Tableau reader что за программа
Обновлено: 04.07.2024
В зависимости от источника данных, вы можете выбрать прямое подключение к данным или создание экстракта. При прямом подключении, данные в Tableau будут обновляться при каждом изменении источника. Прямое подключение доступно не ко всем источникам данных в Tableau и не всегда удобно в использовании. Прямое подключение увеличивает нагрузку на вычислительные мощности и может замедлять процесс работы с данными в Tableau. Альтернативой является использование экстрактов.
Экстракт — это одномоментный сжатый снимок имеющихся данных в источнике, который хранится локально на компьютере и подгружается в память программы. При создании экстракта, его можно оптимизировать, применив фильтры и агрегацию. Тем самым снизится объем данных и повысится скорость работы. Обновление экстракта может происходить каждые 15 минут. При этом, можно выполнять как полное обновление экстракта с нуля, так и инкрементальное обновление, которое добавляет только новые строки.
Для работы с экстрактами используется технология Data Engine — это поколоночная in-memory СУБД, использование которой существенно ускоряет работу с аналитическими запросами для больших источников данных. В версии 10.5 текущий Data Engine был заменен на еще более эффективную in-memory технологию Hyper.
Оптимальный выбор способа подключения источника данных между Live и Extract зависит от особенностей базы данных и коннектора, частоты обновления, скорости работы, сложности запросов и объема данных.
Окно подключения источника данных
- объединить несколько таблиц с данными (join)
- сделать union (сцепление нескольких таблиц)
- выбрать тип подключения Live/Extract
- настроить типы полей
- переименовать поля
- скрыть ненужные поля
- добавить фильтры на уровне источника данных
Сохранение результатов
Tableau позволяет сохранить выполненную работу, выбрав для этого файл определенного типа. Пользователь сам должен определить какие данные ему следует сохранить для последующей работы.
Tableau Prep — новый продукт для подготовки данных
При проведении анализа данных, 80% времени занимает их подготовка, и лишь 20% - их визуализация и дальнейшая аналитика. Чаще всего данные в «сыром» виде не пригодны для загрузки в системы аналитики и дальнейшего анализа: почти всегда они требуют процедур по очистке данных.
Эту задачу решают ETL-инструменты — от англ. Extract, Transform, Load — но, как правило, они дорогие и требуют хорошего уровня подготовки. Tableau решает сделать ETL-инструменты доступными и понятными; может быть даже ориентированными на начинающих пользователей, которые хотят быстро решать свои ежедневные задачи.
Название нового ETL-продукта от Tableau — Tableau Prep. Интерфейс Tableau Prep внешне похож на Tableau Desktop. Поэтому процесс адаптации к новому продукту у текущих пользователей можно назвать простым.
Итак, ресурсный пул таков:
РАЗБОР РАБОТ ДРУГИХ СПЕЦОВ: у Tableau существует совершенно потрясающие сервисы для комьюнити специалистов по всему миру, где люди из различных стран, отраслей и функциональных подразделений бизнесов, а также некоммерческих организаций могут делиться своими работами. У большинства работ есть возможность загрузить на свой компьютер Рабочую книгу в которой были сделаны визуализации и разобрать все элементы для понимания механизмов, подходов и используемых данных. Мы подобрали для Вас примеры интересных работ, на основе которых вы сможете улучшить свои навыки проектирования визуализаций
БЛОГИ и ПАРТНЕРСКИЕ РАЗРАБОТКИ: с Tableau работают тысячи партнеров по всему миру, и в их чисто входят как крупнейшие системные интеграторы, так и талантливые эксперты по визуализации данных, фрилансеры и дата журналисты, которые делятся своими наработками и открытиями по использованию Tableau. Лучшие блоги будут доступны для вас из наших подборок. Отслеживание публикуемых там статей и материалов даст вам возможность применять проверенные методы в вашей профессиональной сфере.
КНИГИ: мы считаем что это один из наиболее системных форматов для обучения работе с Tableau, хотя и не столь оперативный как блоги. Каждая книга по Tableau это работа не одного года и иногда целых коллективов людей. Все книги сильно отличаются по аудитории, на которую рассчитаны, по сферам применения, по подаче материала и множеству других параметров. Мы подобрали для Вас библиотеку книг из открытых источников для персонального некоммерческого использования. Будем рады поделиться своими комментариями и рецензиями, а также сделать ссылки на наиболее интересные и практичные работы.
ТРЕНИНГИ: сколько бы вы ни читали статей, общение с живым специалистом позволит вам соединить все точки вместе, системно взглянуть на ваш опыт и разработать следующие шаги для повышения мастерства. Вы можете выбрать как онлайн форму обучения с обратной связью на таких площадках как Coursera, Udemy или Pluralsight, так и очные формы проводимые как самой компанией Tableau (например групповые, индивидуальные, или во время ежегодных конференций) так и партнерами (например Interworks, InformationLab, DataYoga).
Остальное вам даст ПРАКТИКА, ПРАКТИКА, ПРАКТИКА. Берите свои данные, открытые данные или спросите о задачах визуализации данных у своих коллег и пробуйте делать шаги самостоятельно. Хорошим подспорьем являются различные инициативы типа MakeoverMonday
Всем привет. На связи BI Office в Luxoft и я — Ксения Агеева, причастная к анализу и визуализации данных на протяжении последних семи лет. Меня часто спрашивают, зачем в моей жизни есть Tableau, если весь мир всё равно любит эксельные таблички. Так что я решила показать, как без специального обучения можно получить профит от одного из самых популярных BI-инструментов — Tableau.
История получилась довольно длинной, так что продолжение ищите под катом.
Для кого статья
Этот материал может пригодиться не только аналитикам, но и специалистам, которые так или иначе имеют в своём арсенале какие-то эксельки с формулами и графиками.
Кроме того, это может быть отличным способом автоматизировать регулярную отчётность без знания языков программирования и быстрее собирать нерегулярные отчёты по запросу. А также красиво представлять данные в виде графиков и готовить ежемесячную презентацию для руководства в несколько раз быстрее. А ещё это классный скилл для резюме ;)
Немного теории
В нашей компании развито использование Tableau внутри HR-подразделений (рекрутмент, HR бизнес-партнёры), и это ещё один аргумент, чтобы узнать эту тему ближе. Почему-то принято считать, что HR и рекрутмент — это не самые активные пользователи чего бы то ни было точного, а здесь они не просто используют отчёты, но и модифицируют их под свои задачи.
Но начнём с короткого кусочка теории.
Прежде всего вкратце поймём, что такое Business Intelligence (BI) в целом. Сам по себе термин по меркам IT-вселенной не новый, ему больше шестидесяти лет, однако за это время он успел немного переосмыслиться и завоевать приличную популярность. По сути BI — это структурирование информации, превращение сырых данных в форму, с которой может работать бизнес-аналитик. А также под аббревиатурой BI принято понимать набор инструментов, которым этот бизнес-аналитик будет пользоваться.
BI-инструменты
Безусловно, существуют разные платформы и расширения-обвязки для анализа и визуализации информации, начиная от пресловутого MS Excel / Power Point, и заканчивая Python / R, где ты уже оп! — и одной ногой программист. Вариантов специализированных BI-платформ множество, в России наиболее на слуху, пожалуй, Tableau, MS Power BI и семейство Qlik.
Принципиальная задача любого BI-инструмента состоит в том, чтобы облегчать жизнь человеку, который с ним работает, и давать возможность максимально погрузиться в сами данные. Облегчение порой выглядит довольно условным — всё равно нужно как-то обработать информацию перед загрузкой в BI-систему (привет, Power BI). Но мы сегодня говорим о довольно узкой задаче — быстром базовом анализе и визуализации данных. Вот что говорит рейтинг SelectHub по этому поводу:
Так что тема «Какое BI решение лучше?» неисчерпаема, и можно очень долго спорить по этому поводу. Но именно за счёт довольно лёгкого старта Tableau может познакомить вас с этой вселенной, а дальше уже захочется исследовать и другие решения.
Tableau: чем он прекрасен
Tableau хорош тем, что его возможности можно как следует изучить или на бесплатной бесконечной public-версии, или на триальной desktop-версии. Отличие одно: публичная версия позволяет сохраняться только на сервер tableau.public, а десктопная — на свою рабочую машину. В остальном они не отличаются по функционалу.
Поэтому если ваши данные содержат коммерческую тайну или персональные данные, то Tableau вам будет полезен скорее для разовых акций создания отчётов. Они, кстати, вполне могут убедить ваше руководство, что нужно обзавестись полноценной версией Tableau и начать делать такую магию постоянно. Часто люди вначале оттачивают навыки на публичной версии, затем пробуют создавать что-то в десктопной, а после этого иногда окончательно обращаются в BI-аналитиков.
В чём бонусы Tableau? Давайте по пунктам:
подключение к десяткам разных источников данных, в том числе к различным базам данных, Google Таблицам, тем же эксельным или текстовым файлам, которое делается в пару кликов;
удобное соединение нескольких таблиц в один источник данных через drag-and-drop, а также возможность легко собрать данные из таблиц с разным уровнем детализации;
интуитивно понятный интерфейс (правда, без русификации) и построение визуализаций через drag-and-drop;
можно красить и перекрашивать всё созданное в любые цвета, отчёт можно мгновенно сделать из синего зелёным. Безграничные возможности игр со шрифтами тоже в комплекте;
возможность добавить интерактив: графики могут работать как фильтры, можно совмещать отчёт и связанную с ним веб-страницу в одном окне, рассказывать целые истории и использовать наполненные данными карты;
подробная базовая справка Tableau и очень отзывчивое community (а вот тут уже и русификация есть).
Мои любимые примеры визуализаций с tableau.public могут доказать, какие разные вещи можно здесь создавать. От совсем простых до совершенно магических.
Как работает Tableau
Но ни одна история не будет полной без экспериментов, поэтому давайте посмотрим на примеры. Сразу оговорюсь, что это не полноценное руководство пользователя, некоторые шаги я опустила, чтобы не превратить этот длинный пост в совсем уж унылую простыню. Но несколько картинок описания пути вы сможете увидеть ниже.
Итак, я создала тестовый источник данных, в котором содержится список сотрудников, их роли, города, отделы, менеджеры, зарплаты, а также даты старта в отдельной таблице.
Подключаемся к экселю:
И вот мы видим все наши поля в интерфейсе. Дальше их можно тянуть на рабочую область и выбирать виды графиков или таблиц:
Тянем город на строки, количество записей — на столбцы (Number of Records — автоматически созданное поле с количеством записей; так можно в этом примере, потому что у нас одна строка соответствует одному сотруднику).
И выбираем Bar в секции Marks. Здесь как раз видно, сколько видов базовых визуализаций (чартов) доступно. А их ведь можно сочетать друг с другом! Вариантов множество.
Если тыкнуть в Show Me в правом верхнем углу, то появится панель с рекомендациями, какой чарт выбрать. Если картинка бледная — значит, полей добавлено недостаточно, и Tableau даже подскажет, какого рода должны быть эти поля.
Допустим, нас с вами интересует медианная зарплата в разрезе роли — для этого нам нужно создать новый worksheet, например через панель справа снизу — создание worksheet, dashboard и story слева направо:
В открывшейся новой вкладке тянем роли на строки, добавляем количество сотрудников и зарплату (Total income) на иконку Labels в секции Marks. Для удобства я оставила только топ-10 ролей по количеству записей в таблице.
В меню выбираем медиану и получаем ещё один полезный вид визуализации — таблицу с медианами. Если выбрать Bar в секции Marks, но не перетаскивать Number of records на Columns — бар-чарта не будет, полоска останется вписанной в таблицу. Чтобы её размер соответствовал медиане, я перетащила Total Income на иконку Size. На этих числах видно не очень хорошо, но это правда.
Кстати, здесь можно заметить разные виды калькуляций — любимое всеми среднее арифметическое и даже стандартное отклонение. При желании можно все эти калькуляции поместить в одну таблицу и довести заказчика (и себя) до статистического экстаза.
Используя другие поля из нашей таблицы и другие виды графиков, строим ещё парочку чартов, помещая каждый на отдельный лист.
Теперь у нас достаточно элементов, и можно собирать картинку воедино. В один клик создаём новый дашборд. Помним про панель снизу (для красоты я использовала заготовленный драфт, который можно создать единожды и использовать в дальнейшем, чтобы несколько раз не добавлять заголовки и логотип вашей компании).
Получается вот так:
Обратите внимание на подписи данных. В том же экселе добавление трёх строчек на диаграмму требует некоторых шаманств вроде выбора дополнительных столбцов, расчёта процентов отдельной колонкой и прочего. Здесь же достаточно перетащить нужные поля на Labels и выбрать нужную калькуляцию (например, процент от тотала):
Ещё мы хотим быстро понимать, кто все эти люди — создаём ещё один лист с таблицей сотрудников, перетягивая в строки практически все поля:
Этот лист найдёт своё место в нижней части дашборда рядом с табличкой с медианами.
Но теперь можно это сделать ещё и интерактивным. После нажатия на иконку воронки на листе с городами мы получим возможность по клику фильтровать все остальные элементы на дашборде:
Так можно поступить со всеми графиками, и тогда интерактива станет ещё больше. Вообще эффект от взаимодействия пользователя с отчётом можно настраивать по-разному — к примеру, в виде последовательности шагов.
А ещё можно вывести фильтры отдельно и добавить возможность выбирать из списка то, что решили не визуализировать. В этом дашборде мы не строили график по менеджерам, но с помощью фильтра справа менеджер определённого подразделения сможет посмотреть только своих сотрудников.
И ещё можно сделать фильтры более компактными, чтобы больше влезло не перегружать пользователя лишней информацией.
Ещё нам может внезапно прийти в голову добавить данные из другой таблицы, например дату старта. В оригинальной таблице у нас её нет, но отдельный список существует. В экселе нам бы пришлось делать, например, VLOOKUP, а тут достаточно на вкладке data source перетащить новую таблицу и определить поле, по которому они будут связаны с оригинальной — уникальный номер сотрудника идеально подойдёт.
Это джойн, левый джойн, знакомьтесь. Он позволяет нам случайно не потерять данные из оригинальной таблицы из-за отсутствия некоторых сотрудников в новой. Вообще виды соединений — это вот так (хором «спасибо!» неизвестному автору мема):
Но вернёмся. С помощью соединения мы получили новые поля и можем, например, рассчитать срок работы сотрудника в компании. Справка Tableau подсказывает нам, как использовать функцию разности дат:
Такие штуки я люблю добавлять на маленький лист в виде одного числа. И для этого нужно лишь перетянуть наше новое поле на Text и выбрать Average:
Добавляем на дашборд, немного причёсываем дизайн и получаем уже более цельную картинку:
Самое великолепное — всё это можно скачать из веба в разных форматах. Да-да, в том числе обратно в эксель. К сожалению, многие так и поступают.
Заключение
В этот эпос не вошло много интересного: всплывающие подсказки, истории, карты, переходы с одного дашборда на другой и т. п. На создание этой штуки ушло минут 25 — я текст дольше писала. Конечно, на первых порах процесс будет идти медленно, но оно того стоит. Всё, что можно автоматизировать, нужно автоматизировать, а дальше разберёмся.
Чтобы не быть совсем уж голословной в конце: вам достаточно изучить хотя бы раздел Getting Started с официальной странички Tableau, и вы сможете построить похожий отчёт самостоятельно. Youtube полнится интересными видео, так что дальнейшее развитие полностью в ваших руках.
Датасет, если вы хотите попрактиковаться именно на нём, приложен тут. А чтобы убедиться в том, что оно и правда живое — вот ссылка на дашборд в Tableau Public — можно погладить и почесать за ушком :)
Есть профессия аналитика. Его работа в том, чтобы разбираться в данных, искать взаимосвязи и аномалии. Потом он собирает свои находки в каком-то визуальном виде и передаёт дальше — менеджерам или руководству.
В идеале аналитик должен рисовать наглядные графические отчёты — их называют дашбордами, как приборную панель в автомобиле. В небольшом проекте для этого хватит Экселя. Но если источников данных много и обновлять их нужно автоматизировано, то в ход идут BI-системы. Они принимают на входе данные, совершают необходимые манипуляции, а на выходе представляют их в удобном виде.
Одна из таких систем — Tableau. Вот как она работает.
Смысл Tableau
Собирать данные из множества источников. Tableau умеет получать данные из нескольких десятков мест — начиная от простой загрузки excel-файла до подключения практически к любой базе данных по API.
Работа с одним проектом на устройстве и в облаке. У Tableau есть десктопное приложение для Windows и Mac, облачная версия и возможность развернуть Tableau на собственном сервере.
Ещё есть публичный сервис, на котором можно выкладывать отчёты в открытом доступе — посмотреть их можно даже с телефона и без регистрации в Tableau. Это полезно, если занимаетесь журналистикой данных и хотите эти данные раскрывать.
Визуализация данных. В Tableau есть стандартные графики и диаграммы, вроде линейных или круговых. А также менее популярные — можно отобразить данные на карте, в виде пузырьковой диаграммы или с помощью дерева.
Мощь Tableau особенно раскрывается, когда нужно работать с большим количеством источников данных: получать данные из одних, объединять с другими, обрабатывать, к результату добавлять третьи и так далее. Например, из одной базы получать информацию о расходах на рекламу, из другой — о регистрациях. Далее средствами Tableau считать стоимость регистрации и выводить в графическом отчёте в облако.
На примере
У Tableau есть 14-дневная пробная версия с полным набором возможностей. Так что можно скачать на сайте и начать демопериод
После установки система сразу готова к работе. Нужно подключить источники данных и вытворять с ними всё, что нужно. Стартовый экран выглядит так:
Нажимаем Data Source в левом нижнем углу и выбираем, откуда хотим получать информацию. Допустим, у нас есть табличка в Google Sheets, где мы собираем за каждый день сведения о расходах на рекламу и количество регистраций. Выберем этот источник данных в списке, авторизуемся через Google, выберем нужную таблицу. Когда данные загрузились, переходим в лист с данными:
Перетянем в поле Columns даты, а в поле Rows — информацию о регистрациях. Tableau сразу построит график регистраций в нужную дату. Получается график:
Данные можно просто перетягивать драг-энд-дропом. Выбираете нужное поле, подставляете в нужное место, Tableau всё автоматически считает. Система сама разберётся в типах данных.
Можем добавить в поле Rows ещё и информацию о расходах. Появится второй график — сколько в каждый день мы тратили на продвижение.
Можно открыть вид графика в правом верхнем углу и наложить оба графика на одну ось. Сразу заметно, что, например, в начале мая мы потратили больше обычного, а регистраций получили значительно меньше — повод разобраться.
Кто этим пользуется
Tableau развивается с 2003 года, а в 2019 году Salesforce купил компанию за 15 миллиардов долларов. На тот момент почти 100 тысяч компаний по всему миру использовали её продукт.
В декабре 2020 года на HeadHunter было 643 вакансии по России с упоминанием Tableau — в основном ищут бизнес- и дата-аналитиков, BI-инженеров, дата-сайентистов. В позициях, где указана зарплата, 80% предлагают больше 95 000 ₽, 50% — больше 145 000 ₽.
Tableau — рабочий инструмент Антона Леонова, менеджера по анализу данных из X5 Retail Group. Почитайте, что ещё он рассказывает о работе →
Сделать из сухой статистики инфографику или наглядно представить результаты по финансам, отчеты по логистике и маркетингу можно с помощью одного инструмента — Tableau. Эта BI-платформа уже 6 лет подряд остается в лидерах в сфере бизнес-аналитики. Обучение Tableau займет всего несколько недель, а внедрить инструмент в компанию можно за месяц.
Что такое Tableau
Tableau — ПО для визуализации данных. Программа позволяет разработчикам, специалистам по Data Science и аналитикам в удобном и понятном виде представлять информацию, которую они собирают. Это делает процесс изучения метрик продуктов и формирования выводов более простым и результативным.
Основная концепция Tableau — визуализация. Под этим термином подразумевается представление данных в визуально привлекательной форме. Информация, которая дается таким способом, является более доступной для восприятия. При анализе больших объемов информации визуализация позволяет избежать неопределенностей.
Компания Tableau предлагает пользователям пять основных продуктов:
- Десктопное приложение — бизнес-аналитика и визуализация с возможностью интегрирования различных источников и интерактивного просмотра.
- Server — облачный сервис, который позволяет публиковать отчеты и предоставить доступ к данным другим сотрудникам.
- Online — онлайн-версия сервера для ускорения и упрощения использования других продуктов компании.
- Public — бесплатное ПО для создания визуализаций, которые должны быть сохранены на сервере.
- Reader — приложение для просмотра визуализация в Tableau Desktop.
В основе работы ПО — VizQL — технология, которая позволяет создавать сложные визуальные отчеты за несколько кликов, и Data Engine, обеспечивающая анализ огромных объемов информации за несколько секунд.
Какие функции выполняет программа
Tableau позволяет собирать большие массивы данных из различных источников, которые в режиме реального времени отображаются на интерактивной панели. В отличие от других BI-сервисов, с помощью этого ПО можно совмещать данные из разных источников и БД, одновременно работать над одним проектом нескольким пользователям.
Ключевые возможности Tableau Desktop:
- аналитика в режиме реального времени;
- интерактивные отчеты;
- простое подключение к БД и другим источникам данных;
- быстрые вычисления и обзор статистики;
- автоматическое создание интерактивных карт;
- интерактивный сторителлинг (отчеты и графики, встроенные в презентации, будут обновляться).
Руководитель отдела по связям с общественностью НКО Глеб Гавриш поделился своим опытом. Специалист выделил такие преимущества ПО: гибкость (данные можно представить по-разному, например, в виде диаграмм, карт или графиков), возможность размещения данных на собственном сервисе, интуитивно понятный интерфейс.
Где применяется Tableau
Tableau применяется в любых сферах деятельности, где необходимо создавать инфографику и бизнес-аналитику. Визуальный журналист и лектор курса по инфографике на одной из обучающих платформ Вадим Шмыгов рассказал, что инструмент применяется для построения рейтингов, аналитики бюджетных данных, подведения итогов года, анализа политических новостей и общественных спецпроектов.
ПО для аналитики и визуализации данных используют веб-аналитики, продакт-менеджеры, специалисты по Big Data, разработчики, тестировщики, трудоустроенные в разных сферах: телеком, банки и финансы, производство, транспорт и логистика, дистрибуция, ритейл, информационные технологии. Систему используют 65000 пользователей, в том числе сотрудники Walmart, Starbucks, Apple, Bank of America, Amazon, Heineken, BP, Coca-Cola.
Согласно экспертным данным, в выборе стратегии и ПО для аналитики компании BARC 49% клиентов внедряют Tableau в бизнес-процессы в течение максимум одного месяца. Более 80% клиентов не расходуют на внедрение денежные средства. В результате время формирования отчетности сокращается на 87,5% — к такому выводу пришли в консалтинговой компании Forrester.
Что нужно знать для работы с Tableau
Для освоения Tableau не нужны навыки программирования и другая специальная подготовка. Достаточно знаний, которыми обладает каждый аналитик. Тем, кто интересуется инструментом визуализации, но не является специалистом по работе с данными, перед началом изучения функционала программы желательно иметь представление о работе в Excel и Google Sheets.
Обучение Tableau: курсы онлайн
Даже тем, кто изучил основы работы с ПО самостоятельно, общение со специалистом поможет соединить все точки вместе и системно посмотреть на имеющийся опыт. Можно выбрать онлайн-курсы на обучающих платформах, в онлайн-школах и университетах интернет-профессий или записаться на очные формы, которые во время ежегодных конференций проводит как сама компания Tableau, так и партнеры.
Онлайн-курсы в среднем длятся 5-7 недель. Стоит обучение 30000-50000 руб.
Курсы подходят начинающим и практикующим аналитикам, топ-менеджерам и владельцам бизнеса, руководителям проектов и маркетологам. В программу обычно входит знакомство с инфраструктурой ПО, изучение основных видов визуализации, объединения нескольких источников данных, функций, настройки взаимодействия между визуализациями, основ работы с Tableau Server, практика и разбор кейсов.
После каждого блока теории есть практика под контролем преподавателя и самостоятельная (проверяемые домашние задания). В рамках дипломного проекта слушатели самостоятельно анализируют данные из проекта и визуализируют их, опираясь на ключевые метрики. Этот кейс можно включить в портфолио. После успешной защиты собственного проекта студенты получают сертификат, подтверждающий повышение квалификации.
Можно ли изучить программу самостоятельно
Продукты Tableau относятся к категории self-service, то есть предоставляют весь необходимый набор инструментов для самостоятельной работы и освоения ПО пользователем. На ранней стадии работы можно изучить короткие видео по разным тематикам, которые подготовлены специалистами компании-разработчика. Хорошо помогает разобраться работа с набором онлайн-документации и базой знаний.
Описание функциональности ПО занимает более 1000 страниц. Не каждый практик работает даже с 80% функций программы. Поэтому читать спецификации полностью не имеет смысла — можно ограничиться только темами, без которых сложно выстроить полноценную работу.
Существуют сервисы для комьюнити, где специалисты из разных стран и отраслей могут делиться проектами. Для большинства работ доступна возможность загрузить рабочую книгу, в которой были сделаны визуализации, и детально разобрать все части для понимания подходов и используемых данных. Такие проекты полезно изучать для наработки навыков.
По ПО выпущены книги — это один из системных форматов самостоятельного обучения. Можно прочитать самоучитель «Tableau для чайников» (Molly Monsey), «Прыжок с моста в Tableau» (Arshad Khan), «Изучаем Tableau 10» (Joshua N. Milligan). Издания не переведены на русский язык.
Где искать вакансии
На HeadHunter актуально более 400 вакансий для разработчиков, аналитиков и Data Scientist, из них около 300 в Москве. Большинство работодателей — IT-компании и телеком, также есть предложения от маркетинговых агентств, банков, консалтинговых фирм.
Экс-директор по маркетингу Mamba, Travelata и Biglion Дмитрий Лучкин считает, что самым лучшим каналом поиска работы для аналитиков и других специалистов, которые работают с Tableau, являются крупнейшие рекрутинговые сайты. Безусловный лидер — HeadHunter. Неплохие результаты дают социальные сети: особенно Facebook (тематические сообщества), LinkedIn (личные деловые контакты), Вконтакте (динамичная соцсеть с частыми обновлениями в группах с объявлениями о работе в IT).
Исследование рекрутинговой компании New.HR, консалтингового агентства «Нормальные исследования» и HR-портала GeekJob показало, что традиционно аналитики, специалисты по работе с базами, Tableau-разработчики востребованы в digital и IT, но в последние годы спрос активно растёт и в других отраслях.
Сколько зарабатывают специалисты со знанием Tableau
Специалисты по работе с базами, Tableau-разработчики и аналитики с опытом работы до 1 года зарабатывают в среднем 86000 руб. (данные по всем регионам и всем специализациям, включая руководителей), 1-2 года — 158000 руб., 2-3 года — 223000 руб., 3-6 лет — 305000 руб., более 6 лет — 313000 руб. Такие цифры приводит компания New.HR совместно с порталом поиска работы GeekJob и агентством «Нормальные исследования».
О том, что такое такое Tableau, рассказывают в этом видео:
Система бизнес-аналитики обладает очень широкими возможностями визуализации, гибкими настройками, позволяет смешивать данные из разных источников и работать над отчетом одновременно нескольким пользователям. ПО достаточно несложное для начинающих.
Читайте также: