Аналитикам часто приходится создавать дашборды. Но если они формируются без понимания задач бизнеса, то только отнимают время у команды.
Создание ненужных отчетностей
Чтобы успешно работать в связке с узкими специалистами, нужно разбираться в области. Еще лучше — уметь самостоятельно писать пайплайны обработки данных, если у компании нет команды DWH.
Неэффективная коммуникация с командой DWH
В процессе обучения вы разберетесь в типах хранилищ данных и способах взаимодействия с ними, а также освоите Spark, S3, Clickhouse как самые популярные и оптимальные инструменты обработки больших данных.
Стандартные A/B-тесты работают не всегда, а ошибка в расчетах может обернуться большими расходами. Аналитик данных уровня middle должен знать, как выйти за пределы применения стандартных тестов и ответить на сложные вопросы заказчика.
Задачи, которые нельзя решить стандартными методами
На курсе вы узнаете, как выстроить культуру экспериментов в компании, изучите продвинутые методы экспериментов и узнаете что делать в случаях, если провести стандартный A/B-тест невозможно.
Аналитики данных регулярно взаимодействуют с командой инженеров машинного обучения, поэтому полезно знать основы и уметь решать базовые задачи самостоятельно. Еще лучше, если аналитик умеет сам строить модели — это дает преимущество на рынке труда.
Незнание методов машинного обучения
В процессе обучения вы разберетесь, как создавать и обучать модели, а затем оценивать и интерпретировать результаты для бизнеса.
На курсе вы освоите продуктовый подход, узнаете, какие существуют альтернативы дашбордам, и научитесь выбирать оптимальный вариант отчетности для решения поставленной задачи. Ваши дашборды будут отражать максимум информации и четко отвечать на запросы бизнеса.