Симулятор «BI-аналитик»
Simulative
Сложность
Для новичков
Длительность
5 мес
Описание курса
Курс по BI-аналитике поможет освоить основные продуктовые метрики, которые используются на практике. Вы изучите правила визуализации данных и научитесь создавать привлекательные и информативные дашборды. Кроме того, сможете разрабатывать сложные дашборды в двух самых популярных BI-системах – Power BI и Superset, а также научитесь писать SQL-запросы и визуализировать данные. В курсе предусмотрена работа с классическими базами данных и хранилищами данных, включая такие популярные решения как PostgreSQL и Clickhouse.
Тариф Базовый:
- Полный доступ к симулятору
- Ежедневная поддержка спикеров в чате
- Проверка проектов
Программа курса
Продуктовые метрики и методы аналитики
Работа аналитика направлена на улучшение продукта, пользовательского опыта и оптимизацию ресурсов компании — для этого нужно глубоко разбираться в том, как «переводить» продукт на язык цифр и метрик. Поэтому в первом модуле подробно изучаем: Введение в продуктовые метрики:
- Метрики привлечения
- Метрики продукта
- Метрики вовлеченности
- Дополнительные метрики
- Подкрепим изученный материал практикой и расчетными заданиями
SQL для анализа данных
Язык SQL — основной инструмент аналитика. Его чаще всего спрашивают на собеседованиях и используют в работе. Расписание модуля:
- Введение в базы данных
- Основы работы с БД
- Первые шаги в SQL
- Как я умею гуглить
- JOIN: Объединение таблиц – важнейшая операция в РСУБД
- GROUP BY: расчет агрегированных метрик и описательных статистик
- Подзапросы, CTE, correlated subquery и вложенная логика
- Оконные функции: самый мощный инструмент для решения задач
- Код стайл: как писать красивый код на SQ
- DDL и DML: не SELECT-ом единым
- Финальный тест по модулю SQL
- Финальный проект по модулю SQL
- Вас ждет 150+ практических заданий, а также 3 финальных проекта на выбор. Примеры практических заданий: ABC/XYZ-анализ, когортный анализ rolling retention, сегментация клиентской базы, распределение баланса по перцентилям, SCD, превращение длинной таблицы в широкую (pivot table), аналитика банковских транзакций.
Визуализация данных: Metabase
Metabase– это довольно распространенная BI-система, она очень легко разворачивается, легко администрируется, она абсолютно бесплатная, и в ней можно строить визуализации сразу после того, как ты написал SQL-запрос. В этом модуле мы разбираемся со всеми вопросами от установки BI-системы Metabase до того, как строить абсолютно все графики, даже сложные, воронки, линейные графики, барчарты, круговые диаграммы, как собирать дашборды, как пользоваться разными видами фильтров и так далее. Расписание модуля:
- Знакомимся с Metabase
- Как зайти в Metabase
- Визуализируем наши SQL-запросы
- Разбор домашнего задания
- Работа с Questions
- Filter Fields
- Построение дашбордов
- Дополнительные фишки
- Итоговая работа. В конце модуля вас ждет сквозной проект вместе с модулем по SQL. Одна из задач на выбор – провести аналитику ретеншен онлайн-платформы для подготовки к собеседованиям, провести RFM-анализ клиентской базы аптечной сети, либо ряд других проектов.
Хранилища данных (DWH) - Clickhouse
<Этот модуль является продолжением темы баз данных.
В компаниях с развитой аналитической культурой данные собираются в специальные хранилища - Data Warehouse (DWH). Clickhouse самое распространенное на данный момент хранилище данных. Данные в базах иногда лежат не в самом удобном для аналитика формате. В хранилищах данных данные собираются таким образом, чтобы было удобно писать запросы и не было потребности соединять тысячу таблиц и тратить на это время и ресурсы. Поэтому в хранилищах данных специальная архитектура и есть много удобных функций для того, чтобы проводить аналитику еще быстрее. То, что в обычном SQL делается иногда довольно долго, в Clickhouse делается очень удобно. В этом модуле с самого нуля разберемся, как установить Clickhouse и как с ним базово работать, его базовые функции, в чем отличие от обычного SQL и как писать на нем сложные запросы. На примере DWH Clickhouse вы разберетесь в архитектурных и идейных отличиях - чем нам не устраивали обычные базы данных и зачем нам нужны хранилища. Вы научитесь работать с Clickhouse для решения аналитических задач и поймете его преимущества относительно PostgreSQL. Вы научитесь писать сложный SQL-запросы в Clickhouse на примере прикладных задач: прогнозирование временных рядов, формирование рекомендаций для абонентов телеком-сервиса и т.д.
В компаниях с развитой аналитической культурой данные собираются в специальные хранилища - Data Warehouse (DWH). Clickhouse самое распространенное на данный момент хранилище данных. Данные в базах иногда лежат не в самом удобном для аналитика формате. В хранилищах данных данные собираются таким образом, чтобы было удобно писать запросы и не было потребности соединять тысячу таблиц и тратить на это время и ресурсы. Поэтому в хранилищах данных специальная архитектура и есть много удобных функций для того, чтобы проводить аналитику еще быстрее. То, что в обычном SQL делается иногда довольно долго, в Clickhouse делается очень удобно. В этом модуле с самого нуля разберемся, как установить Clickhouse и как с ним базово работать, его базовые функции, в чем отличие от обычного SQL и как писать на нем сложные запросы. На примере DWH Clickhouse вы разберетесь в архитектурных и идейных отличиях - чем нам не устраивали обычные базы данных и зачем нам нужны хранилища. Вы научитесь работать с Clickhouse для решения аналитических задач и поймете его преимущества относительно PostgreSQL. Вы научитесь писать сложный SQL-запросы в Clickhouse на примере прикладных задач: прогнозирование временных рядов, формирование рекомендаций для абонентов телеком-сервиса и т.д.
Визуализация данных: Superset
Superset – это BI-система, которая является аналогом BI-системы Metabase. В последнее время он набирает популярность из-за ухода западных вендоров. Многие компании на него мигрируют. Он бесплатный, его можно развернуть на своем сервере. Его идея примерно такая же как и у Metabase, можно писать SQL-запросы и строить на основании них графики, собирать все это в дашборды. Можно пользоваться визуальным конструктором и не писать SQL-запросы напрямую. Помимо базовых функций мы наполняем этот модуль мастер-классами, например, как кастомизировать статичные графики в Superset, использование Jinia-шаблонов или построение покогортного Retention, используя Pivot table, Heatmap и Line chart. В конце этого модуля вас ждет финальный проект, состоящий из двух заданий. Одно из которых большой операционный чекап-дашборд для топ-менеджмента компании с основными метриками. А второй, еще более сложный, это многостраничный дашборд для нескольких отделов, которые занимаются аналитикой продаж на маркетплейсах.
Визуализация: Power BI, DAX, Power Query
Power BI - одна из мощнейших систем визуализации, которая используется в большинстве крупных компаний. С ее помощью можно строить гибкие дашборды и настраивать сквозную аналитику. Мы разберем весь цикл работы с Power BI, DAX, Power Query и дашбордами:
- Введение в Power BI
- Установка Power BI
- Знакомство с Power BI
- Первый дашборд в Power BI
- Power Query
- Быстрый старт в DAX
- Важное начало - моделирование, переменные и не только
- Итерационные X-функции DAX
- Мини-практика 1 - Создание универсального календаря
- Разбор практического задания
- Мини-практика 2 - Итерационные X-функции
- Разбор практического задания
- Функции фильтров в DAX
- Предварительная агрегация. Создание в DAX внутренних таблиц
- Мини-практика 3 - Работа с несвязными таблицами
- Разбор практического задания
- Контексты DAX
- Функция CALCULATE и управление контекстом фильтра
- Преобразование контекста фильтра
- Работа с датами в DAX
- Мини-практика 4 - Функция CALCULATE и работа с датами
- Разбор практического задания
- Работа со связями таблиц в DAX
- Мини-практика 5 - Связанные таблицы
- Разбор практического задания
- Мини-практика 6 - Несколько таблиц-данных
- Разбор практического задания
- Мини-практика 7 - Функции условия
- Разбор практического задания
- Работа с Power BI Service
- Технические фишки DAX для построения умных и интерактивных визуализаций в отчетах
- Статический и динамический ABC-анализ в DAX
- Итоговый проект
- Мастер-классы по DAX и Power BI
- По итогу прохождения модуля вам предстоит построить полноценный коммерческий дашборд на несколько страниц со сложными мерами и визуализациями - например, check-up дашборд руководителя или визуализацию финансовой отчетности.
Датавиз и верстка дашбордов
Прикладной модуль для BI-аналитиков. Одно дело построить дашборд, совсем другое дело\- сделать его красивым, удобным и функциональным. Этот навык очень ценится на рынке, особенно в последнее время. Важно чтобы графики отражали сущность того, что мы анализируем, были хорошо читаемыми, не путались шрифты и подписи, были корректно расположены на дашборде с учетом гештальт-принципов, были хорошо подобраны фильтры и цвета. Об этом и будет модуль датавиз и верстка дашбордов. Он дополняется мастер-классами по визуализации и всеми актуальными фишками в визуализации данных.
Excel
С развитием языков программирования инструмент Excel все реже используется, но все равно не теряет своей актуальности. В работе аналитика мы каждый день сталкиваемся с тем, что нужно выгрузить какие-то данные, почистить их. Обрезать текст с помощью текстовых функций, сметчить данные с помощью ВПР, посчитать что-то с помощью формул, массивов и так далее. Поэтому мы сделали полноценный модуль про то, как решать аналитические (и не только аналитические) задачи в Excel. По проъождению этого можуля научимся работать со сводными талбицами на базовом и продвинутом уровне, строить диаграммы и дашборды прямо в Excel. В каждом разделе есть практические задачи, а также сквозная итоговая работа, которая позволит закрепить все полученные навыки на практике.
Преподаватели
Илья Трофимов
Data analyst в «Бюро анализа данных»
Алексанян Елизавета
Инженер НПО Тайфун, преподаватель ИАТЭ
НИЯУ МИФИ
Разрабатывает математические модели в
Федеральном информационно-аналитическом
центре Росгидромета. Преподаватель ИАТЭ НИЯУ МИФИ на кафедре
Прикладной математики по направлению
дискретная математика
Самир Аликперов
Ex-руководитель отделов финансового анализа, ОТП Банк
Илья Томберг
Senior analyst в humans.uz, Тимлид команды ВI в крупном финтехе, ex-Yota
Показать еще
Похожие курсы
+375 44 733 73 70
Общие вопросы:
ООО «Байскилз», УНП 193454177
220012, Республика Беларусь, г. Минск, ул. Толбухина, 2, пом.19
Свидетельство о государственной регистрации
№193454177 от 06.08.2020 выдано Минским горисполкомом
© ООО «Байскилз», 2025
© ООО «Байскилз», 2025