< онлайн-курс > < 9 недель > < junior / middle >

SQL для аналитики

Галина Орос

Lead Data Analyst в Funderbeam
ex Senior Data Analyst в Bolt

читать дальше
дата:8.08 - 3.10
длительность:

9 недель

17 онлайн-занятий [по вторникам и четвергам]

 

Практический курс, который научит строить схемы хранения данных, самостоятельно писать SQL-запросы в базу и правильно доставать данные без дубликатов и ошибок, чтобы эффективно анализировать результаты и находить инсайты для бизнеса.

Курс подойдет:
Product/ Data/ Web/ Game Analysts

чтобы структурно и осмысленно прописывать SQL-запросы, управлять базой данных через MySQL, строить дашборды в Tableau и находить инсайты, которые помогут улучшить продукт.

Product Managers

чтобы изучить язык запросов SQL и самостоятельно получать информацию, необходимую для аналитики, а в результате ― формулировать и валидировать продуктовые гипотезы, а также мониторить ключевые показатели эффективности.

Data Scientists, Data Engineers [beginners]

чтобы понять, как устроено облачное хранилище данных, научиться быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных и на их основе планировать фичи для моделей машинного обучения.

О курсе:

Эффективность бизнес-решений зависит от того, как точно были проанализированы данные. Ведь именно на основе анализа данных строятся гипотезы, проводится А/В-тестирование и генерируются инсайты о продукте. Этот курс научит правильно работать с данными.

Сначала мы разберемся в видах баз данных и методах управления ими. Затем изучим структуру SQL-запроса, овладеем 15 основными аналитическими функциями MySQL и научимся работать с оконными функциями в BigQuery. Завершим обучение построением дашбордов в Tableau и презентацией результатов анализа для бизнеса.

Зарегистрироваться
В программу курса входят:
01
ТЕОРИЯ

Подробно изучите структуру SQL-запросов и поймете, по каким принципам работают функции MySQL и BigQuery. Освоив эту базу, вы перейдете к исследованиям и визуализации, а в результате — научитесь проводить полный цикл поиска и обработки данных.

02
ИНСТРУМЕНТЫ

Будете работать с Google Analytics, Google Search Console, Altitude, Mixpanel, MySQL, BigQuery и Tableau.

03
ПРАКТИКА

Научитесь работать с комплексными SQL-запросами и сохранять их с привязкой к заданию на будущее, определять связи в базе данных, собирать данные в графики и строить дашборды, а также находить взаимосвязи, ошибки и инсайты в данных.

04
КАРЬЕРА

Овладеете основными инструментами аналитики и визуализации данных на практике, благодаря чему оптимизируете рабочие процессы на текущей позиции или сможете претендовать на повышение.

Лектор
Галина Орос
работает Lead Data Analyst в финтех-стартапе Funderbeam, который решает проблему ликвидности и эффективности венчурного инвестирования, обслуживает 25+ тыс. инвесторов со всего мира и сохраняет более €58 млн активов
имеет 7+ лет опыта работы с данными в SQL, Python, R, а также BI-инструментами Looker, Metabase и Power BI
в Funderbeam ввела с нуля аналитический tech stack, сейчас помогает компании в data-driven развитии продукта с помощью системы KPI, построения воронки продукта и продаж, проведения A/В-тестирования
работала Senior Data Analyst в Bolt, где отвечала за финансовую и налоговую отчетность, разрабатывала финансовые дашборды и модели данных в Looker, что позволило сохранить компании свыше €2 млн потенциальных операционных расходов
во время работы в Bolt разработала в Python сервис обработки данных по ERP-системе и автоматизации бюджетных процессов, что позволило сократить обновление бюджетных показателей с 2–3 дней до 30–60 минут т
Зарегистрироваться
Программа курса
Регистрация
 
 
 
Регистрируясь, вы соглашаетесь с условиями договора-оферты и политикой конфиденциальности.