На этом курсе начинают с понимания, кто такой дата-аналитик и что входит в его обязанности. Рассматривают необходимые навыки и знания для работы. Студенты узнают о различных видах анализа данных и источниках информации. Также объясняют, в каких сферах работают аналитики и как их работа влияет на успех компаний.
Далее курс охватывает data driven подход к принятию решений. Студенты изучают понятие больших данных и инструменты для их обработки. Затем переходят к практической части - как выявлять проблемы и формулировать задачи. Учат собирать информацию, разбивать сложные задачи на простые и общаться с заказчиками. Завершается модуль разработкой плана анализа для реальных проектов.
Этот блок посвящен Excel как мощному инструменту аналитика. Показывают, зачем нужны математические формулы, фильтрация данных и логические функции. Учат работать с поиском данных и создавать сводные таблицы. Параллельно рассматривают типичный рабочий день аналитика - от утренних стендапов до распределения задач в Jira. Объясняют, как работать в agile-командах и проводить ретроспективы.
Заключительная часть курса фокусируется на визуализации данных. Студенты учатся создавать понятные графики и диаграммы. Разбирают правила хорошей визуализации и выбор правильного типа графика для различных данных. Также знакомятся с популярными инструментами для визуализации и учат строить аналитические дашборды. Объясняют, как эффективная визуализация помогает принимать лучшие бизнес-решения.
Занятия проходят в малых группах, что позволяет преподавателю уделить внимание каждому. Каждый студент имеет личный кабинет с доступом к записям уроков. Преподаватели - практики с реальным опытом работы в аналитике. Техническая поддержка оперативно помогает с любыми вопросами. Основной акцент делают на практических заданиях, которые отражают реальные рабочие ситуации.