Содержание курса
11
разделов
116
уроков
158
тестов
4 ч.
обн. 1 год назад
Введение
3 урока
1.
О чём этот курс
↗
2.
Облако тегов
↗
3.
Быстрая навигация
↗
Eng – A>>>M
13 уроков
1.
A – acid, api, airflow, A\B-tests, amplitude, akka, appsflyer
↗
2.
B – bi, bigquery, babok, bpmn, bigdata
↗
3.
C – clickhouse, confluence, ci/cd, cte
↗
4.
D – da/de/ds datalens dwh docker dash dask data-driven dax
↗
5.
E – excel, elt/etl, eda, elasticsearch, er, erp, epc, esp
↗
6.
F – figma, firebase, flink, fmcg, forensic, fast_api, flask
↗
7.
G – git, ga, gtm, gcp, grafana, go, greenplum
↗
8.
H – hadoop, hive, hardskill, hazelcast, hbase, high availability
↗
9.
I – ioc, ibm, in-memory
↗
10.
J – jira, json, joins, js, jupiter, jdbc
↗
11.
K – kafka, kinesis, kubernates, kanban, kpi, k-research, keyval
↗
12.
L – linux, looker studio, l2, lgd, ltv, llm, livedune
↗
13.
M – mssql, mysql, matplotlib, miro, mongodb, metrica, metabase,m
↗
Eng – N>>>Z
13 уроков
1.
N – nosql, numpy, ngwf, nlp, nifi, normalization, notion
↗
2.
O – orm, olap/oltp, oozie, oracle, orm, object diagram, open sea
↗
3.
P – py, pbi, pandas, plotly, postgres, pl/pgsql, p, precision
↗
4.
Q – qlik sense, qlikview, qlik quality, qradar
↗
5.
R – redash, redis, rest api, roi, r, rabbitmq, rdb, rust, recall
↗
6.
S – sql, spark, superset, scala, spss, scrum, sqlalchemy, skills
↗
7.
T – tableau, time series, transformers
↗
8.
U – uml, ug, user stories, use cases
↗
9.
V – vba, vulnerability, views, vlookup
↗
10.
W – window, web, what-if, wcs
↗
11.
X – xml, xsd, xslt
↗
12.
Y – yandex metrika/appmetrika/wordstat, yml
↗
13.
Z – z-score
↗
Рус – А>>>М
12 уроков
1.
А – анализ, агрегация, артефакты, архитектура, аудит
↗
2.
Б – б-метрики, б-логика, б-требования, брокеры
↗
3.
В – визуализация, витрины, веб-аналитика, вовлечение, впр
↗
4.
Г – гипотезы, гибкие методологии, глоссарий данных, гпр, графики
↗
5.
Д – дашборды, диаграммы, дата-каталог, демократизация, доверит.
↗
6.
Е, Ё – евклидово пространство
↗
7.
Ж – жадные алгоритмы
↗
8.
З – значимость, закономерность
↗
9.
И, Й – инсайт, измерение, инкремент, индикатор, интеллект
↗
10.
К – кастдев, категория, критерий, классификация, кластеризация
↗
11.
Л – лин.ал, лин.регрессия, лояльность
↗
12.
М – модели, маппинг, маркетинг, мастер-данные, мат.стат., меры
↗
Рус – Н>>>Я
13 уроков
1.
Н – нормализация, нечеткий поиск
↗
2.
О – обращаемость, оптимизация, отклонения, отслеживание
↗
3.
П – панели, продуктовое, пайплайн, парсинг, партиции
↗
4.
Р – ритейл, РСЯ, регулярки,
↗
5.
С – сводные, статистика, связи, сквозная аналитика
↗
6.
Т – телеком, тервер, транзакции
↗
7.
У – учетные системы, управление данными
↗
8.
Ф – фильтрация, фин.анализ, финтех
↗
9.
Х – хранилище, хранимые процедуры
↗
10.
Ц – центры мастер-данных, целевая аудитория, ценообразование
↗
11.
Ч – чат-бот аналитика
↗
12.
Ш, Щ – шардинг
↗
13.
Э, Ю, Я – эконом.эффект, ЭДО, яндекс директ
↗
Eng – detailed
26 уроков
1.
A: acid, arenadata, api, airflow, aarrr, accuracy, agile, azure
↗
2.
B: bi, bpmn, bigquery, babok, big data, brd, bpm(s), ba
↗
3.
C: clickhouse, confluence, ci/cd, cte, cbap, crud
↗
4.
D: da/de/ds, dash, data-driven, dba, dwh, druid, databricks, dax
↗
5.
E: elt/etl, eda, elasticsearch
↗
6.
F: fastapi, flask, flink, framework
↗
7.
G: ga, growth hacking, grafana, greenplum
↗
8.
H: hadoop, hive, hazelcast, hbase, hdfs, hard skills
↗
9.
I: ibm, in-memory, iocs, iots, iceberg
↗
10.
J: joins, json
↗
11.
K: kafka, kinesis, key value
↗
12.
L: looker, llm, lean
↗
13.
M: mssql, mysql, miro, m, mapreduce, ml
↗
14.
N: nlp, nosql, nifi
↗
15.
O: olap, oltp, oracle db
↗
16.
P: po/pm, py, precision, presto, postgre, prometheus, pbi, post
↗
17.
Q: qlik sense, quality
↗
18.
R: redash, rest, r, rust, rdb, recall, redis, react
↗
19.
S: sa, sql, spark, superset, sap, soft skills, scala, spss
↗
20.
T: tableau, typescript, tsdb
↗
21.
U: uml, uplift
↗
22.
V: vba, views, vlookup
↗
23.
W: window func, wcs
↗
24.
X: xml, xsd, xslt
↗
25.
Y: yandex metrica, yml
↗
26.
Z: z-score
↗
Rus – развёрнуто
25 уроков
1.
А: артефакт, анализ, агрегация
↗
2.
Б: б.метрики, б.процесс, б.требования
↗
3.
В: визуализация, витрины, веб-аналитика
↗
4.
Г: гипотезы, гибкие методологии, глоссарий данных, гпр, графики
↗
5.
Д: дата-каталог, доверит.инт.
↗
6.
Е, Ё: евклидово расстояние
↗
7.
Ж: жадные алгоритмы
↗
8.
З: значимость
↗
9.
И, Й: искусственный интеллект
↗
10.
К: классификация, кластеризация, коллинеарность, контейнеры
↗
11.
Л: лин.регрессия, логит-модель
↗
12.
М: мастер-данные, маппинг, маркетинг, модели, матстат, меры
↗
13.
Н: нормализация, неточное соответствие
↗
14.
О: обращаемость, оптимизация, отклонения, отчетность, отслеж.
↗
15.
П: панельное исслед., продукт, пайплайн, партиции, план-факт
↗
16.
Р: ритейл, рся, регулярные выражения
↗
17.
С: статистика, стандартное отклонение, стандартная ошибка, свод
↗
18.
Т: телеком, теория вероятностей, транзакция, типы данных, тренд
↗
19.
У: учётные системы, управление данными
↗
20.
Ф: фильтр данных, фин.анализ, финтех, форсайт, фудтех, функц.тр.
↗
21.
Х: хранилище данных, хранимые процедуры
↗
22.
Ц: центры мастер-данных, целевая аудитория, цена
↗
23.
Ч: чат-боты
↗
24.
Ш, Щ: шардирование
↗
25.
Э, Ю, Я: экономический эффект, эдо, яндекс директ
↗
Метрики
5 уроков
1.
Классификации метрик
↗
2.
Финансовые метрики
↗
3.
Маркетинговые метрики
↗
4.
Продуктовые метрики
↗
5.
Метрики 4
↗
Дополнительно
4 урока
1.
Движки баз данных
↗
2.
Интересные термины
↗
3.
Различные модели и показатели
↗
4.
Ссылки
↗
Итоговые тесты
1 урок
1.
Тесты. Часть 1
↗
Подведение итогов
1 урок
1.
Что мы узнали...
↗