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.

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

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

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.

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

HR-специалисту сейчас недостаточно просто коммуницировать с персоналом, важно уметь работать с цифрами и управлять людьми на основе четко выстроенной системы аналитики.
На курсе вы научитесь работать с данными, визуализировать их и на основании этого делать выводы о сотрудниках и их достижениях в развитии бизнеса.
Для кого?
Данный курс подойдет для всех желающих:
Для тех, кто хочет освоить данную специальность.
Для практикующих HR-аналитиков.
Для руководителей отделов в области HR.
Для HRD и HR бизнес-партнеров.
Программа курса
Курс состоит из 15 уроков, объединенных в 4 блока:
Введение: что такое HR-аналитика и HR-метрики.
Изучение функционала программы Power BI.
Применение HR-аналитики в HR-функции.
Отраслевые бенчмарки.
На курсе вы получите максимум теоретических знаний, а также будете выполнять практические задания, которые при устройстве на работу в качестве HR-специалиста можно будет показать как кейс.

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:
- Подход Infrastructure as Code- Практики связанные с Continious Integration/Continious Deliverty/Continious Deployment- Системы управления конфигурацией- Системы хранения артифактов- Работа с “чувствительными” данными- Observability (Monitoring, Logging, Tracing)
Примеры выпускных проектов - читайте в нашем блоге: "Проект CI/CD-системы" и "Прототип инфраструктурной конфигурации"

50 работодателей ждут лучших выпускников на собеседования
Отсев в учебных группах менее 5%
Авторская программа подготовлена опытным инженером
Партнер курса Yandex Cloud бесплатно предоставит необходимое количество ресурсов для выполнения практических заданий

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

Практика в Yandex Cloud

Вы отработаете практические навыки на виртуальных стендах и освоите работу с одной из популярных российских облачных платформ

Востребованность у работодателей

34 работодателя 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

Во время курса будем подробно разбирать язык запросов и внутренние процессы СУБД, происходящие на всех этапах работы с запросом. Курс позволит понять детали процессов и получить чёткое представление, что делает тот или иной код, где могут возникнуть потенциальные проблемы, как их можно разрешить. Подробно рассмотрим оптимизацию кода, как нужно писать, если у вас миллиарды данных, расскажем о популярных граблях, чтобы вы смогли их обойти.
Этот курс предназначен для:— разработчиков с опытом работы с базами на уровне «делал и использовал, но как внутри работает не знаю» (например, через ORM); — разработчиков с небольшим опытом работы с базами данных и желанием продвинуться дальше.
После обучения вы сможете: — разрабатывать на SQL; — проектировать БД и понимать все нюансы; — анализировать и оптимизировать производительности запросов;— писать сложные хранимые процедуры, функции и триггеры; — читать план запроса.
Выпускной проект — создание и оптимизация собственной базы данных (для своей компании/стартапа). Преподаватель поможет с выбором темы и подскажет, как уменьшить scope работ, а у вас появится возможность получить обратную связь и отработать полученные знания на реальном материале.

5 работодателей

Много практики и кейсов из реальных проектов

Курс предназначен для разработчиков и администраторов, готовых освоить работу с базами данных
Цель курса — научить слушателя эффективно работать с любой базой данных (как реляционной, так и нереляционной) с помощью языка структурированных запросов SQL. Курс обеспечивает глубокое погружение в СУБД. После его прохождения вам не придется тушить пожары в результате неоптимально заложенных основ.
На курсе вы:

научитесь проектировать базы данных и создавать оптимальную структуру их хранения;
будете различать основные СУБД, которые могут пригодиться разработчику (PostgreSQL, MySQL, Redis, MongoDB, Cassandra и т. д.);
освоите синтаксис и особенности работы SQL, DDL, DML;
сможете оптимизировать медленные запросы и разбираться с некорректными SQL-запросами;
станете уверенней работать с индексами, научитесь оптимизировать, профилировать и обновлять базы данных.

Для кого этот курс:

для разработчиков, которые сталкиваются в своей работе с базами данных;
для тех, кто имеет опыт работы с СУБД от полугода и хочет глубже разобраться в устройстве всех внутренних процессов.

Высокая практическая ориентированность
Эффективное модульное обучение
Преподаватель − эксперт и профессионал с 20-летним опытом работы в отрасли
Авторская программа

Вы последовательно освоите современные инструменты анализа данных и сможете на профессиональном уровне создавать модели машинного обучения. Для закрепления навыков с каждым алгоритмом вы будете проводить полный pipeline работ от подготовки датасета до анализа результатов и подготовки к продакшену.Практики и знаний, которые вы получите, будет достаточно, чтобы самостоятельно решать задачи классического ML и претендовать на Junior+ и Middle позиции Data Scientist.
Карта курсов направления Data Science в OTUS
Проекты для портфолио
В течение курса вы выполните несколько проектов для портфолио и научитесь грамотно презентовать результаты своих работ, чтобы проходить собеседования. Для выпускного проекта вы можете взять один из предложенных преподавателем вариантов или реализовать свою идею.
Для кого этот курс?

Для начинающих аналитиков и Data Scientist’s. Курс поможет вам систематизировать и углубить свои знания. Вы сможете поэкспериментировать с подходами, разобрать рабочие кейсы и получить качественную обратную связь от экспертов.
Для разработчиков и специалистов других направлений, желающих сменить профессию и развиваться в области Data Science. Курс даст вам возможность собрать сильное портфолио и погрузиться в атмосферу реальных задач дата сайентиста.

Для обучения вам понадобится опыт Python на уровне написания собственных функций, а также знание мат.анализа, линейной алгебры, теории вероятностей и мат. статистики.
Сравнение с курсом Machine Learning. Advanced
Особенности курса

est Practices и тренды. Каждый запуск программа обновляется с учетом быстро меняющихся тенденций в Data Science. После обучения вы сразу сможете приступить к работе в реальных проектах.

Важные второстепенные навыки. В курс входят темы, которые обычно упускаются из внимания, но необходимы специалисту в повседневных задачах и очень ценятся работодателями: — построение систем для автоматического поиска аномалий;— прогнозирования временных рядов при помощи машинного обучения;— end-to-end pipelin’ы по работе с данными, готовые к внедрению в production.

Творческая атмосфера и условия, близкие к реальным рабочим процессам. Весь курс построен как симулятор рабочих будней дата сайентиста, где вам придется справляться с «грязными» данными, просчитывать свои действия наперед, экспериментировать с решениями и готовить модели в продакшн. В этом деле вам понадобятся любопытство, упорство и жажда нового опыта.

Видео курс для новичков

Библиотеки Python для Data Science

Курс Маркетинговая и клиентская аналитика, представленный на портале gb.ru, рассчитан на 8 насыщенных занятий. Общая продолжительность обучения специалистов – 1 месяц.
Представленный краткосрочный онлайн курс маркетинговой аналитики будет интересен и полезен начинающим менеджерам по маркетингу, практикующим маркетологам, специалистам по сбыту и начальникам отдела маркетинга.
Слушатели знакомятся с ключевыми особенностями и отличиями аналитики в маркетинге, основными направлениями и практическими инструментами маркетинговой аналитики, изучают методы принятия решений на основе подхода «data-driven», анализа рынка товаров и исследования потребительских запросов.
Под руководством аккаунт-менеджера и опытного преподавателя слушатели курсов научатся:
собирать и анализировать данные;
сегментировать целевую аудиторию продукта;
проводить RFM-анализ;
тестировать новый продукт на рынке;
квалифицированно общаться с целевой аудиторией;
профессионально использовать инструменты сквозной аналитики.
Форма контроля – выполнение домашних практических заданий, закрепление практических навыков, подготовка к прохождению собеседования при трудоустройстве.