Datenanalyst – kostenloser Kurs von Otus, Schulung, Datum: 5. Dezember 2023.
Verschiedenes / / December 08, 2023
Daten Analyst ist ein Big-Data-Spezialist. Er sammelt sie, analysiert, visualisiert und zieht Schlussfolgerungen. Basierend auf den gewonnenen Hypothesen treffen Unternehmen wichtige Geschäftsentscheidungen.
-Datenanalysten auf Junior-Niveau, die danach streben, ihr Wissen zu systematisieren und zu vertiefen;
-Reporting-Spezialisten, die es manuell oder halbautomatisch in Excel erstellen und lernen möchten, wie es schneller und effizienter geht;
-Absolventen, die im Bereich der Datenanalyse arbeiten möchten und über die notwendigen Mindestkenntnisse für den Einstieg verfügen
-Vermarkter, Produktmanager, Business-Analysten, Ökonomen, Planer, die ihren Alltag auf ein Minimum reduzieren möchten
Alexandra ist seit 2019 im Bereich Analytics und BI tätig. Zu diesem Zeitpunkt erhielt sie einen Bachelor-Abschluss in Software-Engineering von der St. Petersburg State University of Aviation Administration und anschließend einen Master-Abschluss. Erste Schritte in...
Alexandra ist seit 2019 im Bereich Analytics und BI tätig. Zu diesem Zeitpunkt erhielt sie einen Bachelor-Abschluss in Software-Engineering von der St. Petersburg State University of Aviation Administration und anschließend einen Master-Abschluss. Die ersten Schritte seiner Karriere machte er als Junior-Datenanalyst beim amerikanischen Unternehmen Intermedia Cloud Communications, 2021 schaffte er es, Leiter des Analytics-Teams zu werden. Das ganze Jahr war einem neuen teamübergreifenden Projekt für internationales Finanzmanagement auf dem Microsoft-Stack (MS SQL) gewidmet Server, SSRS, SSIS, Power BI). Seit März 2022 arbeitet er in der Tinkoff Bank-Unternehmensgruppe als Lageranalyst Daten. Bietet Unterstützung für das Top-Management der Finanzabteilung bei der Erstellung von Prototypen von ETL-Prozessen mit Greenplum, Ad-hoc-Analysen in Python, Berichten und Visualisierung in Tableau. Im Jahr 2020 erhielt sie eine Zusatzausbildung in Richtung Projektmanagementmanagerin in der IT. Er ist ein überzeugter Befürworter flexibler Entwicklungsmethoden. Ist der Ansicht, dass die profitabelsten Investitionen Investitionen in die eigene Entwicklung sind. Stapel: SQL, SAS DIS, SSIS, Tableau, Power BI, Python
Sie war fünf Jahre lang in der IT tätig, arbeitete als HR-Analystin und Business-Intelligence-Spezialistin bei Luxoft und ist jetzt Spezialistin für Analysen und Berichtsvisualisierung bei Exness. Von Haus aus ist er Ökonom. Stack: Tableau Desktop & Server, Daten...
Sie war fünf Jahre lang in der IT tätig, arbeitete als HR-Analystin und Business-Intelligence-Spezialistin bei Luxoft und ist jetzt Spezialistin für Analysen und Berichtsvisualisierung bei Exness. Von Haus aus ist er Ökonom. Stack: Tableau Desktop & Server, Datenanalyse und -visualisierung, SQL. Bei meiner Arbeit achte ich auf eine gesunde Balance zwischen dem Schreiben einer guten Datenquelle und der Erstellung einer schönen visuellen Darstellung.
8 Jahre Unternehmenserfahrung im Bereich Analytics. SQL, Tableau, C++, Python. Erstellte Analyse- und Produktlösungen in großen Unternehmen wie MTS, Ozon, ivi.ru. Arbeitete in Produktteams in Russland, Deutschland, Polen ...
8 Jahre Unternehmenserfahrung im Bereich Analytics. SQL, Tableau, C++, Python. Erstellte Analyse- und Produktlösungen in großen Unternehmen wie MTS, Ozon, ivi.ru. Arbeitete in Produktteams in Russland, Deutschland und Polen. Lehrer
Einführung in die Datenanalyse und grundlegende Statistiken
-Thema 1. Allgemeine Bevölkerung und Stichprobe, Messniveaus
-Thema 2. Normalverteilung, statistisches Signifikanzniveau, Standardabweichung. Zentraler Grenzwertsatz. Konfidenzintervalle und Standardfehler
-Thema 3. Beschreibende Statistik. Maß für die zentrale Tendenz
-Thema 4. Normalverteilung, statistisches Signifikanzniveau, Standardabweichung. Zentraler Grenzwertsatz
-Thema 5. Konfidenzintervalle und Standardfehler
-Thema 6. Signifikanzniveau, statistische Hypothesen
-Thema 7. Korrelationskoeffizient
-Thema 8.Methoden des Datenvergleichs. Vergleich der Nominaldaten.
-Thema 9. Methoden zum Vergleich von Durchschnittswerten
DBMS und SQL
-Thema 10. Einführung in relationale Datenbanken. Zeilen- und Spaltendatenbanken
-Thema 11. Tabellen erstellen und bearbeiten. DDL. DML, DCL
-Thema 12. Datenauswahl, Bedingungen, Datenscheiben in SQL
-Thema 13. Aggregationsfunktionen. Daten gruppieren und sortieren
-Thema 14. Verschachtelte Abfragen und temporäre Tabellen
-Thema 15. Arten von Tabellenverknüpfungen
-Thema 16. Ausdrücke in SQL
-Thema 17. Integrierte Funktionen in SQL
-Thema 18.Datenbankobjekte. Tabellen und Ansichten. Indizes und Partitionen
-Thema 19. Abfrageplan und Leistungsoptimierung
Einführung in Python
-Thema 20. Einführung in die Syntax. Jupyter-Notizbuch
-Thema 21. Variablen und Datentypen. Datenausgabe und Rechenoperationen
-Thema 22. Python-Grundlagen. Operatoren, Schleifen
-Thema 23.Python-Datenstrukturen. Zeichenfolgen, Listen sowie Tupel und Wörterbücher
-Thema 24.For- und While-Schleifen
-Thema 25.Funktionen, Module und Bibliotheken
-Thema 26. Bibliotheken NumPy, Pandas, SciPy
-Thema 27.Visualisierungsmethoden. Grundlagen von Matplotlib, Seaborn, Plotly
Datenvorverarbeitung, explorative und statistische Datenanalyse
-Thema 28.Arbeiten mit Auslassungen und Duplikaten
-Thema 29. Kategorisierung von Daten
-Thema 30. Datentypkonvertierung
-Thema 31. Datennormalisierung
-Thema 32. Datenkategorisierung
-Thema 33. Zeitreihenanalyse
-Thema 34. Untersuchung von Datenscheiben
-Thema 35.Datenbeziehungen
-Thema 36.Validierung der Ergebnisse
-Thema 37. Aufstellung und Prüfung von Hypothesen
Einführung in Business Intelligence und visuelle Datenanalyse
-Thema 38. Einführung in Business Intelligence
-Thema 39: Übersicht über Tableau Desktop/Öffentliches Ökosystem
-Thema 40. Haupttypen von Datenquellen in Tableau, Verbindungen
-Thema 41. Tableau Desktop-Schnittstelle und grundlegende Bedienkonzepte
-Thema 42.Visualisierung: Diagramme, Hauptszenarien für ihre Verwendung
-Thema 43. Vorinstallierte und benutzerdefinierte Berechnungen
-Thema 44.Daten in Tableau organisieren
-Thema 45. Reihenfolge der Operationen in Tableau
-Thema 46. Einführung in das Informationsdesign
-Thema 47. Wie die Benutzerwahrnehmung funktioniert
-Thema 48. Hauptfehler beim Erstellen von Dashboards
-Thema 49.Dashboard-Design
-Thema 50. Layout für verschiedene Aufgaben und Geräte
-Thema 51.Planung der Benutzerinteraktion mit dem Dashboard
Projektlebenszyklus in der Datenanalyse
-Thema 52. Datengesteuerte Entscheidungsfindung in der Wirtschaft
-Thema 53. Anforderungen an das Sammeln
-Thema 54. Kristallisierung der Anforderungen und Erstellung eines Prototyps
-Thema 55. Iterative Arbeit mit dem Kunden in der Entwicklungsphase
-Thema 56.Demo der fertigen Version und Benutzertestphase
-Thema 57. Veröffentlichung und Postproduktion
-Thema 58. Nachfrage überwachen und Feedback erhalten
Spezielle Methoden und Bereiche der Datenanalyse
-Thema 59.Analyse von Geschäftsindikatoren
-Thema 60. Produktanalyse, Einheitenökonomie, A/B-Tests
-Thema 61. Metriken und Trichter, Hierarchie der Metriken
-Thema 62. Kohortenanalyse
-Thema 63.BI-Analyse
-Thema 64.Datenjournalismus