Инструменты аналитики данных + ИИ

• Инструкция по обучению на платформе Эдюсон
• Как проходит обучение на курсе
• Эффективное обучение: Часть 1. Как разобраться в новой теме
• Эффективное обучение: Часть 2. Как работать с книгами и статьями
• Эффективное обучение: Часть 3. Как выстроить план обучения
• Эффективное обучение: Часть 4. Как найти время на обучение

• Знакомство с Excel и Google Таблицами: интерфейс, базовые принципы и горячие клавиши (5 уроков)
• Работа с текстом и данными: разбивка, поиск дубликатов, проверка на ошибки, форматирование (4 урока)
• Сводные таблицы, группировка и сборка данных из разных источников (6 уроков)
• Формулы и функции Excel: от ВПР и логических функций до анализа «что если» и подбора параметра (11 уроков)
• Автоматизация рутины: макросы, мгновенное заполнение, транслитерация и другие фишки Excel (8 уроков)
• Визуализация данных и дашборды: 7 видов диаграмм + дашборды в Excel и Google Таблицах (11 уроков)
• Google Таблицы: функции, сводные таблицы, графики и защита данных (7 уроков)
• Power Query и Power Pivot: сбор, очистка и моделирование данных (14 уроков)
• VBA и язык M: программирование и продвинутая автоматизация в Excel (10 уроков)
• Итоговый проект (2 урока)

• Как использовать платные нейросети
• Как составить промпт для текстовых нейросетей
• Практическое задание: создайте промпт для нейросети

• Начало работы с Power BI и подготовка данных (7 уроков)
• Основы DAX: агрегирование, переменные и итерационные функции (8 уроков)
• Связи между таблицами и функции для работы со связанными данными (13 уроков)
• Контекст фильтра и контекст строки в DAX (6 уроков)
• Функция CALCULATE и работа с фильтрами (17 уроков)
• Работа с датами и временем: Time Intelligence (6 уроков)
• Объединение таблиц и визуализация данных (3 урока)
• Итоговый проект (3 урока)

• Введение в базы данных и их проектирование (3 урока)
• Отбор, фильтрация и сортировка данных (21 урок)
• Связи между таблицами: JOIN и ER-диаграммы (7 уроков)
• Группировка, агрегатные функции и бизнес-аналитика (11 уроков)
• Подзапросы и оконные функции (7 уроков)
• Структура базы данных и расчёт показателей (3 урока)
• Экспорт данных и интеграция с Power BI (3 урока)

• Основы Python: типы данных и структуры (11 уроков)
• Функции (6 уроков)
• Условия и чистый код (8 уроков)
• Циклы, рекурсии и модули (7 уроков)
• Продвинутое программирование: лямбда-функции, comprehensions, итераторы (11 уроков)
• Анализ данных в pandas (5 уроков)
• Массивы и вычисления в NumPy (9 уроков)
• Среда разработки и проверка знаний (2 урока)
• Визуализация данных и итоговый проект (6 уроков)

• Как работать с текстом в PowerPoint
• Как работать с фигурами в PowerPoint
• Как работать с цветом в PowerPoint
• Как создать структуру презентации
• Как сделать заголовки в презентации
• Как оформить текст в презентации
• Как оформить изображения в презентации
• Как использовать диаграммы в презентациях
• Как сделать титульный слайд

• Как презентовать результаты анализа данных
• Как подготовить презентацию на основе анализа данных
• Как визуализировать данные на слайдах
• Основные принципы успешной презентации
• Сторителлинг: как убедить с помощью презентации

Диплом