Научитесь анализировать метрики, чтобы быстро понять, как улучшить любой продукт. Узнаете, как проводить ­A/B-тестирование­, находить аномалии в данных и визуализировать результаты для заказчика. Сможете начать карьеру в востребованной сфере.

Онлайн-курс «Excel для работы» с нуля от сервиса Яндекс Практикум. Обучение работе в программе Excel для начинающих. Вы освоите все основные функции и формулы Excel: от работы с таблицами до визуализации данных.

Опирайся на цифры при работе с продуктами, а не на мнения или интуицию!

1. Научитесь оценивать важные метрики в продуктах, которые прямо влияют на финансовые результаты компании
2. Изучите приемы оптимизации продукта, чтобы повышать прибыль или увеличивать обороты, сохраняя качество
3. Сможете контролировать цены, маржинальность и юнит-экономику продукта

Изучай Python для аналитики вместе с Netology! Получи навыки работы с данными, анализа и визуализации. Программа подходит как для начинающих, так и для опытных специалистов. Присоединяйся к нам прямо сейчас!

Практический онлайн-курс, на котором вы за 6 месяцев освоите все навыки бизнес-аналитика: научитесь эффективно общаться с заказчиками, формулировать технические задания, моделировать и анализировать бизнес-процессы. Сможете быстро найти перспективную работу или улучшить навыки и получить повышение.

• Получите востребованную специальность
• Работайте удаленно из любой точки мира
• Зарабатывайте от 130 000 ₽
• Специализируйтесь в маркетинге или продукте продвинутого уровня
• Получите доступ ко всем льготам для айтишников

Курс направлен на изучение и практическое использование SQL-ориентированной BI-системы Metabase. На курсе разбирается локальное разворачивание, а также обучение основам BI-системы Metabase.

Также в качестве бонуса предоставлены разборы практических заданий на использование множества операторов и функций SQL.

• Освойте Apache Superset — мощный инструмент для визуализации и анализа данных.
• Что такое BI, роль Apache Superset в экосистеме (сравнение с Power BI, Tableau, Grafana).
• Архитектура Superset (метаданные, кеширование, движки запросов).
• Когда Superset не подходит (границы применимости).
• Кейсы из практики: Как компании уже используют Superset.
• Практика:
• Установка Superset (локально + Docker).
• Первый взгляд на интерфейс: навигация, роли, каталог дашбордов.
• Разбор демо-дашборда (что внутри: слои, фильтры, связи).
• Источники данных: базы SQL (PostgreSQL, MySQL), CSV, Google Sheets, API.
• ETL vs ELT: как Superset работает с данными.
• Практики оптимизации запросов (SQL-запросы, индексы, семплирование).
• Практика:
• Подключаем 3 разных источника: БД (например, PostgreSQL), CSV, API (например, тестовый JSON).
• Объединение данных (JOIN в Superset).
• Настройка расписания обновлений (инкрементальная загрузка).
• Очистка данных средствами Superset (регулярные выражения, замена NULL).
• Лучшие практики визуализации.
• Виды графиков в Superset и их применимость (bar, line, heatmap, treemap и др.).
• Вычисления на лету: метрики, KPI, агрегаты (SUM, AVG, Percentile).
• Практика:
• Построение разных графиков на тестовом датасете.
• Добавление вычисляемых полей.
• Фильтры: базовая настройка (по дате, категории, тексту).
• UX/UI для дашбордов (расположение виджетов, единый стиль).
• Публикация, шаринг, контроль версий дашбордов.
• Роли в Superset (Admin, Analyst, Viewer): как разграничить доступ.
• Практика:
• Собираем готовый дашборд из ранее созданных графиков.
• Drill-down (детализация).
• Групповая работа: 2–3 человека создают общий дашборд удалённо.
• Как связать с Airflow (автоматизация ETL).
• Как гонять данные из Superset в Excel/Power BI (экспорт API).
• Краткий обзор связки с Apache NiFi / Kafka (стриминг данных).
• Учимся смотреть SQL-запросы, которые генерит Superset.
• Как ускорить рендеринг (кеширование, материальные представления).
• Это не просто практика, а СИМУЛЯЦИЯ РЕАЛЬНОГО ПРОЕКТА:
• Выдаём кейс: "Анализ эффективности розничной сети" (готовый датасет).
• Задача студентов: за 4 часа сделать:
• Подключить 2–3 источника.
• Построить 4–5 разных визуализаций.
• Собрать интерактивный дашборд.
• Настроить фильтры и экспорт.
• Защита проектов (5 минут каждый студент объясняет логику).