Карта навыков аналитика данных
Roadmap аналитика данных с нуля: от бизнес-вопроса и таблиц до SQL, Python, статистики и дашборда. В конце — проект с выводами и подготовка к собеседованию.
6 этапов 31 тема 31 обязательная тема
koddo Карта навыков аналитика данных koddo.ru/roadmaps/data-analyst Интерактивная карта навыков
Нажимай на кружок темы: раз — «изучаю», два — «готово», три — снять отметку.
Поставь вопрос к данным
Начни с задачи бизнеса и таблиц. Определи, что считаешь, какие данные нужны и как проверить первый результат без кода.
-
Задача и решение
Преврати «продажи упали» в проверяемый вопрос: за какой период, в каком сегменте и какое решение зависит от ответа.
-
Метрики и знаменатели
Определи выручку, средний чек и конверсию. Укажи единицы, период и знаменатель; отличай проценты от процентных пунктов.
-
Единица наблюдения
Объясни, что означает строка: событие, заказ или клиент. Найди ключ, проверь дубли и опиши источник каждого поля.
-
Excel или Google Таблицы
Импортируй CSV, проверь типы и даты. Примени фильтры, условные суммы и поиск по ключу; проверь относительные ссылки.
-
Сводные таблицы
Собери выручку по месяцам и сегментам. Сверь итоги с исходными строками и объясни, как фильтры меняют результат.
Получай данные через SQL
Практикуй PostgreSQL: выбирай строки, считай метрики и соединяй таблицы так, чтобы итог не искажали дубли и пропуски.
-
SELECT, WHERE и NULL
Выбирай столбцы, фильтруй и сортируй строки. Проверяй пропуски через IS NULL и понимай, какие строки исключает условие.
-
Агрегаты и GROUP BY
Считай суммы, средние и уникальных клиентов. Различай WHERE и HAVING, используй CASE для условных агрегатов.
-
JOIN без двойного счёта
Выбирай INNER или LEFT JOIN. Проверяй ключи, связь один-ко-многим и число строк, чтобы не умножить выручку.
-
Даты и периоды
Считай метрики по дням и месяцам. Задавай границы периода явно и учитывай часовой пояс при сравнении дат.
-
Подзапросы и CTE
Разбей расчёт на проверяемые шаги через WITH. Сравни показатель клиента со средним и проверь промежуточные итоги.
-
Оконные функции
Найди последнюю запись и накопительную сумму. Объясни PARTITION BY, ORDER BY, границы окна и поведение при равных значениях.
Подготовь данные в Python
Освой основу языка, затем pandas. Сохраняй исходные данные и делай преобразования так, чтобы анализ можно было повторить.
-
Окружение и Jupyter
Создай venv, установи pandas и запусти ноутбук. После перезапуска ядра выполни все ячейки по порядку без ошибок.
-
Основа Python для анализа
Используй числа, строки, списки и словари. Напиши условия и циклы для фильтрации записей и подсчёта событий.
-
Функции и проверки
Вынеси повторяющийся расчёт в функцию с return. Проверь её на обычных данных, пустом списке и некорректном вводе.
-
DataFrame и загрузка данных
Прочитай CSV или Excel в pandas. Проверь размер таблицы, типы столбцов и индекс; выбери нужные строки через loc.
-
Пропуски, дубли и выбросы
Преобразуй даты и числа, найди пропуски и дубли. Обоснуй каждое удаление или заполнение и сравни размер данных до и после.
-
merge, groupby и сводные
Соедини таблицы в pandas, проверь уникальность ключей и посчитай агрегаты. Сверь контрольные суммы с SQL или таблицей.
Проверь выводы статистикой
Описывай разброс и неопределённость. Оценивай величину эффекта и точность оценки; заранее задавай правила эксперимента.
-
Среднее, медиана и разброс
Сравни среднее, медиану, перцентили и стандартное отклонение. Покажи, как выбросы меняют вывод о типичном значении.
-
Вероятность и выборка
Различай выборку и генеральную совокупность. Объясни случайность, смещение отбора и почему корреляция не доказывает причинность.
-
Доверительные интервалы
Построй интервал для среднего или доли с учётом допущений. Объясни его смысл и влияние размера выборки на точность.
-
Проверка гипотез
Сформулируй нулевую гипотезу, выбери тест по данным. Различай p-value, уровень значимости и практическую величину эффекта.
-
План A/B-эксперимента
Задай метрику, рандомизацию, минимальный эффект, мощность и размер выборки. Проверь баланс групп; не останавливай тест по первому успеху.
Собери понятный дашборд
Выбери один BI-инструмент: DataLens, Power BI или Tableau. Покажи в нём ответ на вопрос, а не все доступные графики.
-
График под задачу
Используй линии для динамики, столбцы для сравнения, гистограмму для распределения. Подпиши оси, единицы и источник данных.
-
Модель данных в BI
Свяжи факты со справочниками, проверь ключи и формулы метрик. Убедись, что связи и фильтры не создают двойной счёт.
-
Дашборд и обновление
Собери обзор и детализацию с фильтрами периода. Покажи дату обновления и сверь цифры дашборда с исходным расчётом.
-
Выводы и ограничения
Сформулируй, что изменилось, какие объяснения подтверждены и что проверить дальше. Отдели факт от гипотезы и укажи ограничения.
Защити анализ на проекте
Свяжи SQL, Python и визуализацию в один кейс. Подготовь воспроизводимый расчёт, выводы для заказчика и объяснение своих решений.
-
Воронки и удержание
Посчитай конверсию между шагами и удержание когорт. Зафиксируй окно наблюдения и не сравнивай когорты разного возраста.
-
Git и воспроизводимость
Сохрани код и README в Git. Укажи источник данных, зависимости и порядок запуска; не публикуй пароли и персональные данные.
-
Рубеж: аналитический проект контрольная точка
Собери кейс с воронкой и удержанием. Дополни учебные расчёты дашбордом, выводами и проверкой результатов; укажи источник данных.
-
Защита проекта
Объясни вопрос, метод и результат коротким рассказом. Покажи ограничения, альтернативы и решение, которое поддерживает анализ.
-
Собеседование аналитика контрольная точка
Реши SQL-задачу вслух, разбери бизнес-кейс и объясни A/B-тест. Проверь крайние случаи и составь список тем для повторения.
проверь SQL на задачах собеседования
Реши задачи на соединения, оконные функции и метрики. Объясни ход решения и проверь результат на дублях, пропусках и пустых выборках. Это проверка SQL-части маршрута.