Введение — Введение в дата-аналитику

Этот курс посвящен одному из важных направлений по работе с данными — аналитике.

Из уроков этого курса вы узнаете:

Кто такие аналитики данных
Какие задачи они решают
Как анализ данных помогает бизнесу
Какие инструменты используют аналитики данных в своей работе

После завершения данного курса вы научитесь:

Работать с Google-таблицами и использовать формулы
Визуализировать результаты аналитики с помощью графиков и сводных таблиц
Использовать разные базы данных и другие источники
Использовать базовый функционал Python и SQL для работы с данными

Также на курсе мы повторим основные математические понятия, которые необходимы для работы с данными. Так вы сможете создавать более оптимальные алгоритмы и сделаете свою работу более эффективной.

Зачем изучать аналитику данных

За последние десятилетия стало использоваться все больше айти-систем. Как следствие, и объемы используемых данных увеличились в тысячи раз. Еще 30 лет назад система с объемом данных в 1 терабайт считалась огромной. Тогда ее могли себе позволить только крупнейшие мировые компании, а сейчас — это объем памяти в обычном домашнем компьютере. Сейчас в крупных компаниях уже используются системы с объемами в десятки петабайт — это десятки тысяч терабайт.

Такие огромные объемы данных повлекли за собой развитие айти-индустрии, ведь данные нужно как-то хранить, обрабатывать и анализировать. Так появилось одно из новых направлений — работа с данными. Его можно разделить на несколько отдельных сфер:

Моделирование данных (Data Modeling)
Инженерия данных (Data Engineering)
Искусственный интеллект (Data Science)
Аналитика данных (Data Analysis)

В этом курсе мы подробно остановимся на последнем пункте этого списка. Обычно аналитика данных проходит пять итерационных этапов:

Определение данных, которые нужно проанализировать
Сбор данных
Очистка данных при подготовке к анализу
Анализ данных
Интерпретация результатов анализа

Сам анализ данных может принимать разные формы, в зависимости от вопроса, на который вы пытаетесь ответить:

Описательный анализ — «Что произошло?»
Диагностический анализ — «Почему это произошло?»
Предиктивный анализ — «Что может произойти в будущем?»
Предписывающий анализ — «Что нам с этим делать?»

Всеми этими задачами занимается аналитик данных. Его задача — помочь бизнесу ответить на эти вопросы. Чтобы это сделать аналитику нужно знать:

Какие системы используются в том или ином бизнес-процессе
Какие данные находятся в этих системах
Как получить данные из систем
Что нужно сделать с этими данными, что бы они стали пригодны для обработки и анализа
Как анализировать данные
Как интерпретировать результаты и представить их в виде отчетов, графиков и прочих форм

Аналитик Данных это очень важная и нужная роль практически в любой компании. С их помощью бизнес-подразделения компаний могут существенно облегчить себе жизнь. Своевременный сбор и анализ данных помогает при анализе продаж и при планировании закупок и во многих других процессах.