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.
практика, проекты, поддержка кураторов, логичная программа, гибкий график, полезное комьюнити
долгое ревью проектов, особенно перед дедлайном, некоторые темы раскрыты поверхностно, бывают технические баги в тренажёрах
Курс "Аналитик данных" - крепкая рекомендация!
С сентября проходила курс "Аналитик данных" от Яндекс Практикума и мне он очень понравился! Обучение было построено логично и понятно, материал подается от простого к сложному, что помогает постепенно осваивать профессию. Конечно, тренажер практических заданий требует доработки. Порадовало, что было много практики: задания приближены к реальным рабочим задачам, а после каждого раздела есть проекты для портфолио. Особенно понравилась поддержка кураторов - они действительно заботливые, всегда готовы помочь, объяснить сложные моменты и мотивировать. Мне пришлось один раз перейти в другую когорту, тк не успевала сдать один проект, но переход прошел плавно и без проблем. Хотелось бы чтоб улучшили скорость ревью проектов - особенно финального. Понимаю, что у команды большая нагрузка, но ожидание проверки перед дедлайном было волнительным. Хотелось бы более предсказуемых сроков ревью.
отличная поддержка от наставника и куратора, интересная подача материала, очень круто, что есть командная работа
не всегда четко сформированное тз в домашке
"Менеджер проектов" от Яндекс Практикума
Огромное спасибо за этот курс! Программа построена очень грамотно: от основ до сложных кейсов, с акцентом на практику. Что особенно понравилось: Задания максимально приближены к реальным рабочим ситуациям, а работа с наставниками помогает сразу применять знания. Материал объясняется доступно, без воды, с хорошими примерами и интерактивами. Общение с сокурсниками и экспертами добавляет мотивации и помогает разобраться в сложных моментах. Можно совмещать с работой, а доступ к материалам остаётся и после окончания курса. После обучения чувствую себя увереннее в управлении проектами, понимаю процессы и инструменты. Курс дал не только знания, но и реальные навыки для старта в профессии. Однозначно рекомендую тем, кто хочет войти в IT или прокачаться в проектном менеджменте. Оценка: 5/5
курс Менеджер Проектов (я брал расширенный - с soft skills) содержит не только базовые знания, но и практику - работа над 2 проектами в команде очень хорошо помогает закрепить теорию
можно было бы подинамичнее, но это не всем подходит, а вот от реальных бизнес-кейсов, мне кажется, всем бы было только больше пользы
Полезные знания
Всё понравилось - полезные знания, чёткая структура, отличная работа кураторов, мне повезло попасть в замечательную команду, с которой мы работали над 2 кейсами. Можно было бы добавить динамики и кейсы из реальной бизнес-практики (как самого Яндекса, так и многочисленных партнёров). Ну и если бы ещё привлечь компании, которые давали бы свои бизнес кейсы для выпускников в качестве заданий для финального экзамена и одновременно тестового задания для отбора на вакантные позиции проджектов, это было бы совсем здорово!
