קורס אנליסט נתונים Analyst Data בעולם השיווק והמוצר תיאור המסלול הקורס יכשיר אותך לתפקיד אנליסט נתונים בעולם השיווק והמוצר. מטרת האנליסט לכרות מידע ממאגרי המידע הרבים והמגוונים )אופליין ואונליין(, לבצע ניתוח ומדידה של הנתונים, להפיק תובנות והמלצות לביצוע. החל ממחקרים לפני יציאה של מוצר או קמפיין חדש, דרך ניתוח מחזור חיי הלקוח ועד להפסקת קמפיין בלתי יעיל, כל זאת תוך שימוש בכלים מתקדמים לניתוח והצגת נתונים למחלקת השיווק, מחלקת המוצר וההנהלה. הקורס הנ ל מותאם לצרכי התעשייה ונותן כלים מעשיים לעבודת אנליסט נתונים Analyst( ) Data יתרונות : יישום התיאוריה והכלים הטכניים SQL, Excel,Tableau לאנליזה יום יומית של אנליסט נתונים שימוש ב Pythn לאנליזה וויזואליזציה של נתונים )כלי אשר צובר חלק משמעותי מעובדת האנליסט( שימוש בכלים דיגיטליים כמו ggle analytics ו- Facebk לניתוח מוצרים דיגיטליים פרויקט גמר המשלב את כלל הכלים שנלמדו בקורס הקורס שם דגש על הפרקטיקה המעשית בעבודתו של ה- Analyst Data לפי מתודולוגיית,G-Academy חטיבת ההדרכות של חברת.G-STAT חברת G-STAT הינה החברה המובילה, המקצועית והגדולה ביותר בישראל בתחום מיקור החוץ וההשמה של דאטה אנליסטים. החברה מעסיקה כ 250 אנליסטים בישראל עבור פרויקטים ארוכי טווח בחברות הגדולות במשק. הזדמנויות תעסוקה בוגרי הקורס יוכל לעסוק במגוון התפקידים הבאים: Marketing /אנליסט Analyst שיווק Business analyst Web /אנליסט Analyst דיגיטל Data Analyst BI Analyst כמו כן, בוגרי הקורס יוכלו להעביר קורות חיים לחברת.G-STAT חברת G-STAT תבחן את שילובם בחברה של הבוגרים המתאימים. למי המסלול מתאים: אקדמאים בתחום הנדסאי תעשיה וניהול, כלכלה ומנהל עסקים, שוק ההון, מדעי המחשב יועצים עסקיים/יועצים אסטרטגיים/יועצים שיווקיים/יועצי השקעות/מנהלי תיקי שוק ההון מנהלי שיווק דיגיטל, מנהלי שיווק, מנהלי תקשורת שיווקית ואנליסטים פיננסיים/ניירות ערך
דרישות קבלה למסלול: קורס אנליסט הינו מסלול קריירה למתחילים, בעלי השכלה אקדמאית ואו ניסיון מעשי בתחום השיווק ו/או הפיננסים. מועמדים לקורס יידרשו למבחן קבלה הבוחן הן חשיבה אנליטית והן הבנת הנקרא באנגלית. כמו כן, חובה ניסיון ויכולת מעשית בעבודה עם אקסל בסיסי, תפעול מחשב ואינטרנט ברמה גבוהה. היקף השעות לקורס: כמות מפגשי לימוד בכיתה: 35 מפגשים )מפגש כיתה אחד בשבוע( שעות לימוד בקורס: 308 שעות אקדמאיות )מתוכן 185 שעות בכיתה( שעות כיתה: ערב 17:00-21:00; בוקר 10:00-14:00 מרצים מובילים: אסף אלקן - מנהל G-Academy מקבוצת, G-Stat מנחה פרויקט הקורס טליה מאורחי מרצה בתחום Pythn SQL, Excel, רועי כהן מרצה בתחום Pythn ו - Tableau חגי קרויזר מרצה לווב אנליטיקס ודיגיטל אנליטיקס אריה מנס מרצה בתחום גוגל אנליטיקס **ייתכנו שינויים בתכני / מרצי הקורס נושאים מרכזיים בקורס SQL ב- פרק זה נלמד SQL לאנליסטים מהבסיס עד לרמה מתקדמת Intr T SQL Internal f SQL Database Intrductin t SQL Server Management Studi Data Types Primary Key Cnstraints Freign Key Cnstraints Unique Key Cnstraints Select SELECT statement Using TOP N The FROM Clause The WHERE Clause The ORDER BY Clause Using GROUP BY and HAVING Using Distinct SELECT INTO queries Unin queries Jins Inner Jins Left jin Right Jin Outer Jins
DDL & DML Creating Tables Creating Cnstraints Insert queries UPDATE queries DELETE queries Create view Create temprary table Functin & Prcedure Understand the cncept and creating functin and prcedure Windw functins Rw Number functin NTILE functin SUM functin LAG functin LEAD functin RANK functin dashbards בפרק זה נלמד אקסל לאנליסטים עד לרמה של פיתוח דוחות ו- - Excel אוטומטיים באקסל Intr t excel Functins Frmulas VLOOKUP Tables Pivt tables Calculated field Slicers Reprts Gal seek Data Table Scraping data frm the web Cnnect t SQL Creating a Macr - Data Analysis בפרק זה נלמד פיתוח מדדים ויעדים וניישם אנליזה בעזרת SQL,אקסל Develp KPIs Develp LTV ROI Funnel analysis Leads Campaign Effectiveness A\B testing Chrt analysis
- Pythn בפרק זה נלמד pythn לאנליסטים הכולל Numpy,pandas, Matpltlib נטפל בנתונים וננתח אותם ויזואלית כדי להגיע למסקנות Jupyter Ntebk Intrductin t Jupyter Ntebk Save Intrductin t Jupyter Ntebk Ntebk basics Save Ntebk basics Markdwn Save Markdwn Launch Jupyter Ntebk Numpy Intr t Numpy Numpy Arrays Numpy Array Indexing Numpy Operatins Pandas Intr t Pandas Series DataFrames Missing Data Grupby Merging Jining and Cncatenating Operatins Data Input and Output Data Visualizatin Pandas Built-in Data Visualizatin Matpltlib - BI & Tableau בפרק זה נלמד בינה עסקית וניישם אותה בעזרת טאבלו )כלי בינה עסקית ) Intr t BI Data Visualizatin techniques Star schema \ snwflake schema Tableau Install Tableau Desktp 10 Cnnect Tableau t Datasets Create Barcharts Create Area Charts Create Maps Create Scatterplts Create Pie charts Create Treemaps Create Interactive Dashbards Create Strylines Understand Types f Jins and hw they wrk Wrk with Data Blending in Tableau
Tableau part 2 Wrk with Parameters Create Calculated Fields Create Calculated Fields in a Blend Creating Data Extracts in Tableau Understand Aggregatin, Granularity, and Level f Detail Adding Filters Create Data Hierarchies Assigning Gegraphical Rles t Data Elements - Ggle Analytics בפרק זה ניישם בינה עסקית דיגיטלית בעזרת ggle analytics ונלמד כיצד להטמיע pixel בעזרת ggle tag manager Intrductin t digital measuring tls Accunt structure Tracking cde Dimensins & Metrics Pageviews Events Main reprts Traffic surces and campaigns Cnversins Ecmmerce Custmer jurneys Attributin mdeling Pixel GTM fr beginners HOTJAR - Heads n - Facebk Analytics בפרק נלמד על אנליזת פייסבוק וכיצד לנתח קמפיינים בצורה נכונה בפלטפורמה Intrductin t digital measuring tls Audience Remarketing Lead ads Campaign analysis SQL Excel Pythn Tableau Final Prject: פרויקט גמר ישלב את כלל הכלים שלמדנו בקורס : הפרויקט יוצג בסוף הקורס לשופטים מהתעשייה צור קשר לקבלת ייעוץ לימודים אישי ותתחיל קריירה מבטיחה!