Учебный курс: аналитик данных

Роль аналитика данных в современной компании
▸ Что делает аналитик данных на практике: от сбора до визуализации.
▸ Как изменились задачи с появлением ИИ и автоматизации.

Основные навыки и инструменты аналитика (2025)
▸ Классические навыки: работа с данными, статистика, SQL, визуализация.
▸ Новые компетенции: использование ИИ, автоматизация процессов, работа с AutoML.

Различные направления в data-индустрии
▸ Data Analyst, Business Intelligence, Data Scientist, Data Engineer, DataOps, Chief Data Officer.
▸ Как ИИ меняет эти роли и создаёт новые (Augmented Analyst).

Что такое датасеты и где их брать
▸ Определение датасета, открытые источники данных.
▸ Практика: поиск бесплатного датасета для первого анализа.
▸ Как ИИ может помогать находить и генерировать датасеты.

Источники данных для бизнеса
▸ Внутренние (CRM, ERP, сайты, приложения) и внешние источники.
▸ Инструменты пассивного сбора данных.
▸ Как ИИ помогает агрегировать и очищать источники данных.

Как понять, нужен ли бизнесу аналитик данных
▸ Примеры задач компаний.
▸ Диагностика: “есть ли в компании место для аналитики?”.
▸ Практика: разбор реального кейса малого бизнеса.

ИИ и аналитик: конкуренты или союзники?
▸ Как ИИ меняет рынок аналитики: автоматизация vs новые возможности.
▸ Какие задачи ИИ уже делает лучше, а какие остаются за человеком.
▸ Демонстрация: ChatGPT и Copilot как помощники аналитика.

Этика и работа с данными
▸ GDPR, конфиденциальность, анонимизация.
▸ Как ИИ инструменты обрабатывают данные и что важно знать.

Поиск работы аналитиком данных с нуля
▸ Требования работодателей к junior-аналитикам (2025).
▸ Что можно показать в портфолио без опыта: пет-проекты, визуализации, отчёты.
▸ Как использовать ИИ для составления резюме, подготовки к собеседованию и тестовым заданиям.

Практическое задание модуля
▸ Найти 3 вакансии Data Analyst (junior) и выписать повторяющиеся требования.
▸ Составить список навыков, которые нужно освоить для соответствия.
▸ С помощью ChatGPT/Copilot подготовить первый драфт резюме.

Что такое данные: от цифр к информации
▸ Разница между “данные”, “информация” и “знания”.
▸ Как ИИ превращает сырые данные в инсайты.

Структура данных и табличное мышление
▸ Строки, столбцы, поля, первичный ключ.
▸ Практика: разбор простого датасета.

Типы данных: количественные, качественные, категориальные
▸ Различие между числовыми, текстовыми и категориальными данными.
▸ Зачем это важно для анализа и визуализации.

Форматы данных и где они встречаются
▸ CSV, Excel, SQL-таблицы, JSON, API.
▸ Практика: открыть разные форматы и сравнить.

Чистые и “грязные” данные
▸ Что такое дубликаты, пропуски, некорректные значения.
▸ Как ИИ помогает находить и исправлять ошибки.

Как задавать правильные аналитические вопросы
▸ “От вопроса к данным”: формулировка задачи для анализа.
▸ Практика: перевод бизнес-проблемы в запрос данных.

Основы аналитического мышления
▸ Логика, причинно-следственные связи, проверка гипотез.
▸ Как ИИ может помогать в построении гипотез.

Работа с большими и малыми наборами данных
▸ Отличия подходов к анализу 100 строк и миллиона записей.
▸ Как облачные сервисы и ИИ упрощают обработку больших данных.

Подготовка инструментов для курса
▸ Установка и настройка:
– Microsoft Excel (обзор интерфейса, базовые функции);
– Google Sheets (аккаунт, совместная работа);
– SQL (онлайн-решения и SQLite);
– Python + Jupyter Notebook (Anaconda, Pandas, NumPy);
– Power BI (Desktop, импорт данных, базовые визуализации);
– Tableau Public (основы и простая визуализация).
▸ Практика: тестовое открытие данных и выполнение первых операций во всех программах.

Практическое задание модуля
▸ Найти открытый датасет и классифицировать типы данных.
▸ Загрузить этот датасет в Excel, Google Sheets и Jupyter Notebook.
▸ С помощью ChatGPT/Copilot описать, какие вопросы можно решить на основе данных.

Что такое жизненный цикл анализа данных
▸ Основная концепция: от бизнес-вопроса к аналитическому решению.
▸ Почему этот цикл универсален для любого проекта.

Этап 1: Постановка задачи
▸ Как формулировать бизнес-проблему в аналитические термины.
▸ ChatGPT для уточнения и декомпозиции задач.

Этап 2: Сбор данных
▸ Определение, какие данные нужны для ответа на вопрос.
▸ ИИ-инструменты для поиска и агрегации датасетов.

Этап 3: Очистка и подготовка данных
▸ Зачем чистить данные: дубликаты, пропуски, ошибки.
▸ Copilot и Pandas AI для автоматической очистки.

Этап 4: Исследовательский анализ данных (EDA)
▸ Первичный обзор: распределения, тренды, аномалии.
▸ Как ИИ ускоряет EDA и предлагает гипотезы.

Этап 5: Глубокий анализ и поиск инсайтов
▸ Применение статистики и бизнес-логики.
▸ ИИ как помощник для проверки гипотез и нахождения корреляций.

Этап 6: Визуальное представление результатов
▸ Зачем визуализировать даже на ранних этапах.
▸ Автоматическая генерация графиков с помощью ИИ.

Этап 7: Формирование выводов и рекомендаций
▸ Как переводить цифры в понятные бизнесу инсайты.
▸ ChatGPT для адаптации отчётов под разные аудитории.

Этап 8: Итеративность цикла
▸ Почему процесс анализа всегда повторяется.
▸ Как ИИ помогает быстро тестировать новые гипотезы и улучшать модель.

Практическое задание модуля
▸ Взять небольшой датасет, пройти все этапы цикла с помощью ИИ (ChatGPT/Copilot), подготовить мини-отчёт.

SQL как основной инструмент работы с данными аналитика
▸ Почему SQL нужен даже без образования программиста.
▸ Как ИИ помогает генерировать запросы на естественном языке.

Быстрый старт: простые SQL-запросы с нуля
▸ SELECT-FROM для получения данных.
▸ Практика: первый рабочий запрос.

Типы баз данных и где с ними сталкивается аналитик
▸ Реляционные БД (PostgreSQL, MySQL, SQLite).
▸ Работа через онлайн-эмуляторы и облачные сервисы.

Фильтрация и выборка (WHERE)
▸ Условия, логические операторы AND/OR.
▸ Генерация фильтров с помощью Copilot/ChatGPT.

Создание и модификация данных
▸ CREATE TABLE, INSERT, UPDATE, DELETE.
▸ Практика: добавить и изменить записи в тестовой базе.

Выборка с условиями и несколькими таблицами
▸ JOIN для объединения данных.
▸ Практика: объединить продажи и клиентов.

Агрегация и аналитические функции
▸ COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, GROUP BY.
▸ Пример: рассчитать средний чек и топ-10 клиентов.

Подзапросы и вложенные выборки
▸ Когда нужны и как писать.
▸ Практика: найти клиентов выше среднего по сумме покупок.

ИИ и SQL: автоматизация работы
▸ Генерация и оптимизация запросов.
▸ Объяснение сложных JOIN и аналитических функций через ИИ.

Практическое задание модуля
▸ Сделать выборку, агрегацию и JOIN самостоятельно.
▸ Сравнить свой код с предложенным ИИ и оптимизировать.

Почему Python – ключевой инструмент аналитика
▸ Отличие Python от Excel и SQL.
▸ Где и зачем он используется в реальной аналитике.

Запуск среды для работы
▸ Google Colab как удобный старт без установки.
▸ Обзор интерфейса Jupyter Notebook.

Основы Python для анализа данных
▸ Переменные, списки, простые операции.
▸ Мини-практика: обработка чисел и текстов.

Первая работа с данными в Python
▸ Загрузка CSV/Excel.
▸ Чтение и отображение первых строк таблицы.

pandas: основная библиотека для аналитиков
▸ DataFrame и Series – работа с табличными данными.
▸ Практика: фильтрация и выборка столбцов.

Очистка и подготовка данных
▸ Удаление дубликатов и пропусков.
▸ Преобразование типов.
▸ Сравнение: как те же задачи решаются в Excel и SQL.

Группировка и агрегирование данных
▸ groupby, count, sum, mean.
▸ Практика: рассчитать средний чек, топ-10 клиентов.

Базовая визуализация данных
▸ Построение простых графиков через pandas и matplotlib.
▸ Сравнение: Python vs BI-инструменты.

ИИ для Python и pandas
▸ Генерация кода по описанию задачи (ChatGPT/Copilot).
▸ Объяснение ошибок и оптимизация кода.

Практическое задание модуля
▸ Взять датасет, загрузить в Colab, очистить, провести фильтрацию и группировку.
▸ С помощью ИИ сделать визуализацию и текстовый отчёт.

Зачем нужен исследовательский анализ данных (EDA)
▸ Роль EDA в жизненном цикле анализа.
▸ Как ИИ ускоряет первичный обзор данных.

Инструменты и методы EDA
▸ Google Sheets, Power BI/Tableau для быстрого анализа.
▸ Python (pandas, matplotlib, seaborn) через Google Colab.
▸ Автоматизация анализа с помощью ChatGPT/Copilot.

Подготовка данных к исследованию
▸ Загрузка и чтение данных, преобразование форматов.
▸ Проверка на дубликаты и пропуски.
▸ ИИ для автоматической очистки и подготовки.

Первичный анализ
▸ Обзор распределений, поиск выбросов и аномалий.
▸ Автоматическая генерация отчёта по EDA с ИИ.

Непрерывные переменные и диапазоны
▸ Как разбиение на интервалы помогает понять данные.
▸ Практика: построение распределения в Colab и через ИИ.

Графики и диаграммы в EDA
▸ Минимальный набор визуализаций: гистограммы, боксплоты.
▸ Автоматическое построение графиков через ИИ.

Объяснительный анализ и отчётность
▸ Как превращать данные в понятные выводы.
▸ Генерация отчётов и объяснений на естественном языке с помощью ИИ.

Что можно автоматизировать в EDA
▸ Автоматический поиск аномалий, построение графиков, текстовые инсайты.
▸ Инструменты для no-code EDA с поддержкой ИИ.

Практика в Google Colab (Jupyter Notebook)
▸ Провести полный цикл EDA на тестовом датасете.
▸ Использовать ИИ для генерации кода и интерпретации.

Практическое задание модуля
▸ Взять датасет, провести EDA в Colab с ИИ.
▸ Сделать короткий отчёт с визуализациями и текстовыми выводами.

Что такое BI-аналитика и её роль в бизнесе
▸ Отличие BI от Data Analytics и Business Analysis.
▸ Как BI помогает принимать решения на уровне компании.

Как работает Business Intelligence
▸ Архитектура: источники данных → ETL → модели → отчёты.
▸ Примеры BI-систем (Power BI, Tableau, Looker Studio).

Методы BI и их применение
▸ Основные подходы: OLAP, KPI-дашборды, Drill-down.
▸ Как выбирать метод под задачу.

Совместная работа BI, дата-аналитики и бизнес-анализа
▸ Как аналитики разных направлений взаимодействуют в проекте.
▸ Роль ИИ в объединении данных и автоматизации BI.

Что такое дашборд и для чего он нужен
▸ Виды дашбордов: операционные, стратегические, аналитические.
▸ Как правильно выбирать тип визуализации.

Основные элементы интерфейса Power BI и Tableau
▸ Типы визуализаций, фильтры, интерактивность.
▸ Как ИИ помогает подбирать визуализации.

Этапы разработки дашборда
▸ От постановки задачи до публикации.
▸ Практика: планирование структуры дашборда для кейса.

Воркшоп в Power BI (пошаговая практика)
▸ Импорт данных: Import vs Direct Query.
▸ Создание модели данных с fact и dimension-таблицами.
▸ Построение отчёта и calculated measures с DAX.
▸ Добавление закладок и фильтров.

Публикация и защита данных
▸ Методы разграничения доступа.
▸ Как ИИ помогает проверять безопасность и оптимизировать отчёты.

Практическое задание модуля
▸ Создать интерактивный дашборд в Power BI или Tableau на тестовом датасете.
▸ С помощью Copilot/ChatGPT сгенерировать описание отчёта и автоматические инсайты.

Что такое бизнес-метрики и KPI простыми словами
▸ Как цифры помогают принимать решения.
▸ Мини-примеры из маркетинга и продаж.

От вопроса к метрике
▸ Как формулировать: “Что нам важно измерить?”
▸ Практика: сформулировать 3 бизнес-вопроса и подобрать под них метрики.

Базовые показатели для старта
▸ Выручка, количество клиентов, средний чек, конверсия.
▸ Практика: расчёт этих показателей на простом датасете.

Как читать метрики правильно
▸ Почему “рост” не всегда хорошо и “падение” не всегда плохо.
▸ ChatGPT для проверки и объяснения выводов.

Простая юнит-экономика
▸ Что такое “прибыль на одного клиента” без сложных формул.
▸ Практика: посчитать юнит-экономику на маленьком примере.

Воронки продаж и конверсии
▸ Как шаги клиента превращаются в цифры.
▸ Построение простой воронки в Google Sheets или Power BI.

Сегментация данных
▸ Как разбить клиентов на группы для лучшего понимания.
▸ ИИ для автоматического поиска сегментов.

ИИ и бизнес-метрики
▸ ChatGPT/Copilot для расчётов и генерации KPI.
▸ Автоматические отчёты с пояснениями на естественном языке.

Мини-кейс: от данных к решению
▸ Датасет “продажи магазина”.
▸ Практика: найти метрики, построить воронку, сделать 3 вывода с помощью ИИ.

Практическое задание модуля
▸ Выбрать одну бизнес-задачу и рассчитать базовые KPI.
▸ Использовать ИИ для проверки и подготовки короткого отчёта.

Почему качество данных решает всё
▸ Влияние “грязных” данных на результаты анализа.

Очистка в Excel и Google Sheets
▸ Удаление дубликатов, пропуски, форматы.

Очистка в SQL
▸ WHERE, фильтры, нормализация данных.

Очистка в Python (pandas)
▸ Заполнение пропусков, преобразование типов.

Знакомство с R как инструментом анализа данных
▸ Чем отличается от Python, где используется.
▸ Демонстрация: загрузка датасета и удаление дубликатов в R.
▸ Автоматическая генерация кода очистки через ИИ.

Сравнение подходов: Excel vs SQL vs Python vs R
▸ Где какой инструмент эффективнее для подготовки данных.

Практика: очистить “грязный” датасет в двух средах
▸ Например: Excel и Python или SQL и R.

Автоматизация очистки с помощью ИИ
▸ Copilot/ChatGPT для генерации скриптов и проверки результатов.

Проверка качества после очистки
▸ Как убедиться, что данные готовы к анализу.

Практическое задание модуля
▸ Очистить датасет в Excel и Python, а также попробовать базовую команду очистки в R.

От анализа данных к отчёту: зачем визуализировать результаты
▸ Разница между рабочей таблицей аналитика и бизнес-отчётом.
▸ Как сделать данные понятными для людей без аналитического фона.

Принципы хорошего отчёта с данными
▸ Простота, краткость, читаемость.
▸ Как отбирать только ключевые показатели из массива данных.

Разные аудитории = разные отчёты с данными
▸ Что показывать руководителю, маркетологу, менеджеру по продажам.
▸ Практика: один набор данных → три разных отчёта.

Типы визуализаций данных для бизнес-отчётов
▸ Гистограммы, линейные графики, круговые диаграммы.
▸ Какие графики помогают быстро понять суть данных.

Текстовые выводы по данным
▸ Как писать короткие и точные инсайты к цифрам.
▸ Практика: сформулировать 3 ключевых вывода по набору данных.

Инструменты для визуализации данных и отчётов
▸ Google Data Studio для PDF-отчётов.
▸ Google Slides / PowerPoint для презентаций данных.
▸ Как вставлять графики и таблицы так, чтобы отчёт был понятен без пояснений.

Мини-отчёт с визуализацией данных без BI
▸ Сделать одностраничный отчёт в Google Sheets или PowerPoint.
▸ Добавить 2–3 графика и текстовые выводы по данным.

Чек-лист качественного отчёта с данными
▸ 5 пунктов для самопроверки: понятно ли, кратко ли, есть ли инсайты по данным.

Автоматическая генерация текстовых выводов из данных с ИИ
▸ Как ИИ помогает формулировать выводы на естественном языке.
▸ Практика: сравнить свои инсайты с версией ИИ.

Практическое задание модуля
▸ Взять тестовый набор данных → сделать отчёт с 2–3 графиками и текстовыми выводами.
▸ Подготовить две версии отчёта: для руководителя и для маркетинга.