Data Science Visualization Course: 3.0

Дмитро Гузенко

12 — 13 квiтня

З 10:00 до 18:00

iHub

вул. Крещатик, 10

Facebook

Подія

Аналітики даних, топ менеджери, керівники та Data Scientists — ці категорії фахівців як ніхто інший розуміють цінність візуалізації даних.

12-13 квітня Data Analyst Дмитро 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, найкращих практик аналізу бізнес-аналізу для підвищення цінності для інвесторів.

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 розроблено 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.

Запрошені спікери

[:en]nika[:]

Вероніка Тамайо Флорес

Head of consulting, Data Science UA

Олександр Васильєв

DataStream

Дмитро Паціліандра

Chief Instrument Technician / Party Manager ,Vestland Offshore AS

Програма курсу

12 квiтня

Блок 1. Введення в візуалізацію даних

• 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

Блок 2. Планування і виконання проектів з візуалізації даних

• Підходи до організації проектів візуалізації
• Практика: робота в групах, розробка прототипу візуалізації згідно бізнес вимог

Блок 3. Робота з Microsoft Power BI для візуалізації даних

• 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

Блок 4. Microsoft Power BI розробка звітів

• Використання додаткових функцій у роботі з даними
• Розробка звіту з використанням стандартних елементів
• Розробка звітів з використанням розширених візуальних можливостей

13 квiтня

Блок 5.Публікація звітів

• 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

Блок 6. Робота з системою Tableau Desktop Public Edition для візуалізації даних

• 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

Блок 7. Використання мови R для візуального аналізу даних

• 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 ggplot, 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