13 онлайн-занятий
[по вторникам и четвергам]
Практический курс, который научит проводить полный цикл обработки данных: от SQL-запроса — до продуктовых гипотез на основе данных и отчетов для C-level менеджмента. По итогам обучения вы сможете настроить все процессы Business Intelligence в своей компании.
Вы получите практический опыт работы с ключевыми инструментами BI-аналитики и освоите лучшие практики: от оптимизации SQL-запросов — до проектирования Data Warehouse по Inmon Model и Kimball Model.
Вы освоите разные методы управления данными и методы их загрузки. Научитесь писать чистый код на SQL, строить дата-пайплайны и хранилища, визуализировать результаты анализа в Tableau и проводить A/B-тестирования для поиска эффективных бизнес-решений.
Вы прокачаете скилы в глубокой аналитике. Научитесь находить аномалии в визуализированных данных, формулировать, подтверждать или опровергать продуктовые гипотезы, строить trend lines и делать прогнозы для C-level менеджмента.
Чтобы принимать эффективные решения на основе полученных данных, необходимо сначала правильно собрать, выгрузить, обработать и визуализировать данные, затем ― найти в них взаимосвязи, сформировать гипотезы, проверить эти гипотезы с помощью А/В-тестов. И только потом предложить решение, которое поможет бизнесу закрыть текущие запросы.
Именно эти процессы мы научимся реализовывать на курсе. За 13 занятий мы успеем разобраться в типах баз данных и моделях data warehouse, отточим навыки составления SQL-запроса, изучим все возможные типы визуализаций и будем строить интерактивные дашборды в Tableau. А еще мы научимся запускать А/В-тесты и строить простые trend lines для бизнеса.
На курсе не будет лишней теории, только актуальные данные, личный опыт лектора и инструменты, без которых не обойтись ни аналитику, ни инженеру данных.
Вы будете работать с PostgreSQL, Git и Apache Airflow. А также получите гайд по работе с Tableau и научитесь собирать данные в понятные графики.
Вы научитесь читать чужие SQL-запросы и самостоятельно писать чистый код запроса. Ознакомитесь с разными методами выгрузки и управления данными. Будете строить хранилища данных исходя из задач бизнеса и требований команды, научитесь визуализировать данные и предлагать решения.
Сможете с нуля настроить все процессы BI-аналитики в своей компании, исправить все недочеты и сделать ее data-driven или получить должность BI-аналитика в новой компании.
Начните обучение Business Intelligence. Разберитесь в типах баз данных и определите, для каких задач лучше подойдут колончатые, а для каких ― строковые, реляционные и нереляционные. Научитесь создавать таблицы OR представления и настраивать к ним доступ. Узнайте о + и - работы с разными СУБД. Научитесь применять на практике партиционирование и индексирование в БД. Спроектируйте свою БД.
Попрактикуйтесь в построении SQL-запросов. Научитесь создавать CTE и обращаться к ним. Разберитесь в алгоритмах JOIN [hash, merge, nested loop] и научитесь агрегировать данные с помощью Group by clauses и Rollup sum. Узнайте, как читать SQL Query Plan и оптимизировать свои запросы.
Продолжите обучение BI. Изучите основные подходы к проектированию Data Warehouse. Разберитесь в архитектуре Inmon model и Kimball model. Постройте модель данных по одному из этих типов. Получите обзор архитектур Data Vault или Data Vault 2.0.
Разберитесь в процессах управления DWH. Определите, в каких случаях лучше использовать ETL [Extract, Transform, Load], а в каких ― ELT [Extract, Load, Transform]. Научитесь писать Stored procedures и поймите, как они помогают оптимизировать работу с запросами. Научитесь задавать порядок взаимодействия нескольких программ с помощью Orchestration в Airflow.
Научитесь применять логические методы Data uploading [Full reload, Incremental, Rolling window]. Узнайте о методе Partition exchange, который позволяет менять не данные, а только ссылки на них. Научитесь определять метод в зависимости от задач.
Определите разницу между Dimension Tables [таблицами измерений] и Fact Tables [таблицами фактов]. Ознакомьтесь с основными типами этих таблиц. Напишите процедуру для загрузки данных из Fact Tables в отчет.
Научитесь проводить полный цикл прогрузки данных и подключать данные к Data Warehouse разными методами [SA layer loads, Dimension uploads, Fact tables uploads, Rep tables]. Постройте простые дата-пайплайны.
Ознакомьтесь с инструментами визуализации данных [Tableau, Looker, Power BI etc.] и определите их отличия. Узнайте, каких правил стоит придерживаться, чтобы обезопасить данные. Научитесь строить простой отчет на основе подготовленных данных.
Постройте по одному отчету на каждый тип визуализации [Chart, Pie, Bar, Scatterplot]. Определите разницу между подходами live и extracted и научитесь находить золотую середину, соединяя эти подходы.
Научитесь строить и валидировать гипотезы на основе визуализированных данных. Освойте основы Data Mining. Найдите аномалии в данных и устраните их.
Выявите полезные инсайты для бизнеса на основе построенных отчетов. Научитесь принимать решения на основе данных с учетом инсайтов. Осуществите совместный анализ вместе с лектором.
Научитесь сегментировать данные. Ознакомьтесь с когортным анализом, поймите, зачем он нужен, и научитесь его применять. Запустите A/B-тест и сделайте выводы по результатам.
Научитесь строить простые trend lines и делать выводы для бизнеса. Спрогнозируйте результаты в будущем (например, сумму выручки до конца года) на основе собранных данных. Используйте в работе все скилы, полученные на курсе BI-аналитика.