Попрактикуетесь в решении повседневных аналитических задач, ещё будучи студентом
Познакомитесь с основными инструментами для анализа данных, которые помогут при поиске работы
Научитесь мыслить и рассуждать как аналитик
Формат
Видеолекции, практические задания
Уровень
С нуля
Документ
Свидетельство Нетологии и сертификат ЦОПП
Мы ежедневно сталкиваемся с аналитическими задачами: поездка в отпуск, планирование бюджета, подсчёты эффективности продаж на работе.
Сами того не замечая, мы работаем с данными и принимаем решения на их основе. Вот почему важно научиться грамотно получать, обрабатывать и визуализировать данные.
Аналитиком может стать каждый, если освоить инструменты. На курсе вы познакомитесь с основами анализа данных, чтобы продолжить погружение в сферу аналитики или использовать аналитический подход в бытовых задачах.
Рынок аналитики данных будет расти на 36% ежегодно
Это значит, что спрос на специалистов в этой сфере со временем будет только увеличиваться
Погрузитесь в основы перспективной IT-профессии, пока учитесь в колледже
Попрактикуетесь в решении реальных задач аналитика, а новые навыки станут преимуществом при поиске работы
Разработаете домашнюю бухгалтерию в Google-таблицах
• Построите аналитический отчёт на основе своих данных
• Оцените основные статистические показатели и выполните проверку гипотез
• Проведёте первичный анализ данных с помощью языка Python
• Визуализируете полученные результаты
• Примените машинное обучение для предсказания стоимости медицинской страховки
Остались вопросы?
Получите бесплатную консультацию
16 часов теории и 31 час практики
Что такое аналитическое мышление
Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных.
Что такое аналитика
Процесс анализа и принятия решений
Понятие гипотезы и основы научного метода
Критерии наличия хорошей аналитики
Организация аналитической работы
Data-driven подход
Источники данных и их особенности
Качество данных и как управлять качеством
Введение в Google-таблицы
Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
Знакомство с Google-таблицами, основные понятия
Создание документа и наполнение его данными
Язык Google Sheets и локаль
Короткое знакомство с Google-формами
Подключение формы к Google Sheets
Работа с данными с использованием формул
Работа со сводными таблицами
Продвинутые Google-таблицы
Изучите расширенные инструменты работы с Google-таблицами.
Продвинутая работа с формулами
Основные виды диаграмм
Добавление графиков в таблицу
Элементы управления графиками
Как работает функция ВПР
Дата и время — основные форматы и сложности работы с ними
Функции для работы с датой и временем
Парсинг данных, аналитические отчёты и расширения
Основы статистики
Познакомитесь с базовыми понятиями статистики.
Генеральная совокупность и выборки
Генерация случайных выборок в GoogleSheets
Научный метод и дизайн эксперимента
Меры среднего и разброса
Подсчёт мер в GoogleSheets
Виды зависимостей между данными
Линейная регрессия как показатель связи между данными
Корреляция и причинно-следственная связь
Понятие вероятности
Доверительные интервалы
Статистическая проверка гипотез
Знакомство с визуализацией данных
Познакомитесь с BI-системами на примере Google Data Studio.
Введение в Google Data Studio
Создание отчёта
Публикация, скачивание и отправка отчётов
Python как инструмент анализа данных
Познакомитесь с языком Python и узнаете, что с его помощью можно отвечать на многие аналитические вопросы.
Знакомство с языком Python
Условные выражения, функции и модули в Python
Знакомство с Pandas
DataFrame
Откуда берутся данные. SQL
Познакомитесь с основами реляционных баз данных. Узнаете, что такое базы данных и зачем они нужны, чем базы данных лучше выгрузок в файлы.
Структура SQL-базы: таблицы, атрибуты
Команды и операторы SQL
Использование SQL из Сolab
Узнаете, зачем нужно машинное обучение и как его можно применять к данным для построения прогнозов.
Введение в машинное обучение
Линейная регрессия
Основы машинного обучения на Python
Итоговая задача
Разработаете систему аналитики для учёта и планирования отпусков. Проверите статистическую гипотезу, что вы хорошо планируете отпуск. Подготовите отчёт и визуализируете результаты.
Анализ данных отлично развивает мозг, учит скептически воспринимать подаваемую информацию и искать первопричины в процессах.
Начинающий аналитик данных
Ключевые навыки
Использовать электронные таблицы, чтобы сводить и визуализировать данные
Оценивать значимость математически и понимать, где действительно есть закономерность
Использовать SQL для доступа к ещё большему количеству данных
Строить дашборды, чтобы красиво представлять результаты в современных BI-системах
Работать с Python, чтобы понимать, как прогнозируют и анализируют данные методами машинного обучения
Инструменты
Google-таблицы
Google-таблицы
Для работы с данными
Looker Studio
Looker Studio
Для визуализации результатов
Excel
Excel
Для анализа данных
SQL
SQL
Для выгрузки данных
Python
Python
Для построения прогнозов
Google Colab
Google Colab
Платформа для работы с кодом
Видеолекции
Темы сгруппированы так, чтобы вы тратили на просмотр видео не более 30 минут
Практическая работа
Тесты после каждой темы для закрепления полученных знаний и навыков
Сопровождение
Онлайн-консультации в чате и поддержка координатора до 15 апреля