Конкурсы по созданию курсов

Конкурс курсов по бизнес-аналитике

Список курсов:

  • Основы бизнес-аналитики - 8-12 ак. часов
    Содержание: Типовые сценарии и практические задачи для анализа данных. Отличия анализа структурированных и неструктурированных данных
  • Хранилища данных - 16-24 ак. часов
    Содержание: Структура классических хранилищ данных для анализа структурированных данных. Отличия требований и задач баз данных для операционного хранения и обработки данных и для аналитической обработки данных.
  • Язык SQL для хранения, обработки и анализа данных - 8-12 ак. часов
    Содержание: Популярные диалекты языка SQL и из реализаций в корпоративных СУБД. История развития SQL и популярные SQL СУБД. Основы запросов SQL, понятие таблицы, связи, индексов, простые запросы к исходным данным таблиц, условия по получению данных. Написание запросов на языке SQL для получения данных в сыром и агрегированном виде для последующего анализа. Использование агрегатных функций при получении данных, простые примеры аналитических запросов на SQL
  • Язык запросов 1С - 10-16 ак. часов
    Содержание: Обзор технологий хранения и обработки данных в платформе "1С:Предприятие". Язык запросов 1С как вариант SQL для русскоязычных пользователей.
  • Введение в ETL - 10-16 ак. часов
    Содержание: Сбор, очистка и подготовка данных для анализа, преимущества денормализованных данных для анализа по сравнению с нормализованными данными. Роль единых справочников и классификаторов для централизованного анализа данных из различных источников и баз данных. Инструменты ETL и типовые источники данных для анализа.
  • Анализ данных в MS Excel - 8-12 ак. часов
    Содержание: применению сценариев, использованию инструмента «Подбор параметра», формированию дэшбордов и интерактивных диаграмм, использованию функций массивов, и других инструментов для анализа данных.
  • Технические проблемы для оперативного анализа данных - 12-16 ак. часов
    Содержание: История и развитие технических средств для их решения. OLAP, ROLAP и многомерные базы данных. Размерности, факты и фильтры в классических BI системах. Узкие места для быстрого выполнения аналитических запросов, традиционные механизмы ускорения работы СУБД, скорость работы дисковых подсистем, индексы. Концепция OLAP, ROLAP и классический подход в BI системах.
  • Бизнес-аналитика с помощью Power BI и язык M - 16-24 ак. часов
    Содержание: обсуждается.
  • DataWarehouse - специализированные решения для хранения данных - 8-12 ак. часов
    Содержание: Terradata, Hive, Impala, Presto, Drill.
  • Акселераторы СУБД для работы с аналитическими запросами - 8-12 ак. часов
    Содержание: Методы ускорения работы аналитических запросов, поколоночное хранение данных, in-memory DB, специализированные компьютеры. Примеры специализированных СУБД для обработки аналитических запросов
  • Системы построения отчетов - 8-12 ак. часов
    Содержание: QlickView, Tableau, 1C СКД.
  • Big Data - 8-12 ак. часов
    Содержание: Технологии и фреймворки для работы с Big Data (неструктурированные хранилища данных): MapReduce, Hadoop, Hbase, Spark, Storm.
  • Организация индексирования и поиска информации - 4-6 ак. часов
    Содержание: ElasticSearch.
  • Язык программирования Python для решения задач анализа данных - 12-16 ак. часов
  • Анализ и визуализация данных на языке R - 12-16 ак. часов
  • Язык программирования Julia для решения задач анализа данных - 12-16 ак. часов
  • Язык программирования Java для решения задач анализа данных - 12-16 ак. часов
  • Data Mining - 8-12 ак. часов
    Содержание: Инструментальные средства для Data Mining (STATISTICA Data Miner, SAS Enterprise Miner, IBM Watson Analytics, Teradata Aster Analytics, Oracle Big Data Preparation, Spotfire).
  • Машинное обучение - 12-24 ак. часов
    Содержание: Задачи для искусственного интеллекта, невозможные для решения "в лоб" математическим подсчетом. Типовые задачи и алгоритмы Machine Learning. Нейронные сети и Deep Learning, имеющиеся ограничения и новые возможности технологий.
  • Прогнозная аналитика - 8-12 ак. часов
    Содержание: RapidMiner, KNIME, Orange.
  • Практикумы - 8-12 ак. часов
    Содержание:
    1. регулярная отчетность, вывод и построение отчетов с динамикой ключевых показателей за периоды - 6-8 ак. часов
    2. нахождение отклонений в ключевых показателях, связанных с ним объектов анализа и предположительных причин возникновения - 6-8 ак. часов
    3. выявление трендов среди ключевых показателей, кластеризация и группировка объектов анализа по ключевым показателям - 6-8 ак. часов
    4. предсказательная аналитика, прогнозирование ключевых показателей - 6-8 ак. часов
    5. анализ корреляции различных ключевых показателей, выявление неявных паттернов схожести объектов анализа или поведения ключевых показателей - 6-8 ак. часов

Присылайте заявки

Форма заявки - здесь.

Дополнительная информация для авторов курсов - здесь.

Вопросы и заявки присылайте по адресу электронной почты: admin@intuit.ru.