Если уже хорошо освоили SQL, время перейти на новый уровень управления данными и пройти курс BI-аналитики в robot_dreams. За 13 занятий вы освоите необходимые инструменты для поиска, выгрузки, обработки и визуализации данных, научитесь проектировать DWH и готовить отчеты для C-level менеджмента.
обучение Business Intelligence на реальных кейсах, а не на абстрактных примерах из учебника лучшие практики в работе с SQL визуализация данных в Tableau и запуск А/В-тестов
К 2024 году рынок BI-аналитики возрастет до $17.6 млрд
Программа курса
(13 занятий)
01 занятие
11.11
19:00
Введение в проектирование баз данных
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.
02 занятие
16.11
19:00
Лучшие практики в работе с SQL
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.
03 занятие
18.11
19:00
Модели DWH
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.
04 занятие
23.11
19:00
Очистка данных и методы управления данными
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.
05 занятие
25.11
19:00
Методы загрузки данных
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.
06 занятие
30.11
19:00
Погружение в работу с Dimension and Fact Tables
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.
07 занятие
02.12
19:00
DWH: от теории к практике
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.
08 занятие
07.12
19:00
Визуализация данных. Part 1
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.
09 занятие
09.12
19:00
Визуализация данных. Part 2
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.
10 занятие
14.12
19:00
Визуализация данных для принятия решений. Part 1
Научитесь строить и валидировать гипотезы на основе визуализированных данных. Освойте основы Data Mining. Найдите аномалии в данных и устраните их.
11 занятие
16.12
19:00
Визуализация данных для принятия решений. Part 2
Выявите полезные инсайты для бизнеса на основе построенных отчетов. Научитесь принимать решения на основе данных с учетом инсайтов. Осуществите совместный анализ вместе с лектором.
12 занятие
21.12
19:00
Сегментация данных и А/В-тестирование
Научитесь сегментировать данные. Ознакомьтесь с когортным анализом, поймете, зачем он нужен, и научитесь его применять. Запустите A/B-тест и сделайте выводы по результатам.
13 занятие
23.12
19:00
Прогнозирование и выявление тенденций в данных
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.
Лектор
Евгений Матус Head of BI & Analytics - Freeplay
- руководил командой Data Engineering, обучает аналитиков BI и строит хранилища данных в американской компании PandaDoc, которая занимается автоматизацией документооборота
- настраивал процессы BI-аналитики на позиции Head of Product Analytics в Gismart, крупном паблишере мобильных приложений
- возглавлял Platform Team из 20 сотрудников в Gismart и реализовал самописный Reporting service и A/B Testing Tools
- работал Senior ETL Developer в Epam Systems и подготавливал данные для голосового помощника внутреннего проекта Unified Reference System, который работал на искусственном интеллекте
- преподавал курсы Business Intelligence в Epam Systems и выпускал студентов, которые успешно устраивались в Epam
- делал POC-проекты различных технологий для крупных компаний, например: Looker, Tableau, Redshift, Postgres
- начинал карьеру в IBM, где работал над внутренним проектом по миграции legacy data в Cloud
- имеет 8 лет опыта в BI-разработке и больше года консультирует компании по BI-аналитике
13 онлайн-занятий 20 часов теории ⋃ практики 11 ноября ― 23 декабря
Записаться Курс будет полезен:
Подать заявку
- BI Analyst (beginner) ⋃ BI Analyst
Если вы:
- умеете составлять SQL-запросы
- работаете с выборкой и фильтрацией данных
- имеете опыт в аналитике и подготовке простых trend lines для бизнеса
- хотите научиться проектировать хранилища данных и выбирать архитектуру DWH в зависимости от задачи
- Data Analyst ⋃ Product Analyst
Если вы:
- за свою карьеру создали уже миллион Excel-табличек
- умеете подготавливать данные к визуализации
- знаете SQL
- хотите научиться управлять данными разными методами, строить дата-пайплайны и искать инсайты, которые помогут бизнесу принимать эффективные решения
- SQL Developer
Если вы:
- уже умеете оптимизировать SQL-запросы
- хорошо помните линейную алгебру
- умеете применять математические формулы
- но вам не хватает знаний в аналитике и валидации статистических гипотез ― подключайтесь к обучению на курсе
Необходимые знания:
SQL
⟶ умеете составлять SQL-запросы, работаете с выборкой и фильтрацией данных
Google Sheets
⟶ строите таблицы любой структуры и подготавливаете данные для визуализации
Математика
⟶ хорошо помните линейную алгебру и умеете применять математические формулы
Tableau
⟶ опыт визуализации данных необязателен, но будет плюсом
Пока не обладаете нужными навыками? Обратите внимание на наш курс:
После обучения Business Intelligence вы сможете:
- Проводить полный цикл прогрузки данных
- Составлять SQL Query Plan и оптимизировать свои запросы
- Проектировать базы данных разных типов
- Строить ETL-системы и Data Warehouse
- Визуализировать данные и находить в них аномалии
- Формулировать и валидировать гипотезы
- Проводить А/В-тестирования и оценивать их результаты
- Делать отчеты и прогнозы для C-level менеджмента
Заявка на курс
Оставьте заявку, мы свяжемся и уточним, подходит ли вам курс и сколько он стоит
-
13 интенсивных занятий с лектором-экспертом
-
Обучение BI на реальных кейсах
-
Полный цикл BI-аналитики для вашей компании