BI-аналитика: от EDA до дашборда
Научитесь исследовать данные в Python - распределения, корреляции, выбросы - и превращать выводы в понятные графики и дашборды, по которым бизнес принимает решения.
От первой загрузки данных в pandas до дашборда в Superset и презентации инсайтов: EDA-отчёт и мини-проект идут в портфолио.
Формат курса
Сначала понять, потом показать. EDA учит видеть структуру данных до того, как строить графики
Графики, которые читают. Учимся выбирать тип графика под задачу и избегать типичных ошибок BI
Дашборд как продукт. Не «много графиков», а инструмент, которым команда пользуется каждый день
// главная мысль курса
Дашборд - это не украшение, а инструмент решений: если график можно понять за пять секунд, он работает; если нужно объяснять - нет. Этот курс учит сначала честно исследовать данные, а потом показывать их так, чтобы бизнес увидел главное.
Курс для тех, кто хочет говорить с бизнесом на языке графиков
Аналитикам данных
SQL и Python уже есть, но отчёты остаются таблицами. Курс добавляет визуальный слой: EDA, графики и дашборды.
BI-разработчикам и репортёрам
Вы собираете отчёты, но хотите делать их осмысленнее: правильные типы графиков, структура отчёта, метрики.
Продактам и маркетологам
Вы принимаете решения по дашбордам и хотите строить их сами - без очереди к аналитикам.
2 модуля: от разведочного анализа до BI-отчёта
Первый модуль - EDA: как аналитик знакомится с данными, ищет распределения, корреляции и выбросы и оформляет выводы в отчёт. Второй - BI и визуализация: типы графиков, восприятие, типичные ошибки, дашборд как продукт и практика в Superset.
1
EDA - разведочный анализ данных
6 уроков + проектная работа · pandas, Matplotlib, Seaborn
›
Как мыслит аналитик при знакомстве с данными: загрузка и обзор в pandas, визуализация в Matplotlib и Seaborn, распределения и описательная статистика, корреляции, выбросы и полноценный EDA-отчёт.
Что такое EDA и как мыслит аналитик
Pandas: загрузка и обзор данных
Визуализация - Matplotlib/Seaborn
Распределения и описательная статистика
Корреляции и зависимости
Выбросы, категории и EDA-отчёт
Проектная работа
2
BI и визуализация данных
ядро курса
12 уроков + мини-проект · дашборды, Superset
›
Зачем бизнесу BI, как выбирать тип графика под задачу и как мы воспринимаем визуализации; типичные ошибки, дашборд как продукт, структура BI-отчёта, практика в Superset и презентация инсайтов.
Что такое BI и зачем он нужен
Типы графиков и задачи
Как мы воспринимаем графики
Типичные ошибки BI
BI и продуктовые метрики
Дашборд как продукт
Структура BI-отчёта
Подготовка к практике Superset
Презентация инсайтов
Superset
BI и бизнес-решения
Мини-проект
Хотите полную программу с описанием каждого урока и стоимостью?
Получить программу и ценуПо итогам курса
Полный пайплайн EDA: загрузка, обзор, распределения, корреляции, выбросы, отчёт
Уверенная визуализация в Matplotlib и Seaborn
Умение выбирать тип графика под задачу и избегать типичных ошибок BI
Навык проектирования дашборда как продукта: структура, метрики, аудитория
Практический опыт работы в Apache Superset
EDA-отчёт и мини-проект (дашборд) в портфолио
Чего этот курс не обещает
- это не курс по Python с нуля - нужна база: переменные, циклы, pandas на начальном уровне - или пройдите сначала курс аналитика
- это не привязка к одному BI-инструменту - практика в Superset, но принципы визуализации переносятся на Tableau, Power BI и DataLens
- это не курс по дизайну - мы учим ясности и точности графиков, а не украшательству
Принципы восприятия графиков и структуры отчёта не зависят от инструмента - они останутся с вами при любой смене BI-платформы.
Алексей Воронко
Lead Data Analyst
Более 8 лет в аналитике данных: VK, Яндекс, 2ГИС. Более 4 лет преподаёт аналитику и помогает специалистам применять новые инструменты в реальной работе - в этом курсе учит исследовать данные и превращать их в понятные графики и дашборды.
Частые вопросы
Какой уровень Python нужен?
Базовый: переменные, циклы, знакомство с pandas. Если этого нет - начните с курса «Аналитик данных», модуль Python.
Сколько времени займёт курс?
2 модуля, 20+ уроков, проектная работа и мини-проект. В комфортном темпе - 5-7 недель по несколько часов в неделю.
Почему Superset, а не Tableau или Power BI?
Superset - открытый и бесплатный инструмент, который используют многие компании. Принципы построения дашбордов одинаковы во всех BI-системах.
Нужно ли что-то устанавливать?
Python-практика идёт в Google Colab, для Superset даём доступ к учебному стенду - мощный компьютер не нужен.
Что будет в портфолио?
EDA-отчёт по реальному датасету и мини-проект - дашборд в Superset с презентацией инсайтов.
Сколько стоит и когда старт?
Стоимость и даты ближайшего потока уточняйте у куратора. Оставьте заявку - куратор пришлёт актуальные цифры в течение рабочего дня, без обязательств с вашей стороны.
BI-аналитика
Оставьте контакт - куратор пришлёт полную программу, стоимость и даты ближайшего потока. Это просто вопрос, ни к чему не обязывает.
✓ Ответ куратора в течение рабочего дня
✓ Без спама и автообзвонов
✓ Достаточно имени и одного контакта