Курсы: Аналитика и данные

Описание [Андрей Шелудько] Курс по алгебре, геометрии и статистике. Повышенный уровень. 8 класс (2026): Как устроен этот курс Для учеников с оценками «4» и «5» мы поможем понять и полюбить алгебру и геометрию. Мы исправим оценки и создадим прочный фундамент для успешной сдачи ОГЭ: разберёмся с рациональными выражениями, многоугольниками, площадью, квадратным корнем и подобием треугольников. Научим решать квадратные уравнения. В ходе курса будем регулярно предлагать сложные задания, чтобы развить у ребёнка логическое мышление. Объясним сложные темы простым языком. Добьёмся понимания без необходимости зубрёжки. Вернём интерес к учёбе. Поможем исправить ошибки. Ответим на все вопросы. Научим дружить с алгеброй и геометрией. Преподаватель курса — Андрей Александрович Шелудько Основатель онлайн-школы «Точка Знаний». Победитель Всероссийской олимпиады по высшей математике в 2015 году. Обучил 10 000 детей. Педагогический стаж — 8 лет. В курс входят: 72 видеоурока по программе 8 класса (продвинутый уровень). Домашнее задание для распечатки к каждому уроку. Конспекты для распечатки в большинстве уроков. Темы уроков: Урок №0: Технический урок. Урок №1: Алгебра — Рациональные выражения. Урок №2: Геометрия — Многоугольник. Выпуклый многоугольник. Урок №3: Алгебра — Основное свойство дроби. Сокращение дробей. Урок №4: Геометрия — Четырехугольник. Параллелограмм. Свойства параллелограмма. Урок №5: Алгебра — Сокращение дробей. Сложение и вычитание дробей с одинаковым знаменателем. Урок №6: Геометрия — Свойства и признаки параллелограмма. Урок №7: Алгебра — Сложение и вычитание дробей с одинаковым и разным знаменателем. Урок №8: Геометрия — Признаки параллелограмма. Теорема Фалеса. Урок №9: Алгебра — Сложение и вычитание дробей с разными знаменателями. Урок №10: Геометрия — Трапеция. Теорема Фалеса. Повторение признаков равенства прямоугольных треугольников. Урок №11: Алгебра — Умножение дробей. Возведение дроби в степень. Деление дробей. Урок №12: Геометрия — Прямоугольник. Урок №13: Алгебра — Преобразование рациональных выражений. Урок №14: Геометрия — Ромб и квадрат. Урок №15: Алгебра — Обратная пропорциональность. Урок №16: Геометрия — Осевая и центральная симметрии. Площадь многоугольника. Урок №17: Алгебра — Рациональные и иррациональные числа. Урок №18: Геометрия — Свойства площадей многоугольников. Площадь квадрата. Урок №19: Алгебра — Иррациональные числа. Арифметический квадратный корень. Урок №20: Геометрия — Площадь квадрата, прямоугольника и параллелограмма. Урок №21: Алгебра — Арифметический квадратный корень. Уравнение вида $х^2 = a$. Урок №22: Геометрия — Площадь параллелограмма и треугольника. Урок №23: Алгебра — Уравнение вида $х^2 = a$. Урок №24: Геометрия — Площадь треугольника и ромба. Урок №25: Алгебра — Возведение квадратного корня в квадрат. Нахождение приближённых значений квадратного корня. Функция $y = √x$. Урок №26: Геометрия — Площадь треугольника и трапеции. Теорема Пифагора. Урок №27: Алгебра — Функция $y = √x$ и сравнение корней. Урок №28: Геометрия — Теорема Пифагора. Урок №29: Вероятность и статистика — Пересечение и объединение множеств. Классическое определение вероятности. Урок №30: Геометрия — Теорема Пифагора. Теорема, обратная теореме Пифагора. Урок №31: Алгебра — Квадратный корень из произведения и дроби. Урок №32: Геометрия — Теорема Пифагора и обратная ей теорема. Формула Герона. Урок №33: Алгебра — Квадратный корень из степени. Урок №34: Геометрия — Пропорциональные отрезки. Теорема о биссектрисе угла треугольника. Урок №35: Геометрия — Определение подобных треугольников. Отношение площадей подобных треугольников. Урок №36: Алгебра — Квадратный корень из степени. Вынесение и внесение множителя под знак корня. Урок №37: Геометрия — Первый признак подобия треугольников. Урок №38: Алгебра — Преобразование иррациональных выражений. Избавление от иррациональности в знаменателе. Урок №39: Геометрия — Первый, второй и третий признаки подобия треугольников. Урок №40: Алгебра — Неполные квадратные уравнения. Формула корней квадратного уравнения (дискриминант). Урок №41: Геометрия — Средняя линия треугольника. Теорема Вариньона. Точка пересечения медиан. Урок №42: Алгебра — Формула корней квадратного уравнения (D и D1). Урок №43: Геометрия — Точка пересечения медиан. Пропорциональные отрезки в прямоугольном треугольнике. Урок №44: Алгебра — Формулы корней квадратного уравнения. Биквадратные уравнения. Уравнение с параметром. Урок №45: Вероятность и статистика — Сумма вероятностей событий полной группы. Сложение и умножение вероятностей. Дерево случайного эксперимента. Урок №46: Алгебра — Решение задач с помощью квадратных уравнений. Теорема Виета. Урок №47: Алгебра — Теорема Виета. Теоремы о коэффициентах квадратного уравнения. Метод переброски. Урок №48: Геометрия — Практическое применение подобия треугольников. Синус, косинус, тангенс острого угла прямоугольного треугольника. Основное тригонометрическое тождество. Урок №49: Алгебра — Дробные рациональные уравнения. Урок №50: Геометрия — Синус, косинус, тангенс острого угла прямоугольного треугольника. Основное тригонометрическое тождество. Урок №51: Алгебра — Дробные рациональные уравнения. Урок №52: Геометрия — Стандартные значения синуса, косинуса и тангенса. Взаимное расположение прямой и окружности. Урок №52: Геометрия — Стандартные значения синуса, косинуса и тангенса. Взаимное расположение прямой и окружности. Урок №53: Алгебра — Решение задач с помощью дробных рациональных уравнений. Урок №54: Геометрия — Взаимное расположение прямой и окружности. Касательная к окружности. Урок №55: Алгебра — Решение задач с помощью дробных рациональных уравнений. Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться Скачать курс [Андрей Шелудько] Курс по алгебре, геометрии и статистике. Повышенный уровень. 8 класс (2026): Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться

Практический сборник по бизнес-аналитике и принятию решений. В книге разобраны статистический и факторный анализ, прогнозирование временных рядов, экспертные оценки, контроль сроков и бюджета проекта, а также методы генерации и отбора управленческих решений. Материал включает расчётные задачи, таблицы, формулы и примеры, которые можно адаптировать под показатели своей компании или проекта. Книга подойдёт руководителям, аналитикам, предпринимателям и студентам экономических направлений. Кейсы основаны на данных прошлых лет; перед практическим применением показатели необходимо актуализировать. Формат epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip

Хватит перекладывать карточки в Jira и писать тонны бесполезного текста в Confluence, который никто не читает. Если вся твоя ценность сводится к рисованию банальных BPMN-схем и ручной копипасте требований — ИИ заменит тебя уже к следующему релизу. Формат epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi, pdf, txt, zip

Научитесь использовать ИИ в работе Аналитика - от электронных таблиц и работы с SQL до автоматизации парсинга и получения данных из API через Python. 5 инструментов: Claude + Claude Code (главные), Codex, MiniMax Code, Qwen и ГигаЧат. Очистка грязной выгрузки: 6 часов раньше -> 20 минут с AI. Claude Code/Minimax Code/ Codex пишет Python для анализа сайта конкурента за вас. 6 часов на изучение => экономия сотен часов работы в Вашей Карьере Чему вы научитесь Тонете в «грязных» выгрузках? Научитесь чистить их с ИИ за минуты: дубли, кривые даты и суммы текстом перестанут съедать вечера. Забыли синтаксис ВПР? Формулы и сводные соберёт ИИ, вы научитесь ставить задачу и проверять результат до копейки. Директор ждёт цифры к пятнице? Соберёте дашборд и три вывода для совета директоров за один вечер. Просят передать базу клиентов подрядчику? Освоите обезличивание персональных данных: юристы спокойны, аналитика работает. SQL кажется тёмным лесом? Развернёте свою базу за 10 минут и будете получать запросы, задавая вопросы на русском. Python пугает? Окружение настроит ИИ, код напишет ИИ, а вы научитесь читать его, править и ловить ошибки. Каждый понедельник один и тот же отчёт? Автоматизируете его: скрипт сам прочитает выгрузки и соберёт Excel с подсветкой роста. Дизайнеры уверяют, что новый лендинг продаёт лучше? Проверите честным A/B-тестом и переведёте p-value на язык директора. Нужных данных нет в базе? Заберёте курсы валют из API Центробанка и соберёте цены конкурента прямо с сайта. Боитесь привязаться к одному сервису? Приёмы отработаете в Claude, Qwen, Codex, MiniMax Code и GigaChat О курсе Это курс о том, как делать аналитику руками ИИ и отвечать за результат «Аналитика с ИИ»: практический курс для всех, кто работает с данными, который показывает, как встроить ИИ-ассистентов в ежедневную работу аналитика, ускоряя очистку выгрузок, формулы и сводные, SQL-запросы, Python-скрипты, статистику, работу с API и парсинг. Курс построен как работа в настоящей компании: вы аналитик интернет-магазина «ТехноЛавка», задачи ставит коммерческий директор, а все данные связаны между собой: выручка, посчитанная сводной в Excel, сойдётся с SQL и pandas копейка в копейку. Каждый урок: пошаговый сценарий «с экрана». Вы повторяете действия на тех же файлах, сверяетесь с контрольными цифрами и забираете точные промпты автора для ежедневной работы. Основной инструмент: Claude и Claude Code; в конце каждого модуля та же задача решается в GigaChat, Qwen, Codex и MiniMax, чтобы приёмы остались с вами при смене сервиса. Финал курса: сквозной мини-проект, где данные проходят путь от сайта конкурента до Excel-отчёта для директора. Главная особенность: сквозные данные. Все файлы созданы специально для курса и связаны между собой. Выручка, которую вы посчитаете сводной таблицей в Excel, сойдётся с SQL-запросом из модуля 2 и с расчётом в pandas из модуля 3 копейка в копейку. У каждого задания есть контрольные цифры: вы всегда знаете, что сделали правильно, и учитесь проверять за ИИ. Это главный навык курса. Что внутри Модуль 1. Электронные таблицы: очистка данных, формулы, сводные, дашборд и кейс обезличивания персональных данных Модуль 2. SQL: собственная база за 10 минут, text-to-SQL, джойны, оконные функции, разбор легаси и оптимизация Модуль 3. Python: разведочный анализ, очистка больших файлов, графики, дебаг, автоотчёты и A/B-тест Модуль 4. Интернет-данные: API Центробанка, парсинг сайта конкурента, сбор по расписанию и мини-проект: пайплайн от сайта до Excel-отчёта директору. Основной инструмент: Claude и Claude Code. В конце каждого модуля ту же задачу решаем в альтернативах: Qwen, Codex, MiniMax Code, GigaChat. Приёмы одни, кнопки разные: курс не привязывает вас к одному сервису. Для кого этот курс Для тех, кто работает с данными без программирования: аналитики, маркетологи, менеджеры продуктов, финансисты, предприниматели. Если вы хоть раз до ночи чистили чужую выгрузку руками, этот курс вернёт вам вечера. Для начинающих аналитиков: курс даст практику на реалистичных данных и три артефакта в портфолио, о которых будет что рассказать на собеседовании. Для опытных специалистов, которые хотят встроить ИИ в ежедневную работу: внутри отработанные приёмы постановки задач и проверки результата, без обзора интерфейсов и инструкций по установке. Начальные требования Уверенная работа с компьютером и базовое знакомство с Excel Опыт в SQL и Python не нужен: окружение настроит ИИ, а курс проведёт от первого запроса до готового пайплайна Возможность установить и настроить платный тариф для агентов Наши преподаватели Максим Мигутин 10 лет с данными: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, Otus, Udemy. 10 лет строю системы данных: Booking.com, IBM, KFC. Преподаю в магистратуре РАНХиГС, в Otus и на Udemy. 17 000+ студентов из 120 стран прошли мои курсы по Data Engineering и Data Observability. Как проходит обучение Курс состоит из видеоуроков, в среднем по 10-15 минут: все действия показаны на экране от начала до конца. К каждому уроку прилагаются конспект в PDF, файлы с данными и кодом + точные промпты автора: вы повторяете шаги на тех же данных и сверяете результат с контрольными цифрами. В конце каждого модуля тест на способы работы, в финале курса сквозной мини-проект: от парсинга сайта конкурента до Excel-отчёта для директора. Учитесь в своём темпе, доступ к материалам остаётся у вас.

Хватит делать отчеты вручную. Научитесь создавать профессиональные BI-дашборды в Apache Superset: подключайте базы данных, работайте с SQL Lab и превращайте данные в понятную аналитику для бизнеса. Чему вы научитесь Подключать Apache Superset к базам данных и создавать Dataset для аналитики. Работать с SQL Lab и подготавливать данные с помощью SQL-запросов. Создавать вычисляемые колонки, пользовательские метрики и виртуальные Dataset. Строить интерактивные визуализации: таблицы, KPI, диаграммы, временные ряды и продвинутые графики. Создавать удобные Dashboard с фильтрами, интерактивностью и детализацией данных. Подготавливать данные с использованием JOIN, агрегирующих функций и группировок. Выбирать подходящий тип визуализации под конкретную бизнес-задачу. Анализировать данные и превращать их в понятные отчеты для бизнеса. Создать полноценный BI-проект на основе данных интернет-магазина электроники. О курсе Apache Superset — один из самых популярных open-source инструментов для бизнес-аналитики. Он позволяет подключаться к базам данных, анализировать информацию и создавать современные интерактивные дашборды без разработки собственных веб-приложений. Цель этого курса — научить вас уверенно работать с Apache Superset и пройти весь путь BI-аналитика: от подключения базы данных до создания полноценного аналитического дашборда. Вместо разрозненных примеров мы будем работать над единым практическим проектом. На протяжении курса вы будете анализировать данные интернет-магазина электроники и постепенно создавать профессиональный BI-дашборд, максимально приближенный к тем, которые используются в реальных компаниях. Если вы только начинаете изучать SQL, рекомендуем сначала пройти курс «SQL для начинающих»:. После этого вы сможете уверенно приступить к изучению Apache Superset и сосредоточиться именно на BI-аналитике, а не на изучении основ языка запросов К концу курса у вас будут не только знания по Apache Superset, но и готовый практический проект, который можно использовать как основу для собственного портфолио.

Краткое описание: Обучение подходит для версий Excel 2019/2016 Сертифицированный тренер Microsoft По окончании Вы будете уметь: Загружать и консолидировать данные из множества файлов Разрабатывать классные визуальные интерфейсы Распространять макросы внутри организации и решать большое количество задач Оптимизировать скорость работы макросов благодаря использованию массивов Добиваться высокой степени автоматизации за счёт использования вложенных циклов Использовать в макросах внешние объектные модели Как мы обучаем: Смотрите урок и одновременно выполняете все действия за преподавателем Выполняете сам. задания, сверяете решение с решением преподавателя Закрепляете материал, решая промежуточное и итоговое тестирование

Умение работать с базами данных – ключевой навык для современного программиста, особенно в областях backend-разработки, администрирования БД, анализа данных и машинного обучения. Backend-разработчики используют базы данных для хранения, обработки и эффективного извлечения данных, обеспечивая работу серверных приложений. В сфере анализа данных и машинного обучения базы данных помогают организовывать и управлять большими объемами информации, необходимыми для обучения моделей. Администраторам требуется разбираться в управлении пользователями баз данных, бэкапах и безопасности PostgreSQL, а также уметь мониторить и оптимизировать базы. Краткое описание: Курс подходит как для начинающих в сфере it, так и для практикующих программистов Уникальная методика: теория и практика – одновременно По окончании Вы будете уметь: Понимать принципы реляционной модели данных Работать с БД по современным стандартам в приложении pgAdmin Устанавливать и настраивать PostgreSQL писать SQL-запросы для извлечения и обработки данных Проектировать базы данных, оптимизировать их производительность Управлять пользователями, правами доступа и безопасностью БД. Выполнять бэкапы и администрирование PostgreSQL Создавать и реализовывать собственные проекты с базами данных Как мы обучаем: Небольшой блок теории сразу закрепляется практикой в 1С Обучение на документах и сквозном примере предприятия Готовые конспекты, задания, решебники, образцы документов

Формулы Excel без угадывания. 16 разборов и 64 упражнения Глеб Зайцев Почему две похожие формулы дают разные ответы? Как отличить количество строк от количества товаров, закрепить коэффициент, посчитать сумму по условиям и проверить найденный код? В книге — 16 практических разборов на небольших вымышленных таблицах и 64 упражнения с объяснёнными ответами. В каждом разборе есть исходные данные, формула с русскими и английскими именами функций, независимая проверка и типичная ошибка. Отдельно разобраны текстовые числа, пустые строки, округление, дубли ключей и невидимые пробелы. Данные напечатаны в самой книге: скачивать дополнительные файлы не нужно. Для читателя, который уже умеет выбрать ячейку и хочет понимать смысл расчёта. Макросы, сводные таблицы и программирование не рассматриваются. Форматы: pdf, epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi Pandas без пропавших файлов. 16 задач анализа данных Глеб Зайцев Практическая книга по Pandas для тех, кто хочет быстро начать анализировать данные в Python без потерянных внешних файлов и тяжелой теории. Внутри 16 самостоятельных задач: CSV из текста, фильтры, новые колонки, groupby, сводные таблицы, пропуски, merge, даты, скользящее среднее, дубликаты, строки, выбросы, когорты, A/B-метрики, ранжирование и подготовка отчета. Все мини-датасеты встроены прямо в примеры, поэтому упражнения можно запускать локально сразу после установки pandas. Форматы: pdf, epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi CSV и JSON в Python. 18 задач без Pandas Глеб Зайцев Практический мини-курс по обработке CSV, JSON и JSON Lines в Python без Pandas и внешних библиотек. Внутри 18 коротких задач: чтение таблиц, DictReader, очистка чисел, даты, группировки, сортировка, вложенный JSON, конвертация CSVJSON, дедупликация, объединение таблиц, валидация строк и потоковая обработка. Все данные встроены прямо в книгу, каждый пример можно скопировать и запустить локально. Форматы: pdf, epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi Оконные функции SQL. 18 задач для аналитика Глеб Зайцев ППрактическая книга по оконным функциям SQL для аналитиков, которые уже знают SELECT, JOIN и GROUP BY и хотят уверенно применять ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD, накопительные суммы, скользящие средние, фреймы, когорты и воронки. Внутри 18 самостоятельных задач на маленьких таблицах: последний заказ клиента, топы внутри категории, доля в месяце, дедупликация, серии дней, ретеншен и итоговый отчёт. Все данные встроены в книгу, каждый запрос можно запустить локально в SQLite. Форматы: pdf, epub, fb2, fb3, ios.epub, mobi Общая цена: 199 * 4 = 796 руб.

Как за пару вечеров разложить по полочкам брокер, без которого не проходят собесы в сильную компанию, и перестать писать в ТЗ "отправляем события в Kafka". Живой стенд, который остается у вас готовый шаблон ТЗ на интеграцию Ни одной строчки кода и без DevOps Этот воркшоп для вас, если... «Понимаю, что Kafka надо знать, но не понимаю, с чего начать» Открываешь статью, а там конфиги брокера и код на Java. Видишь большой объем и закрываешь статью вообще. «Боюсь, что на собесе скопируют глубже определения, и я поплыву» Один уточняющий вопрос про ключ или гарантии доставки, и будет неловкая пауза. «Пишу в ТЗ общие слова, потому что не знаю, какие детали указывать» Разработчики сделают, как поняли сами. А виноватым потом окажетесь вы. «Не понимаю, где заканчивается моя зона и начинается зона разработчика» Кажется, что придется создавать топики и партиции. Спойлер: не придется. «Стыдно спрашивать у разработчика базовые вещи» Вдруг решат, что я не тяну на свой грейд. Лучше промолчу. «Вижу Kafka в вакансиях и понимаю, что это мой пробел» Отлик отправлен, а внутри неприятное чувство и неуверенность. Весь контент по Kafka написан разработчиками для разработчиков. Вас учат настраивать брокер, который вы никогда не будете настраивать, и писать код, который вы никогда не будете писать. А то, что реально нужно аналитику, не объясняет почти никто. Вы наверняка уже пробовали разобраться и вот почему не получалось... Статьи и бесплатные видео Их пишут разработчики для разработчиков. Конфиги брокера, код на Java, устройство кластера. После десятой статьи вы знаете слова «оффсет» и «репликация», но объяснить своими словами по-прежнему не можете. И главное, так и не понимаете, что из этого писать в ТЗ. Обзорные вебинары и подкасты для аналитиков Уже теплее: там говорят на вашем языке, но это 40 минут теоретического обзора. Вы получаете общее представление и шаблоны, а дальше остаетесь один с реальной задачей, где нужно решить: сколько партий, какой ключ, какие гарантии, нужен ли DLQ, и самое главное — какой спроектировать контракт обмена данными. Корпоративные воркшопы по брокерам Там действительно глубоко, но это группа от семи человек по расписанию компании. И то, не все компании в 2026 году готовы вкладываться в подобные корпоративные воркшопы Кому подойдет воркшоп? У вас в задачах уже есть Kafka, но каждый раз приходится гуглить заново и уточнять у разработчиков очевидные вещи. Итог: Заберете структуру, что и в каком порядке описывать в ТЗ, чтобы вопросов к вам не было. Аналитику, который Kafka в задачах пока не видел, тема есть в требованиях вакансий и в разговорах команды, но подступиться не получалось. Итог: Разберете с нуля и перестанете выпадать из обсуждений архитектуры. Тому, кто готовится к собеседованиям. Брокеры — это один из блоков, где чаще всего копают глубже определения. Итог: После воркшопа вы отвечаете не заученной формулировкой, а объясняете, почему в вашем кейсе выбрана Kafka и с какими параметрами. Бизнес-аналитику и смежным ролям, кто идет в системный анализ. Интеграции — это та часть, которая отличает БА от СА. Итог: Kafka закрывает заметный кусок этого разрыва, а код для этого не нужен. Новичку в профессии. Начинать с Kafka не рано. Итог: Разобравшись с ней на входе, вы не будете обходить стороной интеграционные задачи, на которых спотыкается большинство джунов и даже мидлов. Берем реальную задачу: перевод интеграции заказов и уведомлений с REST на Kafka, разбираем схему до и после. Проходим список вопросов, которые аналитик задает перед любой интеграцией. Заполняем спеку на интеграцию: цель, топик, формат, ключ, гарантии, DLQ. Результат: готовый документ‑образец, который вы адаптируете под любую рабочую задачу. Я собирала этот воркшоп из того, чего мне самой не хватало в начале пути, когда я первый раз получила задачу на интеграцию с Kafka и не понимала вообще ничего: ни как брокер устроен внутри, ни что писать в ТЗ, у разработчиков, ни почему все статьи в интернете написаны так, будто я собрала себе кластер. Поэтому моя цель здесь не в том, чтобы выдать вам еще один пересказ документации. За пять часов вы не станете архитектором распределенных систем, и я не буду обещать этого. Обещаю только то, что вы перестанете бояться этой темы, начнете понимать, что происходит внутри, и сможете описывать интеграцию так, чтобы разработчики забрали задачу в работу без единого уточняющего вопроса. И главное: после воркшопа у вас на руках останется вещи, которыми можно пользоваться уже завтра. Тариф Самостоятельно

Excel. Сборник рецептов. Рецепты для изучения Microsoft Excel Дон Гриффитс Книга посвящена практическому использованию Microsoft Excel для решения широкого спектра задач. Показано создание информативных диаграмм и графиков-спарклайнов, работа с 3D-картами, использование сводных таблиц для сегментации, фрагментации и обобщения данных, проведение статистического и финансового анализа с помощью формул, листов прогноза и пакета анализа. Рассмотрены функции динамических массивов, демонстрируются методы импорта и обработки данных с помощью Power Query, а также создание пользовательских функций с использованием лямбда-формул и возможностей VBA для автоматизации работы. Книга содержит более 350 готовых решений по различным темам, сочетает традиционные и современные подходы, помогая экономить время, повышать продуктивность и эффективно применять Excel в профессиональной деятельности. Эта книга, наполненная практическими советами, приемами и объяснениями проверенных методов работы, станет вашим незаменимым помощником в изучении Microsoft Excel. В ней собрано более 350 готовых решений по различным темам — от формул и сводных таблиц до диаграмм, Power Query и рекомендаций по использованию других полезных инструментов. Каждый раздел начинается с конкретной задачи и сопровождается подробным описанием способа её решения, который вы можете применить сразу, не выискивая ответ в других источниках. Неважно, кто вы — аналитик данных, руководитель проекта, финансовый директор или начинающий пользователь Excel — автор поможет вам отыскать правильное решение ваших задач. Книга идеально подходит как в качестве справочного пособия, так и для обучения более эффективной работе, она помогает сэкономить время и заметно повысить продуктивность. С ней вы сможете быстро получить ответы на любые вопросы, возникающие в ходе работы с Excel. Откройте для себя способы создания отчетов и аналитики, которые раньше казались трудновыполнимыми, а порой и вовсе невозможными в Excel. Создавайте воспроизводимые и надежные процессы очистки данных в Excel с помощью Power Query Проектируйте реляционные модели и настраивайте аналитические показатели, используя Power Pivot Быстро извлекайте и трансформируйте данные благодаря функциям динамических массивов Применяйте возможности искусственного интеллекта для выявления скрытых закономерностей и трендов Интегрируйте Python в работу с Excel для автоматизации анализа и отчётности Объём книги: 581 стр. Формат: pdf электронный Современная аналитика данных в Excel. Использование Power Query, Power Pivot и других инструментов для расширенного анализа данных Джордж Маунт Рассмотрены современные методы очистки, анализа и визуализации данных в Microsoft Excel. Описаны инструменты Power Query для создания воспроизводимых процессов подготовки данных, средства Power Pivot для построения реляционных моделей и настройки аналитических показателей. Приведены практические примеры использования динамических массивов, функций на базе искусственного интеллекта и интеграции с языком Python. Показано, как создавать отчеты и аналитические материалы, ранее считавшиеся трудновыполнимыми в Excel. Книга ориентирована на специалистов по данным, бизнес-аналитиков и пользователей Excel, заинтересованных в расширении своих возможностей. Если вы все еще не модернизировали процессы очистки данных и создания отчетов в Microsoft Excel, вы, возможно, упускаете шанс существенно повысить эффективность своей работы. А если ваша цель — глубокий и детальный анализ данных, стоит знать: возможности Excel гораздо шире, чем принято думать. Это практическое руководство открывает читателю доступ к современному арсеналу функций Excel и демонстрирует другие мощные инструменты аналитики. Автор показывает бизнес-аналитикам, специалистам по данным и всем, кто работает с цифрами, как извлечь максимум пользы из привычных таблиц, используя новейшие возможности Excel. Вы научитесь создавать воспроизводимые сценарии очистки данных с помощью Power Query и строить реляционные модели прямо внутри рабочей книги, используя Power Pivot. Кроме того, вы познакомитесь с современными инструментами анализа — от динамических массивов и функций на базе искусственного интеллекта до интеграции с языком Python. Откройте для себя способы создания отчетов и аналитики, которые раньше казались трудновыполнимыми, а порой и вовсе невозможными в Excel. Создавайте воспроизводимые и надежные процессы очистки данных в Excel с помощью Power Query Проектируйте реляционные модели и настраивайте аналитические показатели, используя Power Pivot Быстро извлекайте и трансформируйте данные благодаря функциям динамических массивов Применяйте возможности искусственного интеллекта для выявления скрытых закономерностей и трендов Интегрируйте Python в работу с Excel для автоматизации анализа и отчётности Объём книги: 203 стр. Формат: pdf электронный Общая сумма: 649+549=1198 руб. Повтор: