Система Data Warehouse — это продвинутая область работы с данными. Сделайте в ней первые шаги 15 июля на demo-занятии «Business Intelligence 101: развертывание и конфигурирование решения».
За 1,5 часа вы вместе с преподавателем Артемием Козырем, Senior Data Engineer, вы разберете:
- Варианты деплоя BI-решения: SaaS, Cloud App, Docker
- Конфигурация: безопасность, метаданные, уведомления
- Миграция базы метаданных
Demo-занятие проходит в рамках онлайн-курса «Data Warehouse Analyst» от OTUS, ориентированного на дата инженеров и аналитиков данных. Это возможность познакомиться с преподавателем и оценить материал курса.
━─━────༺༻────━─━
Неверно принятые решения в процессе разработки нового продукта, функции либо сервиса могут стать причиной потери денег и даже репутации. Чтобы этого избежать, бизнес обращается к аналитику данных. Data Analyst выполняет сбор, обработку, изучение и интерпретацию данных, что в совокупности позволяет понять, как клиенты отреагируют на новшества. Профит очевиден — риски бизнеса снижаются, пользователи становятся счастливее, а компания получает больше прибыли.
Современный аналитик данных не ограничивается готовыми решениями. Ему приходится работать с различными инструментами анализа, знать языки программирования, уметь формулировать гипотезы.
Сегодня такие специалисты востребованы в data-driven-компаниях, которые занимаются аналитикой данных и ориентированы преимущественно на big data.
Каковы обязанности аналитика данных?
Рабочие задачи располагаются на стыке трех направлений:
— математика;
— программирование;
— продакт-менеджмент.
При этом в зависимости от квалификации и места работы, обязанности могут различаться.
В большинстве случаев Data Analyst решает следующие задачи:
1. Общение с бизнесом в целях выявления проблемных мест.
2. Сбор информации.
3. Составление гипотез относительно того, как улучшить те либо иные показатели.
4. Подготовка данных к проведению анализа: сортировка, фильтрация, выборка.
5. Обнаружение закономерностей.
6. Визуализация данных: перевод статистики и Big Data в наглядные графики и выводы, которые станут понятны.
7. Формирование предложений по развитию проекта/бизнеса.
Также данный специалист выполняет статистические тесты, готовит прогнозы, планы, стратегии и рекомендации, что в совокупности помогает принимать правильные решения и решать бизнес-проблемы.
По материалам сайта https://rb.ru/.
Хотите сформировать целостное понимание современных аналитических задач и охватить роли, традиционно известные как Data Engineer, DWH/ETL Engineer, BI Engineer, Data Analyst?
Добро пожаловать на курс Data Warehouse Analyst!