Курс, семинар, тренинг Аналитика для роста вашего бизнеса

Набор практических курсов для обучения команд инструментам аналитики. Раскройте потенциал бизнеса и выведите работу с данными на новый уровень. В подарок вы получаете еще один курс для обучения сотрудников на ваш выбор.

Программа полностью соответствует требованиям к аналитикам данных в 2023 году.
1. Введение в аналитику данных
•Как войти в профессию аналитика данных и развиваться в ней
•Какие навыки и личностные качества необходимы аналитику
•Как исследовать данные и интерпретировать их в контексте бизнеса

2. Бизнес-мышление для аналитика
•Как понять, что хочет бизнес от аналитика
•Как запрос от бизнеса влияет на процесс исследования
•Почему данные представляют ценность для компаний

3. Excel и Google-таблицы для анализа данных
•Как превратить хаотичные данные в таблицу, с которой удобно работать
•Как делать быстрые расчеты с помощью функций и формул
•Как работать с данными в Power Query и Power Pivot

4. Надстройки Power Query и Power Pivot
•Какие задачи можно решить с помощью Power Query и Power Pivot
•Как привести данные в удобный формат в Power Query
•Как импортировать и преобразовывать данные

5. Статистический анализ данных в Excel
•Что такое описательная статистика
•Как подготовить данные для статистического анализа
•Как применять числовые и визуальные методы статистики в Excel

6. SQL для работы с базами данных
•Как проектировать базы данных
•Какие типы данных используются с PostgreSQL
•Как писать основные запросы

7. Power BI для анализа данных
•Как объединять данные из различных источников
•Как автоматизировать обработку данных
•Как анализировать данные на продвинутом уровне

8. Power BI для визуализации данных
•Как настраивать различные диаграммы и применять фильтры в отчете
•Как грамотно создавать интерактивные дашборды
•Какие существуют принципы визуализации данных и UI/UX дизайна

9. Метрики и Unit-экономика
•Какие метрики бывают: маркетинговые, продуктовые и финансовые
•Что такое иерархия метрик
•Как рассчитывать метрики unit-экономики

10. Тестирование гипотез
•Как формулировать и тестировать гипотезы
•Как проверять данные на нормальность распределения
•Как рассчитать доверительные интервалы в Excel

11. A/B-тестирование
•Как проверять гипотезы с помощью A/B-теста
•Как проводить A/B-тестирование и какие методы использовать
•Как оценивать результаты A/B-тестирования

12. Python для анализа данных
•Как устроен синтаксис языка Python
•Как анализировать данные с помощью библиотек Numpy и Pandas
•Как визуализировать данные средствами Matplotlib и Seaborn