Beruf „Datenanalyst“ – Kurs 65.412 Rubel. von der Moskauer Digitalschule, Ausbildung 4 Monate, Datum: 15. Dezember 2023.
Verschiedenes / / December 08, 2023
Dieser Beruf ist ideal für Fernarbeit, auch als Freiberufler. Kunden sind bereit, denjenigen gut zu bezahlen, die die Geschäftsentwicklung visualisieren, ihre Entscheidungen mit Zahlen begründen und Prognosen erstellen können.
Der datengesteuerte Ansatz gewinnt an Bedeutung. Der Beruf ist in vielen Bereichen gefragt: IT, Finanzen, Marketing, Handel, Medizin, Bildung, Dienstleistungen usw.
Bei uns werden Sie in nur 4 Monaten zum Analysten, denn es gibt viel Übung und Feedback von Experten. Die besten Studenten haben die Möglichkeit, ein Praktikum bei Ozon, Data Sfera und Agima zu absolvieren.
Für wen ist es geeignet?
Für Anfänger
Ist Ihre Berufserfahrung so weit wie möglich von der Analytik entfernt? Möchten Sie etwas Neues und Interessantes lernen oder einen gefragten Beruf erlernen? Wir fangen bei Null an und strukturieren Ihr Analytics-Wissen konsequent und festigen es nach jeder Vorlesung durch Praxis.
Manager
Lernen Sie, Daten schnell zu verarbeiten und zu analysieren, um Prognosen, Strategien und Pläne zu erstellen. Sie werden bei der Entscheidungsfindung autonomer.
Vermarkter
Sie verstehen, wie Sie Daten zur Bewertung der Werbewirksamkeit nutzen, Hypothesen mithilfe von A/B-Tests formulieren und testen und erfahren, wie Sie schnell klare Berichte zu Werbekampagnen erstellen.
Unternehmen und Unternehmer
Für Verkäufer, die lernen möchten, wie man Verkaufsdaten auf Marktplätzen analysiert. Und auch für alle Unternehmer, die mit einem datengesteuerten Ansatz Wachstumspunkte finden und Geschäftsressourcen optimieren möchten.
Modul 1. Einleitend.
Aufgaben und Arten von Analysten
Datenanalyse
Analytische Fähigkeiten
Modul 2. Excel.
Warum Excel Analytics?
Daten filtern und sortieren
Methoden zur Eingabe einer Funktion
Formelbearbeitungs- und Fehlerverfolgungssystem
Nützliche Funktionen in Excel
Pivot-Tabellen: Definition, Baubedingungen, Aufstellungsbereiche
Daten gruppieren
Diagrammtypen
Sparklines
Power-Abfrage
Add-on „Suche nach einer Lösung“. Verbindung und Einstellungen
Dropdown-Listen
OLAP-Würfel
Makros
Modul 3. SQL.
Geschichte der Sprache, SQL-Standard, Grundkonzepte
SELECT-Anweisungsstruktur
Grundlegende Datentypen
Logische Operatoren
Aggregatfunktionen und Gruppierung
Unterabfragen
Tische zusammenfügen
Tabellen erstellen, aktualisieren und löschen
Allgemeine Tabellenausdrücke, Ansichten
Fensterfunktionen
Typische Anwendungsszenarien
Einführung in die Abfrageoptimierung
Modul 4. BI und Dashboards.
Vorstellung der Funktionen des Power BI-Tools.
Power-Abfrage
Daten für die Analyse vorbereiten.
Arbeiten mit dem erweiterten Editor: M-Sprache.
Prinzipien zum Aufbau eines Datenmodells, zum Organisieren von Tabellen und zum Verwalten von Beziehungen
DAX-Datenanalysesprache
Laden verknüpfter Datenquellen
Verzeichnisse und automatisch berechnete Verzeichnisse für geladene Abfragen
Gängige Beispiele für fortgeschrittene DAX-Berechnungen
Bildung von Maßnahmen
Berechnete Spalten und Datengruppierungen
Dashboard für wichtige Leistungsindikatoren des Unternehmens
Renderblock in Power BI Desktop
Dashboard-Design und Anwendung von Themen
Arbeiten in PowerBI über den Browser
Infrastruktur, Datenladen und Dashboard-Entwicklung in Tableau. Tableau: Hauptfunktionen und Vergleich mit Power BI
Modul 5. Python für Datenanalysen.
Einführung in Jupyter Notebook und Markdown
Einfache Operationen mit Zahlen und Zeichenfolgen
Bedingte Anweisung und for-Schleife
Funktionen
Einführung in Pandas
Einfache Visualisierungen
Analyse von Datenausreißern
Laden und Ändern von Daten
Analyse des Online-Shop-Verkehrs
Verkaufstrichter, Balkendiagramme, Conversion-Analyse
Einführung in die mathematische Statistik.
Beschreibende Statistik
Einführung in das Testen statistischer Hypothesen
A/A- und A/B-Tests
Datenzusammenführung
Kohortenanalyse
Vergleich der Traffic-Qualität aus zwei Werbequellen
Modul 6. Abschlussprojekt.
Erstellen Sie ein Management-Dashboard mit wichtigen Geschäftsindikatoren
Versuchen Sie sich als Datenanalyst für den brasilianischen Marktplatz Olist. Besprechen Sie den Geschäftsprozess des Marktplatzes und das Datenmodell. Erfahren Sie, wie Sie mit einer Datenbank auf einem Remote-Server arbeiten. Entdecken Sie Ansätze zur Lösung geschäftlicher Probleme