Курс Аналитика данных: современные методы анализа и визуализации информации в Астане — практическая программа для специалистов, которым необходимо научиться работать с данными, превращать большие массивы информации в понятные показатели и использовать результаты анализа для принятия обоснованных управленческих решений.
Курсы Аналитика данных: современные методы анализа и визуализации информации в Астане объединяют работу с Excel, SQL и Power BI, подготовку и очистку данных, расчет KPI, построение аналитических отчетов и создание интерактивных dashboards. Особое внимание уделяется практическому применению аналитических инструментов в финансовых, HR, маркетинговых и операционных задачах.
Программа курсов в Астане Аналитика данных: современные методы анализа и визуализации информации также включает современные AI-инструменты, которые помогают ускорять обработку информации, формировать аналитические выводы, автоматизировать рутинные операции и повышать эффективность работы аналитика.
Для кого предназначен курс
Курс будет полезен:
- аналитикам и бизнес-аналитикам;
- специалистам по данным;
- экономистам;
- финансовым специалистам;
- бухгалтерам;
- специалистам по планированию;
- сотрудникам отделов продаж и маркетинга;
- HR-специалистам;
- руководителям подразделений;
- специалистам по управленческой отчетности;
- сотрудникам, работающим с большими массивами данных;
- специалистам, желающим освоить современные инструменты Data Analytics.
Цель обучения
Сформировать комплексные практические навыки анализа, обработки и визуализации данных с использованием современных аналитических инструментов.
Участники научатся:
- собирать и структурировать данные;
- очищать и проверять информацию;
- работать с Excel;
- использовать Power Query;
- создавать SQL-запросы;
- анализировать базы данных;
- рассчитывать KPI;
- проводить план-факт анализ;
- выявлять тренды и отклонения;
- создавать аналитические модели;
- работать с Power BI;
- разрабатывать dashboards;
- визуализировать бизнес-показатели;
- применять AI для аналитической работы;
- формировать выводы и рекомендации;
- представлять результаты руководству.
Лектор курса
Обучение проводит практикующий специалист по Data Analytics и бизнес-аналитике, эксперт по Excel, SQL, Microsoft Power BI, визуализации данных и современным AI-инструментам.
Практическая специализация:
- Data Analytics;
- Excel и Power Query;
- SQL;
- Microsoft Power BI;
- KPI и бизнес-метрики;
- аналитические dashboards;
- визуализация данных;
- управленческая отчетность;
- AI в аналитике;
- автоматизация обработки данных.
ПРОГРАММА КУРСА
МОДУЛЬ 1. Основы аналитики данных и аналитическое мышление
- понятие и задачи Data Analytics;
- роль данных в современном бизнесе;
- Data-driven подход;
- основные виды аналитики;
- описательная, диагностическая, прогнозная и предписывающая аналитика;
- типы данных;
- источники информации;
- структура аналитического процесса;
- KPI и бизнес-метрики;
- аналитическое мышление;
- постановка аналитической задачи;
- современные инструменты Data Analytics.
Практика: анализ бизнес-ситуации, определение аналитической задачи и выбор ключевых показателей.
МОДУЛЬ 2. Подготовка и обработка данных
- принципы качественных данных;
- структура аналитических таблиц;
- очистка информации;
- обработка ошибок;
- работа с пропущенными значениями;
- удаление дублирующихся записей;
- стандартизация данных;
- сортировка и фильтрация;
- объединение информационных массивов;
- основы ETL;
- контроль качества данных;
- подготовка информации для дальнейшего анализа.
Практика: очистка и структурирование аналитического массива.
МОДУЛЬ 3. Excel для аналитики данных
- основные аналитические функции Excel;
- логические и условные функции;
- работа с текстовыми и числовыми данными;
- ВПР и XLOOKUP;
- работа с большими таблицами;
- условное форматирование;
- сортировка и фильтрация;
- сводные таблицы;
- анализ данных с помощью формул;
- Power Query в Excel;
- автоматизация обработки информации;
- подготовка аналитических отчетов.
Практика: создание аналитической таблицы, расчет показателей и формирование сводного отчета.
МОДУЛЬ 4. SQL и работа с базами данных
- назначение SQL в аналитике;
- основы реляционных баз данных;
- структура таблиц;
- SELECT;
- WHERE;
- ORDER BY;
- GROUP BY;
- агрегатные функции;
- JOIN;
- объединение нескольких таблиц;
- фильтрация данных;
- подготовка аналитических выборок;
- SQL для решения бизнес-задач.
Практика: создание SQL-запросов и подготовка аналитической выборки из базы данных.
МОДУЛЬ 5. Анализ данных и KPI
- ключевые бизнес-показатели;
- система KPI;
- анализ динамики;
- план-факт анализ;
- анализ отклонений;
- выявление трендов;
- поиск закономерностей;
- анализ проблемных зон;
- финансовая аналитика;
- HR-аналитика;
- маркетинговая аналитика;
- операционная аналитика;
- сравнительный анализ;
- формирование аналитических выводов.
Практика: анализ KPI и подготовка рекомендаций по результатам исследования данных.
МОДУЛЬ 6. Визуализация данных и Dashboard
- назначение визуализации;
- принципы эффективного представления данных;
- выбор подходящего типа графика;
- диаграммы сравнения;
- графики динамики;
- визуализация структуры данных;
- KPI-карточки;
- аналитические панели;
- Dashboard Design;
- Data Storytelling;
- визуальная иерархия;
- фильтры и интерактивные элементы;
- Executive Reporting;
- подготовка аналитики для руководства.
Практика: разработка аналитического dashboard и визуального отчета.
МОДУЛЬ 7. Power BI для анализа и визуализации данных
- возможности Microsoft Power BI;
- Power BI Desktop;
- подключение источников данных;
- импорт информации;
- Power Query;
- очистка и преобразование данных;
- моделирование данных;
- связи между таблицами;
- основы DAX;
- создание расчетных показателей;
- KPI и аналитические метрики;
- интерактивные dashboards;
- фильтры и срезы;
- визуализация данных;
- публикация и представление отчетов.
Практика: создание BI-dashboard, анализ KPI, динамики и отклонений.
МОДУЛЬ 8. AI в аналитике данных
AI-инструменты
- ChatGPT;
- Google Gemini;
- Microsoft Copilot.
Основные темы
- возможности AI для аналитика;
- анализ структурированных данных;
- AI в Excel;
- AI в Power BI;
- генерация формул;
- помощь в создании SQL-запросов;
- подготовка аналитических выводов;
- формирование отчетов;
- создание идей для визуализации;
- AI для dashboards;
- Prompt Engineering;
- автоматизация аналитических задач;
- проверка результатов AI;
- ограничения и риски применения искусственного интеллекта;
- защита конфиденциальной информации.
Практика: применение AI для анализа набора данных и подготовки аналитического отчета.
МОДУЛЬ 9. Итоговый аналитический проект
Участник проходит полный цикл работы с данными:
- постановка аналитической задачи;
- определение целей анализа;
- сбор исходной информации;
- проверка качества данных;
- очистка и подготовка данных;
- выбор KPI;
- обработка информации;
- анализ данных;
- выявление тенденций;
- определение отклонений;
- построение визуализаций;
- создание dashboard;
- интерпретация результатов;
- формирование выводов;
- подготовка управленческих рекомендаций;
- создание презентации;
- защита аналитического решения.
Итоговая практика: разработка собственного аналитического проекта с использованием Excel, SQL и Power BI, включающего визуализацию данных и управленческие рекомендации.
ПРАКТИЧЕСКИЙ БЛОК
В ходе обучения участники:
работают с реальными по структуре бизнес-данными;
очищают и структурируют информацию;
выполняют аналитические расчеты в Excel;
создают SQL-запросы;
анализируют KPI и бизнес-метрики;
выявляют отклонения и тренды;
создают визуализации;
разрабатывают Power BI dashboards;
применяют AI для аналитических задач;
готовят управленческие отчеты;
формируют выводы и рекомендации.
Результаты обучения
После завершения курса Аналитика данных: современные методы анализа и визуализации информации в Астане участники смогут:
✔ анализировать большие массивы данных;
✔ применять Data-driven подход;
✔ работать с Excel и Power Query;
✔ создавать SQL-запросы;
✔ работать с базами данных;
✔ очищать и структурировать информацию;
✔ рассчитывать KPI;
✔ проводить план-факт анализ;
✔ выявлять тренды и отклонения;
✔ анализировать финансовые, HR, маркетинговые и операционные показатели;
✔ создавать аналитические модели;
✔ работать в Microsoft Power BI;
✔ создавать интерактивные dashboards;
✔ выбирать эффективные способы визуализации;
✔ представлять данные в понятной форме;
✔ применять AI в аналитической работе;
✔ автоматизировать отдельные аналитические процессы;
✔ формировать обоснованные аналитические выводы;
✔ подготавливать рекомендации для руководства;
✔ разрабатывать собственные аналитические решения.
Формат обучения
- теоретические занятия;
- практическая работа с данными;
- Excel и Power Query;
- SQL и базы данных;
- Microsoft Power BI;
- создание dashboards;
- анализ бизнес-кейсов;
- применение AI-инструментов;
- выполнение практических заданий;
- разработка итогового проекта;
- презентация аналитического решения.
Выдаваемый документ
По окончании обучения участнику выдается сертификат о прохождении обучения.