Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных
1
Длительность обучения
2 месяца, 8 ак. ч. в неделю
2
Формат
Онлайн вебинары с преподавателем
3
Старт
29 мая 2023
4
Дни занятий
понедельник, среда 19:00-22:00
5
Документ
Удостоверение о повышении квалификации МФТИ
1
Длительность обучения
2 месяца, 8 ак. ч. в неделю
2
Формат
Онлайн вебинары с преподавателем
3
Старт
29 мая 2023
4
Дни занятий
понедельник, среда 19:00-22:00
5
Документ
Удостоверение о повышении квалификации МФТИ
Почему визуализация данных важна для любой карьеры:
Трудно представить себе профессиональную отрасль, которая не выигрывает от того, чтобы сделать данные более понятными. Понимание данных полезно для продаж, маркетинга, управления персоналом, финансах, научных исследований.
Визуализация данных находит применение в электронной коммерции, государственных организациях, банковском и финансовом секторе, рекламе, розничной торговле, журналистике, сфере услуг, образования и спорте.
Для специалистов становится все более ценной возможность использовать данные для принятия решений и использовать визуальные образы, чтобы рассказывать истории о происходящем в мире и их бизнесе.
Для начинающих аналитиков,
которые хотят освоить основные инструменты, практики и методики для старта в аналитике и дальнейшего развития в этой области
Для маркетологов,
которые хотят самостоятельно настраивать необходимые дашборды и отслеживать эффективность маркетинговых инструментов в онлайн-режиме
Для кого курс:
Мы даём системный и всеобъемлющий подход к анализу и визуализации данных
Для кого курс:
Для финансистов,
которые хотят самостоятельно организовывать управленческий учёт без десятков Excel-таблиц и обращений к аналитикам и разработчикам
Для топ-менеджеров и владельцев бизнеса,
которым важно в реальном времени контролировать, как идут дела в компании, и нужна простая система аналитики для отслеживания основных показателей бизнеса
Кто может получить дополнительное профессиональное образование
Курсы повышения квалификации или профессиональной переподготовки могут проходить две категории слушателей:
те, у кого уже есть среднее или высшее профессиональное образование;
те, кто еще учится в колледжах или вузах и не получил диплом.
Студенты колледжей и вузов могут параллельно учиться по программам ДПО, но удостоверения о повышении квалификации или дипломы о профессиональной переподготовке им выдадут только после того, как будет окончен курс основного образования и на руках у выпускника будет диплом вуза или колледжа.
поймете, как визуализировать данные, используя базовые принципы их анализа;
научитесь правильно собирать модели данных для последующей визуализации и анализа
научитесь самостоятельно строить интерактивные дашборды
После курса вы:
узнаете, как использовать данные для принятия важных решений
разберетесь, какой инструмент визуализации больше подходит вашей задаче и какие существуют альтернативные BI продукты, доступные в России
Живые вебинары с преподавателем МФТИ в Zoom
Вебинары записываются и доступны всегда
Постоянная поддержка от преподавателей в чате курса
Домашнее задание раз в неделю (~3 часа)
Мини-тест на 10-15 минут после каждой темы (2-3 занятий)
Обратная связь на домашние задания
В конце курса выпускной прикладной проект
Как проходит обучение:
Необходимая подготовка:
Базовые знания и навыки Python, SQL
Знание Excel на углубленном уровне
Программа курса
Занятие 1. Анализ данных в Excel
Импорт данных (внешние источники, copy-paste перенос, выгрузки). Приемы работы с большими массивами данных. Расширенное использование Умных и Сводных таблиц. Методы анализа данных (добыча данных, плоская статистика). Дополнительная фильтрация и многоуровневая сортировка. Продвинутое Условное форматирование Занятие 2. Визуализация и подготовка отчетов/дашбордов в Excel
Аналитические диаграммы и спарклайны. Сложные и динамические диаграммы. Оптимизация и прогнозирование (анализ «Что если»). Создание дашбордов
Занятие 3. Введение в BI анализ. Знакомство с Power BI. Загрузка и предобработка данных
Введение в BI анализ данных. Советы и рекомендации по созданию визуализаций. Обзор компонент и архитектуры Power BI. Знакомство с интерфейсом системы Power BI Desktop
Занятие 4. Загрузка и предобработка данных в Power BI
Загрузка данных и объединение источников в Power BI. Этапы подготовки данных к анализу. Предобработка данных с помощью Power Query
Занятие 5. Основы анализа данных в Power BI
Введение в язык анализа данных Data Analysis Expressions (DAX). Создание вычисляемых столбцов. Создание мер. Виды функций и их применение. Фильтрация данных.
Занятие 6. Интерактивная визуализация данных в Power BI
Построение типовых графиков и диаграмм. Использование кастомных визуальных элементов.Интерактивность визуальных элементов. Сквозная фильтрация
Занятие 7. Закладки и совместная работа с отчетами
Работа с закладками (Bookmarks). Совместное использование отчетов: Сервер отчетов Power BI и облачная версия. Мобильная отчетность в Power BI
Занятие 8. Знакомство с Tableau
Знакомство с экосистемой и интерфейсом Tableau. Загрузка и предобработка данных. Изучение основ визуализации данных в Tableau
Занятие 9. Интерактивная визуализация данных в Tableau
Построение типовых диаграмм. Работа с дополнительными аналитиками (вкладка Analytics). Форматирование и дизайн визуализации. Работа с параметрами
Занятие 10. Вычисления и функции в Tableau
Вычисления на уровне строк. Агрегированные вычисления и функции аггрегации. Вычисления с параметром. Функции времени, функции по работе со строками.Табличные вычисления (quick table calculations) и их настройка. LOD (Level of detail) вычисления
Занятие 11. Построение дашбордов, публикация результатов
Принципы и рекомендации при построении Дашбордов. Настройка фильтрации и взаимодействия между визуализациями. Мобильная разработка в Tableau. Аналитические истории и сторителлинг. Совместное использование отчетов: Tableau Public и Tableau Server/Tableau Online
Занятие 12. Альтернативные BI-системы визуализации данных
Перечень альтернативных BI продуктов, доступных в России. Краткий обзор этих продуктов: их недостатки и преимущества
Занятие 1. Анализ данных в Excel Импорт данных (внешние источники, copy-paste перенос, выгрузки). Приемы работы с большими массивами данных. Расширенное использование Умных и Сводных таблиц. Методы анализа данных (добыча данных, плоская статистика). Дополнительная фильтрация и многоуровневая сортировка. Продвинутое Условное форматирование Занятие 2. Визуализация и подготовка отчетов/дашбордов в Excel Аналитические диаграммы и спарклайны. Сложные и динамические диаграммы. Оптимизация и прогнозирование (анализ «Что если»). Создание дашбордов
Занятие 3. Введение в BI анализ. Знакомство с Power BI. Загрузка и предобработка данных Введение в BI анализ данных. Советы и рекомендации по созданию визуализаций. Обзор компонент и архитектуры Power BI. Знакомство с интерфейсом системы Power BI Desktop
Занятие 4. Загрузка и предобработка данных в Power BI
Загрузка данных и объединение источников в Power BI. Этапы подготовки данных к анализу. Предобработка данных с помощью Power Query
Занятие 5. Основы анализа данных в Power BI
Введение в язык анализа данных Data Analysis Expressions (DAX). Создание вычисляемых столбцов. Создание мер. Виды функций и их применение. Фильтрация данных.
Занятие 6. Интерактивная визуализация данных в Power BI
Построение типовых графиков и диаграмм. Использование кастомных визуальных элементов.Интерактивность визуальных элементов. Сквозная фильтрация
Занятие 7. Закладки и совместная работа с отчетами
Работа с закладками (Bookmarks). Совместное использование отчетов: Сервер отчетов Power BI и облачная версия. Мобильная отчетность в Power BI
Занятие 8. Знакомство с Tableau
Знакомство с экосистемой и интерфейсом Tableau. Загрузка и предобработка данных. Изучение основ визуализации данных в Tableau
Занятие 9. Интерактивная визуализация данных в Tableau
Построение типовых диаграмм. Работа с дополнительными аналитиками (вкладка Analytics). Форматирование и дизайн визуализации. Работа с параметрами
Занятие 10. Вычисления и функции в Tableau
Вычисления на уровне строк. Агрегированные вычисления и функции аггрегации. Вычисления с параметром. Функции времени, функции по работе со строками.Табличные вычисления (quick table calculations) и их настройка. LOD (Level of detail) вычисления
Занятие 11. Построение дашбордов, публикация результатов
Принципы и рекомендации при построении Дашбордов. Настройка фильтрации и взаимодействия между визуализациями. Мобильная разработка в Tableau. Аналитические истории и сторителлинг. Совместное использование отчетов: Tableau Public и Tableau Server/Tableau Online Занятие 12. Альтернативные BI-системы визуализации данных
Перечень альтернативных BI продуктов, доступных в России. Краткий обзор этих продуктов: их недостатки и преимущества
Преподаватели
Андрей Львов
Сертифицированный эксперт по Microsoft Excel (MOS Expert)
Индивидуальный и групповой тренер по Excel
Ежедневно практикует работу в Excel c 2012 года на аналитических позициях – в настоящее время Эксперт по промо-аналитике в международной компании Mars Wrigley Russia
Успешно реализовал информационные локальные системы-инструменты на базе MS Excel в крупных компаниях ПАО «Россети» и Mars Wrigley Russia
Владимир Захаров
Tableau Certified Associate Consultant
Занимается обучением BI продуктам уже более 3-х лет
Работал в консалтинге, внедрял BI системы в компании Leroy Merlin, Mondelez и Черкизово
Закончил Финансовый университет при Правительстве РФ.
Подать заявку и получить программу обучения
Стоимость обучения:
Нажимая кнопку «Отправить», вы соглашаетесь с условиями обработки персональных данных