Программа курса: 1) Введение в анализ данных Типы данных: Качественные и количественные данные Методы сбора данных в эпоху ИИ Применение статистических методов в анализе данных Введение в визуализацию данных и инструменты искусственного интеллекта Обзор и установка инструментов для курса: Python, Tableau, Excel, Google Sheets, PowerBI, JS-библиотеки, инструменты ИИ, Code Interpreter, ChatGPT. Практика на проектах из реальной жизни: Анализ финансовых данных онлайн-магазина. Исследование динамики продаж продуктов. 2) Excel, Google Таблицы и ИИ-расширения Основы работы с Excel и Google Sheets. Расширенные функции Excel и предиктивный анализ с помощью ИИ-расширений Сводные таблицы, диаграммы и аналитические данные ИИ в Excel Google Sheets для анализа данных и интеграции с ИИ Визуализация и прогнозирование с помощью ИИ в Google Sheets Спойлер: Продолжение Практика на проектах из реальной жизни: Анализ трендов в социальных сетях. Прогнозирование успеха маркетинговых кампаний с помощью ИИ. 3) Бизнес-аналитика с помощью PowerBI и ИИ-инструментов Введение в PowerBI Импорт, очистка и ИИ-анализ в PowerBI Расширенные возможности PowerBI: измерения и интеграция с ИИ-расширениями Интерактивная визуализация данных в PowerBI Проекты недели: Анализ отзывов покупателей о продукте. Прогнозирование потребности в запасах с помощью искусственного интеллекта. 4) Визуализация данных с помощью Tableau и ИИ-инструментов Введение в Tableau Подключение источников данных к Tableau Приборные панели, истории и прогнозы ИИ в Tableau ИИ-инструменты и расширения для визуализация Рассказ историй с помощью данных Проекты недели: Анализ популярных фильмов на Netflix. Прогнозирование продаж для сайта электронной коммерции. 5) Анализ данных с помощью Python Введение в Python для анализа данных Настройка Python, Jupyter Notebook и библиотек Основы Pandas и манипулирование данными Очистка данных с помощью Pandas Основные методы анализа данных с помощью Python Визуализации с помощью Python и AI Insights Проекты: Анализ цен на криптовалюты. Прогнозирование цен на недвижимость. 6) SQL и базы данных Использование языка SQL для анализа данных. Основы языка и операции с таблицами Использование SQL для статистического анализа. Визуализация результатов запросов. Проекты: Определение наиболее прибыльных клиентов и сезонных трендов. С помощью SQL запросов анализируйте обращения клиентов в службу поддержки, выявляя частые проблемы и оптимизируя работу команды. 7) JavaScript для визуализации данных Введение в JavaScript для визуализации данных Основы D3.js Создание интерактивных диаграмм с помощью D3.js и AI-инструментов Другие библиотеки JS: Chart.js, Plotly.js Реальные проекты: Визуализация посещаемости сайта и поведения пользователей, Визуализация популярности контента Доступ к материалам и группе — Более 50 видео, материалов, шаблонов и заданий. — В ходе курса поработаете не меньше чем над 7 проектами.
