Аналітичний огляд курсу
Опис згенерований на основі програми курсу та відкритих даних.
Про Data Analytics + AI: зміст та підхід
Data Analytics + AI охоплює цикл роботи з даними: збір, очищення, аналіз, візуалізацію та інтерпретацію. Використовуються інструменти на кшталт Python (pandas, NumPy), SQL для запитів до БД, Power BI для побудови дашбордів та базові елементи штучного інтелекту (класифікація, регресія, прості моделі машинного навчання) для підтримки аналітичних висновків.
Підхід зосереджений на відтворюваності, прозорості та етичній роботі з даними: версіонування (Git), документація, коректне трактування метрик, уважність до якості даних.
Кому підходить Data Analytics + AI і кому не підходить
Підійде для (Data Analytics, аналітика даних)
- Початківців, які прагнуть системно опанувати базову статистику, SQL, Python і візуалізацію.
- Фахівців суміжних напрямів (маркетинг, фінанси, операції), яким потрібні аналітичні звіти та дашборди на Power BI.
- ІТ-спеціалістів, що доповнюють стек навичками data analysis та основами AI.
- Команд, яким потрібна уніфікована термінологія та процеси роботи з даними.
Не підійде для (AI, штучний інтелект)
- Тих, хто очікує миттєвих результатів без регулярної практики з даними.
- Запитів на вузькоспеціалізовані теми на рівні просунутого машинного навчання або глибоких нейромереж.
- Сценаріїв, де аналітика має виконуватися без доступу до вихідних даних чи їхнього контексту.
Проблеми → аналітичні результати з Data Analytics та AI
- Розрізнені джерела даних → уніфіковані набори, чіткі моделі даних і перевірені метрики.
- Нечисті, дубльовані записи → очищені датасети, відтворювані пайплайни підготовки.
- Складність у виявленні трендів → візуалізації в Power BI та описова статистика для інсайтів.
- Ручні звіти → автоматизовані дашборди з оновленням даних.
- Невизначеність у прогнозах → базові ML-моделі (AI) для підтримки рішень з обмеженнями та валідацією.
Data Analytics + AI vs альтернативи навчання
Самоосвіта в аналітиці даних
- Гнучкість вибору матеріалів, але нерівномірна глибина та відсутність узгодженої програми.
- Потребує самостійної валідації якості джерел і побудови власного плану.
Короткі інтенсиви / воркшопи з AI
- Сфокусовані теми й коротка тривалість.
- Зазвичай покривають один інструмент без системної практики.
Формальна освіта (університет)
- Теоретична основа та академічна глибина.
- Менше акценту на сучасні стекі інструментів для щоденної аналітики даних.
Навчальні результати з Data Analytics + AI (компетенції)
- Підготовка даних: збирання, очищення, об'єднання, перетворення, перевірка якості.
- SQL: створення запитів, агрегування, джоїни, робота з вью та базовою оптимізацією.
- Python для аналітики: pandas, NumPy, візуалізація (Matplotlib/Seaborn), базова автоматизація.
- Power BI: моделювання даних, DAX‑вирахування, інтерактивні дашборди та публікація.
- AI/ML основи: прості моделі, валідація, інтерпретація та обмеження застосування.
- Документація та відтворюваність: Git, структурування проєкту, прозорі методики підрахунку метрик.
- Портфоліо-артефакти: аналітичний кейс, дашборд, ноутбук з дослідницьким аналізом даних.
Опис курсу
Програма курсу Курс складається з 2-х модулів Power Bi Призначення та використання Power BI у бізнес та дата аналізі. Поняття про Power Pivot та Power Query. Огляд інтерфейсу MS Power BI. Стандартні блоки Power BI. Джерела даних. Інтерфейс Power Query. Імпорт даних з файлів TXT та CSV. Перетворення даних. Очищення та трансформація даних. Імпорт плаваючого фрагмента текстового або Excel-файлу. Завантаження даних з файлу MS Excel. Очищення та трансформація даних в редакторі Power Query. Розробка моделі даних. Поняття про зв’язки між об’єктами предметної області. Формалізація зв’язків. Правила формалізації зв’язків. Завантаження інформації з бази даних. Злиття запитів додаванням та об’єднанням. Створення звіту на основі даних з Google таблиць. Групування, впорядкування та фільтрація даних. Створення та редагування груп. Застосування фільтрів різних типів. Зрізи. Налаштування, види. Функціональна мова DAX. Статистичні функції: SUM, SUMX, MAX, MIN, AVERAGE, COUNT. Логічна функція IF. Функції IFERROR і BLANK. Функція розрахунку за умовами CALCULATE. Функції фільтрації ALL, ALLEXCEPT, FILTER, EARLIER. Функції передачі даних з інших таблиць RELATED LOOKUPVALUE. Створення таблиць-довідників за допомогою функцій CALENDAR, CALENDARAUTO, SELECTCOLUMNS, UNION. Інформаційні функції ISFILTERED, ISEMPTY, ISBLANK, BLANK. Функції для роботи з текстами: TRIM, LEFT, RIGHT, MID, FIND. Функції для роботи з датами. Створення звітів на основі геоданих. Використання карти для візуального аналізу продажів по містах. Використання фігурної карти у створенні дашборду. Використання картограми у створенні дашборду. Парсинг сайтів. Створення зрозумілих і функціональних звітів. Python для дата аналітики Встановлення Python та настроювання середовища (Jupyter Notebook, Google Colab). Модель даних у Python. Типи даних. Посилання, копіювання. Числа. Модулі math та random. Арифметика, робота з числами з плаваючою точкою. Генерація випадкових чисел із random. Логічні оператори (and, or, not). Умовний оператор if-elif-else Списки та кортежі. Основи роботи із колекціями. Генерація списків (list comprehensions). Цикли for та while. Використання циклу з колекціями та діапазонами (range). Основні методи роботи зі рядками (split, join, replace). Форматування рядків (f-strings, .format). Словники. Додавання, видалення, оновлення елементів. Використання словників для угруповання даних. Множини. Основні операції: перетин, об'єднання, різниця. Робота з текстовими файлами та файловою системою. Читання та запис даних у форматах JSON та CSV. Використання бібліотек json та csv для обробки файлів. Функції. Визначення функцій, параметри. Позиційні та іменовані аргументи. Лямбда-функція. Аргументи *args та **kwargs. Документування функцій. Ітератори та об'єкти, що ітеруються. Генератори та генераторні вирази. Принципи лінивих обчислень. Використання yield. Часто використовувані структури даних: Counter, defaultdict, deque. Генерація комбінацій та перестановок з itertools. Основи функціонального програмування. Застосування функцій map, filter, reduce. Декоратор. Основні засади: обертання функцій. Практичні приклади (логування, обмеження дзвінків). Введення в ООП. Класи та екземпляри класів. Створення класів та об'єктів. Методи класів, властивості об'єктів. Винятки. Обробка помилок (try...except, else, finally). Регулярні вирази. Робота з текстами та рядками в аналітиці. Бази даних та основи SQL. SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, JOIN, ORDER BY, GROUP BY, HAVING та інші можливості. Бібліотека NumPy. Бібліотека Pandas. Інтеграція Numpy та Pandas. Очистка та підготовка даних. Основи статистики для аналізу даних.
.png)
