Курси Data Analyst та Business Intelligence (BI)

Отримайте практичні навички застосування макросів, функцій і формул масивів та швидко ухвалюйте виважені рішення, використовуючи просунуті функції Excel.

Програма курсу

Онлайн-лекція №1. Знайомство

• Знайомство
• Ознайомлення з форматом курсу та програмою
• Робота з LMS, критерії оцінювання домашніх завдань

Модуль 1. Під'єднання до зовнішніх джерел та консолідація даних (7 занять)

• Навіщо Power Query і Power Pivot в Excel
• Під'єднання до зовнішніх джерел даних (основи Power Query)
• Перетворення "сирих" даних, або Магія Power Query
• Моделі даних і Power Pivot. Зв'язки one-to-many, many-to-many
• Основи DAX
• Power Query як інструмент консолідації даних
• Під'єднання до Google Sheets і вебресурсів

Модуль 2. Просунуті формули Excel. Комбінація формул. Формули масиву (6 занять)

• Основні формули посилань і масивів
• Іменовані комірки та діапазони
• Організація динамічних діапазонів. Динамічні діапазони в Excel 365
• Зведені й "розумні" таблиці та робота з ними
• Формули агрегування та їхнє застосування
• Сучасні альтернативи формулам масиву

Онлайн-заняття №1

• Керування посиланнями на інші файли Excel
• Формули куба в Excel

Модуль 3. Візуалізація в Excel (2 заняття)

• Створення KPI у моделі даних Power Pivot та створення дашборда за допомогою Excel
• Power BI як окремий інструмент візуального аналізу даних

Онлайн-заняття №2

Практичне заняття та Q&A-сесія.

Модуль 4. Автоматизація рутинних завдань за допомогою VBA та AI-інструментів (4 заняття)

• Використання AI ChatGPT в Excel
• Знайомство з VBA (Visual Basic for Applications): DOM, змінні й константи, цикли
• Функція запису макросів
• Запуск макросу за часом

Особливості курсу

• Практичні домашні завдання
• Надбудови Excel
• Автоматизація роботи

Викладачі курсу

Микита Свідло - Head of Operations | Delivery Unit at Uklon

Курс підійде для керівників чи власників бізнесу, аналітиків, фінансистів чи маркетологів. Під час занять ви навчитесь будувати моделі даних, опануєте інструменти Power BI для аналізу та візуалізації отриманих даних, оптимізуєте систему звітності у компанії, навчитесь працювати з DAX-формулами.

Програма курсу

Бізнес-аналітика та Power BI

• Основна концепція бізнес-аналітики
• Огляд засобів самостійної бізнес-аналітики
• Екосистема Microsoft Power BI
• Реєстрація у Power BI та системні вимоги
• Робота з Power BI Service
• Фільтри й інтерактивність
• Drill down/up, фокусування, сортування, підказки
• Експорт даних

Power Query: імпорт, обробка й об’єднання даних. Частина 1

• Інтерфейс Power BI Desktop
• Що таке Power Query
• Джерела даних для Power BI
• Підготовка даних до роботи
• Імпорт даних із файлів Excel, CSV
• Обробка, перетворення й очищення даних

Power Query: імпорт, обробка й об’єднання даних. Частина 2

• Підключення до папки з безліччю файлів
• Введення даних вручну
• Об'єднання даних (типи з’єднань, робота зі значеннями, що дублюються)
• Зміна параметрів джерела даних
• Використання SQL баз даних як джерела даних
• Підключення до онлайн-сервісів та автоматичне створення дашбордів (на прикладі Google Analytics)

Моделювання даних і введення в DAX

• Основні принципи побудови моделі даних
• Управління зв’язками між таблицями
• Що таке DAX
• Обчислення та створення заходів
• Швидкі заходи
• Огляд основних функцій DAX
• Таблиця календаря та функція FORMAT
• Створення сортувальних стовпців

Візуалізація даних

• Типи графіків і можливості форматування
• Принципи вибору діаграм
• Основні помилки під час візуалізації даних
• Умовне форматування та форматування таблиць
• Фільтри різного рівня, синхронізація фільтрів
• Налаштування взаємодії візуалізацій
• Варіанти візуалізації план-факт аналізу
• Візуалізація геоданих
• Кастомні візуалізації

Робота з DAX

• Робота з функціями IF, SWITCH
• Функції роботи з текстом
• LOOKUPVALUE і RELATED
• Time intelligence, зіставлення різних часових інтервалів
• Використання змінних
• Рекомендації з використання обчислювальних мір і стовпців

Advanced DAX

• Filter context і зміна відборів за допомогою функції CALCULATE
• Накопичувальна сума
• Робота з Х-формулами: SUMX, AVERAGEX
• Агрегування даних і SUMMARIZE
• Мультивалютний звіт
• Поради з моделювання

Побудова комплексних звітів та AI-функціонал

• Використання закладок для більшої інтерактивності
• Способи вибору передналаштованих періодів
• Кастомізація підказок, що випливають
• Drill through фільтри для деталізації даних
• AI-функціонал візуалізації Q&A (запитання та відповіді простою мовою)
• AI-пояснення відхилення показників
• Правила дизайну ідеального дашборду

Power BI Service та Power BI Mobile

• Публікація звіту на портал powerbi.com
• Створення та налаштування дашбордів для різних ролей
• Спільна робота з контентом. Групи та налаштування доступів
• Автоматичне оновлення даних та Power BI Gateway
• Безпека даних та розмежування доступу
• Мобільний додаток Power BI
• Налаштування оповіщень

Впровадження Power BI

• Питання, на які обов'язково слід відповісти перед початком впровадження
• Логіка та процес впровадження Power BI на підприємстві
• Pro-ліцензія та коли вона необхідна
• Адміністрування Power BI: Admin Portal та Usage Metrics
• Чек-лист із фіналізації моделі даних у Power BI

Особливості курсу

• Доступ до матеріалів протягом 1 року
• Викладачі з багаторічним досвідом в бізнес-аналітиці
• Закріплення отриманих знань на практиці
• Фідбек щодо домашніх завдань
• Доступ до закритого телеграм-чату курсу, де можна обмінюватися досвідом та обговорювати домашні завдання
• Сертифікат після закінчення курсу

Викладачі курсу

Віктор Рижов - Засновник аналітичної компанії Bintels

Базовий синтаксис Python є фундаментом для розвитку в будь-якій сфері IT ― від аналітики до веброзробки та машинного навчання. robot_dreams згенерував курс, який допоможе вивчити Python з нуля, його основні функції та бібліотеки. Доступ до цього курсу — інвестиція у ваше майбутнє.

Програма курсу

Знайомство з базовим синтаксисом

Навчіться запускати програми, написані на Python. Ознайомтеся з pipenv, пакетом віртуального оточення для Python. Опануйте базовий синтаксис мови та правила форматування вихідного коду. Навчіться імпортувати модулі та бібліотеки Python, а також користуватися вбудованими функціями.

Типи та структури даних

Навчіться працювати з основними вбудованими типами даних та вибирати правильні структури даних з огляду на їхні властивості. Попрацюйте із контейнерами list, tuple, dic, set. Навчіться користуватися операціями з урахуванням їхніх пріоритетів.

Робота з керівними конструкціями

Навчіться користуватися оператором присвоєння. Напишіть код на Python з використанням розгалуження виду if, elif, else та циклів виду for, while. Використовуйте спискове включення Comprehensions для генерації структур даних.

Функції та генератори

Навчіться оголошувати та викликати функції. Спробуйте написати власні функції та повертати одне або кілька значень. Навчіться використовувати та створювати генератори.

Функції введення/виведення

Опануйте функції input() і print(), навчіться читати файл і записувати дані в нього за допомогою Python. Використовуйте контекстний менеджер для правильного звільнення ресурсів. Навчіться користуватися бібліотеками для роботи з різними форматами даних.

ООП у Python

Опануйте принципи об'єктно-орієнтованого програмування для мови Python та навчіться їх застосовувати. Попрактикуйтеся у визначенні та інстанціонуванні класу. Вивчіть статичні методи та методи класу.

Стратегії обробки помилок

Ознайомтеся з різними стратегіями обробки помилок та винятків. Навчіться збуджувати, обробляти та оголошувати винятки. Створіть ієрархію винятків.

Введення в мережеве програмування

Пройдіть короткий екскурс у мережевий стек. Вивчіть принципи клієнт-серверної архітектури. Напишіть мережну програму з використанням сокетів. Навчіться працювати з протоколами HTTP, призначеними для передачі даних.

Введення в багатопотокове програмування

Зрозумійте різницю між потоками, процесами та корутинами. Навчіться обирати правильний підхід для реалізації конкурентності, зважаючи на вимоги. Напишіть простий багатопотоковий додаток і спробуйте створити з незалежними процесами.

Beyond the basics. Екосистема Python

Ознайомтесь із каталогом програмного забезпечення PyPi та бібліотеками мови. Навчіться тестувати, налагоджувати, робити виміри та логувати програми.

Бібліотека NumPy

Вивчіть інструменти бібліотеки NumPy. Розв'яжіть задачі лінійної алгебри, використовуючи масиви та матриці NumPy.

Аналіз та візуалізація даних

Навчіться користуватися бібліотекою для візуалізації даних Matplotlib та візуалізувати дані за допомогою графіків, діаграм, гістограм із набору цієї бібліотеки. Вивчіть можливості та інструменти бібліотеки Pandas. Виконайте аналіз та перетворення даних, використовуючи групування, злиття, побудову зведених таблиць та інших інструментів Pandas.

Особливості курсу

• Робота з аналізом даних
• Розробка на Python
• Автоматизація
• Підтримка методиста

Викладачі курсу

Олександр Тихонрук - Team Lead у TakeOff Technologies Inc

На цьому курсі ми опануємо професію дата-аналітика з нуля й навчимося знаходити відповіді в числах. Якщо коротко - за 4 місяці навчимося проходити повний цикл аналізу даних: від збору до інтерпретації результатів.

Програма курсу

Блок 0. Вступ

Знайомство з професією Data Analyst

• Огляд задач аналітика
• Сфери, в яких може працювати аналітик
• Огляд інструментів, які необхідні аналітику в роботі

Результати блоку:

• Розумієте різницю між аналітиком даних, бізнес-аналітиком, фінансовим аналітиком, вебаналітиком, продуктовим аналітиком тощо.
• Маєте уявлення про інструментарій аналітика даних і розумієте, який інструмент до якої задачі підходить

Блок 1. Google Sheets для Data Analyst

Можливості Google Sheets та вбудовані формули

• Інструмент Google Sheets та його можливості
• Закріплення робочої області, сортування та фільтрація даних
• Вбудовані функції (математичні, статистичні, логічні)
• Умовне форматування таблиць
• Типи даних та їх форматування
• Дії (арифметичні)
• Вбудовані функції для пошуку значень та текстового аналізу
• Етапи роботи з даними для аналізу

Аналіз даних у Google Sheets

• Типи аналізу даних
• Data Cleaning або Data Wrangling
• Ресурси з даними для аналізу
• Етапи аналізу даних
• Вбудовані функції
• Завантаження файлів

Таблиці та візуалізація даних у Google Sheets

• Зведені таблиці: створення, перетворення, фільтрація
• Зведені таблиці: форматування, оновлення, групування
• Підключення зовнішніх джерел даних
• Зведені таблиці: додавання обчислюваних полів
• Візуалізація даних у Google Sheets
• Відмінність Microsoft Excel vs Google Spreadsheets

Воркшоп про Google Sheets

Практичне засвоєння роботи з Google Sheets.

Результат блоку:

• Розумієте, з яких етапів складається аналіз даних
• Вмієте користуватися базовими функціями Google Sheets для аналізу даних
• Вмієте проводити продвинутий аналіз за допомогою зведених таблиць та будувати графіки в Google Sheets

Блок 2. Робота з базами даних

Вступ до теорії баз даних

• Відмінності баз даних від Google Spreadsheets
• Види БД та їхні відмінності
• Огляд СУБД для аналітики даних та їхніх особливостей
• Знайомство з інтерфейсом та ознайомлення з можливостями Google BigQuery
• Значення терміна бази даних та їх застосування
• Термін SQL
• Інструменти для роботи з СУБД

Синтаксис SQL: оператори

• Підключення до наявної бази даних у BigQuery
• SELECT + FROM
• WHERE
• Логічні оператори (LIKE)
• LIMIT
• Розв'язання завдань із синтаксису SQL
• Знайомство зі схемою бази даних, структурою та наповненням таблиць
• AS + DISTINCT
• Оператори порівняння
• ORDER BY
• Порядок операторів

Функції агрегації даних, аналітичні функції

• Умовні вирази (if, case when)
• Математичні та статистичні функції
• HAVING
• Функції агрегації
• GROUP BY
• Створення власного проєкту та наповнення його даними

Воркшоп: Синтаксис SQL, функції агрегації даних

Засвоєння роботи із синтаксисом SQL та функціями агрегації даних на практиці.

Оператори об'єднання даних [JOIN, UNION]

• Типи SET-операторів (операції над наборами)
• INNER JOIN
• FULL JOIN
• Типи об'єднання таблиць та їхні відмінності
• LEFT/RIGHT JOIN
• CROSS JOIN

Воркшоп: Робота з операторами JOIN and UNION

Засвоєння роботи з об'єднання таблиць на практиці.

Типи даних та їхнє перетворення

• Огляд типів даних
• Функції перетворення даних
• Розв'язання завдань з перетворення типів даних за допомогою SQL
• NULL-значення
• Функції для роботи з різними типами даних

Підзапити, CTE, View

• Підзапити
• Подання (View)
• Визначення поняття регулярних виразів
• CTE (With)
• Створюємо запит, який автоматично оновлюватиме дані в таблицях на постійній основі
• Базовий синтаксис написання регулярних виразів

Воркшоп: Підзапити, CTE та View

Розв'язання завдань з використанням підзапитів, CTE та View.

Віконні функції

• Визначення віконних функцій та завдань, які вони розв'язують
• Синтаксис віконних функцій - параметри
• Порядок побудови запиту
• Синтаксис віконних функцій
• Синтаксис віконних функцій - функції
• Приклади написання запитів до БД з використанням віконних функцій

Оптимізація запитів, індекси, CRUD-оператори

• Оптимізація запитів
• Принципи ефективного використання ресурсів BQ
• Підключення сторонніх джерел даних до BigQuery
• Кластеризація та індекси у БД, типи зв'язків
• Команди для роботи з таблицями
• Функція Pivot

Воркшоп: Робота з віконними функціями + оптимізація запитів

• Розв'язання завдань з використанням віконних та інших вивчених функцій
• Розбір графа виконання запиту

Результат блоку:

• Розумієте, що таке бази даних, для чого вони потрібні та які проблеми допомагають розв'язувати
• Ознайомилися з можливостями та інтерфейсом BigQuery, вмієте писати базові SQL-запити для ознайомлення з даними в таблицях
• Розумієте, як шукати способи для оптимізації SQL-запитів. Вмієте обробляти дані за допомогою підзапитів

Блок 3. Python для трансформації та аналізу даних

Вступ до Python: Встановлення та налаштування середовища

• Що таке мова програмування
• Сфери застосування Python
• Історія створення Python
• Встановлення та налаштування середовища для програмування (IDE)

Основні типи даних

• Основні типи даних
• Основні оператори
• Базові можливості та операції з рядками
• List, Tuple, Dictionary, Set
• Коментування коду

Умовні оператори й цикли

• Умовні оператори - IF, ELIF, ELSE
• Цикли - WHILE та FOR

Бібліотеки Python для роботи з даними

• Знайомство з бібліотеками Python, встановлення
• Нормалізація даних
• Робота з датами в Pandas
• Читання даних із різних файлових форматів за допомогою Pandas
• Бібліотека Pandas та датафрейм

Воркшоп: Python для роботи з даними

Вивчення роботи з даними за допомогою Python на практиці.

Підключення до баз даних і трансформації даних

• Підключення до BigQuery
• Отримання та трансформації даних
• Імпорт та експорт даних до Google Sheets
• Підключення до PostgreSQL
• Експорт даних до BigQuery

Воркшоп: Підключення до баз даних і трансформація даних

Практичне вивчення підключення до баз даних та трансформації даних.

Аналіз та візуалізація даних в Python

• Знайомство з бібліотекою Matplotlib
• Огляд основних візуалізацій та їх побудова

Парсинг даних за допомогою Python

• Джерела отримання даних (API (Application Programming Interface), WEB Scraping)
• Бібліотеки для парсингу даних

Знайомство з Git, Terraform та Airflow

• Data Orchestration з Airflow
• Terraform
• Контроль версій з Git

Воркшоп: Аналіз даних за допомогою Python

Практичне застосування вивчених навичок з аналізу даних за допомогою Python.

Результат блоку:

• Знаєте, що таке мови програмування і навіщо вони потрібні аналітику, вмієте працювати зі списками, словниками, кортежами та множинами
• Працюєте з Pandas та аналізуєте дані за допомогою Python
• Знаєте, що таке Git та Airflow, як і навіщо їх використовують
• Знаєте, як працювати з Terraform

Блок 4. Візуалізація даних

Вступ до візуалізації

• Навіщо візуалізувати дані
• Як побудувати зрозумілу візуалізацію
• Огляд наявних інструментів для візуалізації (можливості, відмінності, обмеження, переваги та недоліки)
• Види графіків, де та які використовувати
• Принципи побудови дашбордів

Looker Studio: знайомство з інструментами

• Looker Studio - огляд і початок роботи
• Переваги Looker Studio
• Візуалізації Looker Studio
• Якою має бути ефективна візуалізація
• Складові Looker Studio
• Джерела Looker Studio
• Етапи розробки дашбордів

Воркшоп: Візуалізація з Looker Studio

Практичне застосування навичок з візуалізації з Looker Studio.

Tableau: огляд та базові можливості

• Tableau - огляд і початок роботи
• Переваги Tableau
• Візуалізації в Tableau
• Якою має бути ефективна візуалізація
• Складові Tableau
• Джерела Tableau
• Етапи розробки дашбордів

Воркшоп: Візуалізація з Tableau

Практичне застосування навичок з візуалізації з Tableau.

Результат блоку:

• Розумієте, навіщо візуалізувати дані, розбираєтеся у видах і типах графіків, знайомі з принципом побудови дашбордів
• Розумієте, які інструменти можна для цього використовувати
• Вмієте створювати дашборди й візуалізувати дані в Looker Studio та Tableau, знаєте, як підключити нові сорси для Tableau

Блок 5. Згадати все - матстат на практиці

Застосування та базові терміни математичної статистики

• Приклади практичного застосування статистики в аналізі даних (A/B-тести, прогнозування, кореляційний та регресійний аналіз, пошук аномалій)
• Основні терміни (вибірка, генеральна сукупність, викид)
• Міри центральної тенденції
• Box plot: теорія та застосування (аномалії)
• Теорія ймовірності
• Види вибірок і типи змінних
• Міри мінливості

Просунуті теми математичної статистики

• Нормальний та інші види розподілів
• Центральна гранична теорема
• Помилки першого та другого роду
• Лінійна регресія
• Правило трьох сигм
• Довірчі інтервали та рівень значущості
• Перевірка наявності зв'язків між метриками - кореляція
• Вступ до A/B-тестування (з практичним прикладом аналізу)

Воркшоп: Мат. статистика на практиці

• Створення вибірки
• Розрахунок кореляції
• Підрахунок описових статистик для датасету та їхня візуалізація

Метрики продукту: дані та аналітичні системи

• Способи збору даних у продукті
• Огляд кабінету Google Analytics та Amplitude
• Data Taxonomy
• Продуктові метрики - термінологія та способи підрахунку
• RFM-аналіз
• Системи аналітики - визначення, особливості та відмінності
• Які дані збирати та як?
• Що таке метрики та їхня класифікація
• Види сегментації користувачів

Воркшоп: Метрики продукту

• Проведення EDA
• Сегментація користувачів за допомогою RFM-аналізу
• Розрахунок метрик продукту

Результат блоку:

• Розумієте, для чого застосовують мат. статистику в аналізі даних, та вмієте розрахувати базові статистики для датасету
• Знайомі з поняттям A/B-тестів та способами їх проведення, формулами підрахунку довірчих інтервалів тощо
• Вмієте рахувати метрики продукту за допомогою SQL та писати вимоги для збору базових подій і метрик у продукті

Блок 6. Підсумки

Підготовка до курсового проєкту - Як презентувати результати аналізу

• Як упакувати отримані результати у зрозумілий звіт
• Як презентувати результати аналізу колегам
• Як знаходити інсайти в даних

Захист курсового проєкту

• Підготовка власного аналізу та звіту аналітика на основі реального датасету
• Презентація результатів лекторам і колегам

Результат блоку:

• Розумієте всі етапи процесу аналізу даних і можете застосовувати їх до реального кейсу
• Знаєте, як правильно підготуватися до презентації результатів проведеного аналізу

Блок 7. Розвиток кар'єри в ІТ

Розвиток кар'єри в ІТ

• Підходи до розвитку кар'єри
• Структура сучасних ІТ-компаній
• Пошук власних сильних і слабких сторін

Стратегія пошуку роботи

• Ресурси для пошуку роботи
• Як знайти роботу в міжнародній компанії
• Як розробити власну стратегію пошуку роботи
• Чому LinkedIn - це важливий інструмент пошуку роботи

Ефективне резюме і супровідний лист

• Структура ефективного резюме
• Як написати супровідний лист
• Найпоширеніші помилки кандидатів у резюме

Проходження процесу відбору до компанії

• Етапи онбордингу
• Особливості інтерв'ю з hiring-менеджером
• Як вести перемовини під час розробки job offer
• Особливості інтерв'ю з рекрутером
• Які запитання ставити під час інтерв'ю

Результат блоку:

• Маєте власну стратегію пошуку роботи
• Правильно оформлюєте власні соцмережі, щоби приваблювати увагу рекрутерів
• Знаєте, як написати супровідний лист і зацікавити роботодавця
• Вмієте презентувати себе

Особливості курсу

• Теорія
• Практика
• Інструменти
• Кар'єра. По завершенню курсу кращі студенти потраплять на співбесіду з рекрутером і Head of Analytics в Laba Group, а двоє з них отримаюь офер на працевлаштування
• Нетворкінг з колегами
• Досвід від практиків

Викладачі курсу

• Юлія Ларіонова - Data Analyst at MEGOGO
• Вікторія Кириченко - 6+ років працює з даними, з яких останні 4 у Railswar

Навчіться створювати інтерактивні візуалізації та працювати із широким спектром аналізу даних навіть без уміння писати код завдяки функціоналу Tableau.

Програма курсу

Знайомство з інтерфейсом і функціоналом Tableau

• Дізнаєтеся специфіку застосування і переваги різних продуктів Tableau
• Розглянете інтерфейс Tableau Public
• Зрозумієте, як побудувати робочий процес в Tableau

Підключення до даних

• Навчитеся підключатись до даних із .csv-файлу і до таблиці з Google Sheets
• Дізнаєтесь, як створювати зв'язки між таблицями
• Зрозумієте концепції фізичних і логічних таблиць
• Зможете об'єднувати дані з різних джерел у складні структури
• Розглянете відмінність між Live- та Extract-підключенням до даних
• Навчитеся правильно обирати тип підключення та налаштовувати Incremental Extract

Підготовка даних

• Зможете проводити загальний огляд і перевірку структури даних
• Дізнаєтесь, як знаходити й виправляти недоліки в даних
• Розглянете створення додаткових рівнів групування для категорійних даних

Формули

• Опануєте базовий процес створення і використання формул
• Навчитеся писати формули для перетворень текстових, числових та інших типів даних
• Розглянете процес створення агрегованих обчислень
• Зможете використовувати LOD-обчислення для агрегації на різних рівнях

Основи візуалізації даних

• Розглянете процес комунікації інсайтів через дизайн візуалізацій
• Навчитеся правильно обирати тип візуалізації залежно від контексту
• Зможете використовувати інструменти візуалізації для фокусування уваги аудиторії на інсайтах

Побудова базових візуалізацій: Робота з кольором, положенням та рівнем деталізації

• Навчитеся будувати основні елементарні візуалізації
• Зможете керувати кольором, положенням та рівнем деталізації позначок на візуалізації
• Дізнаєтесь, як додавати й редагувати лейбли до позначок
• Навчитеся комбінувати різні величини на одному графіку

Таблиці та швидкі табличні обчислення

• Дізнаєтесь, як групувати інформацію на різних рівнях у таблицях
• Опануєте перетворення простих таблиць на Highlight Tables для спрощення сприйняття інформації
• Навчитеся створювати, налаштовувати й використовувати швидкі табличні обчислення

Фільтри й форматування

• Розглянете принцип використання фільтрів на різних рівнях
• Дізнаєтеся відмінності різних типів фільтрів та порядку їхнього виконання
• Навчитеся форматувати на візуалізаціях текстові й допоміжні елементи

Побудова базових візуалізацій: географічні візуалізації

• Навчитеся будувати графіки для візуалізації географії, кореляції та розподілу
• Дізнаєтесь, як керувати формою та розміром позначок на візуалізації
• Зможете налаштовувати вигляд географічних візуалізацій

Аналітична панель інструментів

• Розглянете елементи аналітичної панелі
• Зможете додавати на візуалізацію тотали
• Навчитеся використовувати Reference Line і Reference Band для позначення контрольних ліній і зон на візуалізаціях
• Дізнаєтесь, як використовувати Distribution Band для позначення на графіку статистик розподілу
• Зможете додавати лінію тренду

Побудова нестандартних візуалізацій

• Попрактикуєтеся візуалізувати відхилення за допомогою Diverging Bar
• Навчитеся використовувати швидкі табличні обчислення для візуалізації кумулятивних показників
• Зможете візуалізувати загальні показники за допомогою Donut Chart
• Дізнаєтесь, як показувати зміну величини в часі за допомогою Waterfall Chart

Створення дашбордів

• Дізнаєтесь, як додавати візуалізації на дашборд і налаштовувати їхній вигляд
• Навчитеся додавати, редагувати й форматувати легенди та фільтри
• Зможете створювати й форматувати навігацію між різними вкладками на дашбордах
• Розглянете основні концепції проєктування цілісних звітів

Інтерактивність

• Навчитеся створювати різні види параметрів і застосовувати їх
• Зможете робити інтерактивні хайлайти й фільтри за допомогою Actions
• Дізнаєтесь, як редагувати Tooltip
• Зможете додавати й налаштовувати візуалізацію в Tooltip

Використання сторітелінгу та сторібордів

• Зможете використовувати знайдені інсайти в даних для створення цілісних наративів
• Розглянете процес побудови історій в Tableau
• Дізнаєтесь, як експортувати історії для презентацій

Tableau Desktop

• Навчитеся підключатися до баз даних
• Зможете конфігурувати екстракти й створювати інкрементальні екстракти
• Дізнаєтесь, як використовувати SQL-запити для підключення до баз даних
• Розглянете відмінності між різними форматами проєктів

Оптимізація проєкту

• Розглянете оптимальні способи побудови звітів для максимальної продуктивності
• Попрактикуєте роботу з рекомендаціями оптимізатора

Презентація курсового проєкту

Особливості курсу

• Онлайн курс
• 17 занять
• 14 домашніх завдань
• Кейс у портфоліо

Викладачі курсу

Євгеній М'яновський - Data Analyst at SQUAD

Ти навчишся збирати, аналізувати, візуалізувати дані для розробки ІТ-продуктів і зможеш працювати Junior Data Analyst

Програма курсу

Базова статистика в Google Sheets

• Основи аналiтики даних
• Базова робота з даними для розрахунку показників
• Аналіз варіабельності даних та метрики активності
• Розширені функції аналізу та візуалізації даних: регресія, прогнозування та графіки
• Робота з функціями та перевірка даних в Google Sheets
• Зведені таблиці, градієнти та когортний аналіз

SQL та візуалізація даних

• Вступ до SQL
• Базові функції SQL
• Просунута робота з таблицями в SQL
• Вступ до Looker Studio
• Очистка даних та рядкові функції в SQL
• Робота з датами й часом, віконні функції
• Основи BigQuery
• Основи Google Analytics 4

Продуктова та маркетингова аналітика

• Знайомство з Tableau
• Основні функції та інструменти в Tableau
• Просунуті функції Tableau
• Побудова інтерактивних дашбордів в Tableau
• Інструменти просунутої візуалізації в Tableau
• Принципи візуалізації та побудови дашбордів
• CJM, Onboarding та tracking plan
• Amplitude для продуктової аналітики
• Power BI

Python та Jupiter Notebook

• Основи Python
• Робота з даними в Python
• Введення в Pandas та створення DataFrame
• Робота з даними в Pandas та агрегація даних
• Очищення даних за допомогою Pandas
• Візуалізація даних

A/B - тестування

• Статистика в A/B тестуваннi
• Складання плану тесту
• Аналіз та презентація результатів тесту

Soft + Career Skills

• Філософія Agile
• Методологія Scrum
• Робота в команді
• Тайм-менеджмент
• Заняття з працевлаштування
• Складання грамотного резюме
• Створення сторінки на LinkedIn
• Написання мотиваційного листа
• Майданчики для пошуку роботи
• Підготовка до HR-інтерв’ю
• Підготовка до технічного інтерв’ю
• Комунікативні навички
• Тестові співбесіди
• English (пакет Plus)

Дипломний проєкт

• Базова статистика
• Аналіз даних
• Візуалізація даних
• Основи SQL
• Tableau
• Python
• A/B-тестування

Особливості курсу

• Кабінет my.goit
• Спілкування в чаті
• Прямі ефіри
• Кар'єрний сервіс
• Допомога ментора