Анализ и визуализация данных в маркетинговой аналитике

Интенсивное обучение на модуле позволит слушателю работать с сырыми данными и подготавливать их для анализа, освоить язык программирования Python для анализа данных и научиться создавать дашборды и понятные, наглядные отчёты.

Часов в программе

40,00 часов

лекции

35,00 часов

практика

15,00 часов

промежуточная аттестация

90,00 часов

всего

Материально-технические условия реализации программы:

Вид занятий: Видеолекции
Требуемое ПО:
MS Office, Google Docs

Информационные ресуры

омпетенции и инструменты аналитика. Роль аналитики в принятии решений
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1_Fre_SjKhqqGquZMOe6AM3hIK3mKB_h16IJDP_FBrFk
Ошибки и провалы при интерпретации аналитических показателей
https://ru.wikipedia.org/wiki/Нулевая_гипотеза
Разбор кейсов реальных бизнесов. поиск инсайдов в данных
https://vwo.com/tools/ab-test-siginficance-calculator/
https://vwo.com/downloads/ab_testing_significance_calculator.xls
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1U-dwmNhdmuFqmFiJqk8OUZN1OOHA8QeoXS2YlnwZgIQ/edit#gid=702666562
Python для работы с базами данных
https://www.udacity.com/course/intro-to-relational-databases—ud197
https://khashtamov.com/ru/postgresql-python-psycopg2/
https://khashtamov.com/ru/mysql-python/
https://medium.freecodecamp.org/sqlalchemy-makes-etl-magically-easy-ab2bd0df928
http://datalytics.ru/all/stanovyas-guru-api-yandeks-metriki/
https://www.dataquest.io/blog/python-api-tutorial/
https://www.pythonforbeginners.com/api/list-of-python-apis

Образовательные ресуры

Ресурсы LMS ООО «Нетология»

Учебно-методические материалы

Методы, формы и технологии

Видеолекции
Лонгриды
Скринкасты
Презентации

Методические разработки

Шаблоны
Чек-листы
Глоссарий

Материалы курса

Видеолекции по Модулям

Учебная литература

Tufte E.R. Envisioning information / E.R. Tufte, Fourteenth printing-е изд., Cheshire, Connecticut: Graphics Press, 2013. 126 c.
Wong D.M. The Wall Street journal guide to information graphics: the dos and don’ts of presenting data, facts, and figures / D.M. Wong, New York: Norton, 2013. 1

Темы

Сквозная аналитика Power Bl: анализ и визуализация данных без программирования Основы Python для анализа данных

Лекции
10,00ч

Практические занятия
9,00ч

Всего
19,00ч

Промежуточная аттестация 15,00 часов

Промежуточная аттестация по модулю предполагает выполнение слушателем индивидуального практического задания.