баннер
баннер

Анализ данных: от запроса заказчика до построения интерактивного визуального отчета (дашборда)

Программирование и IT
Анализ данных и искусственный интеллект

Программа повышения квалификации «Анализ данных: от запроса заказчика до построения интерактивного визуального отчета (дашборда)» предназначена для специалистов, которые хотят освоить полный цикл аналитического исследования — от постановки задачи до создания наглядных отчетов для принятия решений. Курс помогает освоить логику работы аналитика и научиться превращать данные в понятные рекомендации для бизнеса.

Для кого эта программа?

Курс подходит для:

  • Начинающих специалистов профессий, связанных с анализом больших данных: аналитик данных, бизнес-аналитик, продуктовый аналитик, маркетинговый аналитик, финансовый аналитик
  • Менеджеров, финансистов, маркетологов, продуктовых менеджеров — всех, кто работает с данными, но хочет перестать зависеть от специалистов и самостоятельно решать аналитические задачи
  • Тех, кто хочет войти в аналитику с нуля — сменить профессию или расширить компетенции

Чему вы научитесь?

  • Проводить полный цикл бизнес-анализа: от понимания проблемы заказчика до формулировки гипотез и выбора инструментов исследования
  • Использовать сводные таблицы, агрегирующие и статистические функции, надстройку «Анализ данных» в программе Microsoft Excel
  • Выбирать подходящие типы диаграмм, создавать крафтовые визуализации и разрабатывать интерактивные отчеты
  • Определять сущности, атрибуты и целевые метрики, проектировать системы сбора данных с правилами проверки
  • Применять регрессионный анализ для прогнозирования, работать с доверительными интервалами и проверять статистические гипотезы
  • Интерпретировать результаты анализа и готовить выводы с рекомендациями для заказчика

Уникальность программы

Особенность курса заключается в сочетании практики, логики аналитического мышления и работы с реальными кейсами из бизнеса. Обучение ведёт действующий аналитик, поэтому слушатели получают конкретные подходы и инструменты, применимые в настоящих проектах.

Дополнительное преимущество: дипломная работа выполняется на основе собственных данных слушателя, что позволяет сразу связать обучение с профессиональными задачами.

По итогу обучения слушатель сможет уверенно разбирать запрос заказчика, формулировать цель исследования, выбирать подходящие инструменты анализа, интерпретировать результаты и представлять их в виде понятного визуального отчета. Выпускник получит практические навыки работы с данными, научится строить аналитическую логику и оформлять результаты так, чтобы они были полезны для бизнеса.

После успешного прохождения итоговой аттестации слушатели получат удостоверение о повышении квалификации  МГТУ им. Н.Э. Баумана.

МГТУ им. Баумана

Программа курса

6 тематических
модулей
72 академических
часа
56 аудиторных
часов
Описательная статистика
  • Основы описательной статистики (типы признаков, методы одномерного анализа и анализа связей), а также инструменты для решения задач описательной статистики:
  • - сводные таблицы;
  • - агрегирующие и статистические функции;
  • - надстройка Анализ данных для программы Microsoft Excel.
  • Освоение понятия "Пирамида анализа": заказчик/предметная область и сущности/цель/задачи/вопросы и гипотезы/технические решения.
  • Выполнение анализа успеваемости школьников по заказу региональной комиссии:
  • - понимание проблемы заказчика;
  • - определение семантики данных и целевых метрик;
  • - формулировка цели и задач исследования;
  • - формулировка вопросов и гипотез;
  • - выбор технических инструментов;
  • - выполнение расчётов.
Визуализация данных
  • Разбор теории визуализации. Выбор подходящего типа визуала. Расстановка акцентов. Инструменты для визуализации:
  • - основные типы диаграмм (столбчатая, линейчатая, график, точечная);
  • - специальные типы диаграмм (гистограмма, ящик с усами);
  • - кастомизация источника данных и формата элементов диаграммы. Крафтовые диаграммы;
  • - мини- диаграммы (спарклайны);
  • - условное форматирование.
  • Разработка интерактивного:
  • - понимание проблемы заказчика;
  • - определение семантики данных;
  • - формулировка цели и задач исследования;
  • - формулировка вопросов и гипотез;
  • - выбор технических инструментов;
  • - выполнение расчётов;
  • - выбор средств визуализации;
  • - вёрстка панели;
  • - исследование различных срезов данных;
  • - интерпретация результатов, выводы и рекомендации заказчику.
Сбор данных
  • Определение сущностей и атрибутов. Определение целевых метрик. Разбор понятия валидация данных. Обсуждения процесса перевода собранных данных в необходимую структуру.
  • Выполнение анализа эффективности учебной программы по заказу отдела маркетинга:
  • - скульптурирование фактически имеющихся данных;
  • - формулировка гипотез;
  • - выполнение расчётов;
  • - интерпретация результатов.
  • - проектирование системы сбора данных (таблицы и столбцы, правила проверки и защиты).
Работа с неполными данными
  • Разбор регрессионного анализа как вывода уравнения связи для прогнозов. Выборочный подход в анализе и математические инструменты обобщения выводов на генеральную совокупность.
  • Тренировка навыков в рамках основы теории вероятностей и математической статистики в объеме, необходимом для работы аналитика:
  • - случайность как математическая модель неизвестности;
  • - работа с вероятностями случайных событий;
  • - сложные события (И/ИЛИ);
  • - серия Бернулли;
  • - случайные величины;
  • - доверительный интервал;
  • - проверка статистических гипотез.
Карьерный трек
  • Позиционирование роли бизнес-аналитика данных: отличие от смежных профессий (аналитик данных, инженер данных, разработчик приложения BI,), возможные карьерные траектории (вертикальный и горизонтальный рост), текущий рынок труда, уровни дохода, типичные требования работодателей.
Итоговая аттестация
  • Итоговая аттестация
Задать свой вопрос
+7 (495) 187-85-85
do@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00
+7 (495) 187-85-85
do@bmstu.ru Мы работаем ежедневно с 9:00 до 21:00