Курс «Профессия Аналитик данных»

Направление
Маркетинговая аналитика
Формат
Видео в записи
Вебинар
Домашние задания
Есть
Итоговый экзамен
Нет
Количество уроков
4
Документ об обучении
Диплом
Обратная связь
Есть
Доступ
Сразу после покупки
Последнее обновление 15.08.2022

О курсе

На курсе вы освоите аналитику данных, научитесь формулировать гипотезы, разрабатывать прогнозы развития бизнеса и получите востребованную профессию.

Для кого этот курс:
Для желающих освоить новую профессию,
На курсе вы получите все необходимые знания и умения, которыми владеют опытные аналитики данных, при этом обучение происходит с нуля, первоначальные знания не нужны;

Для тех, кто хочет повысить квалификацию
Если вы уже работаете с аналитикой и являетесь действующим специалистом, но не применяете в своей работе языки программирования, на курсе вы сможете освоить SQL и Python, а также новые инструменты и подходы в аналитике данных;

Руководителей отдела маркетинга
На курсе вы получите всю необходимую информацию и знания для того, чтобы максимально автоматизировать процесс вашей работы.

Как проходит обучение:
Преподавателями курса являются ведущие специалисты крупных компаний, информация дается в доступной форме и не требует предварительной подготовки. Теоретические знания закрепляются практикой. Особое внимание уделяется работе над ошибками.

В период обучения вы научитесь:
Проводить анализ бизнеса при помощи Google Analytics и Яндекс.Метрики
Работать с крупными массивами информации, ее группировке и экспорту в SQL
Использовать язык программирования Python
Работать в Power BI

После окончания обучения вы освоите:
Работу в Яндекс.Метрике и Google.Analytics
Использование языка программирования SQL и Python
Автоматизирование интернет-аналитики
Возможность видеть закономерности и делать выводы
Визуализацию данных
Работу в Power BI
Внедрение сквозной аналитики

Программа курса

  1. 1.Работа в Яндекс.Метрике и Google.Analytics
    2.Установка счетчиков на сайте
    3.Поиск и анализ данных с сайта
    4.Оптимизация работы сайта и устранение слабых мест
    5.Установление ключевых показателей эффективности бизнеса
  2. 1.Эффективная работа с данными при помощи запросов на языке SQL
    2.Автоматизация и получение необходимых данных
    3.Сортировка и фильтрация данных по нужным критериям
    4.Аналитика с помощью SQL
    5.Применение SQL для работы с Google BigQuery
  3. 1.Работа с данными из файлов и баз данных
    2.Парсинг цен и информации с сайтов
    3.Тестирование гипотез и анализ поведения пользователей
    4.Автоматизация интернет-аналитики
    5.Визуализация данных для отчетов
  4. 1.Обработка и анализ данных в Power BI
    2.Построение моделей данных из неструктурированных источников: таблиц, сайтов и баз данных
    3.Преобразование сложных данных в простые для восприятия и ценные для бизнеса сведения
    4.Подготовка интерактивных отчётов и дашбордов для совместной работы
    5.Внедрение сквозной аналитики на предприятии