Капоне
Администратор
- Регистрация
- 1 Апр 2015
- Сообщения
- 151.832
- Реакции
- 465.805
API Яндекс.Директа, облачные решения и визуализация данных [Яков Осипенков, Владимир Зенин]
Научитесь выгружать данные из Яндекс.Директа с помощью Python, чтобы не зависеть от других сервисов, переносить их в облачные хранилища Google BigQuery и Yandex Cloud, а также в Google Таблицы без помощи разработчиков и строить любые автоматические отчеты в инструментах визуализации данных Looker Studio (Google Data Studio) и Yandex DataLens
Посмотрите лекцию о разработке ETL и визуализация данных для маркетолога, чтобы вы имели представление о тех процессах, которым вы научитесь вместе с нами.
Рассмотрены такие темы, как:
Что такое ETL?
Принцип работы
Зачем это нужно маркетологу?
Куда загружать данные? (про облачные хранилища Google BigQuery и ClickHouse)
Как визуализировать данные? (про инструменты визуализации Google Data Studio и Yandex DataLens)
Чему вы научитесь?
Подойдет даже для тех, кто никогда не программировал и не писал код самостоятельно
Выгружать данные
Научитесь выгружать самые актуальные данные напрямую из Яндекс.Директа с помощью собственного кода на Python
Преобразовывать данные
Сделаете преобразования с выгруженными данными, чтобы их проще было загружать в облако и потом визуализировать
Загружать данные в облако
Сможете использовать Google Cloud Plaftorm в связке с Google BigQuery, или Yandex Cloud в паре с ClickHouse (+ Google Таблицы)
Визуализировать статистику
Построите красивые и автоматические отчеты в Looker Studio или Yandex DataLens с привязкой к вашим ключевым показателям
Автоматизировать процессы
Напишите код, который автоматически будет обновлять данные, корректировать статистику и загружать ее по расписанию
Быть независимым
Не будете зависеть от сторонних решений, сервисов, разработчиков и сможете контролировать все действия сами
Научитесь выгружать данные из Яндекс.Директа с помощью Python, чтобы не зависеть от других сервисов, переносить их в облачные хранилища Google BigQuery и Yandex Cloud, а также в Google Таблицы без помощи разработчиков и строить любые автоматические отчеты в инструментах визуализации данных Looker Studio (Google Data Studio) и Yandex DataLens
Посмотрите лекцию о разработке ETL и визуализация данных для маркетолога, чтобы вы имели представление о тех процессах, которым вы научитесь вместе с нами.
Рассмотрены такие темы, как:
Что такое ETL?
Принцип работы
Зачем это нужно маркетологу?
Куда загружать данные? (про облачные хранилища Google BigQuery и ClickHouse)
Как визуализировать данные? (про инструменты визуализации Google Data Studio и Yandex DataLens)
Чему вы научитесь?
Подойдет даже для тех, кто никогда не программировал и не писал код самостоятельно
Выгружать данные
Научитесь выгружать самые актуальные данные напрямую из Яндекс.Директа с помощью собственного кода на Python
Преобразовывать данные
Сделаете преобразования с выгруженными данными, чтобы их проще было загружать в облако и потом визуализировать
Загружать данные в облако
Сможете использовать Google Cloud Plaftorm в связке с Google BigQuery, или Yandex Cloud в паре с ClickHouse (+ Google Таблицы)
Визуализировать статистику
Построите красивые и автоматические отчеты в Looker Studio или Yandex DataLens с привязкой к вашим ключевым показателям
Автоматизировать процессы
Напишите код, который автоматически будет обновлять данные, корректировать статистику и загружать ее по расписанию
Быть независимым
Не будете зависеть от сторонних решений, сервисов, разработчиков и сможете контролировать все действия сами
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Топ учебников [Ирина Кузнецова]
- Иначе. Как жить дальше? Модуль 1: Как найти нового себя? [Самостоятельно] [Владимир Яковлев]
- Когнитивно-поведенческая терапия: мастерство и эффективность. Модуль 10 [Тариф Слушатель] [Юлия Горячева, Гэтсби Отис, Кевин Воулс]
- Курс по продаже авто [Mdokuchay]
- Орать или терпеть? Практический мастер-класс по управлению эмоциями в переговорах [Прямая речь] [Даниил Терентьев]
- [Выкройки] Бомбер Сиера. Размер 42-50. Рост 160-166 [Whitewaterdress]