Курсы - Аналитика

Очень подробный, пошаговый онлайн-видеокурс «DAX — это просто», в котором изложено видение данного конструктора формул для Power BI и Power Pivot. Курс, в котором Вы на практике, начиная с самых основ и продолжая далее углубляться небольшими шажками, отработаете навыки работы с языком функций и формул DAX.

В данном, подробном, пошаговом курсе «DAX — это просто» с практикой и самостоятельными заданиями Вы изучите мое авторское видение языка DAX. С самого начала (с момента создания модели данных) и до самого конца — до разбора сложных витиеватых формул. Язык DAX преподнесен как простой конструктор, состоящий из нескольких блоков, которые имеют свое определенное, конкретное предназначение. Сочетая различными способами эти блоки, Вы, при помощи конструктора формул DAX, с легкостью сможете решать любые (простые или сложные) аналитические задачи. Очень важно, что в данном курсе язык DAX рассматривается с точек зрения сразу обеих популярных платформ — и Power BI, и Power Pivot, с разбором тонкостей и нюансов его применения в каждой из платформ. Курс обучения состоит из 9 последовательных модулей, разделенных по логическому смыслу. В каждом модуле по несколько уроков. В свою очередь, каждый урок состоит из нескольких видео (от 1 до 5). Длительность каждого видео 20 — 60 минут (в ряде случаев, чуть больше). В каждом уроке разбирается конкретная тема. После материал урока закрепляется разбором разных практических аналитических задач, а также, специальным заданием для самоконтроля ученика. Естественно, с дальнейшей проверкой этого практического задания. Кроме 9 основных модулей, в курс также дополнительно входят 3 бонуса и 1 супербонус, подробную информацию о которых Вы сможете узнать ниже на сайте.

Курс управления продуктом на основе аналитики.
Это не обычный курс, а симулятор работы в продуктовой компании.Вы получите реальный опыт, развивая амбициозный продукт, анализируя реальные данные в системах аналитики, принимая решения.

Обучение аналитике на языке бизнеса от начинающих до продвинутых.
Практика на реальных кейсах из производства, финансов, маркетинга и продаж

Справитесь без опыта в IT: учим с азов
Вам доступны два формата обучения — 12 месяцев или 6 месяцев. Если что-то пойдет не так, вы можете перейти с одного формата на другой. Это не влияет на цену курса.

Почему этот курс:
Проблема
1. Большой объём данных, их форматов и источников;
2. Качество данных – головная боль;
3. Приходится заново начинать работу над большим отчетом из-за постоянных зависаний Excel;
4. Тратится колоссальное количество времени на каждый отчет.

Решение
Учимся работать с данными из разных источников, в разных форматах, и, как это часто бывает, разного качества.
Языки программирования не понадобятся!
Путь от базовых функций Power BI до создания интерактивных дашбордов вы пройдёте на примерах разных
HR-направлений и процессов: обучение, изменение численности и ФОТ, рекрутинг, выполнение KPI, исполнение бюджета, текучесть.
Виртуальная корпорация-максимальная реалистичность!

В результате:
• Повысите скорость и эффективность работы с HR-данными.
• Научитесь управлять качеством данных, которое раньше зависело от коллег и источников.
• Освоите лайфхаки и быстрые решения для предоставления данных в интерактивном виде или привычных презентациях.
• Овладеете инструментами из области машинного обучения без языков программирования.
• Построите 7 интерактивных дашбордов для HR-функций.
• Объедините все свои знания и навыке в сквозном HR-дашборде

Сформируете системное мышление
Получите знания в сфере инженерии и аналитики
Научитесь правильно ставить задачи разработчикам
Освоите анализ данных с помощью SQL-запросов
Узнаете, как проверять реализацию требований заказчика
Прокачаете хард скилы

What you will learn
Understand Python language basics and how they apply to data science.
Practice iterative data science using Jupyter notebooks on IBM Cloud.
Analyze data using Python libraries like pandas and numpy.
Create stunning data visualizations with matplotlib, folium, and seaborn.
Build machine learning models using scipy and scikitlearn.
Demonstrate proficiency in solving real life data science problems.

What you will learn
Fundamental R programming skills
Statistical concepts such as probability, inference, and modeling and how to apply them in practice
Gain experience with the tidyverse, including data visualization with ggplot2 and data wrangling with dplyr
Become familiar with essential tools for practicing data scientists such as Unix/Linux, git and GitHub, and RStudio
Implement machine learning algorithms
In-depth knowledge of fundamental data science concepts through motivating real-world case studies

Курс о работе с HR-данными, Power BI и построению дашбордов.
Как извлекать пользу из HR-аналитики и управлять персоналом с помощью данных.
Построить систему управления персоналом, основанную на цифровых показателях, понимать что происходит в компании, предвидеть риски и находить зоны росты — это вызов для современного HR. Приходите на курс, чтобы получить самые актуальные компетенции по HR-аналитике

What you will learn
Learn about various tools used by Data Scientists and become experienced in using some of them like Jupyter notebooks.
Develop an understanding of the key steps involved in tackling a data science problem.
Learn to follow a methodology to think and work like a Data Scientist.
Write SQL to query databases and explore relational database concepts.
Complete hands-on labs and projects to apply their newly acquired skills and knowledge.

Практический курс про облачную аналитику
Мы разработали курс для аналитиков, финансистов и руководителей, которые хотят усовершенствовать систему отчетности в компании. Вы научитесь работать с инструментами аналитики, манипулировать данными и превращать сложные отчеты в интуитивно понятные дашборды.

Курс от нашего партнера Express 42 Основная “фишка” программы - постоянный переход от абстрактного в конкретное: сначала дается карта конкретных практик, далее отдельные подпрактики с моментальным погружением в инструмент. Это дает эффект самостоятельного изучения, при этом карта практик уже сформирована для специалиста, и у него нет шанса попасть в колею прошлого опыта.

О курсе и о себе
Если вы хотите развиваться в DevOps практиках, какие инструменты осваивать и как добиться быстрой обратной связи от вашего продукта и быстрого взаимодействия с клиентами — приходите на наш курс!

Программа создана специально для разработчиков, тестировщиков, системных администраторов и позволит на профессиональном уровне освоить инструменты и конкретные приёмы для реализации следующих практик: — Infrastructure as Code(IaC), — CI/CD, — непрерывный сбор метрик (мониторинг и логирование). Дополнительно в рамках куса будут рассмотрены темы: — DevSecOps, — SRE, — проблема хранения «чувствительный данных», — инструментарий Loki, Vault, Vagrant. Примеры выпускных проектов - читайте в нашем блоге: "Проект CI/CD-системы" и "Прототип инфраструктурной конфигурации"

59 работодателей ждут лучших выпускников на собеседования

Отсев в учебных группах менее 5%

Авторская программа подготовлена опытным инженером

Понимание ключевых способов интеграции, обработки, хранения больших данных
Умение работать с компонентами экосистемы Hadoop, распределенными хранилищами и облачными решениями
Практические навыки разработки дата-сервисов, витрин и приложений
Знание принципов организации мониторинга, оркестрации, тестирования

Курс адресован разработчикам, администраторам СУБД и всем, кто стремится повысить профессиональный уровень, освоить новые инструменты и заниматься интересными задачами в сфере работы с данными.
После обучения Data Engineering вы станете востребованным специалистом, который:

разворачивает, налаживает и оптимизирует инструменты обработки данных
адаптирует датасеты для дальнейшей работы и аналитики
создает сервисы, которые используют результаты обработки больших объемов данных
отвечает за архитектуру данных в компании

Real Case Studies: примеры внедрений, использования инструментов, оптимизации производительности, проблемы, ошибки и прикладные результаты

Высокая практическая направленность:

В течение курса будем инкрементально создавать работающий продукт, решая прикладные задачи

Целостная картина вызовов и задач современного бизнеса, и роли Инженера Данных в их решении

Востребованность у работодателей

40 работодателей уже готовы позвать на собеседование выпускников курса

Инженер данных - почему это актуально и интересно:

Прежде чем попасть на стол CEO в виде квартального отчета или индивидуальной подборкой книг в email-рассылке, данные проделывают длительный и сложный, полный преобразований и трансформаций, путь, требующий непрерывного мониторинга и оркестрации.
В этом ключе команда инженеров, которая готова обеспечить непрерывную поставку достоверной информации для всех бизнес-потребителей и функций играет важнейшую роль в принятии тактических и стратегических решений всей компании.
Работа инженеров данных, внешне незаметная, удивительно сложна и интересна по своей специфике. Невероятное количество закономерностей и связей, инструментов и подходов, параметров и настроек не оставят равнодушным ни один пытливый ум в поисках оптимальных и элегантных решений.

Карта курсов направления Data Science в OTUS

Введение в теорию вероятностей и математическую статистику

Курс состоит из 10 уроков:1. Основы работы в Excel Учимся писать первые формулы и работать с таблицами данных и математическими функциями2. Поиск данных и логика Используем ВПР для связывания данных, разбираем логические функции и учимся комбинировать несколько функций в одной.3. Работа с текстом и датой Используем функции для работы с датой и текстовыми функциями.4. Фильтры, сортировка, условное форматирование Сортируем строки разными способами, фильтруем данные и автоматически подкрашиваем ячейки с помощью условного форматирования.5. Сводные таблицы Готовим удобные и понятные отчеты с помощью сводных таблиц. Учимся группировать данные, встраивать формулы и переменные, создавать автоматические отчеты.6. Диаграммы и графики Визуализируем данные с помощью диаграмм и графиков. Разбираемся, как редактировать все элементы диаграммы: легенду, оси, подписи и метки данных.7. Основы Google Sheets Работаем с Google Таблицами, учимся использовать в них привычные функции из Excel и строим сводные таблицы.8. Продвинутая работа с Google Sheets Импортируем данные в Google Таблицы из внешних источников: другие Google-таблицы, веб-сайты, RSS-ленты. Визуализируем данные с помощью диаграмм и графиков.9. Обзор популярных плагинов Разбор семантики плагином SEO-Excel. Морфология, генерирование, выдача, парсинг. Учимся создание SiteMap, MindMPap.10. Применние Exel в работе SEO-специалиста Узнаем, как использовать каждую из функций в работе SEO-специалиста.