Расписание занятий (календарный учебный график)
Программа: «Data-аналитика: анализ данных в организации»
Сроки обучения: 02.05.2024-16.09.2024
• Лекция – групповое онлайн-занятие с преподавателем на платформе для видеоконференций, на занятии преподаватель рассказывает учебный материал
• Практика – групповое онлайн-занятие с преподавателем на платформе для видеоконференций, на занятии вместе с преподавателем закрепляете изученный ранее учебный материал
• Самостоятельная работа – индивидуальное изучение в удобное для слушателя время дополнительных материалов на учебной онлайн-платформе (презентации, тренировочные тесты, видео, статьи, инструкции и пр.)
|
№ |
Тема |
Занятия |
Сроки |
|
Модуль I. Введение в анализ данных Раздел 1. Введение в анализ данных |
|||
|
1. |
Тема 1.1. Построение карьерной траектории с помощью аналитики рынка труда Тема 1.2. Профессиональная адаптация на новом рабочем месте |
Самостоятельн ая работа, 6 ч |
16 апреля - 1 июня 2024 |
|
Модуль I. Введение в анализ данных Раздел 2. Проектирование дизайна исследования в Big Data |
|||
|
2. |
Тема 2.1. Введение в анализ данных Тема 2.2. Понимание бизнеса. Цель анализа данных Тема 2.3. Работа с данными Тема 2.4. Инструменты и методы анализа данных Тема 2.5 Требования к результату исследования |
Лекции, 2 ч Практики, 8 ч Самостоятельн ая работа, 10 ч |
16 - 29 апреля 2024 |
|
Модуль II. Python для анализа данных (вариативный модуль) Раздел 1. Основы Python |
|||
|
3. |
Тема 1.1. Переменные Python Тема 1.2. Структуры данных Тема 1.3. Условия и циклы Тема 1.4. Функции |
Лекции, 4 ч Практики, 14 ч Самостоятельн ая работа, 18 ч |
3 - 20 мая 2024 |
|
Модуль III. Основы анализа данных Раздел 1. Очистка и предобработка данных |
|||
|
4. |
Тема 1.1. Типичные проблемы данных в датасетах Тема 1.2. Библиотека Pandas Тема 1.3. Работа с дубликатами, пропусками, вложенными структурами Тема 1.4. Преобразование данных Тема 1.5. Работа с текстовыми данными |
Лекции, 1 ч Практики, 12 ч Самостоятельн ая работа, 15 ч |
30 мая - 13 июня 2024 |
|
Модуль III. Основы анализа данных Раздел 2. Разведочный анализ данных |
|||
|
5. |
Тема 2.1. Основы работы с данными Тема 2.2. Анализ числовых данных Тема 2.3. Анализ категориальных данных Тема 2.4. Анализ взаимосвязи колонок Тема 2.5. Фильтрация, группировка, параметры визуализации Тема 2.6 Описательные статистики |
Лекции, 2 ч Практики, 14 ч Самостоятельн ая работа, 10 ч |
13 июня – 1 июля 2024 |
|
Модуль III. Основы анализа данных Раздел 3. Статистический анализ данных |
|||
|
6. |
Тема 3.1. Введение в статистику Тема 3.2. Критерии сравнения групп Тема 3.3. Корреляционный анализ Тема 3.4. Регрессионный анализ |
Лекции, 2 ч Практики, 20 ч Самостоятельн ая работа, 22 ч |
1 - 22 июля 2024 |
|
Модуль III. Основы анализа данных Раздел 4. Визуализация данных и построение дашбо |
дов |
||
|
7. |
Тема 4.1. Основы визуализации данных Тема 4.2. Дашборд в Power BI, Excel или Yandex DataLens |
Лекции, 3 ч Практики, 4 ч Самостоятельн ая работа, 7 ч |
22 июля – 5 августа 2024 |
|
Модуль III. Основы анализа данных Раздел 5. SQL для работы с базами данных в PostgreSQL |
|||
|
8. |
Тема 5.1. Введение в базы данных Тема 5.2. Написание SELECT запросов Тема 5.3. Функции агрегации Тема 5.4. Подзапросы и табличные выражения Тема 5.5. Отношения таблиц Тема 5.6. Оконные функции Тема 5.6. Работа с таблицами, запись данных |
Лекции, 2 ч Практики, 20 ч Самостоятельн ая работа, 22 ч |
5 - 25 августа 2024 |
|
Стажировка |
Практики, 18 ч Самостоятельн ая работа, 2 ч |
7 июня - 5 августа 2024 |
|
|
Итоговая аттестация |
Итоговое задание: видео и презентация, 4 ч |
5 - 25 августа 2024 |
|
|
Подведение итогов |
– |
26 августа – 2 сентября 2024 |
|