Veri Analisti - Otus'tan ücretsiz kurs, eğitim, Tarih: 5 Aralık 2023.

Alexandra, 2019'dan beri analitik ve iş zekası alanında çalışıyor. Bu zamana kadar St. Petersburg Devlet Havacılık Yönetimi Üniversitesi'nden Yazılım Mühendisliği alanında lisans derecesi ve ardından yüksek lisans derecesi aldı. Kariyerinin ilk adımları Amerikan şirketi Intermedia Cloud Communications'da kıdemsiz veri analisti olarak atıldı ve 2021 yılına gelindiğinde analitik ekibinin başına geçmeyi başardı. Tüm yıl, Microsoft yığınında (MS SQL) uluslararası finansal yönetime yönelik yeni bir ekipler arası projeye adandı. Sunucu, SSRS, SSIS, Power BI). Mart 2022'den bu yana Tinkoff Bank şirketler grubunda depo analisti olarak çalışmaktadır. veri. Greenplum'u kullanarak ETL süreçlerinin prototiplerini oluşturma, Python'da geçici analitik, Tableau'da raporlama ve görselleştirme konularında finans departmanının üst yönetimine destek sağlar. 2020 yılında BT alanında Proje Yönetim Müdürü yönünde ek eğitim aldı. Esnek geliştirme metodolojilerinin sadık bir destekçisidir. En karlı yatırımın kişinin kendi gelişimine yaptığı yatırım olduğuna inanır. Yığın: SQL, SAS DIS, SSIS, Tableau, Power BI, Python

BT alanında 5 yıl boyunca Luxoft'ta İK analisti ve İş zekası uzmanı olarak çalıştı ve şu anda Exness'te analitik ve raporlama görselleştirme uzmanı olarak görev yapıyor. Eğitim almış bir ekonomist. Yığın: Tableau Masaüstü ve Sunucu, Veri analizi ve görselleştirme, SQL.İşimde iyi bir veri kaynağı yazmakla güzel bir görsel oluşturmak arasında sağlıklı bir denge arıyorum.

Analitik alanında 8 yıllık kurumsal deneyim. SQL, Tableau, c++, python. MTS, Ozon, ivi.ru gibi büyük firmalarda analitik ve ürün çözümleri oluşturdu. Rusya, Almanya, Polonya'da ürün ekiplerinde çalıştı. Öğretmen

Veri Analizine ve Temel İstatistiğe Giriş

-Konu 1. Genel popülasyon ve örneklem, ölçüm seviyeleri
-Konu 2. Normal dağılım, istatistiksel anlamlılık düzeyi, standart sapma. Merkezi Limit Teoremi. Güven aralıkları ve standart hata
-Konu 3. Tanımlayıcı istatistikler. Merkezi eğilim ölçüsü
-Konu 4. Normal dağılım, istatistiksel anlamlılık düzeyi, standart sapma. Merkezi Limit Teoremi
-Konu 5. Güven aralıkları ve standart hata
-Konu 6. Anlamlılık düzeyi, istatistiksel hipotezler
-Konu 7. Korelasyon katsayısı
-Konu 8.Veri karşılaştırma yöntemleri. Nominal verilerin karşılaştırılması.
-Konu 9. Ortalamaları karşılaştırma yöntemleri

DBMS ve SQL

-Konu 10.İlişkisel veritabanlarına giriş. Satır ve Sütun Veritabanları
-Konu 11.Tablo oluşturma ve düzenleme. DDL. DML, DCL
-Konu 12. SQL'de veri seçimi, koşulları, veri dilimleri
-Konu 13. Toplama fonksiyonları. Verileri gruplama ve sıralama
-Konu 14. İç içe sorgular ve geçici tablolar
-Konu 15.Tablo birleştirme çeşitleri
-Konu 16. SQL'de İfadeler
-Konu 17.SQL'de yerleşik işlevler
-Konu 18.Veritabanı nesneleri. Tablolar ve görünümler. Dizinler ve bölümler
-Konu 19. Sorgu planı ve performans optimizasyonu

Python'a Giriş

-Konu 20.Söz dizimine giriş. Jüpiter Not Defteri
-Konu 21. Değişkenler ve veri türleri. Veri çıkışı ve aritmetik işlemler
-Konu 22.Python Temelleri. Operatörler, döngüler
-Konu 23.Python veri yapıları. Dizeler, Listeler ve Tuple'lar ve Sözlükler
-Konu 24.For ve while döngüleri
-Konu 25.Fonksiyonlar, modüller ve kütüphaneler
-Konu 26. Kütüphaneler NumPy, pandalar, SciPy
-Konu 27.Görselleştirme yöntemleri. Matplotlib'in temelleri, deniz doğuşu, olay örgüsü

Veri ön işleme, keşfedici ve istatistiksel veri analizi

-Konu 28.Eksikler ve kopyalarla çalışma
-Konu 29. Verilerin sınıflandırılması
-Konu 30. Veri türü dönüşümü
-Konu 31. Veri normalleştirme
-Konu 32. Veri sınıflandırması
-Konu 33. Zaman serisi analizi
-Konu 34. Veri dilimlerini incelemek
-Konu 35.Veri ilişkileri
-Konu 36.Sonuçların doğrulanması
-Konu 37. Hipotezlerin ifade edilmesi ve test edilmesi

İş Zekasına Giriş ve Görsel Veri Analizi

-Konu 38.İş Zekasına Giriş
-Konu 39: Tableau Masaüstü/Kamu Ekosistemine Genel Bakış
-Konu 40. Tableau'daki ana veri kaynağı türleri, bağlantılar
-Konu 41. Tableau Masaüstü arayüzü ve temel işletim kavramları
-Konu 42.Görselleştirme: diyagramlar, bunların kullanımına yönelik ana senaryolar
-Konu 43. Önceden yüklenmiş ve özel hesaplamalar
-Konu 44.Tableau'da Verilerin Düzenlenmesi
-Konu 45.Tableau'daki işlem sırası
-Konu 46.Bilgi tasarımına giriş
-Konu 47. Kullanıcı algısı nasıl çalışır?
-Konu 48. Gösterge tabloları oluştururken ana hatalar
-Konu 49.Gösterge paneli tasarımı
-Konu 50. Çeşitli görevler ve cihazlar için düzen
-Konu 51.Pano ile kullanıcı etkileşiminin planlanması

Veri analizinde proje yaşam döngüsü

-Konu 52. İş dünyasında veriye dayalı karar verme
-Konu 53. Toplama şartları
-Konu 54. Gereksinimlerin netleştirilmesi ve prototip oluşturulması
-Konu 55. Geliştirme aşamasında müşteri ile yinelemeli çalışma
-Konu 56. Bitmiş versiyonun demosu ve kullanıcı test aşaması
-Konu 57. Yayın ve yapım sonrası
-Konu 58. Talebin izlenmesi ve geri bildirim alınması

Veri analitiğinde özel yöntemler ve alanlar

-Konu 59.İş göstergelerinin analizi
-Konu 60. Ürün analitiği, birim ekonomisi, A/B testleri
-Konu 61. Metrikler ve huniler, metriklerin hiyerarşisi
-Konu 62. Kohort analizi
-Konu 63.BI analitiği
-Konu 64.Veri gazeteciliği