SQL и Python для аналитики управленческих данных — курс с практикой на бизнес‑задачах
Управленческие решения часто принимаются «вслепую»: данные лежат в разных системах, отчёты собираются вручную, а метрики считаются по-разному в разных отделах. На этом курсе вы за 2 дня выстроите рабочую связку SQL → подготовка витрин → анализ в Python, чтобы быстро получать корректные цифры по KPI, продажам, затратам и эффективности процессов.
Формат — онлайн‑трансляция с разбором типовых ошибок и ваших ситуаций.
Записаться на курс
SQL и Python для аналитики управленческих данных — о курсе и его задачах
Это практический курс из направления «Аналитика данных для управления бизнесом» (поднаправление: «Инструменты аналитики для управленческих задач»). Фокус — не «программирование ради программирования», а быстрые и проверяемые ответы на вопросы руководителей:
- где проседает воронка и почему,
- какие сегменты клиентов дают маржу,
- как меняются KPI по периодам и когортам,
- какие факторы влияют на выручку/себестоимость/сроки,
- как автоматизировать регулярный управленческий отчёт без ручной сборки.
Длительность: 2 дня (8–9 июля 2026)
Уровень: базовый–средний (подходит тем, кто знает Excel и логику показателей; глубокий опыт в коде не обязателен)
Результат: набор готовых SQL‑запросов и Python‑скриптов, которые можно адаптировать под ваши данные и управленческие отчёты.
Оставьте заявку по ссылке курса, чтобы получить подтверждение участия и организационные детали
Кому подойдёт обучение SQL/Python для управленческой аналитики
Курс рассчитан на специалистов и руководителей, которым нужно опираться на данные в управлении:
- руководители направлений (продажи, маркетинг, сервис, операционные функции)
- финансовые менеджеры / контроллинг / план‑факт аналитики
- бизнес‑аналитики, аналитики данных, продуктовые аналитики (уровень junior–middle)
- специалисты, которые переходят из Excel‑отчётности в SQL/BI/Python
- владельцы процессов, которым нужно быстрее проверять гипотезы по KPI
Входные требования (минимум):
- уверенное владение Excel/таблицами и понимание базовых KPI
- базовая логика: «таблица — строка — поле», фильтры, группировки
- ноутбук/ПК и стабильный интернет для онлайн‑трансляции
Какие навыки вы получите: SQL‑запросы, KPI и анализ в Python
После обучения вы сможете:
- Писать корректные SQL‑запросы для управленческой отчётности (фильтры, агрегаты, JOIN).
- Собирать витрины данных под KPI (выручка, маржа, конверсия, SLA, оборачиваемость — набор зависит от кейса).
- Использовать оконные функции для динамики, ранжирования, долей, накопительных итогов.
- Строить воронки, когорты и retention на уровне SQL и проверять расчёты.
- Готовить датасеты в Python (pandas): очистка, преобразования, проверка качества.
- Делать управленческий анализ: сегментация, факторный разбор, вклад показателей.
- Оформлять результаты: таблицы/графики для руководства, единые определения метрик.
- Автоматизировать регулярные отчёты (шаблоны запросов и пайплайн «выгрузка → расчёт → итоговая таблица»).
- Находить и предотвращать ошибки данных: дубликаты, разрывы периодов, несогласованные справочники.
- Говорить с IT/BI‑командой на одном языке: требования к данным, структуре таблиц, витринам.
Стоимость обучения и условия участия
Стоимость: 35 000 руб. (НДС не облагается).
Тарифы/пакеты:
- Стандарт (1 участник): 35 000 руб.
- Корпоративное участие / группа: условия и скидка — [уточняется] (по запросу у менеджера).
FAQ: ответы про онлайн‑курс SQL и Python для аналитики
1) Это курс для новичков или продвинутых?
Уровень — базовый–средний: вы освоите SQL и Python именно в прикладном контексте управленческих данных. Если вы «с нуля» в коде, будет комфортно при условии уверенной работы с таблицами и логикой KPI.
2) Сколько длится обучение?
2 дня онлайн‑трансляции: 8–9 июля 2026.
3) Будут ли записи?
Да, записи и материалы доступны 21 день.
4) Какие инструменты нужны?
ПК/ноутбук и интернет. Рекомендуется установить SQL‑клиент (например, DBeaver) и Python‑окружение (Anaconda/Jupyter) — точный список и инструкции [уточняется] и выдаются участникам до старта.
5) Будут ли домашние задания?
Да: после 1‑го дня — практическое задание на сбор витрины и ключевых запросов. В конце 2‑го дня — итоговый мини‑проект.
6) Можно ли прийти со своими данными компании?
В большинстве случаев — да, если это не нарушает конфиденциальность и требования безопасности (обезличивание/агрегация). Альтернатива — работа на учебном кейсе.
7) Что именно я смогу делать после курса на работе?
Собирать витрины в SQL, считать KPI без ошибок соединений, проводить анализ в Python (pandas), готовить понятные выводы и основу для регулярной управленческой отчётности.
8) Есть ли рассрочка или оплата от компании?
Оплата от юридического лица обычно возможна. Рассрочка — [уточняется] (зависит от условий организатора). Уточните у менеджера при регистрации.
9) Возможен ли возврат, если не смогу участвовать?
Условия возврата/переноса зависят от регламента продаж и договора — [уточняется]. Запросите детали у менеджера до оплаты.
10) Какой документ выдаётся по окончанию?
Удостоверение о повышении квалификации 16 ак.ч. (при успешном завершении) + требования к документам перечислены на странице.
11) Будет ли поддержка по вопросам во время обучения?
Да: предусмотрены Q&A‑блоки, разбор типовых ошибок и обсуждение практических ситуаций участников.
12) Подойдёт ли курс руководителю, который не хочет глубоко программировать?
Да: курс даёт достаточную «инструментальную грамотность», чтобы проверять отчёты, формулировать требования к аналитикам/BI и понимать логику расчётов. При желании вы сможете выполнять часть задач самостоятельно.
Рекомендуемые программы по управленческой аналитике и BI
Подборка смежных курсов из направления «Аналитика данных для управления бизнесом» (другие поднаправления):
1) Управленческая аналитика для руководителей
2) Аналитика KPI и показателей эффективности бизнеса
3) BI-аналитика и управленческая отчётность для бизнеса
4) Построение управленческих отчётов и дашбордов
5) Прогнозная аналитика для управления бизнесом
Программа курса (2 дня, 8 модулей)
Программа ориентирована на управленческие задачи (KPI, отчётность, контроль, эффективность). В примерах используются обезличенные бизнес‑кейсы. Конкретная СУБД/датасет могут уточняться до старта: PostgreSQL/SQLite — [уточняется].
Модуль 1. Управленческие данные и постановка задачи для аналитики
Цель: понять, какие вопросы бизнеса переводятся в метрики и таблицы, и как избежать «красивых, но неверных» отчётов.
Уроки:
- типовые источники: CRM/ERP/бух‑выгрузки/веб‑аналитика/операционные системы
- KPI и определения: единый словарь метрик (что считаем и почему)
- гранулярность данных: событие, заказ, клиент, день/месяц
- контроль качества данных (data checks)
Практика: сформировать список управленческих вопросов и маппинг «вопрос → метрика → таблицы/поля».
Инструменты: шаблон словаря метрик, SQL‑клиент [уточняется].
Длительность: ~1.5 часа
Модуль 2. SQL‑основа для управленческой отчётности
Цель: уверенно писать запросы для регулярных отчётов.
Уроки:
- SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING — без типовых ошибок
- агрегации и работа с датами (периоды, срезы, календарь)
- COUNT DISTINCT и ловушки уникальности
- базовые подзапросы
Практика: собрать простой отчёт «KPI по периодам и сегментам».
Инструменты: SQL (PostgreSQL‑совместимый синтаксис — [уточняется]).
Длительность: ~2 часа
Модуль 3. JOIN и моделирование витрины: как соединять таблицы правильно
Цель: научиться соединять данные так, чтобы не «раздувать» выручку и не терять строки.
Уроки:
- INNER/LEFT JOIN: когда какой нужен
- ключи, справочники, SCD‑подход на уровне понимания
- диагностика дублей и мультипликативных соединений
- нормализация vs денормализация под отчёт
Практика: собрать витрину заказов/клиентов/платежей с проверками.
Инструменты: SQL + чек‑лист валидации.
Длительность: ~2 часа
Модуль 4. Продвинутый SQL для KPI: CTE, оконные функции, ранжирование
Цель: считать динамику и сложные показатели быстрее и прозрачнее.
Уроки:
- CTE (WITH) как способ «читать» запросы
- оконные функции: ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD, SUM OVER
- накопительные итоги, доли, топ‑N
- типовые паттерны для управленческих отчётов
Практика: отчёт «топ‑сегменты + вклад в результат + динамика MoM/YoY».
Инструменты: SQL.
Длительность: ~2 часа
Практическое задание после первого дня (фиксируем результат):
Собрать SQL‑витрину под выбранную управленческую задачу (воронка/retention/KPI‑панель) и приложить:
- 3–5 ключевых запросов,
- описание расчёта метрик,
- 2–3 проверки качества (например, сумма по заказам до/после JOIN).
Модуль 5. Python для аналитика: среда, структура проекта, загрузка данных
Цель: перейти от выгрузок к воспроизводимому анализу.
Уроки:
- Jupyter/Notebook: как организовать расчёты и комментарии
- загрузка данных (CSV/Excel/из БД — способ подключения [уточняется])
- базовые типы данных, даты, категории
Практика: импорт витрины, первичная диагностика (shape, dtypes, пропуски).
Инструменты: Python 3.x, Jupyter, pandas.
Длительность: ~1.5 часа
Модуль 6. Pandas для управленческих расчётов и проверок
Цель: быстро готовить «чистый» датасет для отчёта и находить расхождения.
Уроки:
- фильтрация, группировки, pivot
- объединение таблиц в pandas и сравнение с SQL‑результатом
- обработка пропусков, выбросов, дублей
- контрольные суммы и reconciliation (сверка цифр)
Практика: собрать управленческую таблицу и сверить ключевые метрики с SQL.
Инструменты: pandas, numpy.
Длительность: ~2 часа
Модуль 7. Воронки, когорты, retention и факторный разбор в Python
Цель: превращать цифры в управленческие выводы и гипотезы.
Уроки:
- воронка: конверсии по шагам и сегментам
- cohort‑analysis и retention
- факторный разбор изменений KPI (что «двигает» результат) — на уровне практических приёмов
- оформление выводов для руководителя (что делать дальше)
Практика: мини‑исследование по кейсу и список управленческих решений/проверок.
Инструменты: pandas, matplotlib/seaborn.
Длительность: ~2 часа
Модуль 8. Автоматизация управленческого отчёта и подготовка к внедрению
Цель: сделать результат пригодным для регулярного использования.
Уроки:
- шаблон пайплайна «SQL → датасет → расчёт → итоговая таблица/графики»
- структура репозитория/папок, параметры, повторяемость
- требования к витринам и взаимодействие с BI/IT
- типовые риски: версии данных, закрытие периода, права доступа
Практика: собрать «скелет» отчёта и список требований к данным для вашей компании.
Инструменты: Python, шаблоны, чек‑листы.
Длительность: ~1.5 часа
Итоговый проект (в конце 2‑го дня)
Формат: мини‑проект на кейсе или ваших данных (если возможно и безопасно).
Что сдаёте:
- SQL‑витрина + 5–8 запросов
- Python‑ноутбук с расчётом 3–5 KPI, визуализацией и выводами
- 1‑страничное резюме: «что увидели → какие решения/следующие шаги»
©РФОП Экономика и Управление, 2025г.
Все материалы данного сайта являются объектами авторского права. Запрещается копирование, распространение (в том числе путем копирования на другие сайты и ресурсы в сети Интернет) и любое коммерческое использование без письменного разрешения РФОП Экономика и управление. При выявлении фактов нарушения авторских прав будут применяться методы их защиты, предусмотренные гражданским, административным и уголовным законодательством.
Как проходит онлайн‑трансляция: расписание, записи, поддержка
- Формат: онлайн‑трансляция (живое участие)
- Даты: 8–9 июля 2026
- Общая длительность: 2 дня
- Время/тайм‑зона: [уточняется] (сообщается после регистрации)
- Материалы: записи и шаблоны доступны 21 день после обучения
- Поддержка: разбор типовых ошибок и обсуждение конкретных ситуаций участников в рамках трансляции/сессии вопросов‑ответов
- Наставники/преподаватели: эксперты‑практики по аналитике и управленческой отчётности — [уточняется по составу]
Зафиксируйте место на потоке 8–9 июля 2026
Что останется после курса: шаблоны, код и удостоверение 16 ак.ч.
После обучения у вас будет:
- набор рабочих SQL‑паттернов (JOIN‑сценарии, оконные функции, CTE для KPI)
- Python‑ноутбук с обработкой данных и расчётами (pandas)
- шаблоны: словарь метрик, чек‑лист валидации данных, структура отчёта
- записи занятий на 21 день
Документ по окончанию
Участникам, успешно завершившим обучение, выдается Удостоверение о повышении квалификации в объеме 16 ак.ч.
(Лицензия Серия 77Л01 N 0010985 Рег. N 040089 от 29 мая 2019 года).
Для оформления Удостоверения необходимо предоставить:
- копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании;
- копию документа, подтверждающего изменение фамилии (если менялась).
Все документы необходимо выслать не позднее, чем за 3 рабочих дня до начала семинара на электронный адрес: conference@profitcon.ru
