Data Analyst - безплатен курс от Otus, обучение, Дата: 5 декември 2023 г.
разни / / December 08, 2023
Анализатор на данни е специалист по големи данни. Той ги събира, анализира, визуализира и прави изводи. Въз основа на получените хипотези компаниите вземат важни бизнес решения.
-Младши анализатори на данни, които се стремят да систематизират и задълбочат знанията си;
-Специалисти по отчитане, които го изграждат ръчно или полуавтоматично в Excel и искат да се научат да го правят по-бързо и по-ефективно;
-Завършили, които искат да работят в областта на анализа на данни и имат необходимия минимум познания, за да започнат
-Маркетолози, продуктови мениджъри, бизнес анализатори, икономисти, плановици, които искат да намалят ежедневието си до минимум
Александра работи в сферата на анализите и BI от 2019 г. По това време тя получава бакалавърска степен по софтуерно инженерство от Държавния университет по авиационна администрация в Санкт Петербург, а след това и магистърска степен. Първи стъпки в...
Александра работи в сферата на анализите и BI от 2019 г. По това време тя получава бакалавърска степен по софтуерно инженерство от Държавния университет по авиационна администрация в Санкт Петербург, а след това и магистърска степен. Първите стъпки в кариерата си прави в американската компания Intermedia Cloud Communications като младши анализатор на данни, а до 2021 г. успява да оглави екипа за анализи. Цялата тази година беше посветена на нов междуекипен проект за международно финансово управление на стека на Microsoft (MS SQL Сървър, SSRS, SSIS, Power BI).От март 2022 г. работи в групата компании Tinkoff Bank като складов анализатор данни. Осигурява подкрепа на топ мениджмънта на финансовия отдел при изграждането на прототипи на ETL процеси с помощта на Greenplum, ad-hoc анализи в Python, отчитане и визуализация в Tableau. През 2020 г. получава допълнително образование в направление Мениджър управление на проекти в ИТ. Той е твърд привърженик на гъвкавите методологии за развитие. Вярва, че най-печелившите инвестиции са инвестициите в собственото развитие. Стек: SQL, SAS DIS, SSIS, Tableau, Power BI, Python
В продължение на 5 години в ИТ тя е работила като HR анализатор и Business intelligence специалист в Luxoft, а сега е специалист по анализи и визуализация на отчети в Exness. Икономист по образование. Стек: Tableau Desktop & Server, данни...
В продължение на 5 години в ИТ тя е работила като HR анализатор и Business intelligence специалист в Luxoft, а сега е специалист по анализи и визуализация на отчети в Exness. Икономист по образование. Стек: Tableau Desktop & Server, анализ на данни и визуализация, SQL В работата си търся здравословен баланс между писането на добър източник на данни и създаването на красива визуализация.
8 години корпоративен опит в анализите. SQL, Tableau, c++, python. Създавал аналитични и продуктови решения в големи компании като MTS, Ozon, ivi.ru Работил в продуктови екипи в Русия, Германия, Полша...
8 години корпоративен опит в анализите. SQL, Tableau, c++, python. Създавал аналитични и продуктови решения в големи компании като MTS, Ozon, ivi.ru Работил в продуктови екипи в Русия, Германия, Полша. Учител
Въведение в анализа на данни и основната статистика
-Тема 1. Генерална съвкупност и извадка, нива на измерване
-Тема 2. Нормално разпределение, ниво на статистическа значимост, стандартно отклонение. Централна гранична теорема. Доверителни интервали и стандартна грешка
-Тема 3. Описателна статистика. Мярка за централна тенденция
-Тема 4. Нормално разпределение, ниво на статистическа значимост, стандартно отклонение. Централна гранична теорема
-Тема 5. Доверителни интервали и стандартна грешка
-Тема 6. Ниво на значимост, статистически хипотези
-Тема 7. Коефициент на корелация
-Тема 8. Методи за сравнение на данни. Сравнение на номинални данни.
-Тема 9. Методи за сравняване на средни стойности
СУБД и SQL
-Тема 10. Въведение в релационните бази данни. Редови и колонни бази данни
-Тема 11. Създаване и редактиране на таблици. DDL. DML, DCL
-Тема 12. Избор на данни, условия, срезове на данни в SQL
-Тема 13. Агрегиращи функции. Групиране и сортиране на данни
-Тема 14. Вложени заявки и временни таблици
-Тема 15.Видове свързване на таблици
-Тема 16. Изрази в SQL
-Тема 17. Вградени функции в SQL
-Тема 18. Обекти на бази данни. Таблици и изгледи. Индекси и дялове
-Тема 19. План за заявки и оптимизиране на производителността
Въведение в Python
-Тема 20. Въведение в синтаксиса. Тетрадка на Юпитер
-Тема 21. Променливи и типове данни. Извеждане на данни и аритметични операции
-Тема 22. Основи на Python. Оператори, цикли
-Тема 23. Структури от данни на Python. Низове, списъци и кортежи и речници
-Тема 24. Цикли For и while
-Тема 25. Функции, модули и библиотеки
-Тема 26. Библиотеки NumPy, pandas, SciPy
-Тема 27. Методи за визуализация. Основи на matplotlib, seaborn, plotly
Предварителна обработка на данни, проучвателен и статистически анализ на данни
-Тема 28. Работа с пропуски и дубликати
-Тема 29. Категоризация на данни
-Тема 30. Преобразуване на типове данни
-Тема 31. Нормализация на данни
-Тема 32. Категоризация на данни
-Тема 33. Анализ на динамични редове
-Тема 34. Изучаване на срезове от данни
-Тема 35. Връзки между данни
-Тема 36. Валидиране на резултатите
-Тема 37. Постановка и проверка на хипотези
Въведение в бизнес разузнаването и визуалния анализ на данни
-Тема 38. Въведение в Business Intelligence
-Тема 39: Общ преглед на работен плот/обществена екосистема на Tableau
-Тема 40. Основни типове източници на данни в Tableau, връзки
-Тема 41. Tableau Desktop интерфейс и основни операционни концепции
-Тема 42. Визуализация: диаграми, основни сценарии за тяхното използване
-Тема 43. Предварително инсталирани и персонализирани изчисления
-Тема 44. Организиране на данни в Tableau
-Тема 45.Ред на операциите в Tableau
-Тема 46. Въведение в информационния дизайн
-Тема 47. Как работи потребителското възприятие
-Тема 48. Основни грешки при създаване на табла
-Тема 49. Дизайн на табло
-Тема 50. Оформление за различни задачи и устройства
-Тема 51. Планиране на взаимодействието на потребителя с таблото за управление
Жизнен цикъл на проекта при анализ на данни
-Тема 52. Вземане на решения, базирани на данни в бизнеса
-Тема 53. Изисквания за събиране
-Тема 54. Кристализация на изискванията и създаване на прототип
-Тема 55. Итеративна работа с клиента на етап разработка
-Тема 56. Демонстрация на готовата версия и етап на потребителско тестване
-Тема 57. Освобождаване и постпродукция
-Тема 58. Наблюдение на търсенето и получаване на обратна връзка
Специални методи и области в анализа на данни
-Тема 59.Анализ на бизнес показатели
-Тема 60. Продуктови анализи, единица икономика, A/B тестове
-Тема 61. Метрики и фунии, йерархия на метриките
-Тема 62. Кохортен анализ
-Тема 63.BI аналитика
-Тема 64.Журналистика на данни