Бизнес-аналитик + ИИ

Кто такой бизнес-аналитик?

Представьте, что вы владелец кофейни и недовольны низкой прибылью заведения.

Чтобы исправить ситуацию, вы нанимаете бизнес-аналитика. Он смотрит, как сейчас выстроены рабочие процессы, анализирует данные, моделирует изменения, которые помогут бизнесу тратить меньше, а зарабатывать больше.

На курсе расскажем, почему даже маленькие компании готовы платить бизнес-аналитику и как войти в эту профессию.

В программу курса добавлен модуль по искусственному интеллекту для решения профессиональных задач. Научитесь ставить понятные для нейросети задачи и за пару кликов выгружать аналитику.

С помощью этого курса вы сможете

1. Оптимизировать бизнес-процессы
2. Работать с данными с помощью SQL, Excel, Polymatica BI и Python
3. Разрабатывать стратегии развития бизнеса на основе аналитики

Чему вы научитесь

Профессиональные навыки

• Проведение интервью с заказчиками
• Оценка эффективности бизнес-процессов
• Описание бизнес-процессов с помощью нотаций: BPMN 2.0, UML, EPC, IDEF0
• Оптимизация бизнес-процессов
• Анализ данных с помощью Excel, SQL, Python
• Проведение имитационного моделирования
• Создание дашбордов в BI-системах
• Управление рисками в бизнес-процессах
• Руководство командой разработки

Программа обучения

Тема 1. Введение в профессию бизнес-аналитика

• Введение в профессию бизнес-аналитика
• Зачем нужна аналитика данных в компании

Результат

Научитесь понимать ключевые обязанности и задачи бизнес-аналитика, а также его карьерный путь.

Тема 1. Инструменты анализа данных

• Источники данных
• Python как инструмент анализа данных. Часть 1
• Python как инструмент анализа данных. Часть 2
• Структура SQL. Часть 1
• Структура SQL. Часть 2

Результат

Научитесь первичной обработке данных с помощью Python и SQL.

Работа с данными. Инструменты

5 тем, 39 уроков, 7 практических заданий

Тема 2. Работа с отчётностью и таблицами

• Excel основы работы
• Сводные таблицы и ВПР
• Обработка и подготовка данных в Excel
• Визуализация данных и фильтры
• Переход из Excel в GS
• Обзор и основы работы в Google Sheets
• Форматирование данных
• Функции (обработка данных)
• Парсинг данных
• Прогнозирование
• Возможности автоматизации в GS
• Визуализация данных в GS
• Быстрый анализ

Результат

Научитесь анализировать данные с помощью excel и гугл таблиц

Тема 3. Data science

• Что такое data science
• Data science возможности для бизнеса
• Как подготовить бизнес к внедрению data science
• Как оценить результат от внедрения data science

Результат

Научитесь оценивать готовность бизнеса к внедрению data science для анализа эффективности бизнес-процессов

Тема 4. Работа с BI-системами

• Что такое BI-система
• Выбор BI-системы
• Загрузка данных и обновление
• Дашборд
• Создание виджета
• Фильтры и интерактивное взаимодействие на дашборде
• OLAP
• Этапы внедрения BI-системы в компанию

Результат

Научитесь создавать дашборды и виджеты, использовать фильтр для глубокого анализа данных в BI-системах.

Тема 5. Использование метрик

• Обзор популярных метрик
• Для чего нужна Яндекс. Метрика
• Работа в Яндекс. Метрика
• Отчёты в Яндекс. Метрика
• Яндекс. Метрика. Электронная коммерция для интернет-магазинов
• Работа в Google Analytics

Результат

Научитесь отслеживать ключевые показатели работы в Яндекс. Метрике и Google Analytics.

Бизнес-архитектура предприятия

1 тема, 3 урока, 3 практических задания

Тема 1. Бизнес-архитектура предприятия

• Бизнес-архитектура предприятия
• Этапы изменения бизнес-архитектуры
• Запуск организационных изменений

Результат

Изучите элементы бизнес-архитектуры и этапы организационных изменений.

Работа с заказчиками. Сбор информации и требований

1 тема, 5 уроков, 2 практических задания

Тема 1. Работа с заказчиками. Сбор информации и требований

• Проведение интервью с заказчиком
• Постановка SMART-целей
• Определение бизнес-требований
• Определение стейкхолдеров. Матрица RACI
• Составление проблемного поля

Результат

Научитесь эффективно взаимодействовать с заказчиками для выявления их потребностей и целей.

Описание бизнес-процессов и аналитика данных

2 темы, 7 уроков, 4 практических заданий

Тема 1. Сбор информации о процессах

• Источники информации о действующих бизнес-процессах
• Анализ и интерпретация данных о процессе

Результат

Научитесь собирать информацию о текущих бизнес-процессах для их дальнейшей оптимизации.

Тема 2. Описание бизнес-процессов

• Нотации для описания бизнес-процессов. IDEF0, EPC, BPMN. Часть 1
• Нотации для описания бизнес-процессов. IDEF0, EPC, BPMN. Часть 2
• Технология описания процесса
• Виды анализа бизнес-процессов
• Риски бизнес-процессов

Результат

Изучите методы и инструменты для описания бизнес-процессов.

Оптимизация бизнес-процессов

1 тема, 6 уроков, 3 практических заданий

Тема 1. Оптимизация бизнес-процессов

• Способы и этапы изменения бизнес-процесса
• Улучшение процессов на основе статистического анализа
• Имитационное моделирование
• Функционально-стоимостный анализ
• Виды ресурсов в бизнес-процессе
• Расчёт сроков, ресурсов и бюджета изменения бизнес-процесса

Результат

Научитесь моделировать новые бизнес-процессы и вносить изменения для улучшения действующих процессов бизнеса.

Защита разработанного бизнес-процесса перед заказчиком

1 тема, 2 урока, 1 практическое задание

Тема 1. Защита разработанного бизнес-процесса перед заказчиком

• Структура презентации результатов анализа и оптимизации бизнес-анализа
• Защита перед заказчиком

Результат

Научитесь проведению эффективной публичной защиты разработанного решения перед стейкхолдерами.

Взаимодействие с командой разработки

1 тема, 5 уроков, 1 практическое задание

Тема 1. Взаимодействие с командой разработки

• Составление списка работ для команды разработки. Диаграмма Ганта
• Постановка и контроль выполнения задач командой разработки
• Инструменты для управления командой разработки
• Организация и проведение встреч
• Управление конфликтами

Результат

Сформируете навык постановки задач и контроля результата для реализации изменения бизнес-процессов командой разработки.

Оценка результатов изменений бизнес-процесса

1 тема, 5 уроков, 2 практических задания

Тема 1. Оценка результатов изменений бизнес-процесса

• Тестирование бизнес-процесса
• Интерпретация результатов внедрения бизнес-процесса
• Документирование результатов
• Доработка изменений бизнес-процесса
• Составление итоговой, отчётной документации. Представление итогов заказчику

Результат

Научитесь проводить анализ внедрённых изменений в компании

SQL

15 тем, 53 урока, 7 практических заданий

Тема 1. Основы SQL

• Что такое SQL
• Что такое Postgresql
• Нереляционные базы данных: NOSQL
• Практика 1. Установка PgAdmin + Postgres
• Практика 2. Database
• Виды данных, которые хранятся в базах данных
• 6 нормальных форм
• Виды связей между таблицами PK и FK

Тема 2. Подъязыки SQL

• Создание таблиц и добавление туда данных
• View и Materilized View
• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 3. Извлечение информации при помощи SQL запросов

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 4. Фильтрация строк WHERE. Регулярные выражения LIKE. AND и OR

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 5. Сортировка строк: ORDER BY. Ограничение выборки: LIMIT, OFFSET

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 6. Условные выражения: CASE, COALESCE, NULLIF, GREATEST, LEAST

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 7. Работа со строками: SUBSTRING, LOWER, UPPER, TRIM, LTRIM, RTRIM, LENGTH

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 8. Работа с датами

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 9. Агрегатные функции: COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG. GROUP BY, HAVING

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 10. Оконные функции: row_number, rank, dense_rank, lag, lead + все агрегатные функции

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 11. Понятия первичный ключ и внешний ключ

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 12. Типы связей в БД

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Тема 13. Оператор JOIN

• Оператор JOIN: Теория
• Оператор JOIN: Практика
• Виды JOIN: Теория
• Виды JOIN: Практика
• Алгоритмы JOIN
• Оператор UNION: Теория
• Оператор UNION: Практика

Тема 14. Подзапросы

• Подзапросы: Теория
• Подзапросы: Практика
• Операторы IN, ANY, ALL, EXISTS: Теория
• Операторы IN, ANY, ALL, EXISTS: Практика

Тема 15. Работа с SQL из Python

• Теоретическая часть
• Практическая часть

Результат

Овладейте основами и продвинутыми аспектами SQL для работы с данными.

Python для анализа и визуализации данных

15 тем, 52 урока, 10 практических заданий

Тема 1. Знакомство. Введение и установка IDE. Ввод и вывод данных в консоль. Объекты. Числа.

• Знакомство во спикером (А. Бражников)
• Знакомство во спикером (Юденко)
• Знакомство. Введение и установка IDE
• ТекстВвод и вывод данных в консоль. Объекты. Числа

Тема 2. Условный оператор

• Условный оператор

Тема 3. Операторы цикла

• Цикл while
• Понятие итератора. Методы iter(), next(), исключение StopIteration
• Цикл for

Тема 4. Типы данных. Часть 1

• Компьютер. Процесс. Память. PyObject.
• Изменяемые и неизменяемые типы
• Списки
• Кортежи

Тема 5. Типы данных. Часть 2

• Строки
• Хэшируемость. Метод hash()
• Множества
• Словари

Тема 6. Списки (Массивы)

• Списки, методы списков, срезы
• Генераторы списков
• Алгоритмы сортировки

Тема 7. Функции и процедуры. Рекурсия

• Функции
• Глобальные и локальные переменные
• Рекурсия

Тема 8. Функции и процедуры. Генераторы. Замкания. Декораторы

• Замыкания
• Декораторы
• Генераторы

Тема 9. Многомерные массивы

• Многомерные массивы
• Исключения
• API

Тема 10. ООП (классы). Теория. Синтаксис классов

• ООП парадигма + 2. Класс как структурная единица
• Принципы ООП. Инкапсуляция. Наследование. Полиморфизм
• Создание класса, аттрибуты и методы, геттеры и сеттеры. Наследование и полиморфизм
• Абстрактные классы. Модуль ABC;Пример. Геометрические фигуры.

Тема 11. Ввод и вывод данных. Практика применения.

• Работа с текстовыми файлами CSV и JSON
• Работа с табличными данными CSV
• Практика применения CSV и JSON

Тема 12. Работа с изображениями

• Работа с изображениями. Часть 1
• Работа с изображениями. Часть 2

Тема 13. Numpy

• Np.array и чем он лучше обычного массива
• Константы и функции
• Матрицы/многомерные массивы
• Практика

Тема 14. Pandas

• Структура данных DataFrame, структура данных Series; функции read_csv и to_csv; методы head и tail. Информация о данных: функция display(), методы info и describe; числовые и категориальные признаки.
• Базовые операции с данными, со строками и столбцами. Преобразования данных
• Вывод срезов данных в Series и DataFrame: срезы по индексам, строкам и столбцам; методы loc и iloc. Основы поиска по данным, простая фильтрация, логическая индексация, метод query
• Очистка данных: пропуски, дубликаты; методы dropna, fillna, drop_duplicates
• Аггрегация данных: groupby и pivot_table; методы value_counts, unique, nunique; методы min, max и mean, sum.
• Объединение таблиц: методы merge и join, параметры on и how

Тема 15. Request

• Что такое Web Mining
• Основы работы интернета, HTTPS
• Введение в HTML
• Виды запросов. Первый get-запрос
• beautifulSoup. Инструменты разработчика Браузера. Парсинг одной страницы.
• beautifulSoup. Парсинг множества страниц (crawling)
• Api + json

Результат

Изучите Python и его применение для анализа и визуализации данных, получая полезные инсайты и визуальные представления.

Машинное обучение для бизнес-аналитика

15 тем, 52 урока, 10 практических заданий

Тема 1. Определения и базовые понятия

• Введение
• Предпосылки к машинному обучению
• Компоненты машинного обучения
• Искусственный интеллект и глубокое обучение
• Кейсы применения машинного обучения

Тема 2. Постановка задачи машинного обучения

• Карта машинного обучения. Supervised learning, unsuperwised learning, weakly-supervised learning
• Обучение с учителем: классификация
• Обучение с учителем: регрессия
• Обучение без учителя: кластеризация, понижение размерности и ассоциация
• Обучение с подкреплением
• Методология разработки ML-проекта

Результат

Изучите, как инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения могут быть применены для улучшения бизнес-анализа и поддержки принятия решений.