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

SQL для аналітики

Галина Орос

Lead Data Analyst у Funderbeam
ex Senior Data Analyst у Bolt

читати далі
дата:8.08 - 3.10
тривалість:

9 тижнів

17 онлайн-занять [щовівторка та щочетверга]

 

Практичний курс, який навчить будувати схеми зберігання даних, самостійно писати SQL-запити до бази та правильно діставати дані без дублікатів і помилок, щоби ефективно аналізувати результати та знаходити інсайти для бізнесу.

Курс підійде:
Product/ Data/ Web/ Game Analysts

щоби структурно та осмислено прописувати SQL-запити, керувати базою даних через MySQL, будувати дашборди у Tableau та знаходити інсайти, які допоможуть покращити продукт.

Product Managers

щоби вивчити мову запитів SQL та самостійно отримувати інформацію, необхідну для аналітики, а в результаті ― формулювати та валідувати продуктові гіпотези, а також моніторити ключові показники ефективності.

Data Scientists, Data Engineers [beginners]

щоби зрозуміти, як влаштоване хмарне сховище даних, навчитися швидко й ефективно обробляти великі обсяги даних і на їхній основі планувати фічі для моделей машинного навчання.

Про курс:

Ефективність бізнес-рішень залежить від того, наскільки точно було проаналізовано дані. Адже саме на основі аналізу даних будуються гіпотези, проводиться А/В-тестування та генеруються інсайти про продукт. Цей курс навчить правильно працювати з даними.

Спочатку ми розберемось у видах баз даних і методах управління ними. Потім вивчимо структуру SQL-запиту, опануємо 15 основних аналітичних функцій MySQL і навчимося працювати з віконними функціями в BigQuery. Завершимо навчання побудовою дашбордів у Tableau і презентацією результатів аналізу для бізнесу.

Зареєструватись
До програми курсу входять:
01
ТЕОРІЯ

Детально вивчите структуру SQL-запитів і зрозумієте, за якими принципами працюють функції MySQL та BigQuery. Опанувавши цю базу, ви перейдете до досліджень та візуалізації, а в результаті ― навчитеся проводити повний цикл пошуку та обробки даних.

02
ІНСТРУМЕНТИ

Працюватимемо з MySQL, Google Big Query, Data Studio, Tableau.

03
ПРАКТИКА

Навчитеся працювати з комплексними SQL-запитами та зберігати їх із прив'язкою до завдання на майбутнє, визначати зв'язки в базі даних, збирати дані у графіки та будувати дашборди, а також знаходити взаємозв'язки, помилки та інсайти у даних.

04
КАР'ЄРА

Опануєте основні інструменти аналітики та візуалізації даних на практиці, завдяки чому оптимізуєте робочі процеси на поточній позиції або зможете претендувати на підвищення.

Лектор
Галина Орос
працює Lead Data Analyst у фінтех-стартапі Funderbeam, який розв'язує проблему ліквідності та ефективності венчурного інвестування, обслуговує 25+ тис. інвесторів з усього світу та зберігає більш ніж €58 млн активів
має 7+ років досвіду роботи з даними в SQL, Python, R, а також BI-інструментами Looker, Metabase та Power BI
у Funderbeam запровадила з нуля аналітичний tech stack, наразі допомагає компанії в data-driven розвитку продукту за допомогою системи KPI, побудови воронки продукту та продажів, проведення A/В-тестувань
працювала Senior Data Analyst у Bolt, де відповідала за фінансову та податкову звітністю, а також розробляла фінансові дашборди та моделі даних у Looker, що дозволило зберегти компанії понад €2 млн потенційних операційних витрат
під час роботи в Bolt розробила в Python сервіс обробки даних з ERP-системи та автоматизації бюджетних процесів, що дозволило скоротити оновлення бюджетних показників із 2–3 днів до 30–60 хвилин
Зареєструватись
Програма курсу
Реєстрація
 
 
 
Реєструючись, ви погоджуєтесь з умовами договори-оферти та політикою конфіденційності.