Скачать [Нетология] Профессия Аналитик данных (2019)

Скачать [Нетология] Профессия Аналитик данных (2019)
0
393

IvX

Команда форума
Модератор
Сообщения
8,867
Реакции
148
Чему вы научитесь на курсе:
  • Работать с сырыми данными
Информация для отчетов теперь у вас в руках.
От получения данных из разных источников с помощью SQL до создания рабочих моделей и анализа с помощью Python.
  • Работать с заказчиками данных
Говорите с бизнесом на одном языке.
Научим собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде и определять точку приложения усилий.
  • Работать с Big Data
Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными.
Научим использовать в работе актуальные инструменты анализа данных: Hadoop и NoSQL.
  • Выдвигать и тестировать гипотезы
Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели.
Научим приоритизировать гипотезы и подбирать эффективные инструменты для их проверки.
  • Анализировать данные
Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Научим находить инсайты в данных и предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста.

1. SQL и получение данных
  • составление SQL запросов к БД
  • создание новых таблиц с помощью джоинов
  • группировка и фильтрация данных из БД
  • импорт и экспорт данных в БД
  • изучение характеристик данных с помощью аналитических функций SQL
  • использование PostgreSQL, MongoDB
  • работа с разными форматами файлов
2. Python для анализа данных
  • работа в Jupyter-Notebook
  • работа с pandas в таблицах
  • работа с матрицами и векторами в Python
  • понимание основных математических понятий, лежащих в основе анализа данных
  • работа с библиотекой numpy
  • понимание основ описательной статистики
  • проведение основных статистических тестов (z-test, f-test, chi-2 test)
  • проектирование экспериментов
  • подключение к БД из Python
3. Эксплоративный анализ и предобработка данных
  • визуализация данных с помощью библиотек seaborn, plotly
  • описание основных проблемы данных
  • проверка данных на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков
  • очистка данных с помощью numpy и pandas
  • сокращение размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF
4. Статистика для аналитиков
Вы научитесь оценивать, связаны ли признаки, а также делать обоснованные выводы о том, значима ли эта связь статистически. Узнаете о статистических гипотезах, способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. Рассмотрите случайные события, их свойства и операции над ними.

5. Аналитика больших данных
Часто аналитик данных нужен именно в тех компания, которые накопили свою big data, и аналитику нужно владеть не только стандартными инструментами вроде статистики и SQL, но и знать основные принципы работы с большими данными, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по big data. Обо всем этом мы поговорим в модуле про аналитику больших данных.

6. Работа в команде
Вы научитесь работать в команде. Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Вы получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.

Дипломная работа:

В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть дашборд с визуализацией ключевых бизнес-показателей, комплекс предложений по оптимизации стратегии компании, поиск и обоснование точек роста бизнеса и т. д. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность.

СКАЧАТЬ:
 
8,907Темы
9,806Сообщения
12,535Пользователи
redddrfffНовый пользователь
Сверху