Аналитика данных

Программа включает 6 курсов и разработана специально для тех, кто хочет освоить аналитику данных с нуля.

Ссылки на курсы кликабельны — нажимайте и переходите, чтобы увидеть более подробную информацию по каждому из курсов.

Для чёткого понимания структуры, объёма материалов и ограничений каждого из курсов, входящих в программу, перед покупкой рекомендуется:

• Ознакомиться с каждым курсом отдельно, изучив программы и объем материалов
• Ознакомиться с дополнительной полезной информацией в репозитории по ссылке
• Посетить Telegram-канал с ответами на возможные вопросы
• Также можете задать ваши вопросы лично мне в Telegram

Программа "Аналитика данных" состоит из 6 курсов:

1. SQL для всех: от начинающих до продвинутых

Курс разработан специально для новичков, которые хотят освоить базы данных с нуля.

Вы научитесь всему необходимому без воды и сложной терминологии. Старт с нуля, поддержка автора на каждом этапе и максимум практики для быстрого старта в аналитике данных.

Курс дает полное понимание работы с базой данных, вы научитесь:

• Устанавливать и настраивать DBeaver и pgAdmin
• Подключаться к базам данных и создавать локальные БД
• Писать SELECT-запросы, фильтровать, сортировать и группировать данные
• Применять агрегатные функции COUNT, AVG, SUM, MIN, MAX
• Объединять таблицы с помощью JOIN и работать с множествами через UNION
• Использовать функции для обработки текста, чисел и дат
• Применять подзапросы, CTE, CASE, COALESCE, EXISTS
• Писать оконные функции и управлять фреймами
• Создавать и изменять таблицы, настраивать ограничения, работать с INSERT, UPDATE, DELETE
• Создавать представления, функции и триггеры
• Решать тестовые задания от разных компаний

Подробная информация о курсе ->->->

2. ABC-XYZ анализ в SQL

Курс разработан для тех, кто хочет освоить ABC-XYZ анализ с нуля, используя возможности SQL.

Вы научитесь проводить анализ товарного ассортимента и управлять запасами на основе данных. Материал структурирован от установки базы данных до итоговых выводов. Каждый этап анализа проверяется в MS Excel, чтобы вы точно понимали правильность своих решений.

Вы научитесь:

• Импортировать данные и подключаться к базе данных
• Проводить исследовательский анализ данных
• Использовать обобщенные табличные выражения для структурирования запросов
• Использовать оконные функции на маркетинговой бизнес-задаче
• Применять SQL для ABC-анализа товаров
• Применять SQL для XYZ-анализа для оценки стабильности спроса
• Создавать представления для структурирования аналитических запросов
• Объединять результаты ABC и XYZ анализов в единую матрицу
• Проверять корректность расчетов в MS Excel
• Формулировать выводы и рекомендации на основе ABC-XYZ матрицы

Подробная информация о курсе ->->->

3. Когортный & RFM-анализ в SQL

Курс разработан для тех, кто хочет освоить когортный и RFM анализ с нуля, используя возможности SQL.

Вы научитесь анализировать поведение клиентов по когортам и сегментировать аудиторию для маркетинговых стратегий. В ходе обучения будет создана и наполнена локальная база данных, выполнен когортный анализ для расчета LTV и среднего вклада, а также RFM-анализ с формированием выводов и рекомендаций. Материал структурирован от установки базы данных до итоговых выводов.

Вы научитесь:

• Создавать локальную базу данных и импортировать данные для анализа
• Проводить исследовательский анализ данных
• Выполнять подготовку и очистку данных
• Проводить когортный анализ: рассчитывать LTV, анализировать когорты, точки насыщения и длительность наблюдения
• Проводить RFM-анализ: сегментировать клиентов по Recency, Frequency, Monetary с использованием перцентилей
• Использовать обобщенные табличные выражения для структурирования запросов
• Использовать оконные функции для сложных расчетов
• Создавать представления для автоматизации RFM-сегментации
• Выявлять проблемные зоны и точки роста на основе аналитики
• Формулировать выводы и рекомендации для бизнеса
• Интерпретировать результаты RFM-анализа для маркетинговых стратегий

Подробная информация о курсе ->->->

4. Metabase: визуализация данных

Курс разработан специально для тех, кто хочет освоить SQL-ориентированную BI-систему Metabase с нуля.

Вы научитесь разворачивать Metabase различными способами: локально через Docker, на виртуальной машине и с арендой сервера, а также настраивать подключение к базам данных, создавать визуализации и разрабатывать дашборды без воды и сложной терминологии.

Вы научитесь:

• Разворачивать Metabase локально с помощью Docker и виртуальной машины
• Арендовать сервер и устанавливать Metabase на удаленный сервер
• Подключать базы данных к Metabase
• Создавать и структурировать коллекции
• Работать с различными типами вопросов
• Создавать визуализации: Table, Number, Detail, Bar, Row, Line, Area, Combo, Pie, Progress, Gauge, Trend, Funnel, Waterfall, Scatter plot, Pivot table, Maps
• Работать с фильтрами и создавать модели
• Разрабатывать дашборды с использованием простых и сложных фильтров
• Выполнять ABC-анализ в Metabase: от SQL-запроса до визуализации и разработки ABC-дашборда

Подробная информация о курсе ->->->

5. Microsoft Power BI, Power Query, DAX

Курс даёт полное понимание работы с данными в Power BI: от подключения к разным источникам до профессиональной визуализации.

Вы научитесь обрабатывать данные в Power Query, строить модель данных, писать меры на языке DAX и создавать интерактивные отчеты.

Вы научитесь:

• Подключаться к разным источникам данных и управлять ими
• Преобразовывать данные в Power Query: удалять столбцы, работать с типами данных, форматировать, разделять, извлекать текст и заменять значения
• Получать данные из интернета
• Разрабатывать собственный календарь дат
• Объединять запросы, группировать и агрегировать данные
• Применять функции для обработки чисел, строк и дат
• Настраивать обновление запросов
• Разрабатывать модель данных: настраивать активные и неактивные связи, понимать кардинальность и потоки фильтрации
• Создавать вычисляемые столбцы и меры на языке DAX
• Понимать контекст фильтра и применять ключевые функции DAX
• Добавлять и настраивать визуальные элементы: столбчатые диаграммы, таблицы, матрицы с условным форматированием, карточки, KPI, карты, Treemap, линейные графики, Gauge, Waterfall, Funnel, круговые диаграммы, Scatter Chart, Decomposition tree, Key Influencers
• Использовать уровни фильтрации, слайсеры и их синхронизацию
• Разрабатывать стартовые страницы, настраивать взаимодействие между визуальными элементами
• Создавать детализированные фильтры, закладки и аналитические панели
• Публиковать отчеты в Power BI Service
• Разрабатывать навигацию и мобильные макеты
• Настраивать безопасность на уровне строк

Подробная информация о курсе ->->->

6. Основы Python для анализа данных

Курс даёт полное понимание работы с данными в Python. Вы научитесь работать с данными в Jupyter Notebook и Google Colab, использовать структуры данных Python, писать собственные функции, обрабатывать ошибки и применять функциональные инструменты (map, filter, lambda).

Вы научитесь:

• Устанавливать и настраивать Jupyter Notebook, разбираться в отличиях от Google Colab
• Использовать Markdown для оформления кода, комментариев и структурирования записей
• Понимать основы синтаксиса Python и следовать стилю PEP 8
• Работать с переменными, целыми числами, числами с плавающей точкой и комплексными числами
• Выполнять конвертацию типов данных
• Использовать функции ввода-вывода input и print
• Выполнять индексацию строк, срезы и применять строковые функции
• Работать с логическим типом данных, логическими операторами и типом NoneType
• Использовать основные структуры данных: списки (создание, методы, операции), кортежи, множества, словари
• Импортировать модули и библиотеки
• Выполнять базовую работу с файлами
• Работать с датой и временем: модуль datetime, работа с датами, временем, временными промежутками
• Применять условные операторы if, elif, else и тернарный оператор
• Использовать циклы while и for, операторы continue, break, pass
• Создавать списки с помощью List Comprehensions
• Писать собственные функции, работать с параметрами и аргументами функций
• Использовать *args и **kwargs для гибкой работы с аргументами
• Обрабатывать исключения с помощью try и except
• Применять map, filter, lambda-функции, reduce и lambda-сортировку
• Решать практические задачи на закрепление каждой темы

Подробная информация о курсе ->->->

Рекомендуемый порядок прохождения курсов:

1. SQL для всех: от начинающих до продвинутых
2. ABC-XYZ анализ в SQL
3. Когортный и RFM-анализ в SQL
4. Metabase: визуализация данных
5. Microsoft Power BI, Power Query, DAX
6. Основы Python для анализа данных

Концепция авторской программы "Аналитика данных" базируется на трех принципах:

1. От простого к сложному с поддержкой
Материал выстроен последовательно: от базовых понятий до продвинутых техник. Вы идете по шагам, не пропуская важного, с поддержкой автора на каждом этапе.

2. Закрепление на вопросах и задачах
Большое внимание уделяется практике. Вас ждут более 600 тестовых и практических заданий разного уровня сложности. Вы не просто решаете задачи курсов — вы учитесь применять знания в реальных проектах.

3. Помощь и обратная связь
Не стесняйтесь задавать вопросы в комментариях. Я стараюсь отвечать максимально быстро, чтобы вы не теряли время и всегда могли двигаться дальше.