Проектировать BI-отчётность
Уточнять запросы пользователей и создавать карту дашбордов.
Продвинутая программа для аналитиков: проектирование BI-отчётности, работа с хранилищами данных, сложными экспериментами и моделями машинного обучения на практических задачах.
| Кому подойдёт | Чем поможет курс |
|---|---|
| Аналитикам данных с опытом | Тем, кто уже работает с SQL и Python и хочет глубже разобраться в проектировании отчётности, экспериментах и работе с большими данными. |
| Продуктовым аналитикам | Специалистам, которым важно проектировать систему метрик и отчётов, выбирать методы экспериментов и объяснять результаты бизнесу. |
| BI-аналитикам | Тем, кто хочет разобраться в запросах пользователей отчётности, построить карту дашбордов и обсудить взаимодействие с командой хранилища данных. |
Уточнять запросы пользователей и создавать карту дашбордов.
Читать данные из S3, обрабатывать их в Spark и загружать в ClickHouse.
Выбирать метрики и методы анализа с учётом ограничений задачи.
Подготавливать данные, обучать и сравнивать модели для аналитических задач.
Видеоматериалы с объяснением тем курса для самостоятельного просмотра.
Задания для применения изученного материала и отработки навыков.
Работа над проектами, в которых можно объединить знания и навыки из разных тем курса.
Комментарии к выполненным работам, которые помогают увидеть ошибки и определить, что доработать.
Темы и разделы, которые входят в программу обучения.
Разберёте внедрение BI-системы и продуктовый подход к отчётности. Составите карту дашбордов и спроектируете отчёт под задачу пользователей.
Изучите устройство хранилищ данных и взаимодействие с DWH-командой. Поработаете с данными в S3, Spark и ClickHouse и разберёте оптимизацию запросов.
Рассмотрите культуру экспериментов, проектирование сложных тестов и анализ результатов. Будете переводить статистические выводы в рекомендации для бизнеса.
Пройдёте этапы работы с моделями: постановку задачи, подготовку данных, обучение, сравнение и интерпретацию результатов на аналитических примерах.
Практические работы курса — какие задачи вы будете решать, какие кейсы и примеры разбирать.
В модуле BI предусмотрены два мини-проекта: составление Dashboard Map и создание дашборда под конкретную задачу.
В финальном проекте модуля предстоит читать данные из S3 с помощью Spark и загружать обработанные данные в ClickHouse.
Школа описывает кейсы и мини-проекты по экспериментам, а также семь мини-проектов по машинному обучению.
Профессии, с задачами которых знакомит программа курса.
Навыки, на развитие которых направлена программа курса.
Инструменты, софт и сервисы, которые вы будете использовать на курсе.
Состав экспертов и их участие в конкретной группе уточняйте у школы.

Школа указывает этот вид документа.
Для сертификата об успешном окончании нужно набрать не менее 75% баллов за практические задания программы.
Да. Школа ожидает знакомство с SQL, базовым синтаксисом Python и библиотеками для анализа данных: они используются на протяжении курса, кроме модуля BI.
По описанию школы, инструменты Spark, S3 и ClickHouse в модуле хранилищ разбирают с нуля. При этом уверенные базовые знания SQL и Python понадобятся.
Школа указывает до шести месяцев, или 26 недель, от начала обучения до выдачи документов. Длительность отдельных модулей различается.
На странице приведены разные ориентиры: 8–16 часов в блоке о формате и 6–12 часов в ответах на вопросы. Актуальную нагрузку уточните у школы.
Лекции доступны в записи, материалы открываются постепенно. Студенты выполняют задания и проекты и могут отправлять решения на проверку.
Школа отмечает, что BI-модуль посвящён методологии и проектированию отчётности, а не обучению конкретному инструменту. Для проекта понадобится работа с BI-системой.
Школа указывает условие: набрать не менее 75% баллов за практические задания программы. Условия конкретного документа уточните перед записью.
Нет. Школа описывает возможность участия в отдельной программе отбора MAGNIT TECH для подходящих студентов и выпускников; решение о найме принимает работодатель.
Перейдите на сайт KARPOV.COURSES, чтобы узнать условия обучения на курсе «Продвинутая аналитика данных».
На сайт школыДругие программы для той же профессии или со схожими навыками и инструментами.
Практический курс для аналитиков с базой Python, SQL и статистики: работа с дашбордами, A/B-тестами и автоматизацией на задачах, похожих на работу продуктовой команды.
Онлайн-программа ProductStar по аналитике данных: подготовка и визуализация данных, продуктовые метрики, A/B-тесты, SQL, Python и итоговый аналитический проект.
Курс Яндекс Практикума посвящён визуализации данных и BI-инструментам. За три месяца учащиеся изучают построение графиков и дашбордов и выполняют проекты на данных из разных сфер.
Проверьте исходную подготовку: школа ожидает уверенные основы SQL и Python, знакомство с библиотеками для анализа данных и базовой статистикой. Продвинутые инструменты хранилищ рассматриваются в программе отдельно.
Сопоставьте четыре модуля с рабочими задачами. На курсе есть проекты по BI, хранилищам, экспериментам и моделям; общая продолжительность заявлена как не более шести месяцев.
Перед оплатой уточните цену, условия акции и график. На странице школы расходятся оценки недельной нагрузки, поэтому полезно отдельно проверить, сколько времени понадобится вашей группе.
Познакомьтесь со школой KARPOV.COURSES, её программами и условиями обучения.
ОткрытьСравните курсы KARPOV.COURSES по программе, практике и условиям обучения, чтобы выбрать подходящий вариант.
ОткрытьСравните онлайн-курсы по программе, школе, стоимости и длительности. Найдите обучение для первых шагов или развития навыков и изучите условия перед записью.
Открыть