Data Analyst - bezplatný kurz od Otus, školení, Datum: 5. prosince 2023.

Alexandra působí v oblasti analytiky a BI od roku 2019. V té době získala bakalářský titul v oboru softwarového inženýrství na St. Petersburg State University of Aviation Administration a poté magisterský titul. První kroky v kariéře podnikl v americké společnosti Intermedia Cloud Communications jako junior datový analytik a do roku 2021 se mu podařilo stát se šéfem analytického týmu. Celý tento rok byl věnován novému mezitýmovému projektu pro mezinárodní finanční řízení na Microsoft stacku (MS SQL Server, SSRS, SSIS, Power BI). Od března 2022 pracuje ve skupině společností Tinkoff Bank jako skladový analytik data. Poskytuje podporu vrcholovému vedení finančního oddělení při vytváření prototypů ETL procesů s využitím Greenplum, ad-hoc analytiky v Pythonu, reportingu a vizualizace v Tableau. V roce 2020 získala další vzdělání ve směru Project Management Manager v IT. Je věrným zastáncem flexibilních vývojových metodik. Domnívá se, že nejvýnosnější investice jsou investice do vlastního rozvoje. Zásobník: SQL, SAS DIS, SSIS, Tableau, Power BI, Python

5 let v IT pracovala jako HR analytik a Business intelligence specialista ve společnosti Luxoft a nyní je specialistkou na analytiku a vizualizaci reportů ve společnosti Exness. Vystudovaný ekonom. Stack: Tableau Desktop & Server, Analýza a vizualizace dat, SQL Ve své práci hledám zdravou rovnováhu mezi psaním dobrého zdroje dat a vytvářením krásného vizuálu.

8 let firemních zkušeností v oblasti analytiky. SQL, Tableau, c++, python. Vytvářel analytická a produktová řešení ve velkých společnostech jako MTS, Ozon, ivi.ru Pracoval v produktových týmech v Rusku, Německu, Polsku. Učitel

Úvod do analýzy dat a základní statistiky

-Téma 1. Obecná populace a vzorek, úrovně měření
-Téma 2. Normální rozdělení, hladina statistické významnosti, směrodatná odchylka. Teorém centrálního limitu. Intervaly spolehlivosti a standardní chyba
-Téma 3. Popisná statistika. Míra centrální tendence
-Téma 4. Normální rozdělení, hladina statistické významnosti, směrodatná odchylka. Teorém centrálního limitu
-Téma 5. Intervaly spolehlivosti a směrodatná chyba
-Téma 6. Hladina významnosti, statistické hypotézy
-Téma 7. Korelační koeficient
-Téma 8.Metody porovnávání dat. Porovnání nominálních dat.
-Téma 9. Metody porovnávání průměrů

DBMS a SQL

-Téma 10.Úvod do relačních databází. Řádkové a sloupcové databáze
-Téma 11.Vytváření a úprava tabulek. DDL. DML, DCL
-Téma 12. Výběr dat, podmínky, datové řezy v SQL
-Téma 13. Agregační funkce. Seskupování a řazení dat
-Téma 14. Vnořené dotazy a dočasné tabulky
-Téma 15. Typy spojení tabulek
-Téma 16. Výrazy v SQL
-Téma 17.Vestavěné funkce v SQL
-Téma 18.Databázové objekty. Tabulky a pohledy. Indexy a oddíly
-Téma 19. Plán dotazů a optimalizace výkonu

Úvod do Pythonu

-Téma 20.Úvod do syntaxe. Notebook Jupyter
-Téma 21. Proměnné a datové typy. Výstup dat a aritmetické operace
-Téma 22. Základy jazyka Python. Operátory, smyčky
-Téma 23. Datové struktury Pythonu. Řetězce, seznamy a n-tice a slovníky
-Téma 24. Smyčky For a while
-Téma 25.Funkce, moduly a knihovny
-Téma 26. Knihovny NumPy, pandy, SciPy
-Téma 27. Metody vizualizace. Základy matplotlib, seaborn, plotly

Předzpracování dat, průzkumná a statistická analýza dat

-Téma 28. Práce s opomenutím a duplikáty
-Téma 29. Kategorizace dat
-Téma 30. Převod datových typů
-Téma 31. Normalizace dat
-Téma 32. Kategorizace dat
-Téma 33. Analýza časových řad
-Téma 34. Studium datových řezů
-Téma 35.Datové vztahy
-Téma 36. Validace výsledků
-Téma 37. Stanovení a testování hypotéz

Úvod do Business Intelligence a vizuální analýzy dat

-Téma 38.Úvod do Business Intelligence
-Téma 39: Tableau Desktop/Public Ecosystem Overview
-Téma 40. Hlavní typy datových zdrojů v Tableau, souvislosti
-Téma 41. Rozhraní Tableau Desktop a základní operační koncepty
-Téma 42.Vizualizace: diagramy, hlavní scénáře jejich použití
-Téma 43. Předinstalované a vlastní výpočty
-Téma 44. Uspořádání dat v Tableau
-Téma 45.Pořadí operací v Tableau
-Téma 46.Úvod do informačního designu
-Téma 47. Jak funguje uživatelské vnímání
-Téma 48. Hlavní chyby při tvorbě dashboardů
-Téma 49. Design palubní desky
-Téma 50. Rozložení pro různé úkoly a zařízení
-Téma 51.Plánování interakce uživatele s řídicím panelem

Životní cyklus projektu v analýze dat

-Téma 52. Rozhodování na základě dat v podnikání
-Téma 53. Požadavky na shromáždění
-Téma 54. Krystalizace požadavků a vytvoření prototypu
-Téma 55. Iterativní práce se zákazníkem ve fázi vývoje
-Téma 56.Ukázka hotové verze a fáze uživatelského testování
-Téma 57. Vydání a postprodukce
-Téma 58. Sledování poptávky a přijímání zpětné vazby

Speciální metody a oblasti v datové analytice

-Téma 59.Analýza podnikových ukazatelů
-Téma 60. Produktová analytika, jednotková ekonomika, A/B testy
-Téma 61. Metriky a cesty, hierarchie metrik
-Téma 62. Kohortová analýza
-Téma 63.BI analytika
-Téma 64.Datová žurnalistika