Системный и бизнес-аналитик

I четверть — Бизнес-анализ

В первой четверти студенты сформируют представление о роли бизнес-аналитика в компании. Вы научитесь определять стейкхолдеров проекта, выявлять возможные риски, создавать модели бизнес-процессов в самых популярных нотациях: IDEF0, eEPC, BPMN, FlowChart.

В блоке «Бизнес-анализ» вы познакомитесь с наиболее актуальными программными продуктами для моделирования: Bizagi Modeler, Aris Express, Lucidchart, а также узнаете, как использовать модели для оптимизации и реинжиниринга деятельности организаций.

Введение в бизнес-анализ

• Бизнес-аналитик и его роль в организации
• Бизнес-требования
• Заинтересованные лица и участники проекта
• Организационная модель
• Бизнес-процессы. Нотации моделирования
• Выявление требований и бизнес-правил
• Анализ и оценка рисков
• Документирование

Моделирование бизнес-процессов

• Методы бизнес-анализа. Моделирование БП
• Семейство IDEF. IDEF0
• Часть 1: eEPC, платформа Aris
• Часть 2: eEPC, другие возможности Aris
• BPMN. Часть 1
• BPMN. Часть 2
• Flowchart (блок-схемы)
• Использование моделей БП

Методологии и лучшие практики бизнес-анализа

• Стандарты и методологии бизнес-анализа
• BABOK
• ГОСТы. Профессиональный стандарт «Бизнес-аналитик»
• Бизнес-анализ в методологиях разработки ПО
• Анализ данных. BI
• Lean Six Sigma
• ИТ-идеология ITSM и библиотека ITIL: бизнес-анализ как сервис
• Лучшие практики управления отделом (стримом) бизнес-анализа

II четверть — Анализ данных

Во второй четверти студенты научатся основам работы с инструментами анализа и визуализации данных на примере Power BI и Tableau Desktop. Вы пройдёте путь от загрузки данных из разных источников до создания связей в модели данных и полноценного дашборда. Также вы познакомитесь с языком DAX и узнаете, что такое контекст вычислений, чем вычисляемые столбцы отличаются от мер и как использовать функции даты и времени.

Анализ данных в Power BI. Интерактивный курс

Power BI

• Введение в Power Query
• Введение в Power Pivot
• Язык DAX
• Визуализация (введение)
• Визуализация (продолжение)
• Совместная работа

Визуализация данных в Tableau

• Знакомство с основным функционалом Tableau Desktop
• Вычисления и графики
• Сложные вычисления
• Использование TabPy для интеграции Python в Tableau

III четверть — Процесс разработки ПО и базы данных

В третьей четверти студенты ознакомятся с понятием жизненного цикла программного обеспечения и изучат основные методологии разработки: Waterfall, Scrum, Kanban, Agile. Также вы пошагово разберёте проектирование баз данных и долговременные хранилища. Поработаете с MySQL и познакомитесь с альтернативными базами данных: MongoDB, Redis, Elasticsearch и ClickHouse.

Процесс разработки ПО

• Архитектура команды
• Цикл разработки ПО
• Каскадная модель управления
• Гибкие модели управления командой: Agile, Kanban
• Гибкие модели управления командой: Scrum
• Практика. Выбор методологии, task-трекинг
• Тестирование
• Этап продакшн

Базы данных

• Вебинар. Установка окружения. DDL-команды
• Видеоурок. Управление БД. Язык запросов SQL
• Вебинар. Введение в проектирование БД
• Вебинар. CRUD-операции
• Видеоурок. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных
• Вебинар. Операторы, фильтрация, сортировка и ограничение. Агрегация данных
• Видеоурок. Сложные запросы
• Вебинар. Сложные запросы
• Видеоурок. Транзакции, переменные, представления. Администрирование. Хранимые процедуры и функции, триггеры
• Вебинар. Транзакции, переменные, представления. Администрирование. Хранимые процедуры и функции, триггеры
• Видеоурок. Оптимизация запросов. NoSQL
• Вебинар. Оптимизация запросов

IV четверть — Python для аналитиков

Этот блок обучения погрузит вас в мир Python. Вы пройдёте путь от основ программирования до автоматизации, сбора, обработки, анализа и визуализации данных. Освоите парсинг и работу с API, а также научитесь использовать основные библиотеки анализа данных: NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib.

Основы Python. Интерактивный курс

• Знакомство с Python
• Встроенные типы и операции с ними
• Функции
• Полезные инструменты
• Работа с файлами
• Объектно-ориентированное программирование
• ООП. Продвинутый уровень
• ООП. Полезные дополнения

Python для аналитиков

• Python. Повторение основ
• Работа с библиотекой Pandas, часть 1. Загрузка данных и анализ их структуры
• Работа с библиотекой Pandas, часть 2. Манипуляции с данными
• Предварительный анализ данных и визуализация с помощью Matplotlib и Seaborn
• Статистика в работе аналитика с библиотекой SciPy
• Линейная алгебра с библиотекой NumPy
• Предобработка данных и построение предиктивных моделей в Scikit-learn
• Повышение качества предиктивных моделей. Feature Engineering
• Разбор практических заданий

V четверть — Системный анализ

Эта четверть полностью посвящена системному анализу. Вы изучите необходимые нотации, основные интеграционные технологии и инструменты: UML, SOAP, REST API, XML, XHTML, протокол HTTP и TLS, WebSockets и Firebase, HTTP/2, gRPC, очереди сообщений: Kafka, RabbitMQ, ESB (Enterprise Service Bus), а также типы JSON-запросов и основы User Experience (UX).

В курсе «Системный аналитик» вы узнаете про архитектуру информационных систем, реляционные базы данных и их атрибуты, основы безопасности (Basic Auth, API Key, OAuth, OAuth flows, JWT, JWS, SSO, OpenID и SAML, Social Login), обновления и миграции, CI/CD. Вас ожидает практика по написанию user stories и use cases, работа в Draw.io и Postman.

Курсы:

• Введение в системный анализ
• Системный аналитик

Бонусные курсы

Git. Базовый курс

• Введение в Git
• Установка и настройка Git
• Основные команды терминала
• Работа с репозиториями в Git
• Управление файлами репозитория
• История изменений
• Работа с ветками репозитория
• Публикация репозитория
• Слияния веток
• Управление версиями
• Создание pull request
• Сложные операции
• Работа с fork-репозиториями

Видеокурс по Excel

• Урок 1. Основы работы в Excel
• Урок 2. Поиск данных и логика
• Урок 3. Работа с текстом и датой
• Урок 4. Фильтры, сортировка, условное форматирование
• Урок 5. Сводные таблицы
• Урок 6. Диаграммы и графики
• Урок 7. Основы Google Sheets
• Урок 8. Продвинутая работа с Google Sheets
• Урок 9. Для SEO-специалистов. Обзор популярных плагинов
• Урок 10. Для SEO-специалистов. Применение Excel в работе SEO-специалиста
• Урок 11. Для маркетологов и Project-менеджеров. Получение данных и работа с большими данными
• Урок 12. Для маркетологов и Project-менеджеров. Продвинутые программы

Английский для IT-специалистов

• Урок 1. IT resume sample
• Урок 2. Job interview: questions and answers
• Урок 3. Effective teams
• Урок 4. Workplace communication
• Урок 5. Business e-mails
• Урок 6. Requirement specifications (SRS)
• Урок 7. Stand-up meetings
• Урок 8. Deadline
• Урок 9. Challenge
• Урок 10. Start-up