Скачать [Data Visualization] Карьера в IT 2021 [Роман Бунин, Виталий Ковалев]

• Попробуйте себя в роли BI-разработчика, который устроился на работу в новую компанию.
• Вам предстоит создать систему отчетности с нуля: вы будете работать с разными данными и строить дашборды под требования разных отделов.
• Вас будет курировать руководитель, который будет ставить задачи, помогать с решением проблем и развитием навыков.

Спойлер: Создать
Модуль 1 - Типы графиков и модель компетенций
На первой неделе вас ждёт боевое погружение в работу в новой компании. Вы познакомитесь с коллегами и выполните своё первое задание. Вы узнаете, какие навыки нужны BI-разработчику для успешной работы, увидите примеры хорошей визуализации, научитесь выбирать правильные типы графиков и строить их в Tableau.
1.1 Модель компетенций BI-разработчика

• Рассмотрим, какими навыками должен обладать хороший BI-разработчик. Обсудим, почему они важны и как можно развиваться в каждом из направлений. Посмотрим, какие сейчас существуют специальности и вакансии, связанные с визуализацией данных.

1.2 Принципы хорошей визуализации

• Сформулируем основные принципы, которые делают визуализацию хорошей с точки зрения её полноты и удобства для пользователя. Рассмотрим и обсудим примеры хороших визуализаций из разных профессиональных областей.

1.3 Data-ink Ratio

• Подробно рассмотрим принцип экономии чернил и разберём примеры его использования.

1.4 Типы графиков и какие задачи они решают

• Рассмотрим самые распространённые виды графиков и обсудим, в каких случаях их стоит использовать.

1.5 Правила оформления разных типов графиков

• Научимся строить и оформлять наиболее популярные виды графиков в Tableau.

Модуль 2 - Верстка дашборда и дизайн
Познакомимся с базовыми правилами вёрстки и графического дизайна. Научимся применять их для создания дашбордов в Tableau. Разберёмся, почему в работе BI-разработчика на самом деле не так много творчества, и рассмотрим стандартные инженерные правила проектирования.
2.1 Основы графического дизайна

• Разберёмся, зачем аналитику нужны знания в области дизайна, и обсудим его основные принципы.

2.2 Теория близости

• На примерах рассмотрим, как теория близости позволяет структурировать и аккуратно оформлять дашборды.

2.3 Направление чтения и вёрстка

• Рассмотрим порядок, в котором пользователь исследует дашборд, и научимся строить композицию дашборда.

2.4 UX

• Изучим базовые принципы проектирования интерфейса и научимся работать с Parameter и Set Actions.

2.5 Сторителлинг и контекст

• На примерах разберём, как добавлять контекст в дашборды, и расскажем, почему это крайне важно для пользователя.

2.6 Блочная вёрстка дашборда

• Рассмотрим систему блочной вёрстки дашбордов в Tableau. Научимся работать с контейнерами и избегать проблем при реализации.

2.7 Адаптивная вёрстка под разные экраны

• Научимся делать дашборды, которые хорошо смотрятся на разных размерах мониторов.

Модуль 3 - Сложный функционал Tableau
Научимся работать со сложными, но при этом очень гибкими и полезными формулами. Разберёмся, как Tableau работает «под капотом» и в какой последовательности выполняются операции. Рассмотрим примеры использования сложного функционала для решения реальных бизнес-задач.
3.1 Табличные вычисления

• Рассмотрим, как работают табличные вычисления, и выясним, почему они называются табличными. Научимся работать с быстрыми табличными вычислениями и поймём, как самостоятельно писать такие формулы.

3.2 Level of Detail Expressions

• Научимся писать формулы с EXCLUDE, INCLUDE, FIXED и разберёмся, как именно Tableau работает "под капотом".

3.3 Порядок операций

• Поговорим о порядке операций и на примерах рассмотрим, как и когда его можно изменять.

3.4 Кейс

• На практике разберём процесс создания дашборда и увидим пользу от использования сложного функционала.

Модуль 4 - Сбор требований и построение системы отчетности
Рассмотрим алгоритм создания дашборда и научимся собирать требования от бизнес-заказчика. Поговорим о том, как правильно спроектировать систему отчетности для компании и как измерить её эффективность.
4.1 Dashboard Canvas

• Рассмотрим алгоритм создания дашборда и разберём его на реальном кейсе.

4.2 Фреймворк построения системы отчетности

• Поговорим о том, как на основе нескольких дашбордов спроектировать систему отчётности, закрывающую потребности бизнеса.

4.3 Типы дашбордов

• Узнаем, какие существуют типы дашбордов и какие подходы к дизайну используются для каждого из них.

4.4 KPI для оценки работы системы отчетности

• Рассмотрим, с помощью каких показателей можно следить за системой отчетности на уровне компании.

4.5 Кейс

• С нуля построим дашборд по рассмотренному алгоритму.

Модуль 5 - Финальный проект

• Настало время собрать все дашборды в единую систему отчётности компании и представить свой проект преподавателям и другим студентам.

Нажмите для раскрытия...

Спойлер: УЧИТЕСЬ У >ЛУЧШИХ>
РОМАН БУНИН
Руководитель команды визуализации в Яндекс.Go
Визуализация данных — важный элемент современной аналитической системы. Во многих компаниях решения принимаются на основе анализа ключевых показателей, представленных в виде понятных графиков и удобных отчётов.
Наш курс поможет углубиться в BI-разработку и позволит получить навыки, которые сейчас редко встречаются у аналитиков. Вы научитесь проводить эффективные расчёты, составлять красивые интерактивные отчёты из правильно подобранных графиков и к концу курса соберёте портфолио из дашбордов, составляющих единую систему отчётности компании.
АНАСТАСИЯ КУЗНЕЦОВА
BI-разработчик в Яндекс.Go
Ведёт в НИУ ВШЭ курсы по проектированию дашбордов и аналитических систем. Автор Telegram-канала «настенька и графики».
ВИТАЛИЙ КОВАЛЕВ
Фулстек BI-разработчик в Яндекс.Go
Работал тимлидом команды BI в Pepsico, занимался автоматизацией сбора и трансформации данных. Более 5 лет опыта работы с Tableau.

Нажмите для раскрытия...

Спойлер: FAQ
Какой уровень требуется для прохождения курса?
Этот курс будет полезен тем, кто уже имеет опыт работы аналитиком, обладает базовыми знаниями Tableau и хочет узнать, как решать специфические проблемы.
Сколько часов в неделю потребуется для успешного освоения программы?
Для успешного освоения программы потребуется от 8 до 14 часов в неделю. (зависит от вовлеченности)
Можно ли посмотреть отзывы уже прошедших курс студентов?
Это первый запуск курса. Как студенты первого потока вы получите доступ ко всем обновлениям в течение года, если курс будет обновляться.
Как проходит обучение?
Вы смотрите лекции и выполняете домашние задания. Если у вас появляются вопросы, вы можете задавать их менторам или преподавателям в Slack.
Зачем платить деньги, если я могу пройти ваши бесплатные курсы?
Справедливое замечание. В открытых источниках есть много бесплатной информации, например, курсы на Stepik.
Однако не всем подходит формат самостоятельного обучения. Обучаясь в компании опытных наставников и других студентов, вы получите ощутимые результаты значительно быстрее.
Есть ли у вас образовательная лицензия?
Нет. Мы оказываем информационно-консультационные услуги.
У меня есть свои задачи по работе с данными, которые я хочу научиться решать.
Поможет ли мне ваш курс?
Уверены, что поможет. Вы всегда можете посоветоваться в чате с кураторами или другими студентами.

Нажмите для раскрытия...