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.
структурированная подача материала, опытные наставники, команда сопровождения
не увидела
Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора
Проходила обучение "Инженер по тестированию: от новичка до автоматизатора". Это был невероятный опыт, который превзошел все мои ожидания. Материал в тренажере подавался структурировано и доступно, преподаватели в чате отвечали быстро и качественно на все вопросы, а благодаря вебинарам даже самые сложные темы становились понятными. Конструктивная критика ревьюеров и их советы помогли довести проектные и дипломную работы до совершенства. Отдельное спасибо команде сопровождения и кураторам. Они всегда были на связи, оперативно отвечали на все вопросы и помогали решать любые возникающие проблемы. Их поддержка чувствовалась на протяжении всего обучения. Было ощущение, что ты не один, что у тебя есть надежная команда, которая всегда готова прийти на помощь.
местами сложно и исходя из данных учебника бывает сложно сделать задания, особенно с финансами и AB- тестами
Мне достаточно понравилось
Я прошла курс Продуктовый маркетолог, он длился 5 месяцев. Всегда в сопровождении были кураторы и наставники, под присмотром. Мне показалось, что по нагрузке курс не равномерно распределен. Очень помогали воркшопы, где мы более глубоко по теме разбирали задачи и общее представление складывалось о сфере лучше. Я переходила из смежной сферы, из экономики, но все равно иногда было сложно с терминами, метриками, что нормально. Если вы переходите из совсем другой сферы придется точно дополнительно учиться и где-то черпать знания. После курса я пошла в карьерный и трек и сейчас занимаюсь пет-проектом. Классно, что есть такая возможность. Я еще бы взяла курсы практикума. Для меня это очень классный опыт, я рада, что решилась на курс и прошла его с такими помощниками!)
структурированная подача, много практики, поддержка кураторов, крутое комьюнити, проекты, похожие на реальные
интенсивный ритм, занудные опросы в курсах, редко но встречаются баги в тренажёре
Крутой старт для Python-разработчика
Недавно закончил курс "Python-разработчик" в Яндекс Практикуме, и, честно говоря, я в восторге! До этого я пробовал учиться сам видео на YouTube и ChatGPT, но быстро терял мотивацию из-за отсутствия структуры и обратной связи. Практикум стал для меня настоящей находкой. Мне понравилось, чурс выстроен очень логично - от простых основ до реальных проектов, которые можно смело положить в портфолио. Теория подается в удобном формате: короткие тексты, примеры кода и тренажеры, где можно сразу попрактиковаться. Особенно круто, что задания максимально приближены к реальным задачам разработчика - например, задеплоить проект на Django на сервер. Мой куратор всегда был на связи, отвечал на вопросы в Пачке быстро и по делу. Если что-то не получалось, наставники помогали разобраться, а не просто кидали готовое решение. Курс дал мне не только навыки программирования на python / Django, но и уверенность, что я могу работать в IT. Если вы хотите тут учиться, то обязательно закладывайте свободное время на это. И если же вы готовы вкладываться в учёбу и не боитесь дедлайнов, этот курс - отличный старт. Рекомендую!
