Осмысленные дашборды
Авторский тренинг по визуализации данных от Насти Кузнецовой для начинающих аналитиков: освойте полный цикл создания эффективных дашбордов, ориентированных на бизнес-цели и бизнес-логику.
Для когоАналитики и специалисты по визуализации начинающего и среднего уровня
Даты и длительностьСтарт 30 января, длительность курса — 9 недель
ФорматОнлайн-лекции и практические занятия, 7 домашек в системах визуализации данных
Доступ к материаламЗаписи занятий останутся на платформе и будут доступны вам в любое время
Этот тренинг — для вас, если вы...
Начинающий или опытный аналитик или специалист по визуализации
Знаете как минимум одну cистему визуализации данных на базовом уровне
Хотите прокачать навыки и создавать эффективные и полезные дашборды
На тренинге вы:
пройдёте весь путь от сбора требований до релиза и поддержки дашборда
начнёте создавать понятные и удобные решения, которые подсвечивают выводы на основе данных
научитесь проектировать дашборды, ориентированные на бизнес-цели
будете применять топовые фреймворки и полезные принципы на практике
прокачаете свои навыки визуализации данных, укрепите свои позиции на рынке и сделаете шаг вперёд в карьере
пополните своё портфолио классными проектами
Чему вы научитесь в результате?
Определение целей дашборда, формулирование ключевых вопросов для разных типов дашбордов, владение техниками сбора требований для разработки дашбордов
Создание мокапов под различные цели и типы задач, корректный выбор типов графиков и построение без искажений, применение визуальных принципов, интеграция сторителлинга, использование UX-принципов
Тестирование, публикация и поддержка дашбордов после релиза. Работа с обратной связью и итеративное улучшение продукта.
Записывайтесь на тренинг и растите в визуализации данных
Программа курса
- Что такое дашборд и его отличие от отчёта / ad-hoc запроса
- Типы дашбордов и особенности их построения
- Основные подходы к созданию понятных и полезных дашбордов
- Что делает дашборд хорошим
- Когда дашборд не нужен
- С чего начинается дашборд?
- JTBD в BI (визуализация данных): "работа, которую должен делать дашборд"
- Как собирать требования
- Фреймворки: Dashboard Canvas, 5 Whys
- Ошибки при проведении интервью
- Частые ошибки коммуникации с заказчиками
- Как корректно говорить "нет" неудачным идеям (мягкий навык для BI (визуализация данных))
- Что делать после интервью
- Дашборд – зеркало данных
- С какими данными мы работаем в BI (визуализация данных)
- Мастер источники
- Проверка качества данных
- Особенности подготовки данных для BI (визуализация данных)
- Полезные фишки
Автор и спикер тренинга
Эксперт по визуализации данных, амбассадор Tableau.
Автор канала "настенька и графики" и рассылки BI Bites. Входит в топ-10 экспертов, за которыми следят аналитики.
- Сделала больше 300 графиков и дашбордов, пока работала в Яндексе и Semrush
- Прошла путь от аналитика до специалиста по визуализации и руководителя направления.
- Обучила более 3000 студентов:
- научила ребят и девчонок из Авито, Сбербанка, Яндекса и Циана и других компаний делать понятные визуализации и дашборды;
- преподавала визуализацию данных и разработку дашбордов в Высшей Школе Экономики и Европейском Университете.
Стоимость обучения
Базовый
- Участие во всех занятиях тренинга
- Бессрочный доступ к материалам
- Поддержка в чате от Анастасии во время обучения
- Разборы домашних заданий в формате групповых видео-встреч
- Сертификат о прохождении курса
Продвинутый
- Все опции базового тарифа
- Поддержка в чате от Анастасии во время обучения и 3 месяца после тренинга в личных сообщениях
- Доступ к модулю Продуктовые метрики из курсов Симулейтив и к одному модулю по аналитике данных на выбор (SQL, Git, хранилища данных, Metabase)
- Подробный разбор всех домашек с рекомендациями (до конца тренинга)
- Итоговый проект с проверкой
ВИП
- Все опции продвинутого тарифа
- Поддержка в чате от Анастасии без дедлайнов
- Подробный разбор всех домашек с рекомендациями без дедлайнов
- Доступ к модулю Продуктовые метрики из курсов Симулейтив и к трём модулям по аналитике данных на выбор (SQL, Git, хранилища данных, Metabase)
- 3 персональных созвона с преподавателем