Data analyst: перетворюйте дані на рішення
Навчіться аналізувати дані, будувати метрики та пояснювати висновки бізнесу.
Юлія Ларіонова
Data Analyst у
MEGOGO
Вікторія Кириченко
Lead Analytics Engineer у
Railsware
ПРО КУРС
- Курсовий проєкт:
аналіз реального датасету
- Бонуси:
мінікурс від HR
Почнете з таблиць у Google Sheets, написання SQL-запитів та роботи з базами даних. Навчитесь обробляти дані з Python та візуалізуєте їх у Looker Studio й Tableau. Опануєте математичну статистику, A/B-тести й метрики, а у фіналі побудуєте дашборд на основі реального датасету. Найкращі студенти зможуть потрапити на стажування до української компанії SKELAR після інтерв'ю.
Реєструйтеся, щоб зростати в аналітиці
Навчіться знаходити інсайти в даних і пропонувати ефективні рішення для бізнесу
ПІСЛЯ КУРСУ ВИ
ЗМОЖЕТЕ
Лектори
Юлія Ларіонова
Data Analyst у MEGOGO
- має 7+ років досвіду в аналітиці
- щодня працює з > 15 TB даних та обробляє > 100 млн записів
- займається аналітикою повного циклу, проводить глибинні кількісні дослідження поведінки користувачів сервісу для покращення рекомендаційної системи
Вікторія Кириченко
- має 8+ років досвіду в роботі з даними
- управляла збором даних з нуля до побудови сховища та створила команду, яка допомагала всім департаментам компанії в ad-hoc репортах
- займається консалтингом, допомагає зовнішнім клієнтам побудувати якісну аналітику
ПРОГРАМА
-
18 травня1 заняття 1 година
Інтро
Результат: розумієте відмінність між аналітиком даних, бізнес-аналітиком, фінансовим аналітиком, вебаналітиком, продуктовим аналітиком тощо. Маєте уявлення про інструментарій аналітика даних.
Тема:
- Знайомство з курсом та професією Data Analyst
-
01 блок4 заняття 4 години
Google Sheets для Data Analyst
Результат: розумієте, з яких етапів складається аналіз даних. Вмієте користуватися базовими функціями Google Sheets для аналізу даних.
Теми:
- Можливості Google Sheets та вбудовані формули
- Аналіз даних у Google Sheets
- Таблиці та візуалізація даних у Google Sheets
- Воркшоп з Google Sheets
-
02 блок12 занять 18 годин
Робота з базами даних
Результати: розумієте принципи роботи баз даних, їхні переваги та обмеження. Працюєте з BigQuery, створюєте SQL-запити різної складності для аналізу даних. Володієте навичками групування даних, використання математичних функцій та об'єднання таблиць. Працюєте з підзапитами, CTE, View та регулярними виразами. Вмієте розраховувати складні метрики за допомогою віконних функцій, підключати різні джерела даних та оптимізувати SQL-запити.
Теми:
- Введення в теорію баз даних
- Знайомство з інтерфейсом Google BigQuery
- Синтаксис SQL: оператори
- Розв’язання простих практичних задач за темою
- Функції агрегації даних, аналітичні функції
- Data definition language: створюємо власний проєкт і наповнюємо його даними
- Розв’язання простих практичних задач за темою
- Воркшоп: синтаксис SQL, функції агрегації даних
- Оператори об’єднання даних [JOIN, UNION]
- Воркшоп: робота з операторами JOIN та UNION
- Типи даних та їхнє перетворення
- Розв’язання простих практичних задач за темою
- Підзапити, CTE, View
- Schedule query
- Регулярні вирази (regex)
- Воркшоп: підзапити, CTE та View
- Віконні функції
- Розв’язання простих практичних задач за темою
- Оптимізація запитів, індекси, CRUD-оператори
- Воркшоп: робота з віконними функціями + оптимізація запитів
-
03 блок11 занять 11,5 годин
Python для трансформації та аналізу даних
Результати: розумієте мови програмування та їхню роль в аналітиці, вмієте налаштовувати середовище програмування та працювати з циклами. Володієте навичками роботи з функціями, структурами даних (списки, словники, кортежі, множини) та розумієте їхню алгоритмічну складність. Вмієте працювати з Pandas, аналізувати дані за допомогою Python та створювати візуалізації. Працюєте з базами даних через конектори, вмієте отримувати й трансформувати дані. Знаєте основи Git, Airflow та вмієте працювати з Terraform.
Теми:
- Вступ до Python: встановлення та налаштування середовища
- Основні типи даних
- Основні оператори, операції з різними типами даних
- Умовні оператори та цикли
- Бібліотеки Python для роботи з даними
- Pandas. Робота з датафреймами
- Воркшоп: Python для роботи з даними
- Підключення до баз даних і трансформації даних
- Воркшоп: підключення до баз даних і трансформації даних
- Аналіз та візуалізація даних у Python
- Парсинг даних за допомогою Python
- Знайомство з Git, Terraform та Airflow
- Воркшоп: аналіз даних за допомогою Python
-
04 блок5 занять 6 годин
Візуалізація даних
Результати: розумієте принципи та важливість візуалізації даних, знаєте інструменти для її створення. Вмієте працювати з Looker Studio й Tableau: налаштовувати акаунти, підключати різні джерела даних, створювати як прості, так і складні дашборди. Володієте навичками візуалізації даних в обох інструментах та вмієте підключати нові джерела даних.
Теми:
- Вступ до візуалізації
- Looker Studio: огляд і базові можливості
- Воркшоп: візуалізація з Looker Studio
- Tableau: огляд і базові можливості
- Воркшоп: візуалізація з Tableau
-
05 блок5 занять 7 годин
Згадати все — матстат на практиці
Результат: розумієте, для чого застосовують мат. статистику в аналізі даних, і вмієте розрахувати базові статистики для датасету. Знайомі з поняттям A/B-тестів, вмієте рахувати метрики продукту й писати вимоги для збору базових подій та метрик.
Теми:
- Застосування та базові терміни мат. статистики
- Описова статистика: міри центральної тенденції
- Описова статистика: міри мінливості
- Описова статистика: квантилі розподілу та їхня візуалізація
- Просунуті теми мат. статистики: види розподілу
- Мат. статистика: важливі правила й теореми
- Кореляція, регресія та визначення A/B-тестування
- Воркшоп: мат. статистика на практиці
- Метрики продукту: дані та аналітичні системи
- Принципи збору даних
- Метрики продукту
- Сегментація користувачів
- Воркшоп: метрики продукту
-
06 блок2 заняття 3 години
Підсумки
Результат: розумієте всі етапи процесу аналізу даних і можете застосовувати їх до реального кейса. Знаєте, як правильно підготуватися до презентації результатів проведеного аналізу.
Теми:
- Підготовка до курсового проєкту — як презентувати результати аналізу (онлайн)
- Захист курсового проєкту
-
07 блок4 заняття 2 години
Розвиток кар’єри в IT
Результат: маєте власну стратегію пошуку роботи. Правильно оформлюєте власні соцмережі, щоби приваблювати увагу рекрутерів. Знаєте, як написати супровідний лист і зацікавити роботодавця. Вмієте презентувати себе.
Теми:
- Розвиток кар’єри в ІТ
- Стратегія пошуку роботи
- Ефективне резюме і супровідний лист
- Проходження процесу відбору до компанії
реєстрація
Заповніть цю форму, щоб зростати в аналітиці даних або опанувати нову професію в IT з нуля.