О курсе

Курс ориентирован на аналитиков, стремящихся расширить свои компетенции и перейти на более высокий уровень. В рамках программы рассматриваются продуктовый подход к созданию отчетности, работа с командами DWH и обработка больших данных, продвинутые эксперименты и применение машинного обучения для решения аналитических задач. Особое внимание уделяется не только техническим аспектам, но и коммуникации с заказчиками и презентации результатов. Курс включает модульные проекты, позволяющие применить изученные инструменты на практике и получить обратную связь от экспертов.

Что рассматривается в программе

  • рассматривается продуктовый подход к созданию дашбордов
  • разбирается работа с BI-системами
  • изучается взаимодействие с командой DWH и обработка больших данных
  • осваиваются продвинутые дизайны экспериментов
  • применяются методы машинного обучения для аналитических задач
  • рассматриваются способы коммуникации с заказчиком и презентации результатов

Кому может быть полезен курс

  • тем, кто интересуется продуктовой аналитикой и хочет углубить знания
  • специалистам, которым нужно освоить продвинутые методы экспериментов и машинного обучения
  • аналитикам, желающим научиться работать с большими данными и DWH
  • тем, кто хочет развить навыки создания эффективной отчетности с помощью BI-систем

Вопросы о программе

Какие темы охватывает курс?

Курс охватывает продуктовый подход к созданию отчетности, работу с DWH и большими данными, продвинутые эксперименты и машинное обучение для задач аналитики.

Какие проекты входят в программу?

Программа включает модульные проекты: создание дашборда в BI-системе, проект по обработке данных с использованием Spark, а также мини-проекты и кейс-тесты по экспериментам и машинному обучению.

Какие инструменты рассматриваются в курсе?

В курсе рассматриваются BI-системы (например, Tableau, Power BI, Superset), инструменты для работы с большими данными (Spark, S3, ClickHouse), а также библиотеки Python для анализа данных и машинного обучения.

Какие требования к уровню подготовки?

Необходимо знание базового синтаксиса Python, библиотек pandas, numpy, scipy, навыки визуализации, опыт анализа простых экспериментов, написание SQL-запросов, знание статистических критериев и опыт работы с BI-инструментами.