Data Analyst - corso gratuito da Otus, formazione, Data: 5 dicembre 2023.
Miscellanea / / December 08, 2023
Analista dati è uno specialista di big data. Li raccoglie, analizza, visualizza e trae conclusioni. Sulla base delle ipotesi ottenute, le aziende prendono importanti decisioni aziendali.
-Analisti di dati di livello junior che si sforzano di sistematizzare e approfondire le proprie conoscenze;
-Specialisti del reporting che lo costruiscono manualmente o semiautomaticamente in Excel e vogliono imparare come farlo in modo più rapido ed efficiente;
-Laureati che vogliono lavorare nel campo dell'analisi dei dati e hanno le conoscenze minime necessarie per iniziare
-Marketing, product manager, analisti aziendali, economisti, pianificatori che vogliono ridurre al minimo la loro routine quotidiana
Alexandra lavora nel campo dell'analisi e della BI dal 2019. A questo punto, ha conseguito una laurea in ingegneria del software presso l'Università statale di amministrazione dell'aviazione di San Pietroburgo e poi un master. Primi passi in...
Alexandra lavora nel campo dell'analisi e della BI dal 2019. A questo punto, ha conseguito una laurea in ingegneria del software presso l'Università statale di amministrazione dell'aviazione di San Pietroburgo e poi un master. I primi passi della sua carriera sono stati mossi presso la società americana Intermedia Cloud Communications come analista di dati junior e nel 2021 è riuscito a diventare il capo del team di analisi. L'intero anno è stato dedicato ad un nuovo progetto cross-team per la gestione finanziaria internazionale sullo stack Microsoft (MS SQL Server, SSRS, SSIS, Power BI). Da marzo 2022 lavora nel gruppo di società Tinkoff Bank come analista di magazzino dati. Fornisce supporto al top management del dipartimento finanziario nella creazione di prototipi di processi ETL utilizzando Greenplum, analisi ad hoc in Python, reporting e visualizzazione in Tableau. Nel 2020 ha ricevuto una formazione aggiuntiva nella direzione di Project Management Manager in ambito IT. È un convinto sostenitore delle metodologie di sviluppo flessibili. Ritiene che gli investimenti più redditizi siano quelli nel proprio sviluppo. Stack: SQL, SAS DIS, SSIS, Tableau, Power BI, Python
Per 5 anni nel settore IT, ha lavorato come analista delle risorse umane e specialista di business intelligence presso Luxoft, mentre ora è specialista in analisi e visualizzazione di report presso Exness. Un economista di formazione. Pila: Tableau Desktop e Server, Dati...
Per 5 anni nel settore IT, ha lavorato come analista delle risorse umane e specialista di business intelligence presso Luxoft, mentre ora è specialista in analisi e visualizzazione di report presso Exness. Un economista di formazione. Stack: Tableau Desktop e Server, Analisi e visualizzazione dei dati, SQL. Nel mio lavoro, cerco un sano equilibrio tra la scrittura di una buona origine dati e la creazione di una bella immagine.
8 anni di esperienza aziendale nell'analisi. SQL, Tableau, C++, Python. Ho creato soluzioni analitiche e di prodotto in grandi aziende come MTS, Ozon, ivi.ru. Ho lavorato in team di prodotto in Russia, Germania, Polonia...
8 anni di esperienza aziendale nell'analisi. SQL, Tableau, C++, Python. Ho creato soluzioni analitiche e di prodotto in grandi aziende come MTS, Ozon, ivi.ru. Ho lavorato in team di prodotto in Russia, Germania, Polonia. Insegnante
Introduzione all'analisi dei dati e alla statistica di base
-Argomento 1. Popolazione generale e campione, livelli di misurazione
-Argomento 2. Distribuzione normale, livello di significatività statistica, deviazione standard. Teorema del limite centrale. Intervalli di confidenza ed errore standard
-Argomento 3. Statistica descrittiva. Misura della tendenza centrale
-Argomento 4. Distribuzione normale, livello di significatività statistica, deviazione standard. Teorema del limite centrale
-Argomento 5. Intervalli di confidenza ed errore standard
-Argomento 6. Livello di significatività, ipotesi statistiche
-Argomento 7. Coefficiente di correlazione
-Argomento 8.Metodi di confronto dei dati. Confronto dei dati nominali.
-Argomento 9. Metodi per confrontare le medie
DBMS e SQL
-Argomento 10.Introduzione ai database relazionali. Database a righe e colonne
-Argomento 11.Creazione e modifica di tabelle. DDL. DML, DCL
-Argomento 12. Selezione dei dati, condizioni, sezioni di dati in SQL
-Argomento 13. Funzioni aggreganti. Raggruppamento e ordinamento dei dati
-Argomento 14. Query annidate e tabelle temporanee
-Argomento 15.Tipi di join di tabella
-Argomento 16. Espressioni in SQL
-Argomento 17.Funzioni integrate in SQL
-Argomento 18.Oggetti del database. Tabelle e viste. Indici e partizioni
-Argomento 19. Piano di query e ottimizzazione delle prestazioni
Introduzione a Python
-Argomento 20.Introduzione alla sintassi. Taccuino di Giove
-Argomento 21. Variabili e tipi di dati. Output dei dati e operazioni aritmetiche
-Argomento 22. Nozioni di base su Python. Operatori, cicli
-Argomento 23. Strutture dati Python. Stringhe, liste, tuple e dizionari
-Argomento 24.Cicli for e while
-Argomento 25.Funzioni, moduli e librerie
-Argomento 26. Biblioteche NumPy, panda, SciPy
-Argomento 27.Metodi di visualizzazione. Nozioni di base su matplotlib, seaborn, plotly
Preelaborazione dei dati, analisi esplorativa e statistica dei dati
-Argomento 28.Lavorare con omissioni e duplicati
-Argomento 29. Categorizzazione dei dati
-Argomento 30. Conversione del tipo di dati
-Argomento 31. Normalizzazione dei dati
-Argomento 32. Categorizzazione dei dati
-Argomento 33. Analisi delle serie temporali
-Argomento 34. Studio delle sezioni di dati
-Argomento 35.Relazioni tra dati
-Argomento 36.Validazione dei risultati
-Argomento 37. Dichiarazione e verifica delle ipotesi
Introduzione alla Business Intelligence e all'analisi visiva dei dati
-Argomento 38.Introduzione alla Business Intelligence
-Argomento 39: Panoramica dell'ecosistema Tableau Desktop/pubblico
-Argomento 40. Principali tipologie di origini dati in Tableau, connessioni
-Argomento 41. Interfaccia di Tableau Desktop e concetti operativi di base
-Argomento 42.Visualizzazione: diagrammi, principali scenari per il loro utilizzo
-Argomento 43. Calcoli preinstallati e personalizzati
-Argomento 44.Organizzazione dei dati in Tableau
-Argomento 45.Ordine delle operazioni in Tableau
-Argomento 46.Introduzione al design dell'informazione
-Argomento 47. Come funziona la percezione dell'utente
-Argomento 48. Principali errori durante la creazione di dashboard
-Argomento 49.Progettazione del cruscotto
-Argomento 50. Layout per varie attività e dispositivi
-Argomento 51.Pianificazione dell'interazione dell'utente con la dashboard
Ciclo di vita del progetto nell'analisi dei dati
-Argomento 52. Processo decisionale basato sui dati negli affari
-Argomento 53. Raccolta dei requisiti
-Argomento 54. Cristallizzazione dei requisiti e creazione di un prototipo
-Argomento 55. Lavoro iterativo con il cliente nella fase di sviluppo
-Argomento 56.Demo della versione finita e fase di test utente
-Argomento 57. Rilascio e post-produzione
-Argomento 58. Monitoraggio della domanda e ricezione di feedback
Metodi e aree speciali nell'analisi dei dati
-Argomento 59.Analisi degli indicatori aziendali
-Argomento 60. Analisi del prodotto, economia unitaria, test A/B
-Argomento 61. Metriche e funnel, gerarchia delle metriche
-Argomento 62. Analisi di coorte
-Argomento 63.BI analisi
-Argomento 64.Giornalismo dei dati