Data Analyst - brezplačen tečaj pri Otusu, usposabljanje, Datum: 5. december 2023.

Alexandra deluje na področju analitike in poslovne inteligence od leta 2019. Do takrat je diplomirala iz programskega inženiringa na St. Petersburg State University of Aviation Administration in nato še magistrirala. Prve korake v karieri je naredil v ameriškem podjetju Intermedia Cloud Communications kot mlajši podatkovni analitik, do leta 2021 pa mu je uspelo postati vodja analitične ekipe. Celotno leto je bilo posvečeno novemu navzkrižnemu projektu za mednarodno finančno upravljanje na Microsoftovem skladu (MS SQL Server, SSRS, SSIS, Power BI) Od marca 2022 dela v skupini podjetij Tinkoff Bank kot skladiščni analitik. podatke. Zagotavlja podporo najvišjemu vodstvu finančnega oddelka pri gradnji prototipov procesov ETL z uporabo Greenplum, ad-hoc analitike v Pythonu, poročanja in vizualizacije v Tableau. Leta 2020 se je dodatno izobraževala v smeri Vodja projektov v IT. Je odločen zagovornik fleksibilnih metodologij razvoja. Meni, da so najbolj donosne naložbe naložbe v lastni razvoj. Sklad: SQL, SAS DIS, SSIS, Tableau, Power BI, Python

5 let v IT je delala kot HR analitik in specialistka za poslovno inteligenco pri Luxoftu, zdaj pa je specialistka za analitiko in vizualizacijo poročanja pri Exnessu. Po izobrazbi ekonomist. Stack: Tableau Desktop & Server, Analiza in vizualizacija podatkov, SQL Pri svojem delu iščem zdravo ravnovesje med pisanjem dobrega vira podatkov in ustvarjanjem čudovite slike.

8 let korporativnih izkušenj na področju analitike. SQL, Tableau, c++, python. Ustvaril analitične in produktne rešitve v velikih podjetjih, kot so MTS, Ozon, ivi.ru Delal v produktnih ekipah v Rusiji, Nemčiji, na Poljskem. učiteljica

Uvod v analizo podatkov in osnovno statistiko

-Tema 1. Splošna populacija in vzorec, nivoji merjenja
-Tema 2. Normalna porazdelitev, stopnja statistične pomembnosti, standardni odklon. Centralni mejni izrek. Intervali zaupanja in standardna napaka
-Tema 3. Opisna statistika. Merilo centralne tendence
-Tema 4. Normalna porazdelitev, stopnja statistične pomembnosti, standardni odklon. Centralni mejni izrek
-Tema 5. Intervali zaupanja in standardna napaka
-Tema 6. Stopnja pomembnosti, statistične hipoteze
-Tema 7. Korelacijski koeficient
-Tema 8. Metode primerjave podatkov. Primerjava nominalnih podatkov.
-Tema 9. Metode primerjanja povprečij

DBMS in SQL

-Tema 10. Uvod v relacijske baze podatkov. Vrstične in stolpčne baze podatkov
-Tema 11. Ustvarjanje in urejanje tabel. DDL. DML, DCL
-Tema 12. Izbira podatkov, pogoji, podatkovne rezine v SQL
-Tema 13. Agregacijske funkcije. Združevanje in razvrščanje podatkov
-Tema 14. Ugnezdene poizvedbe in začasne tabele
-Tema 15.Vrste povezav tabel
-Tema 16. Izrazi v SQL
-Tema 17. Vgrajene funkcije v SQL
-Tema 18. Objekti baze podatkov. Tabele in pogledi. Indeksi in particije
-Tema 19. Načrt poizvedbe in optimizacija delovanja

Uvod v Python

-Tema 20. Uvod v sintakso. Jupyter Notebook
-Tema 21. Spremenljivke in podatkovni tipi. Izpis podatkov in aritmetične operacije
-Tema 22. Osnove Pythona. Operatorji, zanke
-Tema 23. Podatkovne strukture Python. Nizi, seznami in tuple ter slovarji
-Tema 24. Zanke for in while
-Tema 25. Funkcije, moduli in knjižnice
-Tema 26. Knjižnice NumPy, pande, SciPy
-Tema 27. Metode vizualizacije. Osnove matplotlib, seaborn, plotly

Predobdelava podatkov, raziskovalna in statistična analiza podatkov

-Tema 28. Delo z izpusti in dvojniki
-Tema 29. Kategorizacija podatkov
-Tema 30. Pretvorba podatkovnih tipov
-Tema 31. Normalizacija podatkov
-Tema 32. Kategorizacija podatkov
-Tema 33. Analiza časovnih vrst
-Tema 34. Preučevanje podatkovnih rezin
-Tema 35. Podatkovni odnosi
-Tema 36. Validacija rezultatov
-Tema 37. Postavitev in testiranje hipotez

Uvod v poslovno inteligenco in vizualno analizo podatkov

-Tema 38. Uvod v poslovno inteligenco
-Tema 39: Pregled namizja Tableau/javnega ekosistema
-Tema 40. Glavne vrste podatkovnih virov v Tableau, povezave
-Tema 41. Tableau Desktop vmesnik in osnovni koncepti delovanja
-Tema 42. Vizualizacija: diagrami, glavni scenariji za njihovo uporabo
-Tema 43. Prednameščeni in prilagojeni izračuni
-Tema 44. Organiziranje podatkov v Tableau
-Tema 45. Vrstni red operacij v Tableau
-Tema 46. Uvod v informacijsko oblikovanje
-Tema 47. Kako deluje zaznavanje uporabnikov
-Tema 48. Glavne napake pri izdelavi nadzornih plošč
-Tema 49. Dizajn armaturne plošče
-Tema 50. Postavitev za različna opravila in naprave
-Tema 51. Načrtovanje interakcije uporabnika z nadzorno ploščo

Življenjski cikel projekta v analizi podatkov

-Tema 52. Podatkovno vodeno odločanje v poslovanju
-Tema 53. Zbiranje zahtev
-Tema 54. Kristalizacija zahtev in izdelava prototipa
-Tema 55. Iterativno delo s stranko v fazi razvoja
-Tema 56. Demo končane različice in stopnja uporabniškega testiranja
-Tema 57. Izdaja in postprodukcija
-Tema 58. Spremljanje povpraševanja in prejemanje povratnih informacij

Posebne metode in področja v podatkovni analitiki

-Tema 59. Analiza kazalnikov poslovanja
-Tema 60. Analitika izdelkov, ekonomika enote, A/B testi
-Tema 61. Metrike in lijaki, hierarhija metrik
-Tema 62. Kohortna analiza
-Tema 63.BI analitika
-Tema 64.Podatkovno novinarstvo