Яндекс Практикум - курсы «аналитики на Power BI» в Беларуси
2 курса онлайн аналитики на Power BI от школы Яндекс Практикум - сравните цену, продолжительность и дату начала обучения. Информация обновляется каждую неделю. Стоимость курсов от 1483 до 4750 Br.
хорошо структурированная информация, помощь наставников, гибкие
опечатки и тех ошибки, хотелось бы более подробного ревью проектов
Курс: Аналитик SOC
Курс на SOC понравился, много структурированной информации как я и хотел + хорошие проекты, база знаний у меня была лишь университетская, ещё не работал по направлению и схожим с ним и чувствовал себя вполне комфортно при изучении. Бывали опечатки и ошибки в тексте и тестовых заданиях, также отлетела в какой то момент одна из виртуальных машин и работать с ней надо было через костыли. Также иногда информация необходимая для выполнения задания, была лишь в следующем уроке.
структурированная программа, много практики и проектов, хорошая подача материала, тренажёр и полезные ревью
высокая нагрузка и жёсткие дедлайны, местами устаревшая теория и долгие проверки проектов
Было здорово)
Проходил курс Инженер по тестированию в Яндекс Практикуме, выбирал его осознанно именно как полноценную переподготовку под QA. Программа построена спринтами: в каждом блоке теория в тренажёре, практические задания и проект, который максимально приближен к задачам на реальной работе. Очень понравился формат подачи материала - много интерактива, ролевые сценарии, где выступаешь стажёром в продуктовой команде, плюс тренажёр, в котором постоянно повторяется и закрепляется пройденное. По ходу обучения разбирали реальные или максимально похожие на реальные продукты Яндекса, работали с требованиями, багтрекингом, SQL, API, Charles, Postman и другими инструментами, что сильно помогает почувствовать рабочий процесс, а не просто выучить теорию. Нагрузка ощутимая: чтобы стабильно успевать сдавать проекты в дедлайны, приходилось уделять учебе несколько часов в будни и больше времени на выходных. Без самоорганизации и готовности самостоятельно гуглить и разбираться в проблемах пройти курс будет тяжело - это точно не формат, где тебя всё время ведут за руку. Ревью проектов в целом полезные и по делу, помогают подтянуть качество работ, но иногда проверки затягиваются, а правки нужно внести в жёсткие сроки, что добавляет стресса. В учебных материалах изредка встречаются неточности или устаревшие моменты, а инструкции по настройке софта не всегда учитывают все возможные ошибки - иногда приходится искать решения самостоятельно. По итогам курса сформировалось цельное понимание процесса тестирования: от анализа требований и составления тестовой документации до заведения багов и работы с API. Дипломный проект ощущается как почти реальная задача из рабочего проекта и отлично подходит в портфолио для собеседований на младшего тестировщика. Сильной стороной Практикума считаю структуру программы, практическую направленность и то, что после окончания остаётся понятный фундамент, на который можно дальше наращивать автоматизацию и другие навыки. При этом важно понимать, что курс не гарантирует трудоустройство: он даёт базу и проекты, а поиск работы, подготовка к собеседованиям и прокачка доп. скиллов ложатся уже на самого выпускника. В моём случае курс окупился именно знаниями и практикой - к концу обучения стало гораздо проще читать вакансии и решать типовые задачи на собеседованиях на позицию джуна в тестировании.»
информативный курс, понятная и доступная теоретическая часть, большое количество практики
сложность курса
Курс Разработчик С++
Хотелось бы отметить работу команды. Куратор всегда помогал и поддерживал в сложные периоды. Наставники всегда давали советы по делу, наводили на решение, чтобы я мог самостоятельно прийти к правильному ответу. К ревьюерам только позитивные эмоции. Общие впечатления от курса, новичку в разработке, начинающему только свой путь, будет 100% не просто, тем более если вы решили координально сменить сферу деятельности и для вас это все абсолютно новое. Я как раз один из них. На каждом блоке курса есть примерное время его прохождение, думаю, не для новичка оно вполне себе реальное, но мне потребовалось сидеть над каждым блоком куда больше приблизительно отведенного времени, поэтому лучше сразу погружаться максимально в обучение. Задач практических вполне достаточно для закрепления теоретической части, что тоже отмечу как плюс, были задачки которым пришлось уделить уйму времени, но ребята в когорте и наставники всегда помогут советом и в каком направлении нужно думать, чтоб прийти к решению. Курсом доволен, но есть и минусы, основной по крайней мере для меня, сложность курса, не рассчитывал что будет сложновато настолько, но если нет работы и имеется много свободного времени, то думаю вполне себе осуществимая история. Пришлось менять когорту 1 раз (за весь курс можно это сделать 2 раза, если вдруг ты не успеваешь сдать в отведенный срок ЖД ), куратор в этом плане молодец, подбодрила и ввела в курс дела.
Научитесь работать с данными, строить графики и дашборды в Datawrapper, DataLens и Tableau.
Онбординг: бесплатная часть. Онбординг включает в себя несколько уроков, в которых расскажем о среде и сфере применения визуализации данных, об устройстве обучения на курсе в Практикуме и дадим возможность применить на практике некоторые инструменты визуализации.
Data literacy – грамотность в работе с данными. В каких видах существуют данные? Как правильно оформить датасет, чтобы потом с ним было удобно работать и получать из него корректные выводы? Готовим датасет к работе с помощью табличного редактора. Как не ошибиться, проводя анализ данных: выстраиваем методологию?
Место и роль визуализации в BI. Как строится работа над визуализацией и взаимодействие с другими участниками команды? Какие навыки нужны, чтобы заниматься визуализацией и чувствовать себя уверенно? Делаем ТЗ: собираем требования у заказчика, фиксируем ожидания. Принципы хорошей визуализации данных. Как убедить заказчика в правильности вашего подхода?
Основы визуализации данных. Знакомство с DataLens. Что такое визуализация, зачем и когда она нужна? Как выбрать, что вообще нужно визуализировать? Ключевое: как подобрать нужный график под ваши данные? Как выбирать цвета для графиков? Что еще нужно сделать с графиком, чтобы он был полезен?
Ошибки, особенности, инструменты. Как работать в Datawrapper — наглядно и по шагам? Частые ошибки при визуализации данных, чего нужно избегать? Что с этим делать, и решение других типовых проблем с визуализацией? Основные виды инструментов для визуализации и сценарии их применения: Flourish, RAW, Plot.ly и другие. Публикация графиков в интернете: что нужно учесть.
Визуализация данных в презентациях. Почему на слайде должен быть только один график? Основы дата-сторителлинга: как сделать графики, которые будут наглядно передавать ваше сообщение. Необходимые основы графического дизайна. Частые ошибки в презентациях с данными. Как правильно внедрить график из стороннего инструмента в презентацию, на что обратить внимание?
Интерактивный дашборд в Tableau. Введение в Tableau. Виды дашбордов, их функции. Что такое хороший дашборд и необходимые навыки для его создания? Как создается дашборд: процесс, составление ТЗ? Типовые дизайн- и UX-паттерны для дашбордов. Типовые ошибки при создании дашбордов.
Введение в аналитику, аналитический отчёт в Google Sheets. Узнаете, кто такой аналитик данных и какие задачи он решает. Познакомитесь с пайплайном работы аналитика. Создадите свой первый аналитический отчёт в Google Sheets.
Основы SQL, извлечение данных для анализа. Узнаете, как могут храниться данные, и познакомитесь с языком запросов SQL для работы с базами данных. Напишете первые запросы на SQL и научитесь извлекать данные под задачу с фильтрацией, группировкой, сортировкой.
SQL, обработка данных. Продолжите знакомиться с инструментами SQL и научитесь обрабатывать данные для анализа: устранять дубликаты и работать с пропущенными значениями. Сможете извлекать данные из нескольких таблиц, используя операторы JOIN, подзапросы и СТЕ.
SQL, анализ данных и решение ad-hoc задач. Научитесь применять продвинутые инструменты SQL для решения ad-hoc задач разной сложности. Познакомитесь с необходимыми понятиями описательной статистики.
Визуализация данных с помощью DataLens, создание дашбордов. Разберётесь с основами визуализации данных в BI-инструменте DataLens. Научитесь подбирать тип визуализации под задачу. Изучите основы создания и настройки дашбордов.
Основы Python. Начнёте знакомство с языком программирования Python. Изучите основы синтаксиса, которые нужны для написания кода.
Python, предобработка данных. Начнёте работу с библиотекой Pandas. Научитесь предобрабатывать данные с помощью Python: очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов, преобразовывать разные форматы данных.
Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python. Научитесь использовать Python для исследования и визуализации данных. Разберётесь с основами описательной статистики на примерах.
Расчёт и визуализация бизнес-метрик и показателей. Погрузитесь глубже в контекст бизнеса и продукта. Рассчитаете и визуализируете важные для бизнеса показатели с помощью SQL, разберётесь с основами когортного анализа.
Формулировка и проверка гипотез, статистический анализ данных. Изучите основы статистического анализа данных и сможете применять статистику для проверки продуктовых гипотез.
Анализ результатов А/В-тестирования с помощью Python. Познакомитесь с дорожной картой А/В-тестирования. Научитесь самостоятельно анализировать результаты А/В-теста и формулировать выводы для бизнеса.
Анализ бизнес-требований и планирование отчётности. Научитесь проводить интервью с заказчиком, выявлять и документировать бизнес-требования, создавать эскизы дашбордов. Уделите внимание приоритизации требований и выделите критически важные для бизнеса элементы.
Проектирование дизайна дашборда и документирование его логики. Изучите принципы дизайна дашбордов. Поймёте, как работать с различными типами чартов и инструментами визуализации данных. Научитесь создавать интерактивные и параметризованные дашборды, документировать и закреплять результаты работы.
Завершение работы над дашбордом и документацией, введение в Superset. Научитесь работать с Superset: создавать чарты, датасеты и дашборды, интерактивные и параметризованные дашборды, а также документировать и администрировать данные.
Проектирование витрины данных и предобработка данных. Освоите создание витрин данных, параметризацию и фильтрацию данных, продвинутые техники SQL и основы администрирования в Superset.
Углублённая работа с данными и разработка отдельных визуализаций. Углубите свои знания в SQL и научитесь строить дашборды по готовому макету, оптимизировать запросы и обеспечивать качество данных.
Финальный проект. Решите несколько сложных аналитических кейсов на большом объёме реальных данных, используя изученные на курсе инструменты: PostgreSQL, DataLens и Superset. Разработаете комплексный дашборд, чтобы отслеживать ключевые показатели, задокументируете свои результаты в Confluence и презентуете готовое решение. Ревьюеры оценят проекты и дадут развёрнутую обратную связь, что можно улучшить.
10 кейсов от реальных компаний. Мы попросили у наших партнёров реальные задачи, проработали решение и добавили их в курс. Вы сможете сами выбрать, сколько задач дополнительно взять в работу, необязательно решать их все. Благодаря этим задачам вы с первых дней обучения будете видеть, с чем сталкиваются аналитики на работе.
Карьерный трек. Эта часть курса для тех, кто решил найти работу в IT. Вы изучите стратегии поиска работы и узнаете о тонкостях выбора компании-работодателя, подготовите резюме, напишете сопроводительное письмо и оформите портфолио.
Акселерация. Программа сопровождения: вы ищете работу, мы консультируем и помогаем. Участвовать в программе могут те, кто закончил программу трудоустройства и находится в активном поиске работы. Основной формат участия — индивидуальные консультации и публичные собеседования.
А Вы знали что у школы Яндекс Практикум самый дорогой
курс аналитики на Power BI стоит
4750 рублей.
Школа имеет 125 отзывов,
а средняя оценка пользователей — 4.5