1. Мы открыли доступ к ранее скрытому контенту.

    Вам доступно более 44 000 видео уроков, книг и программ без VIP статуса. Более подробно ЗДЕСЬ.
    Скрыть объявление

Аналитик данных [Нетология]

Тема в разделе "Программирование", создана пользователем Солнышко, 27 окт 2018.

0/5, Голосов: 0

Этап:
Набор участников
Цена:
80000.00 руб.
Участников:
0 из 120
Организатор:
требуется
0%
Расчетный взнос:
734 руб.
  • (Записывайтесь, чем больше участников, тем меньше расчетный взнос)

  1. Солнышко

    Солнышко Администратор Команда форума

    Сообщения:
    65.145
    Симпатии:
    157.939
    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.

    Скрытый контент.

    Профессия «Аналитик данных»
    16 октября — 31 мая
    .
     
Мы в Telegram: Сохранить в соц. сетях:
Оценить эту тему:
/5,
  1. Этот сайт использует файлы cookie. Продолжая пользоваться данным сайтом, Вы соглашаетесь на использование нами Ваших файлов cookie.
    Скрыть объявление