AI-аналитик данных

Цель модуля: создать базу знаний о принципах аналитики данных и ее роли в бизнесе.

1. Введение в аналитику данных
   • Понятие аналитики данных и ее виды.
   • Цикл работы аналитика: от сбора данных до интерпретации.
   • Задачи и возможности профессии AI-аналитика.
2. Статистическая основа аналитики
   • Основы дескриптивной статистики.
   • Понимание корреляции и причинности.
   • Распределения и их значение в аналитике.
3. Этапы работы с данными
   • Сбор и структурирование данных.
   • Предобработка: очистка, трансформация и нормализация.
   • Анализ данных: выявление ключевых показателей.
4. Инструменты аналитика
   • Основные инструменты для анализа (Excel, Google Sheets).
   • Введение в BI-платформы (Power BI, Tableau).
   • Когда использовать специализированные инструменты.
5. Визуализация данных
   • Принципы построения информативных графиков.
   • Интерактивные дашборды: возможности и примеры.
   • Ошибки визуализации и как их избежать.

Цель модуля: освоить работу с реляционными базами данных и языком SQL.

1. Основы работы с базами данных

   • Что такое реляционные базы данных.
   • Структура таблиц, ключей и связей.
   • Основные сценарии использования баз данных.

2. Запросы SQL: основы

   • SELECT: выбор данных из таблиц.
   • WHERE: фильтрация данных.
   • ORDER BY и LIMIT: сортировка и выборка данных.

3. Расширенные запросы SQL

   • JOIN: соединение таблиц.
   • Группировка и агрегатные функции.
   • Вложенные запросы.

4. Оптимизация SQL-запросов

   • Индексы и их роль в ускорении запросов.
   • Общие ошибки при работе с запросами.
   • Практика оптимизации запросов.

5. SQL и BI-инструменты

   • Как интегрировать SQL с Power BI и Tableau.
   • Построение базовых визуализаций на основе SQL-данных.
   • Автоматизация отчетности через SQL-скрипты.

Цель модуля: освоить основные библиотеки Python для обработки и анализа данных.

1. Введение в Python

   • Установка среды разработки и основные инструменты.
   • Основы синтаксиса Python.
   • Работа с файлами и основными структурами данных.

2. Обработка данных с Pandas и Numpy

   • Pandas: создание и управление датафреймами.
   • Numpy: операции с массивами и матрицами.
   • Предобработка данных: фильтрация, сортировка, обработка пропусков.

3. Визуализация данных

   • Основы Matplotlib: создание графиков.
   • Seaborn: расширенные инструменты для визуализации.
   • Практическое применение визуализации для отчетов.

4. Анализ данных с Python

   • Вычисление корреляций и трендов.
   • Работа с временными рядами.
   • Прогнозирование и сценарное планирование.

5. Интеграция Python с другими инструментами

   • Автоматизация отчетов через Python.
   • Объединение Python и BI-платформ.
   • Упаковка результатов в презентации.

Цель модуля: понять основы машинного обучения и его применение в аналитике.

1. Основы машинного обучения

   • Что такое машинное обучение: основные концепции.
   • Типы задач: классификация, регрессия, кластеризация.
   • Зачем и где применять ML в аналитике.

2. Подготовка данных для ML

   • Сбалансированность и нормализация данных.
   • Создание новых признаков (feature engineering).
   • Работа с пропусками и выбросами.

3. Основные модели машинного обучения

   • Линейная и логистическая регрессия.
   • Деревья решений и случайный лес.
   • Кластеризация с K-Means.

4. Оценка моделей машинного обучения

   • Метрики оценки качества моделей.
   • Валидация: тренировка и тестовые наборы данных.
   • Перекрестная проверка (cross-validation).

5. Применение ML в бизнесе

   • Автоматизация анализа данных.
   • Прогнозирование поведения клиентов.
   • Рекомендательные системы.

Цель модуля: закрепить навыки на примерах реальных задач из бизнеса.

1. Построение прогноза продаж

   • Сбор данных о продажах.
   • Построение модели прогнозирования.
   • Визуализация и интерпретация результатов.

2. Анализ эффективности рекламной кампании

   • Метрики оценки рекламных кампаний.
   • Построение моделей атрибуции.
   • Рекомендации по оптимизации бюджета.

3. Работа с пользовательским поведением

   • Анализ воронки продаж.
   • Сегментация пользователей на основе данных.
   • Прогнозирование оттока.

4. Оптимизация логистики с помощью данных

   • Построение маршрутов и оптимизация затрат.
   • Прогнозирование спроса на основе данных.
   • Рекомендации для складской логистики.

5. Подготовка отчета для бизнеса

   • Презентация результатов.
   • Использование BI-инструментов для визуализации.
   • Советы по эффективному донесению данных.

Цель модуля: научиться применять навыки в работе и зарабатывать на них.

1. Создание портфолио AI-аналитика

   • Что включает хорошее портфолио.
   • Примеры кейсов для демонстрации.
   • Оформление результатов работы.

2. Работа на фрилансе

   • Поиск заказов на биржах фриланса.
   • Построение личного бренда.
   • Ведение переговоров с клиентами.

3. Трудоустройство в компании

   • Написание резюме и подготовка к собеседованию.
   • Основные вопросы на собеседовании AI-аналитика.
   • Как выделиться среди кандидатов.

4. Поиск новых возможностей

   • Сетевые мероприятия и участие в конференциях.
   • Как оставаться в тренде технологий.
   • Выбор курсов для повышения квалификации.

5. Планирование карьеры

   • Постановка карьерных целей.
   • Роль AI-аналитика в современных компаниях.
   • Личное развитие и обучение.