Курсы Tableau: обучение Tableau по базовой и расширенной программе онлайн, в МСК или СПб

Курсы Tableau предназначены для обучения:

1. Сотрудников, которые хотят познакомиться с системой бизнес аналитики и визуализации Tableau.
2. Разработчиков, которые осваивают Tableau как новый инструмент для разработки системы визуальной отчетности и аналитики данных.

Для кого

• Сотрудники аналитического, финансового департамента
• Менеджеры, формирующие отчетность
• Руководители, работающие с бизнес аналитикой
• Программисты и разработчики

Навыки программирования не требуются.

Цель обучения на базовом курсе Tableau

Базовый курс по Табло это обучение для тех, кто только знакомится с продуктами Tableau Desktop / Public.

Во время тренинга Вас постепенно познакомят с основными понятиями и принципами работы в системе Tabelau BI.

Основное внимание на тренинге уделяется базовым навыкам работы в Tabeau.

Структура базового курса Tableau

Базовый курс по Tableau состоит из двух частей:

1. Подготовка

Цель:

• лучше понять бизнес-контекст заказчика;
• уточнить цели и задачи обучения;
• определить оптимальные форматы обучения и информационные блоки.

На данном этапе происходит анализ и уточнение требований Заказчика, а также интервью с руководителем аналитического департамента и ключевыми экспертами Заказчика.

Результатом первого этапа является:

Кастомизация программы обучения Tableau, в том числе практических заданий на основе собранных данных и с учетом специфики Ваших бизнес-задач.

Если у Вас есть реальные данные, то они загружаются для подготовки практических заданий.

2. Проведение обучения

Обучение по Tableau происходит в формате:

• Проведение тренинга 2 рабочих дня (очный формат)
• или 7 встреч  на удаленке по 2 часа (формат удаленной конференции)

1. Работа с источниками данных Tableau
   • Виды источников данных
   • Single& Multiple Data Sources;
   • Data Blending;
2. Использование экстрактов данных;
3. Измерения и Метрики Tableau
   • Dimensions и Measures,
4. Построение визуализаций в Tableau
   • функция “Show me”
5. Использование калькуляций в Tableau
   • Обзор основных типов в т.ч. табличные калькуляции, кросс-таблицы, фильтры, сортировка.
6. Иерархии, группы
7. Форматирование объектов Tableau
8. Построение базовых типов визуализаций в Табло: гистограммы, treemap, heatmap, таблиц; + разбор типовых задач кастомизации
9. Дашборды
   • Dashboards and Stories
   • Базовые принципы построения дашбордов в Tableau
10. Использование действий (actions), наборов (set) и параметров
11. Публикация результатов, экспорт данных, сценарии коллективной работы (Server и Reader)
12. Создание отчета на данных компании
13. Работа в группах и презентация решений; разбор кейсов со стороны ведущего
14. Полезная литература и ресурсы по Tableau

Целевая Аудитория

• Сотрудники информационного менеджмента.
• Перед кем стоит задача внедрения программы data governance.
• Потенциальные участники программы data governance (business data stewards; Data owners; Application developers; CTOs).

Формат проведения: только очно, 2 дня по 8 часов

Краткое описание семинара Tableau Informatoin Management and Data Governance

Семинар Information Management, Data Governance и BI-стратегия охватывает все составляющие сферы управления информацией в компании от организации сбора и хранения данных до потребления информационных продуктов.

Семинар предназначен для компаний находящихся на средней  и высокой стадии развития инфраструктуры анализа корпоративных данных.

У Вас уже есть большое количество относительно нормализованных систем учета и хранения данных, развернута BI-система, но нет в полной мере упорядоченных процессов управления:

• источниками данных;
• достоверностью и актуальностью данных;
• качеством данных;
• контролем доступа к данным, аналитике и отчетам.

Цели курса

1. Сформировать системное понимание 14 дисциплин информационного менеджмента, взаимосвязей ролей, процессов, технологий.
2. Основных концептов, принципов, факторов успеха, ролей и практик программы data governance.
3. Предпосылки для data stewardship, требования к навыкам и опыту команды, первые шаги и план внедрения.
4. Требований к BI-стратегии, согласованному организационному плану, отвечающему на вопросы, какие данные необходимо вносить, хранить и извлекать, как организовывать управление и доставку аналитики.

1. Основы Information Management

• Обзор области знаний информационного менеджмента;
• Data modeling и metadata management;
• Content management и enterprise information management;
• Data quality и data governance;
• Data integration, data warehousing, master data management;
• Business intelligence, business analytics, performance management;
• Data mining и predictive analytics;
• Профессионалы в области информационного менеджмента.

2. Основы Data Governance

• Предпосылки для программы Data Governance;
• Основы внедрения, отбора данных и определения  целей:
  • Стандарты, политики, процессы, роли и технологии;
  • Управление и измерение проекта Data Governance;
• Data Governance развивающихся информационных решений: Big Data; Cloud Applications.

3. Основы Data Stewardship

• Основы Data Stewardship: понятия , роли, границы ответственности;
• Требования к компетенциям роли data steward;
• Специфика  внедрения и факторы успеха.

4. Как развернуть и поддерживать программу Data Governance

• Обзор подходов;
• Начало проекта, Создание команды развертывания; Оценка текущего состояния;
• Разработка программы Data Governance;
• Разработка и согласование  концепции, определение бизнес ценности;
• Разработка функциональной модели проекта;
• Разработка организационной структуры проекта data governance;
• Разработка детальной дорожной карты;
• Развертывание и поддержка программы Data Governance;
• Обзор шаблонов артефактов для управления программой;
• Вызовы и ответные меры для устойчивого развития data governance;
• Организация управления изменениями;
• Примеры случаев программ управления данными: успешные и не успешные.

5. Разработка и внедрение BI/Data Strategy

• Введение в BI/Data Strategy;
• Основные разделы BI/Data Strategy:
• Data Quality, Metadata Information, Integration Data Warehouse & Business Intelligence;
• Organization & Technology Roles & Responsibilities Data Ownership;
• Security & Privacy;
• Product Requirements & Standards;
• Performance & Measurement;
• Выводы и следующие шаги.