Информационные технологии бизнес-анализа

• получение навыков экономического анализа на основе информационных систем для не специалистов в области ИТ;
• возможность ознакомиться с назначением, особенностями
• настройками и функциональными возможностями основных модулей одной из современных BI-систем;
• освоение методов и технологий использования современных информационноаналитических систем в управлении бизнес-системами.

Высокий уровень преподавателей участвующих в учебном процессе и общение с экспертами из бизнеса по профильным направлениям;

• диплом о профессиональной переподготовке с присвоением новой квалификации — «Системный бизнес аналитик».

• бакалавры не ранее 2 курса;
• специалисты не ранее 2 курса;
• магистры 1, 2 курса, обучающиеся по направлениям не ИТ-профиля.

Диплом о профессиональной переподготовке с присвоением новой квалификации «Системный бизнес аналитик».

Примечание: выдача диплома возможна только для обучающихся, имеющих диплом о высшем образовании. Для студентов бакалавриата и специалитета (не выпускного курса) выдача диплома будет произведена только при завершении основной профессиональной образовательной программы.

Срок освоения программы составляет 260 академических часов.

Учебный план программы

Программа состоит из 5 модулей:

Модуль 1. Основы современного бизнес-анализа

Применение информационных систем для анализа данных. Управление информационными ресурсами организации; программирование процессов сбора, передачи, обработки и хранения информации; построение и эксплуатация внутренних интегрированных информационных систем управления производством, снабжением, отношениями с покупателями; управление рисками внедрения информационных технологий; создание и функционирование электронных торговых площадок; процесс превращения данных в информацию и знания о бизнесе для поддержки принятия решений; информационные технологии как методы и средства сбора данных, детализации и консолидации информации, обеспечения доступа к ней пользователей; знания о бизнесе, получаемые в результате обработки и подробного изучения детализированной и консолидированной информации.

Модуль 2. Комплекс инструментов для бизнес-анализа

Power Query и Power Pivot Структура запроса. Простые операции в запросе. Создание несложных запросов. Загрузка данных. Подключение к различным типам источников данных. Решение задач по трансформации структуры данных. Работа с несколькими запросами. Объединение. Клонирование. Группировка запросов. Язык M (Power Query Formula Language). Создание вычисляемых столбцов с использованием DAX-формул: простейшие вычисления, использование функций категорий: Дата и время, Логические, Математические, Текстовые, Фильтр. Создание вычисляемых полей (мер). Создание отчетов различных видов: сводная таблица, сводная диаграмма, диаграмма и таблица. Анализ данных с помощью сводных таблиц: фильтрация данных: фильтры, срезы, временная шкала. Подключение фильтров к отчетам.

Модуль 3. Анализ данных при помощи Microsoft Power BI

Обзор самостоятельной бизнес-аналитики компании. Регламент организации, который касается системной аналитики. Анализ документации. Инструменты Microsoft для самостоятельной бизнес-аналитики. Использование Excel как источник данных Power BI. Модель данных Power BI. Использование баз данных как источник данных Power BI. Служба Power BI. Запросы Power BI desktop. Моделирование данных. Связывание данных. DAX запросы. Вычисления и меры. Создания отчётов Power BI. Управление решениями Power BI. Создание рабочей области. Создание емкости. Назначение рабочей области для емкости. Создание и передача отчетов с разбивкой на страницы. Внедрение содержимого.

Модуль 4. Современные хранилища данных, аналитика больших данных и машинное обучение

Основные концепции организации реляционных баз данных и хранилища данных (DWH) Отличие баз данных от хранилищ данных (Digital WareHouses — DWH). Подходы к организации хранилищ данных и инструменты их реализации. Назначение хранилищ данных и их место в корпоративной экосистеме. Сырые (raw) и нормализованные данные. Организация витрин данных. Основные принципы организации реляционных баз данных. Язык SQL. Хранение данных и индексирование. Транзакции и восстановление. Общие сведения о хранилищах данных. Архитектура хранилищ данных. Общие сведения о СУБД Postgre SQL. NoSQL — базы данных. Особенности реализации нереляционных баз данных. Плюсы и минусы ClickHouse. Лучшие практики построения аналитических систем. Агрегированные материализованные представления, их построение. Основы NoSQL баз данных. Теорема CAP. Инструменты работы с Big Data.

Модуль 5. Технологии формирования многомерной и интерактивной отчетности

Аналитические технологии Loginom. Разработка дашбордов и проведение сторителлинга в Tableau Public. Разработка интерактивных отчетов в Power BI. Визуализация данных в Yandex Data Lens, «Живая» интеграция в бизнес-процесс.

В ходе освоения программы слушатели приобретают профессиональные компетенции.

• Дорабатывают конфигурации и модули ИС (информационные системы) предприятий.
• Используют большие данные при реализации проектов в области управления финансовой информацией.
• Используют программные и технические средства для визуализации больших данных.