Онлайн-курс, вебинар SQL и Python для аналитики управленческих данных

В большинстве компаний управленческие решения завязаны на цифры — выручку, маржу, конверсию, SLA, оборачиваемость, затраты и эффективность процессов. Но на практике данные распределены по разным системам (CRM/ERP/учётные выгрузки), отчёты собираются вручную, метрики считаются по-разному в разных отделах, а ошибки соединений таблиц «раздувают» показатели или, наоборот, скрывают проблемы. В результате руководитель получает отчёт, который выглядит красиво, но не отвечает на главный вопрос: что именно происходит в бизнесе и какие действия приведут к улучшению KPI.

Этот онлайн-курс даёт прикладную связку SQL + Python для аналитики управленческих данных: вы научитесь быстро собирать корректные выборки и витрины данных в SQL, проверять качество данных и расчётов, а затем анализировать и оформлять результаты в Python (pandas) так, чтобы ими можно было пользоваться в управленческой отчётности и при принятии решений. Курс ориентирован на практику: типовые бизнес-кейсы, разбор ошибок, понятные паттерны SQL-запросов и воспроизводимый анализ в Python. По итогам у участника остаются рабочие шаблоны запросов, структура управленческого отчёта и готовый каркас пайплайна «данные → KPI → выводы».

Цель курса: дать участникам практические инструменты и алгоритмы работы с управленческими данными, чтобы быстрее получать правильные цифры, уменьшить ручную сборку отчётов и повысить качество управленческих решений на основе данных (data-driven подход), не уходя в «программирование ради программирования».

Курс ориентирован на руководителей и специалистов, которым нужно использовать SQL и Python для управленческой аналитики: руководителей функций (продажи, маркетинг, клиентский сервис, операционные подразделения), специалистов по контроллингу и план-факт анализу, бизнес-аналитиков и аналитиков данных (уровень junior– middle), сотрудников, переходящих от Excel-отчётности к SQL/BI/Python, а также руководителей, которым важно понимать логику расчётов KPI и требования к данным.

Уровень подготовки: уверенный пользователь Excel/Google Sheets, фильтры, сводные/группировки на уровне пользователя, понимание строк/столбцов/ключей, понимание управленческих метрик желательно.

Для выступления приглашены: эксперты-практики по аналитике данных и управленческой отчётности.

1. Управленческие данные и постановка аналитической задачи. Участники разберут, как переводить управленческие вопросы в метрики и требования к данным, как фиксировать определения KPI в «словаре метрик», как выбирать корректную гранулярность (событие/заказ/клиент/день-месяц) и какие базовые проверки качества данных (data checks) нужны до расчёта показателей, чтобы управленческая отчётность была сопоставимой и воспроизводимой.
2. SQL-основа для управленческой отчётности. На практике отрабатываются ключевые конструкции SQL для аналитики: выборки и фильтрация, группировки и агрегации, корректная работа с периодами и датами, типовые схемы расчёта KPI в отчёте; отдельный фокус — на распространённых ошибках (например, некорректный COUNT DISTINCT и неправильные условия отбора), которые приводят к неверным управленческим выводам.
3. JOIN и построение витрины данных под KPI. Участники научатся соединять таблицы так, чтобы не «раздувать» показатели и не терять строки: когда использовать INNER/LEFT JOIN, как проверять ключи и справочники, как диагностировать дубли и мультипликативные соединения, как собирать витрину данных под управленческую отчётность и как валидировать результат контрольными проверками и сверками.
4. Продвинутый SQL для управленческой аналитики: CTE и оконные функции. Разбираются приёмы, которые ускоряют аналитические задачи и делают запросы «читаемыми»: CTE (WITH) для структурирования расчётов, оконные функции для динамики и сравнений (ранжирование, доли, накопительные итоги, LAG/LEAD), типовые паттерны расчёта показателей по сегментам и периодам, включая MoM/YoY-динамику. Практическое задание после первого дня. Участник формирует SQL-витрину под выбранную управленческую задачу (например, KPI-панель, воронка или анализ динамики) и готовит набор ключевых запросов, описание расчёта метрик и минимум 2–3 проверки качества данных (сверка сумм/уникальностей/разрезов), чтобы закрепить навык построения корректной управленческой отчётности на SQL.
5. Python для аналитика управленческих данных: среда и загрузка данных. Участники настроят рабочий формат анализа (Jupyter/Notebook), разберут структуру проекта и правила воспроизводимости расчётов, загрузят подготовленную витрину из файлового формата или источника данных (способ подключения зависит от кейса и согласуется заранее), выполнят первичную диагностику датасета (типы, пропуски, диапазоны дат, базовые аномалии).
6. Pandas для расчётов, трансформаций и сверок. На практических примерах отрабатываются операции, которые чаще всего нужны в управленческой аналитике: фильтрация и группировки, сводные таблицы, подготовка показателей по сегментам, обработка пропусков, дублей и выбросов; отдельный блок посвящён reconciliation-подходу — сверке результатов SQL и Python, чтобы обеспечить доверие к цифрам в отчёте и снизить риск ошибок в управленческих KPI.
7. Воронки, когорты и управленческие выводы в Python. Участники выполняют прикладной анализ управленческих метрик: строят воронку и конверсии по шагам, выполняют cohort-analysis и retention, сегментируют результаты, формулируют гипотезы о причинах изменения показателей и учатся превращать расчёты в управленческие выводы и рекомендации, которые можно обсуждать с руководством и кросс-функциональными командами.
8. Автоматизация регулярного управленческого отчёта и подготовка к внедрению. Разбирается базовый пайплайн «SQL → датасет → расчёт → итоговая таблица/графики», принципы повторяемости и параметризации, минимальные требования к витринам данных и взаимодействию с BI/IT-командой; участник получает структуру отчёта и чек-лист рисков (версии данных, закрытие периода, права доступа), чтобы результаты курса можно было использовать в регулярной управленческой отчётности.

Итоговая работа (в конце 2-го дня). Участник собирает мини-проект на учебном кейсе или на обезличенных данных (при возможности): SQL-витрину и набор запросов, Python-ноутбук с расчётом KPI и визуализациями, а также краткое резюме «что увидели в данных → какие управленческие действия/следующие проверки целесообразны».