Курсы по BI

Собирайте и обрабатывайте запросы на аналитику, предоставляйте метрики в понятном виде и определяйте точку приложения усилий. Приоритизируйте гипотезы и подбирайте эффективные инструменты для их проверки.

Обучение аналитике данных на расширенном онлайн-курсе Нетологии с дипломом о профессиональной переподготовке. Войдите с нуля в востребованную профессию, помощь при трудоустройстве.

Онлайн-курс «Визуализация данных и введение в BI-инструменты» от сервиса Яндекс Практикум. На курсе вы обучитесь визуализации данных и изучите с нуля BI-инструменты.

Программа направлена на изучение баз данных и SQL. Вы изучите Python и научитесь применять его для сбора, обработки, визуализации и анализа информации. Освоите азы статистики и машинного обучения, а также профессиональные подходы в работе над реальными задачами бизнеса.

Данный курс - аналог курса автора на платформе UDEMY. Он позволяет макс. быстро ознакомиться с возможностями Power BI в части подключения источников и преобразования данных, моделирования и вычислений, а также визуализации данных в виде отчетов и панелей мониторинга (дашбордов). Он проведет Вас от надстроек Power Query и Pivot к Excel - и до визуализации в Power BI. Вся сила надстроек Power собрана в одном курсе - используйте вместе на всю мощь!

Для кого этот курс? Для дата-аналитиков уровня Junior, которые стремятся систематизировать и углубить свои знания.Для специалистов по отчетности, которые строят её вручную или в полуавтоматическом режиме в Excel и хотят научиться делать это быстрее и эффективнее.Для выпускников вузов, желающих работать в области анализа данных и обладающих необходимым минимумом знаний для старта.Для маркетологов, продакт-менеджеров, бизнес-аналитиков, экономистов, специалистов по планированию, желающих сократить свою ежедневную рутину до минимума. Необходимые знания Продвинутый Excel (минимум - сводные таблицы, формулы, графики)Базовые знания в области матанализа и статистикиЖелательно - базовые навыки программированияОбщее представление о том, что такое анализ данных и зачем он нуженВнимательность к деталям Что даст вам этот курс? Команда экспертов отобрала всю самую полезную информацию для старта карьеры в области анализа данных в оптимальном объеме! Акцент делается на практическую применимость каждого метода в реальной жизни. В программе курса "Аналитик данных" совмещены и особенности общения со стейкхолдерами с позиции основ бизнес-анализа, и техника с позиции дата-анализа, и BI, так как необходимо уметь не только качественно анализировать данные, но и наглядно их визуализировать. В реальности совмещение этих трех (в идеале - изолированных) ролей происходит весьма часто. Наш выпускник будет готов к такому варианту развития событий и будет знать, какие навыки прокачивать в дальнейшем в зависимости от особенностей места работы. В результате вы овладете необходимыми инструментами, чтобы получить старт в новой профессии или существенно снизить количество ежедневной рутины на текущем месте работы. После обучения вы сможете: Работать в области анализа данных, начиная с junior-ступениОбщаться со стейкхолдерами и обсуждать запрос на анализ данных, уточнять требованияПредобрабатывать и исследовать сырые данные, статистически описывать данные и готовить их к дальнейшему анализуПисать SQL- и Python-код для целей анализа и визуализации данныхИспользовать BI-платформы для базовой и продвинутой визуализации данных, создавать дашборды и дата-сториПрезентовать результаты работы и находить правильные слова "просто о сложном"Иметь представление о различных инструментах в сфере дата-анализа, а также о возможных путях дальнейшего развития в области ML и Data Science

За 7 месяцев вы научитесь анализировать данные, выявлять потребности бизнеса и находить эффективные решения для его роста. Интенсивный формат — видеоматериалы, практические задания и проекты

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 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).