Зачем нужна визуализация данных
Визуализация данных нужна, чтобы предоставлять информацию в наглядном и удобном виде. Это поможет узнать и показать ситуацию на рынке, в бизнесе или на производстве, выявить проблемы и найти решения.
Чему научитесь за 3 месяца
  • Публиковать готовую визуализацию правильно
  • Интегрировать графики из различных программ в презентации
  • Создавать интерактивные дашборды, чтобы упростить регулярный анализ ключевых метрик
  • Визуализировать разные данные и запросы бизнеса
  • Замечать и презентовать инсайты, основанные на анализе данных
  • Работать в DataLens, Tableau, Power BI, Superset, Datawrapper
Что будет на курсе
Практикум AI помогает учиться
Когда в теории что-то непонятно, нейросеть объяснит это другими словами. А в конце каждого урока подготовит краткий пересказ о самом главном.
Каким может быть ваш прогресс в визуализации
После курса у вас будут памятки по всем темам
В памятках мы собрали ключевые термины и основную информацию по темам, чтобы вы могли использовать их в работе. Вы уже сейчас можете скачать одну из них.

Скачать памятку
Регулярно обновляем программу, чтобы вы проходили только актуальное
Курс рассчитан на 3 месяца, нагрузка — 12 часов в неделю
30 минут
Как мы учим в Яндекс Практикуме
Вводный модуль включает в себя несколько уроков, в которых расскажем о среде и сфере применения визуализации данных, о формате обучения и дадим возможность попробовать на практике некоторые инструменты
1
4 темы・12 часов
Data Literacy
Базовый модуль по работе с данными: форматы, жизненный цикл, очистка и преобразование данных, первые шаги в табличных редакторах и простая визуализация
  • Работа с форматами данных
  • Работа с жизненным циклом данных
  • Работа с кодировками
  • Очистка и преобразование данных
  • Создание базовых визуализаций
Форматы данных: начало
Форматы данных: CSV, XLSX, JSON, XML, YAML. Их особенности, в каких программах с ними лучше работать. Как их можно открыть и как конвертировать один в другой.
Как правильно оформить датасет
Основы оформления датасета. Какие данные должны быть по столбцам, какие в строках. Разные виды таблиц: широкие и плоские. Понимание единообразия данных по столбцам и единого уровня детализации в датасете.
Работа в табличных редакторах
Основные проблемы сырых датасетов. Отсутствие единообразия. Ключевые формулы и методы, необходимые для работы. Разбивка текста по столбцам, мгновенное заполнение, замена точек на запятые, транспонирование, сводные таблицы. Превращение широкой таблицы в длинную и наоборот.
Методология
Основы анализа данных с использованием табличного редактора. Статистический и визуальный анализ. Функция «Анализ данных» в Google Таблицах. Формулы сумм, вычисления в сводных таблицах. Условное форматирование и тепловые таблицы как метод визуального анализа. Понимание важности происхождения данных, работа с экспертом.
Дополнительный модуль・8 часов
SQL для аналитика
Основы SQL для анализа данных: выборки, группировки, объединения таблиц, подзапросы и оконные функции, оптимизация и построение сложных запросов.
  • Обработка и агрегация данных
  • SQL
SQL для аналитика
Основы SQL: SELECT, FROM, WHERE. Группировка данных. GROUP BY и HAVING. Объединение таблиц. JOIN. Подзапросы в SQL. Оконные функции в SQL. CTE и временные таблицы. Структурирование сложных запросов. Оптимизация SQL-запросов. Построение сложных SQL.
2
3 темы・1 проект・16 часов
Место и роль визуализации BI
Понимание целей и типов визуализаций, принципы их качества и эффективности, работа с заказчиком и формирование технического задания для BI-проектов.
  • Классификация визуализаций
  • Выбор визуализации под задачу
  • Эффективная визуализация
  • Понимание задач BI
  • Коммуникация с заказчиком
  • Составление ТЗ
Привет, визуализация данных
Что такое визуализация данных. Какие виды визуализаций есть. В каких случаях лучше использовать визуализацию. В чём различия визуализаций, которые используют в BI и в медиа. Какие навыки нужно освоить, чтобы создавать качественную визуализацию в разных профессиональных областях.
Принципы хорошей визуализации
Из чего состоит визуализация. Какие принципы лежат в основе качественной визуализации. Соответствие визуализации данным. Принцип минимальной достаточности. Контекст (правдивость).
Как создать визуализацию
Виды продуктов, в которых используется визуализация данных. Этапы создания визуализации. Особенности поиска и подготовки данных. Как работать с визуализацией данных после запуска проекта. Как составлять грамотное техническое задание.
На основе исследования Яндекса о ежемесячных расходах на автомобили восстановите техническое задание на его создание и оцените результат на соответствие принципам хорошей визуализации
3
4 темы・1 проект・16 часов
Основы визуализации данных
Изучение инструментов и принципов визуализации: работа в DataLens, подбор графиков, использование цвета и текста, проектирование дашбордов для бизнеса.
  • Подбор инструментов
  • Выбор визуализации под задачу
  • Использование цветов
  • DataLens
  • Dashboard Canvas
  • Проверка гипотез
  • Самооценка и peer review
Знакомство с DataLens
Что такое DataLens. Возможности платформы, особенности и сценарии использования. Интерфейс. Создание простейшего графика.
Как подобрать нужный график
Как образуется любая визуализация данных. Почему и когда нужно применять визуализацию, основные её виды. Когда она наиболее эффективна, а когда от её использования можно отказаться. Этапы создания и ключевые элементы визуализации данных, влияющие на эффективность её восприятия.
Цвет и текст в визуализации
Для чего в визуализации данных используют цвет. Что такое характеристики цвета и цветовой круг и как с их помощью кодировать значения. Как работает акцентирование цветом. Как звучат грамотные заголовок, подзаголовок, аннотация и другие текстовые составляющие визуализации. Почему из визуализации нужно убирать всё лишнее.
Как спроектировать дашборд для бизнеса
Из каких шагов состоит алгоритм создания дашбордов. Компоненты Dashboard Canvas и как его заполнять. Как подготовиться к интервью для сбора требований. Как собирать макет дашборда и презентовать его заказчику. Как оценивать прототип по итогам демонстрации.
Обработаете данные и на их основе подготовите серию визуализаций для инвесторов на рынке недвижимости
Дополнительный модуль・1 проект・12 часов
Интерактивный дашборд в Tableau
Практика в Tableau: создание визуализаций, подготовка данных, работа с расчётными полями и фильтрами, сборка и оформление интерактивных дашбордов.
  • Tableau
  • Анализ данных и построение BI-решений
Знакомство с Tableau
Какие версии Tableau существуют и в чём их различия. Как начать работу с Tableau Public. Как создать простую визуализацию. Как сохранить и опубликовать созданную визуализацию.
Подготовка визуализаций для дашборда
Нюансы работы с разными источниками и форматами данных. Как устроен редактор Tableau. Что такое расчётные поля и для чего они нужны. Как и для чего настраивать группировку, сортировку и фильтрацию данных. Как строить и форматировать разные виды графиков в Tableau.
Сборка дашборда
Особенности проектирования дашбордов и их чтения. Набор функций Tableau для вёрстки дашбордов. Возможности Tableau для форматирования элементов дашборда и добавления интерактивности.
Построите визуализации по данным розничной сети, чтобы проанализировать продажи по магазинам и категориям, динамику и сезонность, распределение скидок и структуру товарных групп для выявления лидеров и точек роста бизнеса
4
3 темы・1 проект・12 часов
Ошибки, особенности, инструменты
Работа в Datawrapper и знакомство с другими инструментами, разбор типичных ошибок в визуализации и изучение продвинутых подходов к созданию графиков.
  • Подбор инструментов
  • Datawrapper
  • Оценка данных
Как работать в Datawrapper
Основной сценарий использования Datawrapper. Плюсы программы. Интерфейс. Порядок создания графика. Нюансы оформления некоторых графиков. Публикация. Способы выгрузки графиков из Datawrapper.
Частые ошибки при визуализации данных
Приблизительная визуализация. Столбики не от нуля. Дискретная линия времени. Кодирование значений радиусом. Псевдотрёхмерность. Когда трёхмерность уместна. Ошибки в круговой диаграмме. Другие датавиз-правила. Двойное кодирование, цветовая консистентность.
Больше инструментов для визуализации данных
Какие BI-инструменты и библиотеки для языков программирования подходят, чтобы построить визуализации для изучения данных. Сложные виды графиков. В каких программах удобнее строить объясняющие визуализации. Что нужно предусмотреть, чтобы публикация проекта на веб‑сайте прошла гладко.
Создадите визуализацию для одностраничного лендинга о франшизах, который будет продвигаться в Дальневосточном округе
5
2 темы・1 проект・10 часов
Визуализация данных в презентациях
Основы визуального сторителлинга: принципы хорошей презентации, структура и оформление с элементами графического дизайна для убедительной подачи данных.
  • Построение визуального повествования
  • Проведение презентаций
Принципы хорошей презентации
Суть презентации и чем её можно заменить, если вам нужно передать больше информации. Главные принципы хорошей презентации. Структура презентации.
Оформление презентации
Главный принцип оформления презентации. Основы графического дизайна — от правила близости объектов до шрифтов. Как превращать презентацию в захватывающую историю.
Подготовите презентацию для совета директоров международной стриминговой компании, чтобы на основе данных о просмотрах и финансовых показателях убедить их продлить сериал на второй сезон
Дополнительный модуль・1 проект・10 часов
Power BI
Знакомство с Power BI: загрузка и подготовка данных, построение графиков, настройка отчётов и публикация дашбордов.
  • Power BI
  • Оптимальные графики и настройки для представления данных
Power BI
Начало работы с Power BI. Работа с данными в Power BI. Построение диаграмм. Публикация отчёта. Создание отчёта по динамике продаж.
Построите дашборд, который отразит состояние бизнеса, динамику выручки, самые популярные категории и географию продаж
Дополнительный модуль・1 проект・10 часов
Superset
Работа в Superset: подключение данных, построение диаграмм и создание дашбордов с оптимальными настройками для анализа.
  • Superset
  • Оптимальные графики и настройки для представления данных
Superset
Начало работы с Superset: работа с данными, построение диаграмм, создание дашборда.
Построите дашборд, показывающий воронку продаж, выполнение планов по этапам, динамику заявок и договоров, а также аналитику по менеджерам с возможностью фильтрации
Этот курс может оплатить
ваш работодатель
Полностью или разделив оплату с вами,
например 50/50 или 75/25
  • Расскажем всё про курс
  • Сообщим стоимость
  • Ответим на ваши вопросы
  • Подготовим договор и счёт
 
Если передумаете, вернём деньги за остаток курса
Есть оплата через работодателя, свою компанию или ИП.
  •                                        
Отвечаем на вопросы
Подойдёт ли мне это направление?
Для тех, кто ещё нетвёрдо уверен в своём намерении, мы спроектировали бесплатный онбординг. В нём рассказываем о навыке визуализации, сфере его применения и том, как устроен курс.
Подробнее о визуализации данных вы можете узнать из нашей статьи. Из неё вы узнаете, кому и в каких случаях могут пригодиться навыки визуализации данных.
Как и когда я буду учиться?
Обучение проходит на нашей платформе, поэтому для старта не понадобится ничего, кроме компьютера с доступом в интернет. Доступ к курсу будет открыт 3 месяца со дня старта обучения — в течение этого времени вы можете самостоятельно распределять нагрузку, заниматься в удобное для вас время, из любой точки мира.

На курсе с сопровождением команды будут дедлайны — срок, к которому нужно будет сдать домашнее задание. Если сдать задание позднее, ревьюер не сможет его проверить.
Реально ли научиться визуализации данных до продвинутого уровня за время курса?
Если регулярно уделять время обучению и выполнять все обязательные практические задания, то по истечении 3 месяцев вы будете уверенно владеть навыками визуализации данных и научитесь основам работы с BI-инструментах, что позволит вам дальше развивать техническое владение необходимым ПО самостоятельно, если это потребуется.
Какие знания и навыки нужны, чтобы пройти курс?
Каких-либо базовых знаний визуализации для обучения не нужно. Достаточно иметь возможность регулярно заниматься, в том числе самостоятельно. Во время обучения мы будем напоминать вам о том, что пора выполнить задание. Жёстких дедлайнов для каждой темы в курсе нет, но на каждый блок тем в рамках спринта отводится 2 недели. Поэтому мы советуем не откладывать всё на последний момент.
Если не понравится, могу ли я вернуть деньги?
На курсе с сопровождением вернуть деньги можно в любой момент — нужно будет оплатить только время с начала вашего первого потока. А на курсе без сопровождения вернуть деньги можно в течение первых 2 недель. Более подробно рассказываем про это в 7 пункте оферты.
Нужно ли мне знать английский язык, чтобы учиться?
Вообще, нет. Иногда будут встречаться англоязычные фразы, которые будут подробно расшифрованы и пояснены.

Однако в будущем этот навык будет крайне полезен для работы. Синтаксис поисковых запросов почти весь на английском языке, а также многие компании ищут экспертов со знанием языка. Это сильно помогает в дальнейшем развитии в сфере.
Получу ли я какой-то документ после курса?
При обучении с сопровождением: получите удостоверение о повышении квалификации, если у вас есть среднее профессиональное или высшее образование. Если нет, отправим вам сертификат о прохождении курса в электронном виде.

При самостоятельном обучении: получите свидетельство об обучении — это тоже официальный документ о дополнительном образовании.

Обратите внимание: чтобы получить выпускной документ, нужно пройти курс целиком и успешно выполнить итоговый проект. А если не получится, по запросу выдадим вам электронную справку об обучении — с перечнем модулей, которые вы освоили.
Есть ли на курсе каникулы или возможность взять перерыв?
На этом курсе нет каникул и перерывов. Курс «Визуализация данных и введение в BI-инструменты» предполагает получение отдельного навыка и продолжительность обучения не такая большая, поэтому программу можно освоить без перерывов.
Вы поможете сменить или найти работу?
На этом курсе не предусмотрена помощь с трудоустройством, поскольку он для действующих специалистов, у которых уже есть навыки поиска работы.

Но если у вас появится вопрос о карьерном развитии, обратитесь в нашу службу поддержки — постараемся ответить.
Как можно оплатить?
Банковской картой: внести всю сумму сразу или платить ежемесячно.

Ежемесячные платежи работают так: вы вносите первую оплату, и в этот момент привязывается карта. С этой карты автоматически будут списываться следующие платежи каждые 30 календарных дней. Например, оплатили 25 марта — следующий платёж пройдёт 24 апреля. Обучение будет стоить меньше, если оплатить весь курс сразу.

Через компанию, если она налоговый резидент РФ. Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.
Можно ли оплатить курс за счёт работодателя?
Да, работодатель может оплатить учёбу полностью или разделить сумму с вами, например 50/50 или 75/25.

Такая оплата пройдёт по счёту или двустороннему договору, а ИП могут оплатить с бизнес-счёта. Если работодатель купит обучение сразу 10 сотрудникам или больше, сделаем скидку 10%.

Условия для юридических лиц и ИП отличаются — чтобы узнать подробнее, оставьте заявку или уточните у вашего менеджера.

Давайте поможем

Мы перезваниваем в течение 30 минут каждый день с 10:00 до 19:00. Если оставите заявку сейчас, то перезвоним уже в рабочее время.

Как планируете учиться?