Курсы по BI

Освойте Apache Superset — мощный инструмент для визуализации и анализа данных.

Темы:

• Что такое BI, роль Apache Superset в экосистеме (сравнение с Power BI, Tableau, Grafana).
• Архитектура Superset (метаданные, кеширование, движки запросов).
• Когда Superset не подходит (границы применимости).
• Кейсы из практики: Как компании уже используют Superset.
• Практика: Установка Superset (локально + Docker). Первый взгляд на интерфейс: навигация, роли, каталог дашбордов. Разбор демо-дашборда (что внутри: слои, фильтры, связи).
• Источники данных: базы SQL (PostgreSQL, MySQL), CSV, Google Sheets, API. ETL vs ELT: как Superset работает с данными. Практики оптимизации запросов (SQL-запросы, индексы, семплирование).
• Практика: Подключаем 3 разных источника: БД (например, PostgreSQL), CSV, API (например, тестовый JSON). Объединение данных (JOIN в Superset). Настройка расписания обновлений (инкрементальная загрузка). Очистка данных средствами Superset (регулярные выражения, замена NULL).
• Лучшие практики визуализации. Виды графиков в Superset и их применимость (bar, line, heatmap, treemap и др.). Вычисления на лету: метрики, KPI, агрегаты (SUM, AVG, Percentile).
• Практика: Построение разных графиков на тестовом датасете. Добавление вычисляемых полей. Фильтры: базовая настройка (по дате, категории, тексту).
• UX/UI для дашбордов (расположение виджетов, единый стиль). Публикация, шаринг, контроль версий дашбордов. Роли в Superset (Admin, Analyst, Viewer): как разграничить доступ.
• Практика: Собираем готовый дашборд из ранее созданных графиков. Drill-down (детализация). Групповая работа: 2–3 человека создают общий дашборд удалённо.
• Как связать с Airflow (автоматизация ETL). Как гонять данные из Superset в Excel/Power BI (экспорт API). Краткий обзор связки с Apache NiFi / Kafka (стриминг данных). Учимся смотреть SQL-запросы, которые генерит Superset. Как ускорить рендеринг (кеширование, материальные представления).

Это не просто практика, а СИМУЛЯЦИЯ РЕАЛЬНОГО ПРОЕКТА: Выдаём кейс: "Анализ эффективности розничной сети" (готовый датасет). Задача студентов: за 4 часа сделать:

• Подключить 2–3 источника.
• Построить 4–5 разных визуализаций.
• Собрать интерактивный дашборд.
• Настроить фильтры и экспорт.

Защита проектов (5 минут каждый студент объясняет логику).

Перейдите на К2! Программа, которая поможет аналитикам 1С выйти на уровень Middle.

Хотите выйти на новый профессиональный уровень и стать востребованным аналитиком 1С:ERP? Освоили базовые навыки, но не понимаете, как перейти в Middle? Этот курс даст вам полный набор инструментов для работы с крупными ERP-проектами, научит управлять требованиями, BI-аналитикой и внедрением 1С на уровне K2-K3.Многие специалисты, переходящие в 1С-аналитику, сталкиваются с нечетким пониманием своей роли и зон ответственности. Они не знают, какие навыки развивать, чем аналитик отличается от разработчика 1С и что от него ожидает бизнес. Этот блок поможет четко определить карьерные перспективы, разобраться в ключевых компетенциях на уровнях K1-K3 и понять, какие задачи аналитик выполняет на разных этапах проекта. Вы научитесь взаимодействовать с разработчиками, бизнес-заказчиками и пользователями, а также увидите, как ваш текущий опыт — в бухгалтерии, ИТ или бизнесе — можно эффективно применять в аналитике 1С.

Получите полное представление о проектировании и использовании хранилищ данных. Курс охватывает все этапы жизненного цикла DWH, начиная с проектирования и заканчивая эксплуатацией и выводом из сопровождения. Вы научитесь принимать архитектурные решения и избегать типовых ошибок.

• Понятие «хранилище данных». Его возможности и ограничения. Зачем создается DWH, какую бизнес-задачу оно решает.
• Классические подходы к проектированию хранилищ данных. Типовые компоненты и протекающие процессы. Концепции Инмона, Кимбалла и DataVault. Обзор основных компонентов (stage, ods, dds, datamart, bi, metadata) и процессов (ETL, ELT, DQ, lineage).
• Общие и частные вопросы управления данными предприятия. Информация рассматривается как актив, приносящий ценность и имеющий затраты на получение. Концепция «мастер-данные» и системы по их управлению – MDM.
• Шаги проектирования хранилища. Типовые приемы и инструментарий при создании. Экспертиза участников и инфраструктуры.
• Потребность в хранении исходных данных из системы источника. Типичные ошибки при организации данной области и ее отличие от «озера данных».
• Слои операционного и многомерного хранения данных. Процессы извлечения, очистки, контроля и сохранения - ETL\ELT. Трансформация в целевую схему хранения.
• Типовые сценарии использования данных из хранилищ. Основные потребители - системы бизнес-аналитики «BI». Устройство типовой БИ системы и причины их большого разнообразия.
• Обзор основных проблем, с которыми сталкиваются хранилища при росте. Новые вызовы в области машинного обучения. Концепция Data Mesh как альтернатива дальнейшего развития.

Освойте современные AI-инструменты и продуктовые практики, чтобы стать бизнес-аналитиком нового уровня и сделать уверенный шаг к продакт-ролям. Программа подойдет тем, кто хочет прокачать востребованные навыки на стыке аналитики, искусственного интеллекта и продуктовой стратегии. Вы изучите комплекс современных инструментов бизнес-анализа, включая внедрение AI-решений, работу с продуктовыми метриками, юнит-экономику, бизнес-архитектуру, основы системной архитектуры и интеграции, моделирование и управление бизнес-процессами, а также эффективное управление изменениями требований. Программа или отдельные модули помогут вам укрепить экспертизу в своем направлении и открыть новые профессиональные перспективы. Программу можно пройти целиком или выбрать отдельные модули и вебинары в зависимости от ваших задач. Материалы разработаны Учебным центром IBS, который ранее был сертифицирован IIBA. Ведущие эксперты-разработчики программы — бизнес-аналитики с многолетним опытом:

• Екатерина Басова, ведущий бизнес-аналитик одного из крупнейших банков РФ,
• Артем Борисов, старший бизнес-аналитик в крупнейшей российской цифровой компании.

Темы:

• Потребность и требование. Выявление и специфицирование требований. Жизненный цикл требования. Источники изменений требований. Заинтересованные стороны. Процесс изменения требований. Оценка и приоритизация требований. Сопротивление изменениям. Работа с возражениями.
• Бизнес-модели. Корпоративная архитектура. Отраслевые стандарты.
• Интеграционное взаимодействие: основные понятия. Архитектура интеграционных решений. Интеграционные шины и брокеры сообщений. Программные интерфейсы. Стандарты интеграции. Проектирование API. Интеграционные требования. Инструменты интеграционных проектов.
• Разбор типовых ошибок в применении BPMN 2.0. Паттерны и антипаттерны моделирования. Моделирование межпроцессного взаимодействия. Моделирование типовых ситуаций в бизнес-практике. Трудные и редко используемые элементы BPMN. Симуляция бизнес-процесса. DMN: нотация и модель принятия решений. CMMN: нотация и модель управления кейсами.
• Продуктовое мышление для бизнес-аналитика. Цели и принципы создания продукта. Интеграция продуктовых практик. Работа с продуктовыми метриками (AARRR, North Star Metric). Выработка и формулировка продуктовых гипотез. Валидация и подтверждение гипотез (валидация требований). Формирование и приоритизация продуктового бэклога. Коррекция бэклога на основе результатов тестирования гипотез и бизнес-метрик.
• Оценка рентабельности. Принципы юнит-экономики. Методы расчета KPIs и ROI. Аналитические инструменты. SQL для анализа данных.
• Введение в генеративный ИИ и LLM. Базовый промптинг для задач бизнес-аналитика. Генерация документации и спецификаций с помощью ИИ. Анализ неструктурированных данных. Продвинутые техники промпт-инжиниринга. Оптимизация бизнес-процессов с помощью ИИ. ИИ в управлении изменениями и тестировании. Безопасность, этика и интеграция ИИ в CI/CD.