Profesión "Analista de datos" - curso 65.412 rublos. de la Escuela Digital de Moscú, formación 4 meses, Fecha: 15 de diciembre de 2023.
Miscelánea / / December 08, 2023
Esta profesión es ideal para el trabajo remoto, incluido el trabajo autónomo. Los clientes están dispuestos a pagar bien a quienes puedan visualizar el desempeño del negocio, justificar sus decisiones con números y hacer pronósticos.
El enfoque basado en datos está ganando impulso. La profesión tiene demanda en muchas áreas: TI, finanzas, marketing, comercio, medicina, educación, servicios, etc.
Con nosotros te convertirás en analista en solo 4 meses, porque habrá mucha práctica y comentarios de expertos. Los mejores estudiantes tendrán la oportunidad de realizar prácticas en Ozon, Data Sfera, Agima.
¿Para quién es adecuado?
Para principiantes
¿Tu experiencia laboral está lo más alejada posible de la analítica? ¿Quieres aprender algo nuevo e interesante o dominar una profesión muy demandada? Comenzamos desde 0 y estructuramos consistentemente su conocimiento de análisis y lo reforzamos con la práctica después de cada conferencia.
Gerentes
Aprenda a procesar y analizar datos rápidamente para crear pronósticos, estrategias y planes. Te volverás más autónomo a la hora de tomar decisiones.
Comercializadores
Comprenderá cómo utilizar datos para evaluar la eficacia de la publicidad, formular y probar hipótesis mediante pruebas A/B y aprenderá a crear rápidamente informes claros sobre campañas publicitarias.
Empresas y emprendedores
Para vendedores que quieran aprender a analizar datos de ventas en mercados. Y también para todos los emprendedores que quieran encontrar puntos de crecimiento y optimizar los recursos empresariales utilizando un enfoque basado en datos.
Módulo 1. Introductorio.
Tareas y tipos de analistas.
Análisis de datos
Habilidades analíticas
Módulo 2. Sobresalir.
¿Por qué Excel Analytics?
Filtrar y ordenar datos
Métodos para ingresar una función.
Sistema de edición de fórmulas y seguimiento de errores.
Funciones útiles en Excel
Tablas dinámicas: definición, condiciones de construcción, configuración de áreas.
Agrupar datos
Tipos de gráficos
Minigráficos
Consulta de energía
Complemento “Buscar una solución”. Conexión y configuración
Listas desplegables
cubo OLAP
macros
Módulo 3. SQL.
Historia del lenguaje, estándar SQL, conceptos básicos.
Estructura de la declaración SELECT
Tipos de datos básicos
Operadores logicos
Funciones agregadas y agrupación.
Subconsultas
Unir mesas
Crear, actualizar y eliminar tablas.
Expresiones de tabla comunes, vistas
Funciones de ventana
Escenarios de aplicación típicos
Introducción a la optimización de consultas
Módulo 4. BI y paneles de control.
Presentamos las capacidades de la herramienta Power BI.
Consulta de energía
Preparación de datos para el análisis.
Trabajando con el editor avanzado: lenguaje M.
Principios para construir un modelo de datos, organizar tablas y gestionar relaciones.
Lenguaje de análisis de datos DAX
Cargando fuentes de datos vinculadas
Directorios y directorios calculados automáticamente para consultas cargadas.
Ejemplos comunes de cálculos DAX avanzados
Formación de medidas.
Columnas calculadas y agrupaciones de datos.
Panel de control de indicadores clave de desempeño de la empresa
Representar bloque en Power BI Desktop
Diseño de tableros y aplicación de temas.
Trabajar en PowerBI desde el navegador
Desarrollo de infraestructura, carga de datos y tableros en Tableau. Tableau: características principales y comparación con Power BI
Módulo 5. Python para análisis de datos.
Presentamos Jupyter Notebook y Markdown
Operaciones simples con números y cadenas.
Declaración condicional y bucle for
Funciones
Introducción a los pandas
Visualizaciones simples
Análisis de datos atípicos
Cargando y modificando datos
Análisis del tráfico de la tienda online.
Embudo de ventas, gráficos de barras, análisis de conversión.
Introducción a la estadística matemática.
Estadísticas descriptivas
Introducción a la prueba de hipótesis estadística
Pruebas A/A y A/B
Fusión de datos
Análisis de cohorte
Comparación de la calidad del tráfico de dos fuentes publicitarias
Módulo 6. Proyecto final.
Cree un panel de gestión con indicadores comerciales clave
Pruébese como analista de datos para el mercado brasileño Olist. Analice el proceso de negocio del mercado y el modelo de datos. Aprenda a trabajar con una base de datos en un servidor remoto. Explorar enfoques para resolver problemas empresariales