[Skillbox] Аналитик данных с нуля 2020 [Павел Булавин]
Ссылка на картинку
Аналитик строит прогнозы на основе данных и помогает бизнесменам принимать решения. На курсе вы научитесь программировать, анализировать массивы данных, визуализировать информацию и представлять отчёты заказчику.
Чему вы научитесь:
Чему вы научитесь
Проводить исследования и делать точные выводы
Изучите математическую основу анализа, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах.
Использовать программирование в аналитике
Освоите основы программирования на Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь собирать базы данных на языке SQL и управлять ими.
Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
Узнаете, какие метрики эффективности использует бизнес, поймёте, как их собирать, читать, строить прогнозы и находить рабочие идеи.
Работать с сервисами аналитики и дашбордами
Научитесь работать с «Яндекс.Метрикой» и Google Analytics и собирать данные в одно окно для быстрого доступа к отчёту.
Делать развёрнутые аналитические отчёты
Поймёте, как пользоваться инструментами для визуализации данных, таблицами Google и Excel — и формировать отчёты для клиентов.
Работать с заказчиками аналитики
Научитесь обрабатывать различные типы аналитических запросов от бизнеса, презентовать отчёты и обрабатывать комментарии.
Вас ждут онлайн-лекции и практические задания с разным уровнем сложности. Этих знаний хватит, чтобы устроиться в компанию на junior-позицию.
01. Введение
02. Источники данных и инструменты для анализа (краткий обзор)
03. Формулы и функции Excel (часть 1)
04. Формулы и функции Excel (часть 2)
05. Формулы и функции Excel (часть 3)
06. Формулы и функции Excel (часть 4)
07. Визуализация данных Excel
08. Сводные таблицы Excel
09. Введение в Python
10. Python установка PyCharm
11. Основы Phyton базовые структуры данных
12. Основы Python циклы и условия
13. Основы Python функции
14. Мастер-класс воронки
15. Основы Python классы и объекты
16. Основы Python исключения
17. Библиотека NumPy (часть 1)
18. Библиотека NumPy (часть 2)
19. Библиотека Pandas (часть 1)
20. Библиотека Pandas (часть 2)
21. Чтение и запись данных (часть 1)
22. Основы SQL
23. Чтение и запись данных (часть 2)
24. Работа со строками
25. Введение в статистику
26. Как врать при помощи статистики
27. Знакомство с BigData
28. Основные метрики и системы аналитики (Я.Метрика и Google Analytics)
29. Обзор Power BI
30. Представление данных заказчику
Аналитик строит прогнозы на основе данных и помогает бизнесменам принимать решения. На курсе вы научитесь программировать, анализировать массивы данных, визуализировать информацию и представлять отчёты заказчику.
Чему вы научитесь:
Чему вы научитесь
Проводить исследования и делать точные выводы
Изучите математическую основу анализа, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах.
Использовать программирование в аналитике
Освоите основы программирования на Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь собирать базы данных на языке SQL и управлять ими.
Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
Узнаете, какие метрики эффективности использует бизнес, поймёте, как их собирать, читать, строить прогнозы и находить рабочие идеи.
Работать с сервисами аналитики и дашбордами
Научитесь работать с «Яндекс.Метрикой» и Google Analytics и собирать данные в одно окно для быстрого доступа к отчёту.
Делать развёрнутые аналитические отчёты
Поймёте, как пользоваться инструментами для визуализации данных, таблицами Google и Excel — и формировать отчёты для клиентов.
Работать с заказчиками аналитики
Научитесь обрабатывать различные типы аналитических запросов от бизнеса, презентовать отчёты и обрабатывать комментарии.
Вас ждут онлайн-лекции и практические задания с разным уровнем сложности. Этих знаний хватит, чтобы устроиться в компанию на junior-позицию.
01. Введение
02. Источники данных и инструменты для анализа (краткий обзор)
03. Формулы и функции Excel (часть 1)
04. Формулы и функции Excel (часть 2)
05. Формулы и функции Excel (часть 3)
06. Формулы и функции Excel (часть 4)
07. Визуализация данных Excel
08. Сводные таблицы Excel
09. Введение в Python
10. Python установка PyCharm
11. Основы Phyton базовые структуры данных
12. Основы Python циклы и условия
13. Основы Python функции
14. Мастер-класс воронки
15. Основы Python классы и объекты
16. Основы Python исключения
17. Библиотека NumPy (часть 1)
18. Библиотека NumPy (часть 2)
19. Библиотека Pandas (часть 1)
20. Библиотека Pandas (часть 2)
21. Чтение и запись данных (часть 1)
22. Основы SQL
23. Чтение и запись данных (часть 2)
24. Работа со строками
25. Введение в статистику
26. Как врать при помощи статистики
27. Знакомство с BigData
28. Основные метрики и системы аналитики (Я.Метрика и Google Analytics)
29. Обзор Power BI
30. Представление данных заказчику
Аналитик строит прогнозы на основе данных и помогает бизнесменам принимать решения. На курсе вы научитесь программировать, анализировать массивы данных, визуализировать информацию и представлять отчёты заказчику.
Чему вы научитесь:
Чему вы научитесь
Проводить исследования и делать точные выводы
Изучите математическую основу анализа, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах.
Использовать программирование в аналитике
Освоите основы программирования на Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь собирать базы данных на языке SQL и управлять ими.
Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
Узнаете, какие метрики эффективности использует бизнес, поймёте, как их собирать, читать, строить прогнозы и находить рабочие идеи.
Работать с сервисами аналитики и дашбордами
Научитесь работать с «Яндекс.Метрикой» и Google Analytics и собирать данные в одно окно для быстрого доступа к отчёту.
Делать развёрнутые аналитические отчёты
Поймёте, как пользоваться инструментами для визуализации данных, таблицами Google и Excel — и формировать отчёты для клиентов.
Работать с заказчиками аналитики
Научитесь обрабатывать различные типы аналитических запросов от бизнеса, презентовать отчёты и обрабатывать комментарии.
Вас ждут онлайн-лекции и практические задания с разным уровнем сложности. Этих знаний хватит, чтобы устроиться в компанию на junior-позицию.
01. Введение
02. Источники данных и инструменты для анализа (краткий обзор)
03. Формулы и функции Excel (часть 1)
04. Формулы и функции Excel (часть 2)
05. Формулы и функции Excel (часть 3)
06. Формулы и функции Excel (часть 4)
07. Визуализация данных Excel
08. Сводные таблицы Excel
09. Введение в Python
10. Python установка PyCharm
11. Основы Phyton базовые структуры данных
12. Основы Python циклы и условия
13. Основы Python функции
14. Мастер-класс воронки
15. Основы Python классы и объекты
16. Основы Python исключения
17. Библиотека NumPy (часть 1)
18. Библиотека NumPy (часть 2)
19. Библиотека Pandas (часть 1)
20. Библиотека Pandas (часть 2)
21. Чтение и запись данных (часть 1)
22. Основы SQL
23. Чтение и запись данных (часть 2)
24. Работа со строками
25. Введение в статистику
26. Как врать при помощи статистики
27. Знакомство с BigData
28. Основные метрики и системы аналитики (Я.Метрика и Google Analytics)
29. Обзор Power BI
30. Представление данных заказчику
Продолжительность: 36:17:02
Вложения
Скриншот 01-12-2021 211207.jpg
11 КБ · Просмотры: 31
Скриншот 01-12-2021 211336.jpg
94.4 КБ · Просмотры: 21
Скриншот 01-12-2021 211303.jpg
34.8 КБ · Просмотры: 19
Комментарий
Aноним
#4
Аналитик строит прогнозы на основе данных и помогает бизнесменам принимать решения. На курсе вы научитесь программировать, анализировать массивы данных, визуализировать информацию и представлять отчёты заказчику.
Чему вы научитесь:
Чему вы научитесь
Проводить исследования и делать точные выводы
Изучите математическую основу анализа, научитесь работать с массивами данных и находить закономерности в цифрах.
Использовать программирование в аналитике
Освоите основы программирования на Python для решения базовых бизнес-задач. Научитесь собирать базы данных на языке SQL и управлять ими.
Строить гипотезы и оценивать перспективы бизнес-решений
Узнаете, какие метрики эффективности использует бизнес, поймёте, как их собирать, читать, строить прогнозы и находить рабочие идеи.
Работать с сервисами аналитики и дашбордами
Научитесь работать с «Яндекс.Метрикой» и Google Analytics и собирать данные в одно окно для быстрого доступа к отчёту.
Делать развёрнутые аналитические отчёты
Поймёте, как пользоваться инструментами для визуализации данных, таблицами Google и Excel — и формировать отчёты для клиентов.
Работать с заказчиками аналитики
Научитесь обрабатывать различные типы аналитических запросов от бизнеса, презентовать отчёты и обрабатывать комментарии.
Вас ждут онлайн-лекции и практические задания с разным уровнем сложности. Этих знаний хватит, чтобы устроиться в компанию на junior-позицию.
01. Введение
02. Источники данных и инструменты для анализа (краткий обзор)
03. Формулы и функции Excel (часть 1)
04. Формулы и функции Excel (часть 2)
05. Формулы и функции Excel (часть 3)
06. Формулы и функции Excel (часть 4)
07. Визуализация данных Excel
08. Сводные таблицы Excel
09. Введение в Python
10. Python установка PyCharm
11. Основы Phyton базовые структуры данных
12. Основы Python циклы и условия
13. Основы Python функции
14. Мастер-класс воронки
15. Основы Python классы и объекты
16. Основы Python исключения
17. Библиотека NumPy (часть 1)
18. Библиотека NumPy (часть 2)
19. Библиотека Pandas (часть 1)
20. Библиотека Pandas (часть 2)
21. Чтение и запись данных (часть 1)
22. Основы SQL
23. Чтение и запись данных (часть 2)
24. Работа со строками
25. Введение в статистику
26. Как врать при помощи статистики
27. Знакомство с BigData
28. Основные метрики и системы аналитики (Я.Метрика и Google Analytics)
29. Обзор Power BI
30. Представление данных заказчику
Продолжительность: 36:17:02
Комментарий
Войдите или зарегистрируйтесь!
Учетная запись позволит вам участвовать в складчинах и оставлять комментарии