Открыто

BI-аналитик [Яндекс Практикум]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Топикстартер, 23 фев 2026.

Основной список: 19 участников

  1. 23 фев 2026
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Складчина: BI-аналитик [Яндекс Практикум]

    upload_2026-2-22_23-28-11.png

    За 10 месяцев научитесь превращать данные в наглядные графики и отчёты для бизнеса. Получите реальный опыт и сразу 2 специальности: аналитик данных и BI-аналитик.

    Курс «BI-аналитик»:
    • Актуальная программа и навыки, которые нужны работодателям
    • DataLens, Superset, Python, SQL и проекты на основе реальных задач аналитиков
    • Через 7 месяцев у вас будет достаточно навыков, чтобы работать аналитиком данных
    Усилите навыки с помощью нейросетей чтобы они работали вместе с вами, а не вместо вас.

    Программа курса «BI-аналитик»:
    1. Вводный модуль
    2. Введение в аналитику. Отчёт в Google Таблицах
    3. Основы SQL. Извлечение данных для анализа
    4. SQL. Обработка данных
    5. SQL. Анализ данных и решение ad-hoc-задач
    6. Визуализация данных и дашборды
    7. Основы Python
    8. Python. Предобработка данных
    9. Исследовательский анализ данных и визуализация
    10. Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей
    11. Формулировка и проверка гипотез
    12. Анализ результатов A/B-тестирования
    13. Сбор требований и прототипирование
    14. Дизайн дашборда и документирование его логики
    15. Завершение работы над дашбордом. Superset
    16. Проектирование витрины и предобработка данных
    17. Углублённая работа с данными
    18. Итоговый проект
    19. Кейсы от работодателей
    20. Нейросети для BI-аналитиков
    Вводный модуль
    • Кто такой BI-аналитик
    • Как проходит обучение
    • Помощь с трудоустройством
    Введение в аналитику. Отчёт в Google Таблицах
    • Использование данных в бизнесе
    • Процесс анализа данных и задачи аналитика
    • Excel как инструмент аналитика. Основы Google Таблиц
    • Предобработка данных в Google Таблицах
    • Использование формул и функций
    • Презентация данных
    • Проект: отчёт в Google Таблицах для салона красоты
    Основы SQL. Извлечение данных для анализа
    • Работа с базами данных
    • Типы данных и их преобразования
    • Фильтрация данных и агрегация
    • Группировка и сортировка данных
    • Проект: сбор статистики прослушиваний музыкального стриминга
    SQL. Обработка данных
    • Связи между таблицами
    • Работа с пропущенными значениями и дубликатами
    • Присоединение таблиц
    • Операции множеств и подзапросы
    • Категоризация значений. Создание новых столбцов
    • Работа с датой и временем
    • Проект: анализ данных клиентов оператора связи Мегасеть
    SQL. Анализ данных и решение ad-hoc-задач
    • Знакомство с базой данных
    • Оконные функции. Агрегирующие функции
    • Оконные ранжирующие функции
    • Оконные функции смещения
    • Описательная статистика. Аналитические функции
    • Практика решения ad-hoc-задач
    • Проект: анализ данных о продажах в онлайн-игре Секреты Темнолесья
    Визуализация данных и дашборды
    • Визуализация в работе аналитика. Знакомство с DataLens
    • Основы визуализации. Чарты
    • Вычисляемые поля
    • Дашборды
    • Параметры
    • Интерпретация данных из дашбордов
    • Проект: дашборд на основе данных конференции TED
    • Итоговый проект модуля: анализ объявлений о продаже недвижимости
    Основы Python
    • Основы синтаксиса Python
    • Определение данных и их типы
    • Условные выражения
    • Циклы и их организация
    • Функции в Python
    • Словари и множества
    • Работа с вложенными структурами
    • Проект: проверочные задания на знание синтаксиса Python
    Python. Предобработка данных
    • Основы библиотеки Pandas. Обзор данных
    • Типы данных. Работа с датой и временем
    • Индексация в датафреймах. Фильтрация данных
    • Работа с пропущенными значениями
    • Обработка дубликатов
    • Категоризация данных
    • Проект: предобработка данных онлайн-игры Секреты Темнолесья
    Исследовательский анализ данных и визуализация
    • Объединение датафреймов
    • Описательная статистика
    • Взаимосвязь переменных
    • Визуализация для изучения данных
    • Сводные таблицы
    • Пример исследовательского анализа данных
    • Проект: анализ данных рынка заведений Москвы для инвестфонда
    • Итоговый проект модуля: исследование данных о стартапах
    Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей
    • Что такое бизнес-метрики и зачем они нужны
    • Расчёт, визуализация и интерпретация продуктовых метрик
    • Продуктовая воронка
    • Расчёт метрик конверсии и LTV по когортам
    • Выбор ключевых и кастомных метрик
    • Проект: расчёт, визуализация и анализ метрик сервиса доставки еды
    Формулировка и проверка гипотез
    • Основы теории вероятностей
    • Случайные величины
    • Распределения
    • Основы статистики
    • Проверка гипотез
    • Проект: проверка бизнес-гипотез для сервиса GoFast
    Анализ результатов A/B-тестирования
    • Что такое A/B-тесты и зачем они нужны
    • Выбор метрики для проверки гипотезы
    • Расчёт размера выборки. Валидация результатов
    • Проверка результатов A/B-теста. Тест Манна — Уитни. Z-тест пропорций
    • Проект: A/B-тестирование для рекомендательной системы приложения
    • Итоговый проект модуля: расчёт метрик и проверка гипотезы
    Сбор требований и прототипирование
    • Введение в BI-аналитику
    • Инструменты BI и их реализация
    • Интервью с заказчиком для сбора требований
    • Принципы и методы документирования бизнес-требований
    • Типы визуализации
    • Принципы дизайна дашбордов
    • Эскизы дашбордов
    • Проект: подбор инструмента для конкретной задачи и выбор визуализации
    Дизайн дашборда и документирование его логики
    • Дополнительные чарты в DataLens
    • Интерактивность и параметризация дашбордов
    • Форматирование текста на дашбордах с помощью Markdown
    • Основы администрирования в DataLens
    • Документирование и закрепление результатов дашборда
    • Проект: сборка макета дашборда в DataLens
    Завершение работы над дашбордом. Superset
    • Введение в Superset: чарты, датасеты и дашборды
    • Интерактивность и параметризация дашбордов
    • Форматирование текста на дашбордах
    • Основы администрирования в Superset
    • Проект: сборка макета дашборда в Superset
    • Итоговый проект модуля: дашборд в Superset по данным из PostgreSQL и интервью с заказчиком, документация дашборда в Confluence
    Проектирование витрины и предобработка данных
    • Принципы создания витрин данных
    • Параметризация и фильтрация данных в Superset
    • Продвинутые техники SQL в DataLens
    • Основы администрирования в Superset
    • Документирование и закрепление знаний
    • Проект: подключение и очистка датасетов, создание дашборда в DataLens
    Углублённая работа с данными
    • Основы SQL для BI-аналитиков
    • Построение дашбордов по макету и готовому датасету
    • Оптимизация запросов и правила хорошего кода
    • Сложный SQL в Superset
    • Качество данных для дашбордов
    • Проект: решение SQL-задач на разных бизнес-кейсах
    • Итоговый проект модуля: решение SQL‑задач, которые встречаются на собеседованиях
    Итоговый проект
    • Решение сложных аналитических кейсов на большом объёме реальных данных с помощью PostgreSQL, DataLens и Superset. Документация результата в Confluence и презентация решения.
    • Проект: комплексный дашборд, чтобы отслеживать ключевые показатели
    Кейсы от работодателей
    • Это задачи от наших партнёров, которые будут встречаться в течение всего курса. Они основаны на реальных бизнес-кейсах — вы узнаете, с чем работают аналитики данных каждый день.
    Нейросети для BI-аналитиков
    • Навыки работы с ИИ сейчас так же важны, как и хардскилы. Поэтому модуль по нейросетям входит в базовую программу.
    • В нём вы узнаете, как устроены нейросети, освоите промпт‑инжиниринг и научитесь выбирать AI-инструменты для разных задач — от освоения новых технологий до повседневных обязанностей BI-аналитиков.
    • После обучения сможете применять ИИ в работе:
    • Генерировать SQL-запросы по бизнес-требованиям
    • Создавать и корректировать формулы в таблицах
    • Разрабатывать фрагменты кода на Python
    • Проводить диагностику кода и исправлять в нём ошибки
    • Брейнштормить гипотезы для исследований
    • Анализировать и структурировать бизнес-требования
    • Делать пользовательские инструкции
    • Выполнять первичный анализ табличных данных
    • Визуализировать данные
    • Готовить презентации
    • Практика: освоите техники работы с ИИ для решения 10+ типовых задач BI‑аналитиков

    Цена 142500 руб.
    Скрытая ссылка
     
    3 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. Dmitry_K
      Dmitry_K участвует.
      3 мар 2026 в 12:08
    2. skladchik.com
      В складчине участвует 20 человек(а).
      3 мар 2026 в 12:08
    3. yarikslav
      yarikslav участвует.
      2 мар 2026 в 21:22
    4. Ramzes1
      Ramzes1 участвует.
      1 мар 2026 в 20:02