Data Science Visualization Course: 3.0
(Facebook)
12 та 13 квітня
iHUB вул. Хрещатик, 10, Киев, 01001
Аналітики даних, топ менеджери, керівники та Data Scientists — ці категорії фахівців як ніхто інший розуміють цінність візуалізації даних.
12-13 квітня Дмитрий Гузенко проведе дводенний курс Data Science Visualization.
Дмитро має більше 20-років досвіду роботи в галузі автоматизації бізнес-процесів та впровадження систем ERP, 10-річний досвід роботи в системному аналізі та архітектурі бізнес-моделей, 3-річна експертиза управління даними для підвищення ефективності роботи компанії. Має досвід роботи в галузі архітектури рішень, бізнес-аналізу для підвищення цінності для інвесторів.
Запрошені експерти:
Вероника Тамайо Флорес , Head of consulting, Data Science UA
Олександр Васильєв – Використання мови R для візуалізації даних
Дмитрий Паціляндра – Використання мови Python для візуалізації даних
Зміст курсу
• Введення в візуалізацію даних
• Кращі практики та методи візуалізації
• Порівняння безкоштовних платформ для візуалізації даних
• Воркшоп в групах: моделювання візуалізації на підставі вимог бізнесу
• Практична робота: розробка та публікація візуалізацій, виконаних з використанням MS Power BI Desktop, Tableau Desktop Public Edition
• Практична робота: розробка візуалізації з R, бібліотеки ggplot2, RGL, Plotly
• Практична робота: розробка візуалізації з Python, бібліотеки matplotlib, plotly, bokeh
На курсі ви знайдете відповіді на запитання :
– Практики і підходи для якісної візуалізації. Яких помилок слід уникати? Як зробити так, щоб дані говорили самі за себе і показували необхідні бізнесу інсайти?
– Огляд систем Self BI
– Як зробити візуалізацію швидко, без програмування і надати доступ іншим до створеної візуалізації, в рамках організації або навіть за її межами?
– Як зробити це такими інструментами, за використання яких компанії б не довелося платити гроші, або вартість була б дуже доступною?
Ви отримаєте практичні навички роботи у Microsoft Power BI і Tableau.
Також для проектів Data Science і машинного навчання необхідний більш глибокий аналіз даних, який реалізується за допомогою R та Python. Частина курсу присвячена вивченню деяких базових можливостей для візуалізації з використанням популярних бібліотек R та Python.
Для кого цей курс:
• Для керівників і топ менеджерів, які хочуть розуміти свої дані і розробляти дешборди і звіти самостійно
• Професіоналів ІТ, бізнес аналітиків і аналітиків даних, які прагнуть зрозуміти можливості, переваги і обмеження 2-х найпопулярніших систем для візуалізації: Power BI, Tableau
• Data Scientists, розробників, які хочуть прискорити і спростити процес взаємодії з замовниками, швидко реагувати на зміну бізнес вимог, витрачати менше часу на отримання цінного продукту і отримувати більше інсайтів з мінімальними затратами.
Програма курсу
• Історія візуалізації, приклади історично значущих робіт з візуалізації
• Загальні архітектури систем обробки, аналізу та візуалізації даних
• Прогнозування і візуалізація в проектах Data Science
• Загальні вимоги до систем розробки візуалізацій
• Порівняння кращих систем для візуалізацій
• Типові помилки
• Кращі практики та керівництва для розробки якісних візуалізацій
• Підходи до організації проектів візуалізації
• Практика: робота в групах, розробка прототипу візуалізації згідно бізнес вимог
• Про продукти Power BI
• Встановлення, налаштування системи
• Імпорт даних з різних джерел
• Попередня обробка даних
• Об’єднання даних і розробка моделі
• Практика: Імпорт і попередня обробка даних
• Використання додаткових функцій у роботі з даними
• Розробка звіту з використанням стандартних елементів
• Розробка звітів з використанням розширених візуальних можливостей
• Публікація звітів для співробітників організації
• Побудова центра аналітики засобами SharePoint
• Налаштування дозволів до дешбордів та звітів
• Публікація звітів в інтернеті для загального доступу
• Практика: Відпрацювання публікації аналітики за різними сценаріями
• Про продукти Tableau
• Встановлення, налаштування системи
• Імпорт даних з різних джерел
• Попередня обробка даних
• Об’єднання даних і розробка моделі
• Практика: Імпорт і попередня обробка даних
• Використання додаткових функцій у роботі з даними
• Розробка звітів
• Публікація звітів
• Практика: Розробка і публікація звітів
• Статистичні методи аналізу даних
• Типи статистичних показників та їх інтерпритація
• Переваги і можливості мови R для Data Mining
• Налаштування Power BI для використання R
• Можливості дослідження за допомогою R
• Важливі функції для аналізу даних з бібліотек ggplot2, RGL, plotly
• Практика: побудова звітів Power BI з використанням функцій мови R
Блок 8. Використання мови Python для візуального аналізу даних
• Налаштування Power BI для використання Python
• Можливості дослідження за допомогою Python
• Важливі функції для аналізу даних з бібліотек matplotlib, plotly, bokeh
• Практика: побудова звітів Power BI з використанням функцій мови Python
• Висновок і подальші кроки
Для участі у курсі необхідно мати ноутбук та встановити ПО:
MS Power BI Desktop
Microsoft R Open and RStudio
Tableau Public
Anaconda for Python 3.6+
————————–
Придбати квитки:
до 31 березня — 3500 грн 1 – 5 квітня — 3700 грн 6 – 11 квітня — 3900 грн
Знижки
– 10% від 3 квитків;
– 15% від 5 квитків;
– 25% для студентів (надсилайте студентський квиток на olex@teeko.io, щоб отримати промо-код).
————————–
Місце проведення:iHUB, вул. Хрещатик, 10Початок реєстрації о 9:30