Курс Data Analyst з нуля з використанням AI

основи роботи з Excel

візуалізація даних

розширене використання функцій Excel

створення інтерактивних таблиць

Copilot

Структура і дизайн баз даних: Вивчення основ моделювання баз даних, включаючи створення схем, таблиць, ключів та обмежень.

Мова SQL та управління даними: Освоєння типів даних, контейнерів даних (таблиць), отримання, фільтрація та упорядкування даних.

Просунуті операції SQL: Робота зі скалярними функціями, багатотабличними запитами та підзапитами.

Програмування на SQL: Використання змінних, умовних операторів IF, циклів, курсорів, процедур та функцій.

Проектування баз даних: Розуміння процесу нормалізації та практичні навички створення ефективно структурованих баз даних.

Основи Python: Від перших кроків з print та input() до складних типів даних і логічних операцій.

Структура управління: Модульне програмування, цикли while, списки та управління потоками.

Робота з файлами та даними: Від серіалізації об'єктів до використання JSON та pickle.

Програмування класів: Розбір класів, методів і просунутих паттернів програмування.

Просунуте використання Python: Багатовимірні масиви, математичні функції та пакети для наукових розрахунків, такі як Jupyter і numpy.

Бібліотека pandas: Все про векторні операції, об'єднання даних та роботу з бібліотекою для аналізу даних.

Машинне навчання: Від основ до дерев рішень та логістичної регресії.

Прогнозувальна аналітика: Основи, підготовка даних та принципи регуляризації.

Основи Power BI: Продукти, ліцензування, завантаження та налаштування.

Підключення до даних: Робота з різноманітними джерелами даних.

Power Query: Перетворення даних, включаючи форматування та групування.

Моделювання даних: Стратегії та техніки для створення ефективних даних та звітів.

DAX і візуалізація даних: Основи створення формул та кастомізація візуальних звітів.

Мобільні та хмарні рішення: Оптимізація звітів для мобільних пристроїв та використання хмарних сервісів для підвищення продуктивності.

ChatGPT

Copilot in Excel

Gemini in Google Sheets

AI-функціонал Power BI

Google Analytics 4: аналіз поведінки користувачів, створення звітів, кросплатформені інсайти, прогнозування, інтеграція з BigQuery

Продуктові метрики: Unit Economics, AARRR, User engagement metrics, Heart Framework, NPS, використання Amplitude аналітики

A/B тестування версій продукту або фіч: формулювання гіпотез в A/B тестуванні, процедура проведення, метрики, аналіз результатів

Основи Tableau: знайомство з інтерфейсом, налаштування підключень до різноманітних джерел даних, їх трансформації та поєднання.

Побудова простих візуалізацій: робота з картками Marks, Filter, Pages. Виміри та міри. Партиціювання та агрегація даних. Загальні та проміжні підсумки. Створення та використання параметрів. Побудова інтерактивних дашбордів.

Побудова складних візуалізацій: donut chart, combined graph, heatmap, advanced tables, DNA chart, Lollipop, Waterfall, Gantt chart, мапи.

Порядок виконання операцій в Tableau: Фільтри. Ієрархії. Референтні лінії.

Табличні розрахунки. LOD-обчислення.

Tableau Prep. Tableau Server

Дослідницький аналіз даних: Аналіз з використанням описової статистики та візуалізації.

Перевірка гіпотез: Вибір та перевірка гіпотез на основі аналізу даних.

Моделювання: Розробка моделі машинного навчання для прогнозування, включаючи створення пайплайну крос-валідації та методи підвищення ефективності моделі.

Побудова звітів: Використання зразка набору даних для створення аналітичного звіту, який надасть цінну інформацію для управлінських рішень.

Аналіз ключових метрик: Оцінка результативності діяльності за різними параметрами.

Візуалізація даних: Створення візуально привабливих та зрозумілих звітів для прийняття управлінських рішень.

Interview

CV

Self presentation

Small talk

Interview questions