Секреты аналитики | Data Science, BI, Tableau

Прогнозирование с помощью инструментов Excel

В этом видео автор рассматривает возможности прогнозирования в Excel при небольшом количестве данных за ограниченное количество времени.

Вы подробно и на примерах разберете функции РОСТ, ТЕНДЕНЦИЯ, ПРЕДСКАЗ (по месяцам, оптимистичный и пессимистичный прогноз), ЛИНЕЙН и надстройку ПАКЕТ АНАЛИЗА – РЕГРЕССИЯ. Данные инструменты предназначены для формирования долгосрочных или краткосрочных прогнозов.

Смотреть это видео на youtube:

Основы Tableau

В этом видео автор подробно разбирает как быстро научиться анализировать данные и строить отчеты в Tableau:

0:00:00 Введение в курс
0:05:02 Подключение к данным и знакомство с интерфейсом
0:13:00 От данных к визуализации
0:31:06 Анализ по времени
0:44:29 Анализ по географии
0:59:12 Собираем дашборд
1:15:18 Презентуем результаты
1:23:16 Делимся работой

Смотреть это видео на youtube:

Power Map для Excel

В этом видео автор подробно разбирает использование специальной надстройки для Excel - Power Map, предназначенной для визуализации данных из таблицы на карте: с разбивкой по городам, с кратким описанием настроек и т.д.

Смотреть это видео на youtube:

Стоит ли идти в Data Science?

В этом ролике автор рассматривает особенности работы в сфере Data Science и подробно разбирает обстановку на рынке труда:

0:00 Введение
0:23 Индустрия развивается
1:11 Анализ данных
1:49 Исследовательская работа
2:36 Баланс между research и software engineering
3:17 Ситуация на рынке труда
4:42 Data science нужен не везде
5:38 Математика и ML алгоритмы
6:27 Soft skills

Смотреть это видео на youtube:

​Хотите научиться работать с данными? Правильно их собирать, анализировать и грамотно презентовать? С 1 по 3 июля, в 19:00, пройдёт бесплатный 3-дневный интенсив. Разберитесь, как работать в Power BI и отслеживать основные показатели бизнеса.


Переходите по ссылке и регистрируйтесь: https://clc.am/dDmYIA.

Что вы узнаете?

Как подключиться к Excel и Google Sheets с помощью встроенного коннектора Power BI.
Как трансформировать данные с помощью встроенных функций Power Query.
Как построить модель данных.
Как организовывать совместную работу с отчётами в Power BI Service.
Как настраивать автообновление отчёта на базе данных из Google Sheets.

Спикер интенсива — Иван Иванов, специалист по разработке систем сквозной аналитики, участник образовательных программ по аналитике в Skillbox и GeekBrains.

Всех участников ждут подарки! Если дойдёте до конца интенсива, подарим электронную книгу Кей Петерсон и Дэвида Колба «Век живи — век учись». А если выполните простое домашнее задание — сертификаты на 15 000 рублей для обучения в Skillbox!

Как сделать сводную таблицу в Excel?

Сводная таблица является одним из главных и самых полезных инструментов Excel для обработки и структурирования больших объемов данных.

В данном видео автор рассматривает несколько примеров построения сводных таблиц, разбирает как ее создавать, обновлять и настраивать внешний вид для улучшения визуализации.

Смотреть это видео на youtube:

Знакомство с макросами Excel

В этом видео автор подробно разбирает что такое макросы, как они работают и как создавать свои макросы.

00:11 Что такое макрос?
01:13 Что делают эти команды?
02:32 Способы написания макросов
03:38 Пишем свой первый макрос
03:47 Добавляем вкладку Разработчик
04:47 Включаем запись
06:24 Проверяем что записали
07:01 Подводим итоги

Смотреть это видео на youtube:

Зачем нужен Power Query, основные возможности

В этом видеоуроке автор подробно разбирает для чего используется Power Query, а также 6 его основных возможностей.

Смотреть это видео на youtube:




Обучение Excel

Основы статистики для Data Science

В этом ролике автор делает подробный разбор основ статистики, которые пригодятся для изучения Data Science. Информация приведена в сжатом и доступном варианте, так как в первую очередь необходимо понимание и осознание материала, а не зазубривание сотни теорем.

Смотреть это видео на youtube:




Обучение инвестированию

Машинное обучение без навыков программирования

Существует множество инструментов для работы с моделями машинного обучения. Самыми популярными являются Python, R, TensorFlow, Keras, PyTorch. Но все они подразумевают навыки программирования.

Тем не менее, существуют и инструменты, позволяющие строить и обучать модели машинного обучения без знаний программирования. Их можно использовать для проверки гипотез, в образовательных целях или для лучшего понимания, как работает машинное обучение на практике.

В этом видео автор познакомит вас с некоторыми из таких инструментов:

00:45 Orange
04:19 KNIME
04:42 Weka
06:45 Playgroung.Tensorflow
10:03 Teachable Machine

Смотреть это видео на youtube:




Обучение анализу данных

Знакомство с Power Query

В этом видеоуроке автор познакомит вас с Power Query и разберет следующие вопросы:
— зачем нужен Power Query
— как его установить
— как его настроить
— как изменить запрос

Смотреть это видео на youtube:




Обучение инвестированию

Интервью с Data Scientist

0:00:00 Начало
0:27:20 Переход в IT
0:38:17 Что такое Data analysis и Data Science
0:44:25 Big Data
0:45:40 Кто такой аналитик
0:46:06 Data mining
0:49:22 Машинное обучение, Deep learning, Нейронные сети
0:52:53 Data Set и обучение нейронных сетей
1:02:34 Как оценить сколько стоит Data Scientist
1:03:46 На чем пишут DS
1:08:54 Инструменты: Tableau, R, Wolfram
1:10:51 По каким процессам работает Data Scientist
1:22:37 Как развиваться чтобы стать DS и что предстоит пройти
1:26:50 Минимальные навыки, которыми должен обладать DS
1:31:25 Где брать практический опыт
1:35:05 Что спрашивают на собеседовании
1:36:17 Источники информации для обучения

Смотреть это видео на youtube:




Обучение анализу данных

Математика для Data Science: какая нужна и зачем

В этом ролике автор разбирает какая математика нужна для data science, где используется и для чего:

00:06 Пример
01:01 Школьная математика
01:39 Статистика
02:31 Линейная алгебра
03:20 Математический анализ
03:53 Теория вероятностей
04:21 Вывод

Смотреть это видео на youtube:




Lorem ipsum — Канал с эксклюзивными материалами для дизайнеров.

Тренды в Data Science 2021: Roadmap

00:00 Причина высокой конкуренции
01:30 О важности Ml Engineering / DevOps / MLOps
03:17 Что важно в 2021?
04:07 О важности понимания бизнеса
05:40 Базис
07:50 Граф знаний по Data Science
12:50 Граф знаний по Data Engineering
14:30 О сложностях и как с ними справляться
16:23 Еще об одном soft skill тренде

Смотреть это видео на youtube:




Обучение инвестированию