Фоновый баннер

Аналитик данных

Data Analyst

Москва
Иконка

Дата: 20.06.2022

Цена: 107000 руб.

Записаться на курс

Подробнее о курсе

Краткое описание курса
Курс поможет вам не только с нуля овладеть всеми важными для аналитика данных навыками, но и научит мыслить абстрактно, видеть за метриками и показателями смысл, находить взаимосвязи и строить гипотезы. Курс даёт техническую базу и навыки использования инструментов для работы с данными

Целевая аудитория курса

  • Начинающие аналитики, программисты

Получаемые знания и навыки

  • Получение данных с помощью языка запросов SQL
  • Очистка и трансформация данных с помощью Python
  • Сбор и анализ требований заказчиков к отчётности
  • Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики
  • Прогнозирование событий на основе данных
  • Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез
  • Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу

Краткое содержание курса

  • Аналитическое мышление
  • Понятия аналитического мышления
  • Основы статистики
  • Работа в Google-таблицах
  • Понятие данных, продвинутая визуализация данных, инструменты анализа данных
  • Изучение темы машинного обучения для жизни
  • Построение гипотез для проверки
  • Практическое задание
  • SQL и получение данных
  • Основы SQL, написание простых запросов
  • Загрузка данных в базу, работа с PostgreSQL
  • Работа с MongoDB
  • Практическое задание
  • Метрики, гипотезы, точки роста
  • Типы заказчиков аналитики в компании, методы взаимодействия с ними
  • Основные метрики продукта: маркетинговые финансовые метрики, иерархия метрик
  • Сбор требований и разработка отчётности, оптимизация отчетности
  • Формулирование гипотез. Поиск точек роста
  • Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
  • Аналитика больших данных
  • Большие данные. Традиционные аналитические подходы, базовые типы данных и циклы, функции и классы
  • Продвинутые типы данных: массивы, множества, словари
  • Python для анализа данных: pandas, numpy и scipy, основные библиотеки для подключения к БД из Python
  • Библиотека numpy. Вычислительные задачи
  • Библиотека pandas
  • Продвинутый pandas
  • Визуализация, выбор способа визуализации под задачу, инструменты matplotlib, seaborn
  • Основы описательной статистики, виды распределений в Python
  • Центральная предельная теорема и статистический анализ данных в Python
  • Основные статистические тесты и проверка гипотез
  • Освоение ЦПТ
  • Дискретные и непрерывные распределения и получите основы статистических проверок гипотез
  • Итоговый проект

Отзывы по курсу