и работа с базами данных
• визуализация данных с использованием современных инструментов
• математическое моделирование для прогнозирования результатов
• машинное обучение и его применение в анализе данных
• основы искусственного интеллекта и обработки естественного языка
• работа с большими данными и технологии Big Data

Практические проекты:

• разработка алгоритмов для анализа экономических данных
• создание системы управления базами данных с нуля
• применение машинного обучения для решения реальных бизнес-задач

Завершение обучения подтверждается сертификатом, подтверждающим глубокие знания в области анализа данных. Благодаря комплексному подходу, учащиеся смогут применять изученные навыки в реальных проектах и задачах, что способствует лучшему усвоению материала и подготовке к квалифицированной трудовой деятельности.

• Анализировать большие объемы данных с использованием Python.
• Прогнозировать данные с помощью методов машинного обучения.
• Проводить аналитические исследования и тестировать гипотезы с помощью A/B-тестирования.
• Работать с базами данных и писать SQL-запросы для эффективного извлечения данных.
• Создавать интерактивные дашборды в Power BI для визуализации данных.
• Писать программы и скрипты для автоматизации аналитических процессов.
• Принимать обоснованные решения на основе анализа данных и бизнес-целей.
• Визуализировать данные для более наглядного представления информации.

Основные темы:

• основы статистики и вероятности
• программирование на Python для анализа данных
• работа с базами данных SQL
• визуализация данных с использованием библиотек Python
• машинное обучение: супервайзд и ансупервайзд модели
• техники предобработки и очистки данных
• использование библиотеки Pandas для анализа данных
• основы работы с большими данными и облачными технологиями

Практические проекты:

• анализ рынка для стартапа
• прогнозирование оттока клиентов
• создание модели машинного обучения для классификации клиентов
• разработка дашборда для визуализации ключевых метрик бизнеса

Завершение обучения подтверждается сертификатом, что открывает новые перспективы для профессионального роста и улучшения карьерных возможностей.

Структурированный подход и акцент на практические задачи обеспечивают глубокое погружение в профессию аналитика и подготовку к решению реальных кейсов.

• Основам работы с интерфейсом и функционалом Excel и Google-таблиц, включая финансовые и математические расчеты, сортировку и фильтрацию данных.
• Продвинутым методам визуализации данных, созданию сводных таблиц и динамических графиков.
• Основам программирования на Python и R, включая работу с библиотеками для анализа данных и визуализации.
• Применению математических знаний для решения задач в бизнесе и финансах.
• Обработке и анализе данных в SQL, включая изучение структуры и типов данных, а также работу с функциями и операторами.
• Основам работы в Power BI и Power Query, включая создание расчетных столбцов и мер, работу с функциями и переменными.

Основные темы:

• основы статистики и математики для анализа данных
• программирование на Python: от основ до продвинутых библиотек (Pandas, NumPy, Matplotlib)
• изучение SQL и работа с базами данных
• предобработка, очистка и визуализация данных
• основы машинного обучения: регрессии, классификации и кластеризация
• продвинутые методы анализа данных: нейронные сети, решающие деревья, случайные леса
• анализ временных рядов и прогнозирование
• работа с большими данными: введение в Hadoop и Spark
• этика и правовые аспекты в обработке данных
• подготовка отчетов и презентация результатов анализа

Практические проекты:

• анализ реальных данных с помощью Python и SQL
• создание моделей машинного обучения для решения бизнес-задач
• проекты на краудсорсинговых платформах по анализу данных

Успешное завершение подтверждается сертификатом, подтверждающим владение современными инструментами и методиками анализа данных. Знания и навыки, полученные в процессе обучения, позволяют выпускникам эффективно решать задачи в области аналитики данных, повышая свою конкурентоспособность на рынке труда.

• Анализировать данные, в том числе с использованием SQL для получения данных и Python для их загрузки и обработки.
• Применять статистические методы для анализа данных и проверки гипотез.
• Визуализировать данные, создавая интерактивные дашборды для мониторинга и анализа информации.
• Работать с Big Data, выдвигать и тестировать гипотезы, определять ключевые точки роста для бизнеса.
• Проводить статистический анализ, приоритизировать гипотезы и выбирать наиболее эффективные инструменты для их проверки.
• Самостоятельно собирать, анализировать и презентовать данные, обеспечивая понятное представление метрик.
• Формировать аналитическое мышление и навыки формулировки гипотез на основе данных.

Основные темы:

• продуктовая аналитика и веб-аналитика: основы работы с Google Analytics и анализ мобильных приложений
• использование Excel и Google Sheets для анализа данных
• основы SQL для агрегации и анализа информации из баз данных
• методы A/B-тестирования и математическая статистика в аналитике
• Unit-экономика и работа с большими объемами данных
• программирование на Python и его применение для анализа данных
• специализированные аналитические методы в Data Science и Machine Learning

Практические проекты:

• реальные кейс-стади из практики международных компаний
• создание и защита дипломного проекта с возможностью включения в портфолио

По завершении обучения выпускники получают сертификат, подтверждающий их квалификацию, а также поддержку в трудоустройстве благодаря партнерской сети школы. Программа обучения рассчитана на 12 месяцев и предлагает полное сопровождение экспертов на протяжении всего курса.

Обучение организовано по модульному принципу, начиная с основ аналитики и постепенно углубляясь в сложные аналитические инструменты, что обеспечивает систематическое и комплексное изучение материала.

• Основам работы с инструментами аналитики, включая Google Analytics, Python, BI-инструменты, Machine Learning и DataScience.
• Применению аналитических инструментов на практических проектах и освоению продвинутых методов анализа данных.
• Специализации в области Data Science и разработке завершающего дипломного проекта, который можно включить в портфолио.
• Разбору интересных практических задач и кейсов, например, разработке маркетинговой стратегии.
• Эффективному общению с экспертами и однокурсниками, что способствует лучшему пониманию материала и мотивации.

Основные темы:

• введение в бизнес-анализ и основы данных
• основы SQL для аналитики данных
• инструменты визуализации данных (Tableau, Power BI)
• статистика и анализ данных для принятия решений
• основы машинного обучения для бизнес-аналитиков
• анализ требований и управление проектами
• управленческий учет и финансовый анализ
• CRM и автоматизация маркетинга
• создание дашбордов и отчетов для KPI
• кейс-стади из реальной практики

Практические проекты:

• разработка концепции оптимизации бизнес-процессов
• создание и внедрение систем отчетности на базе BI-инструментов
• проведение статистического анализа рыночных данных

По завершении обучения участники получат сертификат, подтверждающий навыки работы с современными аналитическими инструментами, что значительно усилит их профессиональный профиль на рынке труда.

Тщательный подход к практическим заданиям позволяет глубоко погрузиться в детали каждой темы и научиться применять полученные знания в реальных бизнес-ситуациях, что является неотъемлемой частью подготовки квалифицированных специалистов в области бизнес-анализа.

• Сбору и структурированию данных для анализа.
• Оптимизации бизнес-процессов на основе собранных данных.
• Использованию инструментов анализа данных и фреймворков для стратегического планирования.
• Работе с MS Excel и SQL для анализа данных.
• Созданию отчетов и обоснованию решений на основе анализа данных.
• Финансовому моделированию и разработке бизнес-моделей.
• Проведению исследований рынка, анализу объемов рынка и конкурентной среды.

Основные темы:

• основы статистики и вероятности
• программирование на Python: синтаксис, библиотеки NumPy и pandas
• освоение SQL для анализа баз данных
• визуализация данных с использованием Matplotlib и Seaborn
• анализ данных и машинное обучение с помощью Scikit-learn
• основы работы с большими данными и введение в Hadoop и Spark
• создание дашбордов и интерактивных отчетов с использованием Tableau
• основы работы с тензорными вычислениями и TensorFlow
• подготовка и очистка данных для аналитических проектов
• методы оптимизации и автоматизации аналитических задач
• проектное управление и работа в команде
• этика и правовые нормы в аналитике данных

Практические проекты:

• разработка модели предсказания оттока клиентов
• анализ рыночных трендов для определения стратегий продаж
• создание дашборда для визуализации ключевых бизнес-метрик
• прогнозирование временных рядов для оптимизации запасов
• машинное обучение для категоризации текстовых данных

Успешное завершение подтверждается сертификатом, который станет значимым преимуществом при устройстве на работу.

Структурированное и практико-ориентированное обучение позволяет применить полученные знания в реальных условиях, что способствует лучшему усвоению материала и подготовке к карьере в аналитике данных.

• Работать с SQL для выполнения запросов, фильтрации, сортировки, агрегации данных и объединения таблиц.
• Использовать Python для обработки данных, автоматизации задач и создания интерактивных отчётов.
• Применять статистические методы для анализа данных и проверки гипотез.
• Визуализировать данные, создавая интерактивные дашборды для мониторинга и анализа информации.
• Приносить пользу бизнесу, собирая и обрабатывая запросы на аналитику, предоставляя метрики в понятном и наглядном виде.

Основные темы:

• основы данных и их структуры
• использование SQL для анализа данных
• принципы работы с системами управления базами данных
• основы ETL-процессов и их реализация
• визуализация данных и создание дашбордов
• основы машинного обучения для аналитиков данных
• применение Python в аналитике данных
• разработка и управление BI-проектами
• изучение и применение инструментов для автоматизации отчетности
• практическое использование Tableau и Power BI для создания отчетов и презентаций
• основы Big Data — принципы, технологии и инструменты

Практические проекты:

• разработка SQL-запросов для решения типовых задач анализа данных
• создание ETL-скриптов и их оптимизация
• разработка интерактивных дашбордов в Tableau и Power BI
• применение Python для анализа данных и машинного обучения
• участие в реальных BI-проектах под руководством опытных наставников

Вы научитесь применять современные аналитические инструменты на практике, что поможет в решении сложных бизнес-задач и будет способствовать вашему профессиональному росту. Завершение обучения подтверждается сертификатом, который откроет новые перспективы для карьеры в области данных и аналитики.

• Проведению интервью с заказчиком для выяснения требований к BI-системам.
• Составлению технического задания на внедрение BI-систем и управлению проектами в данной сфере.
• Сбору данных из различных источников и управлению базами данных с использованием SQL.
• Применению статистических и математических методов для анализа данных.
• Созданию продуктовых метрик и отчетов для анализа ключевых показателей бизнеса.
• Автоматизации процессов сбора и обработки данных на языке Python.
• Настройке и запуске панелей для сбора и визуализации данных.
• Отслеживанию изменений бизнес-показателей и определению оптимальных бизнес-решений.
• Публикации и совместной разработке проектов с использованием веб-сервиса Git.

Эти навыки помогут вам стать специалистом в области бизнес-аналитики и BI-систем, предоставляя глубокий анализ данных и стратегий для развития компаний.

Основные темы:

• введение в анализ данных и статистику
• основы работы с Python и библиотеками Pandas, NumPy
• визуализация данных с использованием Matplotlib и Seaborn
• основы машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя
• практическое применение алгоритмов машинного обучения на реальных данных
• изучение SQL и работы с базами данных
• анализ временных рядов и прогнозирование
• комплексные проекты по обработке, анализу данных и созданию предиктивных моделей
• подготовка к собеседованиям на позиции аналитиков данных

Практические проекты:

• анализ бизнес-метрик на реальных данных компании
• создание модели для прогнозирования оттока клиентов
• разработка рекомендательной системы для интернет-магазина

Успешное завершение подтверждается сертификатом, признанным в индустрии данных. Профессиональное портфолио, сформированное по итогам обучения, значительно повышает шансы на успешное трудоустройство.

Эффективное освоение материала обеспечивается благодаря современным методикам обучения, практическим заданиям и реальным кейсам, что позволяет учащимся применять знания в профессиональной деятельности и уверенно чувствовать себя в роли аналитика данных.

• Работе с основными аналитическими инструментами, такими как SQL, Python и Power BI, а также Google Таблицы.
• Применению математической статистики для решения реальных бизнес-задач.
• Реализации четырех проектов и решении 48 задач, связанных с различными аспектами анализа данных в бизнесе, что подразумевает работу в трех ключевых областях: E-commerce, разработка игр и On-demand сервисы.
• Эффективному использованию тренажеров и решению более 1500 практических задач для усвоения навыков работы с аналитическими инструментами.
• Взаимодействию с живым сообществом и менторами через Slack для обсуждения вопросов карьеры и профессионального развития, а также получению поддержки и обратной связи.

Основные темы:

• основы работы с системами BI и аналитики данных
• изучение SQL и баз данных
• визуализация данных с использованием Power BI и Tableau
• освоение ETL-процессов и инструментов интеграции данных
• применение статистического анализа в аналитике
• разработка и оптимизация аналитических отчетов
• управление проектами в области BI
• подготовка к сертификации по ключевым BI-инструментам

Практические проекты:

• создание комплексных аналитических отчетов
• реализация полного цикла ETL-процесса
• разработка дашбордов и визуализаций для бизнес-задач

Успешное завершение обучения подтверждается сертификатом, что является значимым преимуществом для профессионального роста в области BI-аналитики.

Глубокое погружение в практическую деятельность и реализация проектов на реальных данных позволяет студентам качественно подготовиться к выполнению профессиональных задач и укрепить свои позиции на рынке труда.

• Сбору, анализу и структурированию данных, что позволит строить интерактивные дашборды и эффективно помогать в принятии бизнес-решений.
• Созданию эффективного портфолио проектов, которое вы сможете представить потенциальным работодателям.
• Подготовке к собеседованиям и написанию сопроводительных писем с помощью карьерных консультантов.
• Работе в современных аналитических инструментах и программах, что необходимо для успешной карьеры в области BI.
• Планированию индивидуального карьерного пути в соответствии с потребностями рынка и вашими профессиональными целями.

Основные темы:

• основы данных и их структуры
• изучение языка SQL для работы с базами данных
• анализ данных с использованием Python
• визуализация данных и создание дашбордов
• математическая статистика в анализе данных
• машинное обучение для аналитиков
• применение Excel для глубокой обработки информации
• основы работы с большими данными
• подготовка и очистка данных
• проектное управление и работа в команде

Практические проекты:

• разработка и анализ баз данных
• создание автоматизированных отчетов и визуализаций
• реализация проектов по машинному обучению
• комплексные задачи по оптимизации использования данных

По завершении образовательного процесса выдается сертификат, подтверждающий высокий уровень владения современными аналитическими инструментами.

Интенсивная практика и реальные кейсы обеспечивают прекрасную возможность для оттачивания навыков и подготовки к профессиональной деятельности в области анализа данных.

• Применению Excel для анализа данных, включая создание сводных таблиц, использование полезных функций и макросов.
• Основам SQL, включая структуру запросов SELECT, типы данных, агрегатные функции и подзапросы.
• Разработке бизнес-интеллектуальных решений и дашбордов в Power BI, охватывающих подготовку данных, моделирование данных и визуализации.
• Программированию на Python для аналитических задач, начиная с основ Jupyter Notebook до сложных аналитических функций в библиотеке Pandas и визуализации данных.
• Выполнению финального проекта, в котором будете анализировать и предлагать улучшения для бизнес-процессов на реальном примере бразильского маркетплейса Olist.

Основные темы:

• введение в аналитику и основы сбора данных
• основные инструменты аналитики: Excel, SQL
• анализ данных и визуализация результатов
• метрики продукта: определение и анализ
• пользовательская аналитика: сегментация и поведенческие факторы
• оптимизация продуктовых метрик и A/B-тестирование
• анализ пользовательских отзывов и управление изменениями
• финальный проект по аналитике продукта

Практические проекты:

• создание и анализ отчетов по ключевым продуктовым метрикам
• проведение A/B-тестирования и анализ его результатов
• разработка рекомендаций по улучшению продукта на основе аналитики

По завершении обучения участники получат сертификат, подтверждающий их навыки в области продуктовой аналитики, что сделает их более конкурентоспособными на рынке труда.

Эффективное освоение предложенных знаний позволит применять их для решения реальных задач, улучшения продуктов и оптимизации работы с данными.

• Пониманию и анализу данных, что включает работу с инструментами, такими как Excel и Google Таблицы.
• Применению аналитических навыков в управлении, включая создание отчётов и презентаций для руководства.
• Основам маркетинговой аналитики и анализу веб-данных для оптимизации бизнес-стратегий.
• Использованию современных технологий в аналитике, таких как Big Data, машинное обучение, и Data Science.
• Разработке и реализации систем аналитики на различных платформах, включая Python, SQL и Power BI.

Основные темы:

• основы бизнес-аналитики и её роль в современных компаниях
• сбор и анализ данных: от теории к практике
• использование SQL и Excel для анализа данных
• основы программирования на Python, работа с библиотеками для анализа данных (Pandas, Numpy)
• визуализация данных с помощью Power BI и Tableau
• основы машинного обучения и его применение в бизнес-аналитике
• проектирование и анализ бизнес-процессов
• методы оптимизации бизнес-процессов и управление проектами
• подготовка и защита проектной работы на реальных кейсах

Практические проекты:

• анализ рыночных трендов и клиентских баз данных
• разработка моделей предсказательной аналитики для увеличения продаж
• оптимизация бизнес-процессов на основе собранных данных
• финальный проект: разработка комплексного решения по улучшению эффективности действующего бизнеса

Завершение обучения подтверждается сертификатом, что открывает новые возможности для карьерного роста в области бизнес-аналитики.

Эффективное применение знаний на практике позволяет глубоко освоить материал и подготовиться к профессиональной деятельности в сфере анализа данных.

• Анализу бизнес-процессов и оптимизации работы компании.
• Оценке рисков и рентабельности проектов.
• Использованию инструментов анализа данных, таких как Excel, Google Sheets, SQL и Python.
• Разработке и внедрению организационной структуры с использованием Business Studio.
• Ведению переговоров и управлению командой и проектами.
• Подготовке профессиональных отчетов и презентаций.
• Выполнению практических задач и проектов, которые можно включить в портфолио.
• Получению знаний о современных технологиях и инструментах, актуальных в сфере бизнес-анализа.

Основные темы:

• изучение процесса разработки программного обеспечения и бизнес-анализа
• моделирование бизнес-процессов и методологии их анализа
• основы реляционных баз данных, включая работу с MySQL
• анализ и визуализация данных с использованием Power BI и Tableau
• программирование на Python для обработки больших объемов данных
• коммуникация с заказчиками, выявление рисков и требований бизнеса
• оценка эффективности бизнес-решений, написание технических заданий
• составление технической документации и управление задачами разработчиков

Практические проекты:

• создание моделей для оптимизации бизнес-процессов
• разработка и анализ данных для принятия управленческих решений
• программирование задач на Python, связанных с анализом данных

Успешное завершение обучения подтверждается дипломом о профессиональной переподготовке и включает гарантию трудоустройства по ИТ-профессиям. Подходит как новичкам, так и текущим аналитикам, желающим углубить свои знания.

• Использованию современных инструментов и технологий для системного и бизнес-анализа.
• Разработке и оптимизации систем управления на основе анализа бизнес-процессов.
• Применению Python, SQL, Pandas, Matplotlib, Seaborn в аналитических задачах.
• Сбору, обработке и визуализации данных для принятия обоснованных бизнес-решений.
• Использованию методов машинного обучения и алгоритмов для решения практических задач.

Основные темы:

• основы статистики и математики для анализа данных
• программирование на Python, включая библиотеки Pandas и NumPy
• визуализация данных с использованием Matplotlib и Seaborn
• основы машинного обучения: регрессия, классификация, кластеризация
• работа с большими данными: введение в SQL, работа с базами данных
• применение Excel для аналитических задач
• изучение методов сбора и обработки данных
• проектное управление и основы работы с клиентами

Практические проекты:

• разработка моделей машинного обучения для реальных задач
• анализ данных с использованием Python и SQL
• создание дашбордов и отчетов для визуализации результатов анализа

Успешное завершение обучения подтверждается сертификатом, который станет преимуществом при устройстве на работу. Обучение направлено на приобретение практических навыков, которые можно применять в различных сферах деятельности, включая финансы, маркетинг, продажи и IT.

• Сбору и анализу данных с помощью инструментов Google Analytics, Google Tag Manager и Python.
• Использованию SQL для обработки данных и созданию запросов.
• Применению статистических методов для интерпретации данных и принятия обоснованных решений.
• Визуализации данных при помощи Google Sheets и Power BI для создания наглядных отчетов и дашбордов.
• Разработке и внедрению рекомендательных систем в e-commerce для повышения продаж.
• Построению маркетинговой аналитики, включая оценку эффективности каналов на основе метрик ROI.
• Проектированию и анализу пользовательского поведения в продуктах и на сайтах для улучшения пользовательского опыта.
• Созданию аналитических моделей для прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов.

Основные темы:

• введение в продуктовую аналитику
• метрики продуктовой аналитики: активность, вовлеченность, удержание
• анализ пользовательского поведения и пути пользователей
• работа с гипотезами и экспериментами
• инструменты сбора и анализа данных: SQL, Python, Tableau
• основы машинного обучения для аналитиков
• визуализация данных и дашборды
• принятие данных решений на основе данных

Практические проекты:

• создание аналитических отчетов и дашбордов
• проведение A/B тестирования и анализ результатов
• разработка моделей прогнозирования поведения пользователей

Завершение обучения подтверждается сертификатом, который станет весомым дополнением к вашему профессиональному портфолио.

Обучение построено с учетом актуальных трендов рынка и реальных кейсов, что позволяет глубже понять и применить на практике изучаемые аспекты.

• Разбираться в продуктовых метриках и KPI, а также ставить задачи и переводить их в технические задания.
• Анализировать поведение клиентов и использовать соответствующие инструменты для решения различных задач.
• Использовать инструменты для проведения A/B тестирования и проверки гипотез.
• Применять статистику для анализа и подтверждения результатов, а также делать выводы на основе данных.
• Структурировать знания по аналитической культуре и продуктовому подходу.

Основные темы:

• понимание ключевых аспектов бизнес-аналитики
• использование современных инструментов для сбора и анализа данных
• освоение методик принятия обоснованных управленческих решений
• изучение основ инфраструктуры больших данных
• применение аналитических моделей для повышения эффективности бизнеса
• разработка стратегий на основе данных для оптимизации ключевых бизнес-процессов
• основы работы с BI (Business Intelligence) системами
• анализ трендов рынка и поведения потребителей

Практические проекты:

• создание дашбордов для мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI)
• проведение полномасштабного анализа рыночных возможностей
• оптимизация бизнес-процессов на основе аналитических выводов

Завершение обучения подтверждается сертификатом, который подчеркивает профессиональное освоение аналитики для управления и оптимизации бизнеса. Обучение способствует глубокому пониманию аналитических инструментов, что несомненно станет значительным преимуществом в профессиональной деятельности.

• Оценивать текущее положение компании и строить бизнес-модели на основе SWOT-анализа, определяя ключевые точки роста и цели.
• Анализировать конкурентов в digital-среде, выявлять их сильные и слабые стороны и формировать уникальное торговое предложение (УТП).
• Разрабатывать и анализировать digital-стратегии, управлять медиапланом и продажами с помощью эффективных инструментов продвижения.
• Применять подход Data Driven для анализа внутренних данных, следить за целевыми показателями бизнеса и оптимизировать маркетинговую стратегию.
• Экспериментировать с гипотезами, использовать A/B-тесты для принятия обоснованных решений и прогнозировать результаты.
• Оценивать и повышать эффективность работы отдела продаж, анализировать данные CRM и сегментировать клиентскую базу.
• Проводить дипломный проект на основе реального кейса, моделировать и анализировать данные своей или иной компании, предлагать планы внедрения инструментов digital-аналитики.

Основные темы:

• работа с большими массивами данных из различных источников
• применение сложных запросов и формул, включая DAX для автоматизации отчётности
• создание интерактивных дашбордов и комплексных решений без привлечения сторонних разработчиков
• использование продвинутых функций Power Query, Power Pivot, и визуализаций данных
• подключение к источникам данных, освоение инструментов обработки данных в Power Query
• управление контекстом и вычислениями в Power Pivot, написание функций и параметризация
• настройка визуальных элементов, взаимодействие между элементами отчётов и администрирование в Power BI

Практические проекты:

• итоговый дипломный проект, где применяются все освоенные техники для создания полноценного интерактивного дашборда с ключевыми метриками
• разработка отчётов и аналитика для реальных бизнес-задач

Длительность: 2 месяца, включая 22 часа теории и 53 часа практики, с расписанием вебинаров 1-2 раза в неделю вечером.

Успешное завершение обучения подтверждается удостоверением, что добавляет вес при устройстве на работу и повышает профессиональную квалификацию в аналитике данных и использовании Power BI & Excel.

Благодаря комплексному подходу, обучение позволяет не только изучить теоретические аспекты, но и глубоко погрузиться в практику, что способствует лучшему усвоению материала.

Подробнее о курсе и регистрации можно узнать на сайте провайдера образовательных услуг.

• Обработке и анализе больших объемов данных из различных источников, позволяя строить сложные запросы с множеством параметров без помощи программистов.
• Созданию вычисляемых таблиц, столбцов и мер, включая простые агрегаты и сложные формулы со скользящими периодами.
• Автоматизации процесса отчетности через создание комплексных интерактивных дашбордов, ускоряющих поиск ответов на бизнес-вопросы.
• Использованию продвинутых техник визуализации данных для создания интерактивных дашбордов с ключевыми метриками проектов.
• Применению продвинутых выражений DAX в Power BI и Power Pivot для управления и анализа данных.

Основные темы:

• основы системного анализа и проектирования: изучение IT-систем и баз данных, создание SQL-запросов, принципы разработки программного обеспечения
• бизнес-моделирование: освоение нотаций BPMN и UML, проектирование и документирование бизнес-процессов
• IT-менеджмент: определение требований, управление приоритетами, использование технических решений для оптимизации бизнес-процессов
• практические навыки в программировании: работа с Git, MySQL, Jira; разработка REST API, составление технических заданий и user stories

Практические проекты:

• разработка и документирование IT-проектов: от требований до пост-релизной поддержки
• проектирование и оптимизация бизнес-процессов на основе анализа требований заказчика
• создание и поддержка баз данных, включая составление сложных SQL-запросов

Обучение подразумевает тесное взаимодействие с менторами и преподавателями, выполнение домашних заданий с последующей обратной связью, активное участие в вебинарах и групповых проектах. Эффективность подхода подтверждается высоким уровнем трудоустройства выпускников и увеличением их заработной платы в процессе обучения.

Успешное завершение программы обучения подтверждается сертификатом, который становится значимым преимуществом на рынке труда в области IT.

Благодаря серьезному и многогранному подходу к обучению, учащиеся имеют возможность не только изучить теоретические аспекты, но и применить их на практике, что способствует комплексному и глубокому усвоению материала.

• Освоите системное мышление и аналитику, включая инженерные и аналитические навыки.
• Научитесь применять методы бизнес-моделирования и анализа бизнес-процессов.
• Освоите техники работы с базами данных, программированием, и разработкой документации.
• Получите знания о методах IT-менеджмента, включая управление требованиями и оптимизацию бизнес-процессов.
• Научитесь управлению проектами, от распределения ролей до управления командной работой.
• Приобретете навыки продуктового анализа, включая основы UX/UI и менеджмента.
• Подготовитесь к трудоустройству: составление резюме, выбор вакансий, прохождение собеседований.

Основные темы:

• освоение сервисов аналитики и BI-инструментов, таких как Python и SQL, для анализа данных и принятия решений
• изучение методов сбора и анализа бизнес-метрик для оценки эффективности решений
• работа с инструментами для визуализации данных, включая Google и Excel, для составления аналитических отчетов
• подготовка и презентация аналитических выводов для заказчиков и коллег
• применение Яндекс.Метрики и Google Analytics для управления и анализа данных
• автоматизация рутинных задач с помощью интеграционной платформы Albato

Практические проекты:

• создание аналитических отчетов для реальных бизнес-кейсов
• анализ рынка труда и подготовка профессиональных резюме и сопроводительных писем
• практические задания и тесты, приближенные к реальным условиям работы

Учебный процесс включает видео лекции, практические задания и взаимодействие с кураторами, что помогает глубже понять материал и получить обратную связь.

В конце обучения выпускники получают сертификат, подтверждающий их квалификацию в области аналитики данных.

• Формированию гипотез и оценке перспектив бизнес-решений на основе анализа данных.
• Работе с инструментами аналитики и созданию дашбордов, включая Яндекс.Метрику и Google Analytics.
• Созданию развернутых аналитических отчетов с использованием инструментов визуализации, таких как Google и Excel таблицы.
• Обработке различных типов аналитических запросов от бизнеса и презентации результатов работы коллегам.
• Автоматизации рутинных задач через интеграцию различных сервисов без помощи программистов.
• Практическим навыкам анализа данных с использованием программирования на Python и SQL, и инструментов BI.
• Освоению ключевых инструментов аналитики данных, включая Microsoft Excel, NumPy, Pandas, SQL и PowerBI.

Основные темы:

• изучение основных видов графиков, включая линейчатые и круговые диаграммы; настройка фильтров дат на графиках
• применение различных видов фильтров в визуализациях, страницах и отчётах; освоение синхронизации фильтров между отчётами
• создание визуальных фильтров для графиков и использование перекрёстной фильтрации
• работа с иерархией данных на графиках, использование функций Drill up, Drill down и Expand
• настройка детализации в отчётах с помощью функциональности Drill through pages
• визуализация географических данных, создание карт с данными о посетителях сайта
• добавление подсказок (tooltips) на графики для улучшения понимания данных
• освоение основных метрик и выражений DAX, включая CALCULATE и агрегатные функции SUM, AVERAGE, MIN, MAX
• использование функций SUMX, AVERAGEX для расширенной агрегации данных и функции SWITCH для переключения между графиками
• построение Dashboard для сквозной аналитики, включая графики конверсии, ROMI, прибыли и убытков
• загрузка отчётов в веб-интерфейс Power BI и настройка автоматического обновления данных

Практические проекты:

• создание и анализ отчётов с использованием различных видов данных и визуализаций
• разработка комплексных Dashboard, отражающих ключевые показатели бизнеса
• интеграция и анализ больших объемов данных для формирования стратегических выводов

Участники программы получат глубокие знания и навыки, которые помогут им эффективно использовать Power BI для анализа данных и поддержки принятия решений в бизнесе. Программа предусматривает не только теоретическое, но и интенсивное практическое обучение, что позволяет участникам на практике применить приобретённые знания.

• Загрузке и соединению данных из различных источников, включая работу с файлами CSV и настройку автоматической синхронизации данных.
• Созданию и настройке визуализаций, включая различные типы графиков и фильтров, а также использованию перекрёстной фильтрации.
• Применению функций языка DAX для расчёта ключевых бизнес-метрик и анализа данных, в том числе с помощью сложных агрегатных функций.
• Построению интерактивных дашбордов для анализа эффективности вложений и мониторинга ключевых показателей деятельности.
• Оптимизации отчетов для сквозной аналитики и работы со сложными аналитическими задачами, включая сводку различных валют и анализ повторных покупок.
• Использованию функциональности Power BI для создания детализированных отчётов и настройке дашбордов для визуального представления данных.

Основные темы:

• загрузка и преобразование данных: Изучение инструментов Power BI для подготовки данных с помощью Power Query, включая этапы преобразования данных
• эффективный анализ данных: Освоение основ работы с Power Query, подготовка и преобразование таблиц для анализа
• создание модели данных: Построение и настройка модели данных, создание вычислений в модели
• визуализация данных и работа с отчётами: Настройка визуализаций, интерактивности и внешнего вида отчётов
• публикация данных и совместная работа: Создание и настройка информационных панелей, использование Power BI для совместной работы
• итоговая работа: Подготовка комплексного отчёта в Power BI на основе реальных данных

Практические проекты:

• создание интерактивных дашбордов для анализа бизнес-метрик
• работа с большими массивами данных и сложными формулами DAX
• автоматизация отчётности и создание комплексных отчетов и информационных панелей
• применение продвинутых техник визуализации данных в рамках дипломного проекта

Успешное завершение обучения подтверждается удостоверением о повышении квалификации, что является важным активом для карьерного роста в аналитике данных.

Это обучение особенно ценно для тех, кто желает глубоко погрузиться в аналитику данных и разработку сложных аналитических решений с использованием Power BI и Excel, и включает в себя как теоретические знания, так и множество практических заданий.

• Анализировать данные из корпоративных баз данных, электронных таблиц и текстовых файлов.
• Выявлять неочевидные закономерности между показателями для определения точек роста.
• Создавать интерактивные дашборды и отчёты для анализа бизнес-метрик.
• Применять функции DAX для расчёта метрик и агрегации данных, включая функции CALCULATE, SUM, AVERAGE, MIN и MAX.
• Организовывать и визуализировать данные, используя принципы построения эффективных визуализаций и настройку взаимодействий между визуальными элементами.
• Публиковать отчёты и работать с ними в команде, используя возможности Power BI для совместной работы и управления доступом.

Основные темы:

• основы бизнес-анализа и ключевые понятия
• сбор и анализ требований, работа с заинтересованными сторонами
• моделирование бизнес-процессов и оптимизация бизнес-моделей
• использование SQL и Excel для анализа данных
• проектное управление и основы Agile (Scrum, Kanban)
• основы программирования для аналитиков
• визуализация данных и создание дашбордов в Power BI
• подготовка и презентация аналитических отчетов

Практические проекты:

• разработка технических заданий для IT-систем
• анализ данных с использованием SQL и Excel
• создание интерактивных дашбордов и отчетов в Power BI

Успешное завершение подтверждается сертификатом, который станет отличным подспорьем в вашей профессиональной карьере. Обучение подразумевает не только теоретические знания, но и практическое применение их на реальных проектах, что позволяет глубже понять и закрепить материал.

• Оценке эффективности бизнес-процессов, включая анализ рисков и расчёт рентабельности проектов.
• Управлению проектами и командами, проведению интервью с заказчиками и руководством.
• Использованию различных нотаций для моделирования бизнес-процессов, таких как IDEF0, BPMN 2.0, EPC, CFF, basic flowchart.
• Продвинутому анализу данных в программных инструментах, таких как Excel, Google Sheets, а также программированию на SQL и Python для решения бизнес-задач.
• Созданию отчётов и презентаций в PowerPoint и Power BI для визуализации данных и результатов анализа.
• Выстраиванию организационной структуры в Business Studio и других средах для оптимизации рабочих процессов.

Основные темы:

• введение в веб-аналитику: основные понятия и инструменты
• изучение Google Analytics: настройка, анализ данных, отчеты
• работа с Яндекс.Метрика: создание целей, отслеживание конверсий
• сегментация аудитории: принципы и методы эффективного разделения
• анализ пользовательского поведения: отслеживание пути клиента, уменьшение отказов
• внедрение тегов и работа с Google Tag Manager
• оптимизация рекламных кампаний: использование аналитических данных для улучшения показателей
• а/Б тестирование: планирование, проведение и анализ результатов
• интеграция веб-аналитики с другими службами: CRM, рекламные и email-сервисы
• финальный проект: реальная аналитика для настоящего бизнеса

Практические проекты:

• настройка и анализ отчетов в Google Analytics
• реализация и оптимизация рекламных кампаний на основе данных Яндекс.Метрика
• создание и проведение А/Б тестов для улучшения показателей сайта

По завершении обучения участники получают навыки, позволяющие эффективно управлять веб-аналитикой, оптимизировать маркетинговые и рекламные мероприятия, улучшать пользовательский опыт и повышать конверсии. Успешное прохождение завершается выдачей сертификата, подтверждающего квалификацию Junior Веб-Аналитика.

Это образование станет ключом к развитию карьеры в сфере цифрового маркетинга и аналитики, открывая новые возможности для профессионального роста.

• Настройке и использовании основных инструментов веб-аналитики.
• Анализу поведения пользователей на сайтах и в мобильных приложениях.
• Исследованию рынка и аудитории, включая сегментацию и целевые группы.
• Созданию и анализу отчётов по ключевым показателям эффективности (KPI).
• Работе с маркетинговой аналитикой для оптимизации рекламных кампаний.
• Использованию современных аналитических платформ, таких как Google Analytics и Yandex.Metrica.
• Визуализации данных и подготовке аналитических дашбордов для презентаций.

Основные темы:

• введение в аналитику данных: основы сбора и обработки данных
• изучение Python для анализа данных: базовые структуры, библиотеки Pandas и NumPy
• основы работы с базами данных: SQL-запросы, работа с PostgreSQL
• визуализация данных: использование библиотек Matplotlib и Seaborn для создания графиков
• основы машинного обучения: алгоритмы, обучение моделей, оценка качества
• практические задания на реальных данных для закрепления материала
• финальный проект: анализ большого набора данных и формулировка бизнес-выводов

Практические проекты:

• создание портфолио аналитических кейсов на основе исследований рынка
• работа с реальными базами данных: очистка, подготовка и анализ данных
• применение машинного обучения для предсказания бизнес-метрик

Завершение обучения подтверждается сертификатом, подтверждающим навыки работы с данными, что увеличивает конкурентоспособность на рынке труда.

Благодаря практически ориентированному подходу, участники получают глубокие знания и навыки, применимые в профессиональной деятельности в сфере аналитики и данных.

• Использованию Google-таблиц для анализа данных и выполнению базовых арифметических операций.
• Основам SQL, что позволит работать с базами данных и выполнять простые запросы.
• Пониманию роли A/B-тестирования в Data-driven процессах.
• Анализу поведения пользователей, что поможет выявлять тенденции и модели поведения.
• Основам дата-журналистики, включая методы сбора и анализа данных для создания новостных материалов.

Основные темы:

• основы системного анализа и роль системного аналитика в IT: изучение потребностей бизнеса и формулирование задач для разработчиков
• техническая подготовка: работа с требованиями, моделирование бизнес-процессов, составление технических заданий (ТЗ) для разработчиков
• инструменты аналитика: детальное погружение в SQL и Python для анализа данных и проектирования архитектур
• создание документации по IT-проектам, включая мэппинг данных
• практическое применение знаний на курсе-симуляторе, позволяющем испытать себя в роли системного аналитика

Практические проекты:

• проектирование и анализ требований для IT-проектов
• моделирование бизнес-процессов и составление комплексных ТЗ
• работа с базами данных и программирование в Python для выполнения аналитических задач

Процесс обучения включает вебинары, видеолекции, выполнение домашних заданий с обратной связью от преподавателей, а также поддержку в трудоустройстве, включая подготовку резюме и портфолио.

Завершение обучения подкрепляется сертификатом, подтверждающим новые компетенции участника.

• Определение потребностей бизнеса и формулирование технических заданий для команды разработчиков.
• Понимание взаимосвязи фронтенда и бэкенда в проектах.
• Разработка документации и моделирование бизнес-процессов.
• Работа с анализом данных, используя Python и SQL для проектирования архитектур.
• Создание портфолио, включающего ваши проекты, которое поможет в трудоустройстве.
• Систематизация знаний по профессии для углубления компетенций и карьерного роста.

Основные темы:

• введение в Yandex DataLens: обзор возможностей и основные функции сервиса
• работа с источниками данных: подключение данных, загрузка таблиц и создание датасетов
• формирование датасетов: выбор и настройка данных для анализа, использование фильтров и агрегации данных
• изучение типов связей между таблицами (Inner, Left, Right, Full) для корректного отображения данных в отчетах
• практическое применение DataLens для создания отчетов: настройка визуализаций, дашбордов и графиков
• оптимизация работы с датасетами: управление количеством таблиц и полей, множественные связи между таблицами

Практические проекты:

• создание комплексного отчета по загруженным данным с использованием различных типов визуализации
• анализ данных с применением фильтрации и группировки для выявления тенденций и закономерностей
• интеграция данных из разных источников для получения обобщенной аналитической информации

Завершение обучения подтверждается сертификатом о владении навыками работы с Yandex DataLens, что значительно повышает конкурентоспособность на рынке труда в области данных.

Данный обучающий материал обеспечивает глубокое понимание работы с современными аналитическими инструментами и подготавливает к эффективному использованию данных в бизнес-целях.

• Изучению основ работы с DataLens, включая создание и использование дашбордов и чартов.
• Применению вычисляемых полей и настройке доступа к данным для создания настраиваемых аналитических отчетов.
• Освоению методов агрегации данных и управления параметрами в датасетах для более глубокого анализа информации.
• Работе с различными типами связей между таблицами данных, что поможет в составлении комплексных отчетов.
• Настройке фильтрации данных для создания динамичных отчетов, адаптированных под конкретные аналитические задачи.

Эти навыки позволят вам эффективно анализировать и визуализировать данные, улучшая процесс принятия решений на основе данных.