Аналитика играет особую роль в современном мире, так как без нее невозможно представить ни один проект. Курс поможет аналитикам разобраться с аналитическими программами и приложениями, которые используются для визуализации данных в наглядной форме на дашбордах, классификации источников данных и регулирования загрузки. Студенты научатся моделировать хранилища данных, работать с BI-инструментом, рассматривать архитектуру ресурсов и основных элементов системы. Кроме того, в рамках программы будут разобраны такие аналитические приложения, как Social Media, Twitter analysis, Telegram channels.
Показываем, как будет расти ваш заработок вместе с опытом. И сколько времени потребуется, чтобы окупить вложения в образование
Курс включает в себя теоретические и практические задания, основанные на реальных примерах, для лучшего понимания программы обучения.
Разберете, какие виды данных существуют и в чем их специфика.
Проанализируете основные программы, используемые для сбора информации.
Опробуете их в практическом применении.
Выясните, как устроено корпоративное хранилище данных.
Научитесь управлять ими.
Выполните самостоятельную работу.
Изучите киллер-фичу фреймворка.
Узнаете, как функционирует фреймворк.
Разберетесь с основными требованиями этого процесса.
Проанализируете практические примеры.
Проведете анализ данных.
Выясните, как улучшить работу аналитики.
Выполните самостоятельную работу.
Научитесь расширять структуру хранилища.
Поработаете над домашним заданием.
Обсудите преимущества второй версии метода.
Выясните, чем кардинально отличается третья версия модели.
Изучите базовые аспекты.
Выясните, в чем особенности данного инструмента.
Обсудите цель аналитического приложения.
Примените методологию в рамках своего проекта.
Разберете на практических примерах, какие витрины зачастую используются специалистами в работе.
Подробно поговорите о BI.
Научитесь самостоятельно работать с BI-решениями.
Узнаете, в чем преимущества современных хранилищ.
Поговорите о DWH более детально.
Рассмотрите расширение с помощью модулей.
Научитесь управлять рабочей нагрузкой.
Выполните самостоятельную работу.
Обсудите структуру внешних и полуструктурированных данных.
Поработаете с обратным ETL.
Изучите функционал машинного обучения.
Проанализируете пример из практики.
Выполните самостоятельную работу.
Узнаете от кураторов, в каком направлении лучше всего продолжить развиваться.
Решите, по какой теме хотите выполнять итоговую работу, и спланируете процесс ее написания.
Презентуете проект экспертной комиссии.
Просмотр обучающих видеороликов
Делаете все тогда, когда вам это удобно и в подходящем вам темпе
Объяснение возникших вопросов, закрепление пройденного материала и исправление ошибок
Данный проект, показывающий ваши навыки, будет прекрасным дополнением к вашему портфолио
Познакомитесь с площадками для поиска работы, узнаете, как успешно пройти стажировку, и получите доступ к бирже с вакансиями компаний-партнёров
Обучение организовано так, что вы можете спокойно совмещать его с работой, учебой и личной жизнью. Именно вы решаете, когда работать с материалами курса - вы занимаетесь тогда, когда удобно вам. Все уроки курса будут всегда в вашем доступе, даже после окончания курса, поэтому вы в любой момент сможете повторить пройденный материал.
Именно вы решаете, когда и сколько заниматься. Обычно студенты тратят на обучение от трех до пяти часов в неделю.
Да, вы всегда сможете задать вопрос преподавателю в личном кабинете. Также вы будете получать от него обратную связь после выполнения домашних заданий.
Да, вы можете купить курс в рассрочку, что позволит вам лучше спланировать свой бюджет.