Анализ данных

Статьи об аналитике: что такое Big Data, чем занимаются аналитики каждый день, зачем им в работе программирование — и не только. Истории выпускников: как они осваивали новую профессию и искали работу. Материалы об обучении и Практикуме: как учим работать с данными.
Какие задачи решает интеграция с 1С
Читать статью
Что такое математический анализ и зачем он нужен
Читать статью
Что такое отчётность по МСФО и зачем она нужна
Читать статью
Как создать и настроить диаграммы в Excel
Читать статью
Инструменты для бизнес-анализа
Читать статью
Способы фильтрации в Excel, о которых знают немногие
Читать статью
Бенчмаркинг: что это такое и где его применяют
Читать статью
Как Apache Airflow помогает дирижировать данными компаний
Читать статью
Метрики продукта: как оценить эффективность бизнеса
Читать статью
В чём польза теоремы Байеса — или как управлять неопределённостью
Читать статью
Моделирование данных: что это и зачем нужно
Читать статью
IDEF, EPC и BPMN: как выбрать нотацию для моделирования бизнес-процессов
Читать статью
Главный по бюджету: чем занимается финансовый аналитик и как им стать
Читать статью
Программы из линейки 1С: какие задачи решают и зачем их дорабатывают
Читать статью
Глубокие познания: как учатся сложные нейросети
Читать статью
Как сделать сводные таблицы в Excel: пошаговая инструкция
Читать статью
Как работать с формулами в Excel и решать нестандартные рабочие задачи в два клика
Читать статью
О чём говорят системы: разбираемся в интеграциях
Читать статью
Как системный аналитик и бизнес-аналитик делят один продукт
Читать статью
В переводе с клиентского: как аналитик пишет бизнес-требования
Читать статью
Что такое нотация BPMN 2.0 и как она помогает смоделировать бизнес-процесс
Читать статью
Что такое Swagger и как он облегчает работу системного аналитика с API
Читать статью
Как сделать ВПР в Excel: пошаговая инструкция
Читать статью
SQL: зачем аналитику нужно знать язык структурированных запросов
Читать статью
Аналитика — это красиво: 8 сервисов для визуализации данных
Читать статью
Знакомство с наукой о данных: главное о Data Science
Читать статью
С чего начать изучение анализа данных и где найти идеи для первых проектов
Читать статью
Модели машинного обучения: что это и как выбрать подходящую
Читать статью
Сервис Draw.io: за что его любят и как им пользоваться
Читать статью
Кто такой 1С-аналитик, чем он занимается и сколько зарабатывает
Читать статью
Три метода обучения нейросетей: с учителем, без учителя, с подкреплением
Читать статью
Почтальон в мире IT: для чего нужен брокер сообщений Apache Kafka и как он устроен
Читать статью
DFD: примеры и правила построения диаграмм потоков данных
Читать статью
Интерактивный дашборд в Excel: что это такое и как создать
Читать статью
Где хранить неструктурированные данные: СУБД MongoDB для веб-разработчиков и аналитиков
Читать статью
Типы данных SQL: что о них нужно знать начинающему аналитику
Читать статью
Из каких отраслей и почему уходят в анализ данных
Читать статью
Как найти сокровища в данных, или Зачем нужна BI-система
Читать статью
Сущности и связи: как и для чего системные аналитики создают ER‑диаграммы
Читать статью
Data-driven подход: управление продуктом на основе данных
Читать статью
Что такое User Story и как её создать
Читать статью
От чего зависят зарплаты аналитиков данных в России
Читать статью
DBeaver: дружелюбный помощник аналитика данных
Читать статью
Обучать роботов или писать ТЗ для разработчиков: какое направление в аналитике выбрать
Между бизнесом и клиентом: чем занимается продуктовый аналитик
Читать статью
Базовые вопросы: как SQL помогает анализировать данные для бизнеса
Читать статью
Раскладываем бизнес по полочкам: как найти решение с помощью анализа
Читать статью
Выживет сильнейший: как с помощью A/B‑тестов проверяют гипотезы
Читать статью
Следить за осями и не только: что нужно знать для грамотной работы с данными
Читать статью
СУБД PostgreSQL: почему её стоит выбрать для работы с данными и как установить
Читать статью
Как устроено компьютерное зрение
Читать статью
Как свёрточные нейросети имитируют работу мозга
Читать статью
На каком языке рисуют схемы: что такое UML и почему его понимают во всём мире
Читать статью
Питон, панды и анаконда: что внутри у Jupyter Notebook
Читать статью
Топ-9 библиотек в Python для профессионального анализа данных
Читать статью
Основы комбинаторики: перестановки, размещения, сочетания
Читать статью
Что такое архитектура данных и как её построить
Читать статью
Что такое система Tableau и зачем она аналитикам
Читать статью
Варианты на все случаи жизни: как написать полезный use case
Читать статью
Что такое кластерный анализ и как аналитики с его помощью группируют данные
Читать статью
Что такое Big Data и как они устроены
Читать статью
Совместные и несовместные события в анализе данных
Читать статью
Как привести данные в форму: что такое нормализация и зачем она нужна
Читать статью
Одной ногой в бизнесе, другой — в IT: кто такой бизнес-аналитик и чем он занимается
Читать статью
Очистка данных: кто их загрязняет и что аналитику с этим делать
Читать статью
4 инструмента быстрого и простого анализа данных в Microsoft Excel
Читать статью
Основы анализа данных в Python: главное о библиотеке pandas
Читать статью
Как пересечение и объединение множеств используются в анализе данных
Читать статью
Как подготовить данные для машинного обучения
Читать статью
Как новичку пройти собеседование на должность системного аналитика
Читать статью
Кто такой Data Engineer, чем отличается от других специалистов по данным и как им стать
Читать статью
Для чего начинающим аналитикам нужны деревья решений
Читать статью
Язык программирования R: что делает его таким важным для анализа данных
Читать статью
Что такое Hadoop и почему аналитику данных полезно уметь с ним работать
Читать статью
Чем озеро данных отличается от базы и зачем оно нужно аналитикам
Читать статью
Как ETL-процессы помогают анализировать большие данные
Читать статью
Найти, сохранить и защитить: как СУБД помогают аналитикам и маркетологам
Читать статью
Чем Data Scientist отличается от аналитика данных
Читать далее
Что читать аналитику данных: 7 современных книг для начинающих специалистов
Читать статью
Для чего аналитику данных датасет и где его взять
Читать статью
8 самых популярных языков программирования для работы с Big Data
Читать статью
Как устроен язык SQL и почему он так востребован
Читать статью
Как работают базы данных в IT: разбор на примерах
Читать статью
Для чего строят и обучают нейросети в IT
Читать статью
Кто такой Data Scientist
Перейти в статью
Анализ больших данных: зачем он нужен и кто им занимается
Перейти в статью
Когортный анализ: зачем нужен бизнесу и как его проводить
Перейти в статью
Визуализация данных: применение в работе, основные принципы, способы и инструменты для использования
Перейти в статью
С чем работает аналитик данных: 10 популярных инструментов
Анализ данных в Microsoft Power BI. Инструменты, возможности, как использовать, кому подойдёт
Чем занимается аналитик данных, почему он всем так нужен и как освоить эту профессию
Системный аналитик: подробно о профессии
Что такое дашборды, какие они бывают и как их строить
Что такое машинное обучение

Подобрать подходящую профессию в сфере анализа данных можно на бесплатном курсе «Какую профессию выбрать в анализе данных». На курсе за два часа можно ознакомиться с инструментами, задачами и зарплатными вилками в вакансиях специалистов.

Попробуйте себя в анализе данных
Узнайте, какие бывают аналитики, чем занимаются, какие навыки им нужны и сколько они зарабатывают. Выберите курс по душе и начните учиться бесплатно.
Thu Apr 18 2024 19:18:39 GMT+0300 (Moscow Standard Time)