Учебный курс: аналитик данных

Общая информация

Дата проведения: 12.12.2022 - 12.12.2022 Завершение регистрации: 09.12.2022 Продолжитель­ность: 50 академических часов Расположение: онлайн обучение Цена: 2012 € + km
Подпишись и получи скидку -30%

Самая востребованная профессия ближайших лет — аналитик данных.

NB! Открыт набор в новую группу!

Спрос на специалистов в сфере сбора, обработки и анализа данных растёт с каждым годом. Тем не менее пока лишь 1% данных, хранящихся на предприятиях, используется по назначению. Понимаете, какой потенциал у этой профессии? Исследования показали, что 77% компаний, имеющих в штате аналитика данных, значительно улучшили свои финансовые показатели и обошли конкурентов. Почему? Потому, что когда знаешь, кому, что, когда и по какой цене продавать, стабильные денежные потоки фирме обеспечены.

Аналитики данных — человек, который при помощи структурного подхода к отбору и управлению данными, может многократно повысить  эффективность любых бизнес-процессов.

Для кого:

  • Для менеджеров и руководителей отделов продаж.
  • Для владельцев бизнеса, которые непосредственно отвечают за продажи.
  • Для директоров по развитию продукции и предприятия.
  • Для специалистов различных сфер, которым важно понимать кто их целевой клиент, находить этих клиентов, максимально использовать информацию об этих клиентах на пользу бизнеса.

Цель обучения : научить участников при помощи структурного подхода собирать, обрабатывать и анализировать данные именно для своей сферы бизнеса. Пояснить, по каким критериям анализировать данные, чтобы этот анализ приносил реальную пользу предприятию.

Прошедший обучение научится:

  • Разбираться в индустрии данных и понимать, кто и чем занимается в этой сфере.
  • Работать с данными с нуля.
  • Работать с разными источниками данных и собирать данные, которые находятся в открытом доступе.
  • Анализировать данные и извлекать из них полезную именно для своей компании информацию.
  • Находить закономерности и тенденции, которые помогут принимать взвешенные решения в компании.
  • Автоматизировать процесс сбора данных и экономить массу времени на более важные процессы.
  • Овладеет Python на уровне, достаточном для анализа данных.
  • Сможет работать с различными форматами представления, хранения и передачи данных CSV, XML и XLS.
  • Создавать, изменять и управлять базами данных при помощи SQL.

Организационная информация:

 

Прошедший обучение сможет:
1. Определять задачи и понимать, для каких целей его предприятию нужны данные.
2. Определять, какие именно данные нужны и составлять пошаговый план по их сбору.
3. Собирать данные.
4. Обрабатывать их под нужды своего бизнеса, используя различные методы, о которых узнает на курсе.
5. Анализировать.

Программа

26.09.2022

1 модуль. Введение в специальность аналитик данных. Основы анализа данных.


14:00 - 17:00

  • Чем занимается аналитик данных?
  •  Основные навыки, которыми должен обладать аналитик данных.
  •  Различные направления в data-индустрии: (Data Analyst, Data Scientist, Business Intelligence, администратор и инженер Big Data, DevOps-инженер, DataOps, Chief Data Officer, специалист по безопасности и др).
  •  Что такое датасеты?
  •  Анализ состояния предприятия на предмет необходимости иметь в штате аналитика данных.
  • Какие источники данных больше всего подходят для вашего   бизнеса?
  •  Инструменты и техники пассивного сбора информации.

03.10.2022

2 модуль. Фундаментальные основы для анализа данных. Источники данных и работа с ними.


14:00 - 17:00

  • Что такое наука о данных(data science)?
  • Что входит в процесс анализа данных?
  • Данные и их применение в бизнесе;
  • Категории бизнес-аналитики;
  • Различные применения анализа данных;
  • С чего начать внедрение анализа данных в компании?
  • Практические примеры сбора, анализа данных и эффективных результатов;

10.10.2022

3 модуль. Excel - основной инструмент для анализа данных.


14:00 - 17:00

  • Екатерина Трунин

    Екатерина Трунин

    Присяжный аудитор, член Палаты аудиторов, специалист по корпоративным финансам и хозяйственному учёту

  • Сводные таблицы - базовый инструмент для работы с большим количеством неструктурированных данных.
  • Использование полей и элементов в сводной таблице, в том числе создание новых полей и элементов.
  • Группировка полей.
  • Систематизация и настройка данных в таблице Excel.
  • 4 техники анализа данных в Excel.
  • Анализ данных через сводные таблицы Excel.
  • Автоматизация анализа данных в Excel.
  • Дисперсионный анализ.
  • Корреляционный анализ.
  • Ковариация.
  • Вычисление скользящего среднего. Очень популярный метод в статистике и в трейдинге.
  • Случайные числа.
  • Операции с выборкой.
  • Быстрый анализ баз данных в Excel.
  • Лист прогнозов.

17.10.2022

4 модуль. Создание клиентской базы с нуля, исходя из запросов конкретного бизнеса


14:00 - 17:00

  • Как собирать и структурировать элементарные базы данных с нуля?
  • Список сайтов, на которых можно собирать данные по запросу.
  • Поиск и хранение данных.
  • Перевод базы из СSV в Excel.
  • Парсинг (web scraping) — это автоматизированный сбор открытой информации в интернете по заданным условиям.
  • Примеры парсеров-программ.
  • От Excel к CRM. Что такое CRM-система и какие задачи бизнеса решает?

24.10.2022

5 модуль. Python для анализа данных.


14:00 - 17:00

  • Анна Альянаки

    Анна Альянаки

    Tartu Ülikool, Институт компьютерных наук, преподаватель информатики.

  • В какой степени необходимо владеть Python data-специалисту?
  • Устанавливаем Python.
  • Рабочая среда аналитика: jupyter и colab.
  • Язык разметки Markdown.
  • Основной синтаксис языка Python. Синтаксис при сборе данных.
  • Методы работы со списками и словарями.
  • Методы работы с разными типами данных.
  • Работа с файлами.
  • Работа со строковыми величинам.
  • Работа со временем и датами.
  • Распознаем даты в Python.
  • Учимся складывать и вычитать даты.
  • Объединение данных из разных источников.

31.10.2022

6 модуль. Pandas - библиотека на языке Python для обработки и анализа данных.


14:00 - 17:00

  • Анна Альянаки

    Анна Альянаки

    Tartu Ülikool, Институт компьютерных наук, преподаватель информатики.

  • Библиотека Pandas: как с ней работать?
  • Учимся группировать данные по колонкам средствами Pandas.
  • Распределяем датасет поисковых запросов по количеству слов.
  • Знакомимся с Pivot и сложной агрегацией средствами Pandas.
  • Учимся работать со сводными таблицами.
  • Объект DataFrame для манипулирования индексированными массивами двумерных данных.
  • Инструменты для обмена данными между структурами в памяти и файлами различных форматов.
  • Встроенные средства совмещения данных и способы обработки отсутствующей информации.
  • Переформатирование наборов данных, в том числе создание сводных таблиц.
  • Срез данных по значениям индекса, расширенные возможности индексирования, выборка из больших наборов данных
  • Вставка и удаление столбцов данных.
  • Возможности группировки позволяют выполнять трёхэтапные операции типа «разделение, изменение, объединение» (англ. split-apply-combine).
  • Слияние и объединение наборов данных.
  • Иерархическое индексирование позволяет работать с данными высокой размерности в структурах меньшей размерности.
  • Работа с временными рядами: формирование временных периодов и изменение интервалов и т.д.

07.11.2022

7 модуль. Лайфкодинг: анализ реальных данных (EDA - exploratory data analysis).


14:00 - 17:00

  • Глеб Михайлов

    Глеб Михайлов

    Эксперт международного уровня по анализу данных. Автор и ведущий обучений по анализу данных. Создатель системы обучения Python и SQL для начинающих.

  • Загрузка данных на Google Drive.
  • Чтение данных в Google Colab.
  • Подготовка данных к анализу: переименование столбцов, замена форматов данных, проверка на дубликаты, анализ пропущенных значений.
  • Первичный анализ: распределение, поиск выбросов.
  • Анализ с помощью сводных таблиц.
  • Анализ непрерывных переменных с помощью разбиения на диапазоны.
  • Анализ с помощью графиков и диаграмм: line plot, bar plot, histogram, scatter plot.
  • Принципы проверки своих вычислений и преобразований.
  • Принципы написания аналитических выводов.
  • Принципы профессионального оформления Jupyter Notebook.
  • Практическая часть.

14.11.2022

8 модуль. SQL - незаменимый инструмент при сборе и анализе данных.


14:00 - 17:00

  • SQL как основной инструмент для создания, модификации и управления данными.
  • Какие бывают базы данных?
  • Как подключиться к базе данных: SQL + python + jupyter?
  • Как при помощи SQL:
    - создать в базе данных новую таблицу;
    - добавить в таблицу новые записи;
    - изменить записи;
    - удалить записи;
    - сделать выборку записей из одной или нескольких таблиц (в соответствии с заданным условием);
  • Можно ли научиться писать простые SQL-запросы без образования программиста?
  • Как при помощи SQL-запроса получать данные из баз данных?
  • Аналитические функции SQL.
  • Оконные функции SQL.
  • Где тренировать SQL?

21.11.2022

9 модуль. Автоматизация информации и программы по управлению данными.


14:00 - 17:00

  • От процесса к технологии. Из чего состоит автоматизация информации? Понимание автоматизации данных.
  • Формирование Data Driven в компании и жизненный цикл данных.
  • Программы по управлению данными. Разработка решений платформы данных.
  • Выбор внешней или разработка собственной платформы для работы с данными.
  • Когда нужны облака?
  • Коммерческие и открытые платформы управления данными.
  • Интеграция. Извлечение данных из различных источников для создания единой среды аналитики.
  • Процессы предобработки и автоматизации данных (ETL/ELT, data pre-processing).
  • Как реализовать озеро данных (Data Lake) и не утонуть в болоте?
  • Использование интерфейса API.

28.11.2022

10 модуль. BI-аналитика, построение интерактивных отчетов.


14:00 - 17:00

  • Введение в BI аналитику.
  • Что такое BI системы?
  • Обзор продуктов Qlik, Tableau, Power BI.
  • Что такое дашборд, их виды и предназначение.
  • Story telling (презентация данных).
  • Основные элементы интерфейса и типы визуализаций.

Работа в Power BI:

  • Получение и моделирование данных в Power BI. Import и Direct Query.
  • Создание модели данных. Таблица фактов и таблицы мер (dimensions).
  • Создание отчета
  • Основы языка DAX. Создание calculated measures.
  • Управление закладками и фильтрами.
  • Публикация отчета.
  • Основные методы защиты данных и разграничения доступа.

05.12.2022

11 модуль. Что нужно знать аналитикам и data-специалистам о защите личных данных?


14:00 - 17:00

  • Кристина Визнович

    Кристина Визнович

    Адвокат адвокатского бюро Pallo&Partnerid, специалист по защите данных. Тартуский университет право информационных технологий.

  • Обеспечение конфиденциальности и защиты при сборе и хранении личных данных.
  • Какие данные можно собирать и для чего?
  • Когда обработка персональных данных является незаконной?
  • Сбор, обработка и хранение персональных данных в маркетинговых целях.
  • Какие данные нельзя обрабатывать?
  • Права лиц, персональные данные которых подвергаются обработке.
  • Что такое нарушение  личных данных?
  • Как должна происходить защита данных?
  • Что делать, если права всё же нарушены?
  • Кто следит за исполнением регламента? Куда обращаться в случае выявленного нарушения?
  • Наказание за нарушение использования личных данных.
  • Дигитальное архивирование данных клиентов и партнёров.

12.12.2022

12 модуль. Data-сторителлинг и визуализация данных.


15:00 - 18:00

  • Анастасия Валеева

    Анастасия Валеева

    Data-журналист. Преподаватель дата-журналистики в Американском Университете в Центральной Азии.

  • Создание креативных текстов на основе данных и результатов анализа.
  • Интерпретация данных и приемы сторителлинга.
  • Форматы использования данных для достижения аудитории.
  • Интерактивные инструменты для презентации данных.
  • Визуализация данных: принципы создания и основы работы с инструментами.

Основы организации обучения

Тип мероприятия:

Учебный курс

Количество лекторов:

7

Целевая группа:

Руководители предприятий, менеджеры, специалисты по продажам, все лица, заинтересованные в эффективном использовании хранящихся в фирме данных для повышения производительности предприятия. А также лица, заинтересованные в получении новой профессии.

Методы обучения:

Практическое онлайн-обучение. Один учебный день - 4 академических часов. Весь курс - 50 академических часов.

Прошедший обучение получит свидетельство о прохождении курса.

Пожалуйста, ознакомьтесь с основами обеспечения качества обучения.

 

Условия отказа:

100% от оплаченной суммы возвращаем в случае, если вы откажетесь от участия в мероприятии минимум за 30 дней до его начала, 50% от оплаченной суммы возвращаем в случае, если вы откажетесь от участия в мероприятии за 20 дней до его начала. Если вы откажетесь от участия в мероприятии менее, чем за 15 дней до его начала, то уплаченную сумму мы не возвращаем и счёт подлежит оплате.

Порядок решения споров: все проблемные ситуации стороны спора решают между собой в письменной форме. На претензии клиентов Eesti Koolitus-ja Konverentsikeskus отвечает в течение 7 дней. Если договорённости не удаётся достичь, то спор решается в судебном порядке в соответствии с законами Эстонской республики.

Руководитель проекта:

Оксана Кабритс

Кейтеринг:

Нет

*Авторское право на учебную программу принадлежит Eesti Koolitus- ja Konverentsikeskus. Любое копирование и использование программы для коммерческих целей ЗАПРЕЩЕНО! Организатор имеет право вносить изменения в программу.

Просмотреть похожие

Учебный курс: специалист по налогам Эстонии

Регистрация
Учебный курс 13.12

Маркетинг в Facebook: алгоритмы работы в 2023 году

Регистрация
Учебный курс 06.06

Налоговая система Латвии: важные изменения и новые регуляции в 2023г.

Регистрация
Вебинар 17.05

Учебный курс: специалист KYC/AML

Регистрация
Учебный курс 30.05

Диагностика и коррекция речевых нарушений у детей — билингвов

Регистрация
Учебный курс 02.05

FIE, OÜ или предпринимательский счёт: что выбрать?

Регистрация
Вебинар 10.02

Учебный курс по налогообложению и бухгалтерскому учёту в Финляндии

Регистрация
Учебный курс 19.04

Учебный курс: финансовый аналитик

Регистрация
Учебный курс 30.03

Работа иностранцев в Эстонии: регуляции и налогообложение

Регистрация
Вебинар 30.01

Юридическая школа для предпринимателей Эстонии

Регистрация
Учебный курс 24.05

Как избежать трудовых споров? Обучение на основе судебной практики 2022г.

Регистрация
Вебинар 14.12

Развивающая беседа как инструмент управления мотивацией работника

Регистрация
Вебинар 27.01

Можно ли платить меньше налогов?

Регистрация
Вебинар 13.12

Учебный курс: аналитик данных

Регистрация
Учебный курс 28.09