Looker та LookML у 2026: бізнес-аналітика та питання на співбесідах
Комплексний посібник з Looker та LookML для аналітиків даних. Семантичне моделювання, патерни реалізації, оптимізація продуктивності та типові технічні питання на співбесідах.
Data Analytics
DATA
Комплексна програма Data Analytics, що охоплює весь ланцюжок цінності даних. Від маніпулювання даними з Google Sheets та SQL до створення інтерактивних дашбордів з Power BI та Looker Studio, через автоматизацію з ELT-інструментами (dbt, Zapier) та предиктивний аналіз з Python (Pandas, Scikit-Learn). Навчись визначати джерела даних, будувати воронки, аналізувати утримання клієнтів та рекомендувати конкретні дії з аналізів.
Чому ти навчишся
Маніпулювання даними з Google Sheets та розширеними формулами
Розширений SQL з BigQuery: аналітичні запити, CTE, window function
Моделювання даних для команд маркетингу, продажів та продукту
ELT-інструменти: dbt для трансформації, Zapier для автоматизації
Вебтрекінг з Google Tag Manager та планами відстеження
API та webhook для видобування даних
Візуалізація даних з Power BI та Looker Studio (Google Data Studio)
Статистичний аналіз та AB-тестування
Python для аналізу: Pandas, Plotly, Jupyter, Google Colab
Прикладне Machine Learning: прогнозування відтоку, сегментація клієнтів з Scikit-Learn
Методологія аналізу: KPI, воронки продажів, утримання, когорти
End-to-end проєкт: від визначення проблеми до автоматичного дашборду
Ключові теми для опанування
Найважливіші концепції для розуміння цієї технології та проходження співбесід
1
Google Sheets: розширені формули (ВПР, INDEX/MATCH, ARRAYFORMULA), зведені таблиці, автоматизація
2
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING, window function (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), CTE, підзапити
3
BigQuery: розділення, кластеризація, вкладені запити, оптимізація витрат, UDF
4
Моделювання даних: схеми зірки, таблиці фактів та вимірів, нормалізація, денормалізація
5
KPI та метрики: CAC, LTV, MRR, ARR, показник відтоку, NPS, конверсія, ARPU
6
Воронки та когорти: аналіз конверсії, утримання за когортами, RFM-аналіз
7
ELT та Data Pipeline: Extract-Load-Transform, dbt (моделі, тести, джерела), оркестрація
8
Zapier та автоматизація: тригери, дії, багатоетапні робочі процеси, webhook
9
Google Tag Manager: теги, тригери, змінні, dataLayer, плани відстеження
10
Power BI: DAX, обчислювані міри, зв'язки, візуалізації, фільтри, drill-down
11
Looker Studio: джерела даних, обчислювані поля, фільтри, параметри, змішування
12
Візуалізація: вибір правильної діаграми, сторітелінг даних, принципи дизайну (Tufte)
13
AB-тестування: гіпотези, розмір вибірки, статистична значущість, p-значення, t-тест Стьюдента
14
Python та Pandas: DataFrame, Series, groupby, merge, pivot_table, очищення
15
Plotly: інтерактивні графіки, subplot, анімації, дашборди
16
Scikit-Learn: регресія, класифікація, кластеризація (K-Means), поділ train/test, метрики
17
Методологія: формулювання проблеми, визначення джерел, очищення, аналіз, рекомендації
Нещодавні статті про Data Analytics
Відкрий наші найновіші статті та посібники про Data Analytics
Apache Superset у 2026: дашборди, SQL Lab та питання для співбесіди
Глибокий огляд Apache Superset: побудова аналітичних дашбордів, SQL Lab і шаблонізація Jinja, порівняння з Tableau та ключові питання для співбесіди.
dbt для аналітиків даних у 2026: моделювання, тестування та питання на співбесідах
dbt для аналітиків даних — SQL-моделювання, тестування якості даних, структура проєктів та підготовка до питань на співбесідах з практичними прикладами.