Курс Data Analytics: анализ данных и бизнес-аналитика в Астане — практическая программа для специалистов, которым необходимо научиться работать с данными, анализировать бизнес-показатели и превращать большие массивы информации в понятные выводы для принятия решений.
Курсы Data Analytics: анализ данных и бизнес-аналитика в Астане объединяют работу в Excel, SQL и Microsoft Power BI. Участники научатся очищать и структурировать данные, создавать аналитические выборки, рассчитывать KPI, строить dashboards, анализировать отклонения и представлять результаты руководству.
Программа курсов в Астане Data Analytics: анализ данных и бизнес-аналитика также включает применение AI-инструментов, автоматизацию отдельных аналитических задач и разработку собственного итогового проекта на основе бизнес-кейса.
Для кого предназначен курс
Курс подойдет:
- начинающим аналитикам данных;
- бизнес-аналитикам;
- финансовым аналитикам;
- специалистам по планированию;
- маркетологам;
- HR-специалистам;
- руководителям подразделений;
- специалистам по управленческой отчетности;
- экономистам;
- специалистам по продажам;
- операционным специалистам;
- сотрудникам, работающим с большими массивами данных;
- специалистам, которые хотят перейти в сферу Data Analytics.
Цель обучения
Сформировать комплексные практические навыки анализа данных с использованием Excel, SQL и Power BI, научить участников выявлять закономерности, рассчитывать KPI, визуализировать информацию и формировать обоснованные управленческие выводы.
Участники научатся:
- работать с различными источниками данных;
- очищать и структурировать информацию;
- выявлять ошибки и пропуски в данных;
- использовать Excel для аналитики;
- создавать сводные таблицы и аналитические отчеты;
- писать SQL-запросы;
- объединять данные из нескольких таблиц;
- строить аналитические модели;
- использовать Power Query;
- применять базовые возможности DAX;
- рассчитывать KPI и бизнес-метрики;
- проводить план-факт анализ;
- выявлять отклонения и тенденции;
- создавать интерактивные dashboards;
- представлять результаты с помощью визуализации;
- использовать AI в аналитической работе;
- формировать выводы и рекомендации;
- применять Data-driven подход при принятии решений.
Лектор курса
Обучение проводит практикующий специалист по Data Analytics и бизнес-аналитике, эксперт по Excel, SQL, Microsoft Power BI, Power Query, DAX и аналитической отчетности, имеющий практический опыт обработки данных, построения аналитических моделей, разработки dashboards и подготовки управленческих решений.
Практическая специализация:
- Data Analytics;
- бизнес-аналитика;
- Excel;
- SQL;
- Microsoft Power BI;
- Power Query;
- DAX;
- KPI и бизнес-метрики;
- визуализация данных;
- управленческая отчетность;
- AI для аналитики.
ПРОГРАММА КУРСА
МОДУЛЬ 1. Основы Data Analytics и аналитического мышления
- понятие Data Analytics;
- задачи аналитика данных;
- роль данных в современном бизнесе;
- Data-driven подход;
- виды данных;
- источники данных;
- структурированные и неструктурированные данные;
- жизненный цикл данных;
- аналитическое мышление;
- KPI и бизнес-метрики;
- постановка аналитической задачи;
- формирование аналитических вопросов;
- основные направления бизнес-аналитики.
Практика: анализ бизнес-кейса, постановка аналитической задачи и определение ключевых показателей.
МОДУЛЬ 2. Подготовка и очистка данных
- структура качественного аналитического массива;
- проверка исходных данных;
- типы ошибок;
- пропущенные значения;
- дублирование информации;
- некорректные значения;
- стандартизация данных;
- сортировка и фильтрация;
- преобразование данных;
- объединение наборов данных;
- контроль качества;
- основы ETL-подхода;
- подготовка данных к дальнейшему анализу.
Практика: очистка и структурирование исходного набора данных.
МОДУЛЬ 3. Excel для анализа данных
- структура аналитической таблицы;
- основные функции Excel;
- логические функции;
- условные вычисления;
- функции поиска и сопоставления;
- ВПР и XLOOKUP;
- работа с датами;
- текстовые функции;
- обработка больших таблиц;
- фильтрация и сортировка;
- условное форматирование;
- сводные таблицы;
- сводные диаграммы;
- Power Query в Excel;
- автоматизация подготовки отчетности.
Практика: создание аналитической таблицы, сводного отчета и визуализации показателей.
МОДУЛЬ 4. SQL для бизнес-аналитики
- основы реляционных баз данных;
- таблицы, поля и записи;
- структура базы данных;
- SELECT;
- WHERE;
- ORDER BY;
- GROUP BY;
- агрегатные функции;
- HAVING;
- JOIN;
- объединение нескольких таблиц;
- подготовка аналитических выборок;
- работа с датами;
- SQL для решения бизнес-задач;
- проверка результатов запросов.
Практика: разработка SQL-запросов для получения и анализа бизнес-данных.
МОДУЛЬ 5. Анализ данных и выявление закономерностей
- описательная аналитика;
- анализ динамики;
- сравнение периодов;
- анализ структуры данных;
- выявление отклонений;
- поиск закономерностей;
- анализ причин изменений;
- сегментация данных;
- сравнительный анализ;
- поиск проблемных зон;
- выявление точек роста;
- подготовка аналитических выводов.
Практика: анализ набора бизнес-данных и формирование аналитических выводов.
МОДУЛЬ 6. Визуализация данных и Data Storytelling
- основные принципы визуализации;
- выбор подходящего типа диаграммы;
- таблицы и графики;
- динамические показатели;
- сравнительная визуализация;
- KPI-карточки;
- визуализация отклонений;
- структура аналитического dashboard;
- информационная иерархия;
- Data Storytelling;
- визуальная логика отчетов;
- подготовка аналитики для руководства;
- Executive Reporting.
Практика: создание визуального аналитического отчета и презентация результатов.
МОДУЛЬ 7. Power BI для Data Analytics
- возможности Microsoft Power BI;
- Power BI Desktop;
- подключение источников данных;
- импорт данных;
- работа с Excel и другими источниками;
- Power Query;
- очистка и преобразование данных;
- моделирование данных;
- связи между таблицами;
- основы DAX;
- создание мер;
- расчет KPI;
- фильтры и срезы;
- интерактивные визуализации;
- создание dashboards;
- публикация аналитических отчетов.
Практика: создание собственного BI-dashboard на основе подготовленного набора данных.
МОДУЛЬ 8. KPI и бизнес-аналитика
- система KPI;
- финансовые показатели;
- показатели продаж;
- маркетинговые метрики;
- HR-аналитика;
- операционные показатели;
- показатели эффективности подразделений;
- план-факт анализ;
- анализ отклонений;
- анализ производительности;
- выявление проблемных показателей;
- поиск точек роста;
- формирование управленческих выводов;
- Data-driven принятие решений.
Практика: разработка системы KPI и анализ эффективности выбранного направления бизнеса.
МОДУЛЬ 9. AI в анализе данных
AI-инструменты
- ChatGPT;
- Google Gemini;
- Microsoft Copilot.
Основные темы
- возможности AI для аналитика;
- подготовка аналитических запросов;
- использование AI для обработки информации;
- помощь AI при работе с Excel;
- генерация и объяснение формул;
- помощь в создании SQL-запросов;
- AI для Power BI;
- подготовка аналитических выводов;
- создание текстовых комментариев к отчетам;
- AI для визуализации;
- автоматизация повторяющихся аналитических задач;
- Prompt Engineering для аналитиков;
- проверка результатов AI;
- ограничения и риски использования AI.
Практика: проведение AI-анализа данных и подготовка аналитического отчета.
МОДУЛЬ 10. Автоматизация аналитической работы
- выявление повторяющихся задач;
- автоматизация подготовки данных;
- автоматическое обновление отчетов;
- Power Query для автоматизации;
- повторное использование аналитических моделей;
- шаблоны отчетности;
- автоматизация расчетов;
- сокращение ручной обработки данных;
- организация регулярной аналитической отчетности;
- контроль качества автоматизированных процессов.
Практика: разработка автоматизированного сценария подготовки аналитического отчета.
ИТОГОВЫЙ АНАЛИТИЧЕСКИЙ ПРОЕКТ
Участник самостоятельно выполняет полный цикл аналитической работы:
- Определяет бизнес-задачу.
- Формулирует аналитические вопросы.
- Определяет необходимые показатели.
- Собирает исходные данные.
- Проверяет качество данных.
- Очищает и структурирует информацию.
- Выполняет анализ в Excel и/или SQL.
- Формирует аналитическую модель в Power BI.
- Рассчитывает KPI и ключевые метрики.
- Проводит анализ динамики и отклонений.
- Создает интерактивный dashboard.
- Формулирует основные выводы.
- Разрабатывает управленческие рекомендации.
- Подготавливает презентацию результатов.
- Представляет итоговое аналитическое решение.
Результаты обучения
После завершения курса Data Analytics: анализ данных и бизнес-аналитика в Астане участники смогут:
✔ анализировать бизнес-данные;
✔ работать в Excel на аналитическом уровне;
✔ использовать SQL для получения данных из баз;
✔ работать с Power Query;
✔ применять Microsoft Power BI;
✔ создавать модели данных;
✔ использовать базовые инструменты DAX;
✔ очищать и структурировать данные;
✔ объединять информацию из разных источников;
✔ рассчитывать KPI и бизнес-метрики;
✔ проводить план-факт анализ;
✔ анализировать динамику и отклонения;
✔ выявлять тенденции и закономерности;
✔ находить проблемные зоны и точки роста;
✔ создавать интерактивные dashboards;
✔ визуализировать аналитические результаты;
✔ готовить Executive Reporting;
✔ использовать AI для аналитических задач;
✔ автоматизировать отдельные этапы обработки данных;
✔ формировать выводы и рекомендации;
✔ применять Data-driven подход в управлении;
✔ разрабатывать и презентовать собственный аналитический проект.
Формат обучения
- теоретические занятия;
- практическая работа с данными;
- Excel;
- SQL;
- Microsoft Power BI;
- Power Query;
- аналитические задания;
- работа с бизнес-кейсами;
- визуализация данных;
- создание dashboards;
- применение AI-инструментов;
- автоматизация аналитических задач;
- итоговый проект;
- презентация аналитического решения.
Выдаваемый документ
По окончании обучения участнику выдается сертификат.