Александра Мёрзлая
В области аналитики и BI Александра работает с 2019 года. К этому времени она получила степень бакалавра "Программной инженерии" в СПБ ГУАП, а после и степень магистра. Первые шаги в карьере были сделаны в американской компании Intermedia Cloud Communications в качестве младшего аналитика данных, а к 2021 году удалось стать руководителем команды аналитики. Весь этот год был посвящен новому кросс-командному проекту для международного финансового управления на стеке Microsoft (MS SQL Server, SSRS, SSIS, Power BI).С марта 2022 года работает в группе компаний "Тинькофф Банк" на должности аналитика в хранилище данных. Осуществляет поддержку топ-менеджмента финансового департамента в построении прототипов ETL-процессов на Greenplum, ad-hoc аналитике на Python, репортинге и визуализации в Tableau.В 2020 году получила дополнительное образование по направлению Менеджер проектного управления в IT. Является убежденным приверженцем гибких методологий разработки. Считает, что самые окупаемые вложения - это вложения в собственное развитие.Стэк: SQL, SAS DIS, SSIS, Tableau, Power BI, Python
онлайн обучение
стажировка
студенческий чат
практики
трудоустройство
наставничество
домашние задания
NPS(?):
90
Аналитик данных
Кто такой аналитик данных?Аналитик данных (Data Analyst) - это специалист по работе с большими данными. Он собирает их, анализирует, визуализирует и делает выводы. На основании полученных гипотез компании принимают важные для бизнеса решения. Что даст вам 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.На кого рассчитан курс?
Дата-аналитики уровня Junior, которые стремятся систематизировать и углубить свои знания;
Специалисты по отчетности, которые строят её вручную или в полуавтоматическом режиме в Excel и хотят научиться делать это быстрее и эффективнее;
Выпускники, желающие работать в области анализа данных, и обладающие необходимым минимумом знаний для старта
Маркетологи, менеджеры продукта, бизнес-аналитики, экономисты, специалисты по планированию, желающие сократить свою ежедневную рутину до минимума
После курса вы:
сможете работать в области анализа данных, начиная с junior ступени;
общаться со стейкхолдерами и обсуждать запрос на анализ данных, уточнять требования;
предобрабатывать и исследовать сырые данные;
статистически описывать данные и готовить их к дальнейшему анализу;
писать SQL и Python код для целей анализа и визуализации данных;
использовать BI платформы для базовой и продвинутой визуализации данных, создавать дашборды и дата-стори;
презентовать 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, Data Science.
https://otus.ru/lessons/data-analyst
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.На кого рассчитан курс?
Дата-аналитики уровня Junior, которые стремятся систематизировать и углубить свои знания;
Специалисты по отчетности, которые строят её вручную или в полуавтоматическом режиме в Excel и хотят научиться делать это быстрее и эффективнее;
Выпускники, желающие работать в области анализа данных, и обладающие необходимым минимумом знаний для старта
Маркетологи, менеджеры продукта, бизнес-аналитики, экономисты, специалисты по планированию, желающие сократить свою ежедневную рутину до минимума
После курса вы:
сможете работать в области анализа данных, начиная с junior ступени;
общаться со стейкхолдерами и обсуждать запрос на анализ данных, уточнять требования;
предобрабатывать и исследовать сырые данные;
статистически описывать данные и готовить их к дальнейшему анализу;
писать SQL и Python код для целей анализа и визуализации данных;
использовать BI платформы для базовой и продвинутой визуализации данных, создавать дашборды и дата-стори;
презентовать 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, Data Science.