Программирование [Нетология] Профессия Аналитик данных (2019)

[RoBot]

Профессия Аналитик данных (2019) - Нетология

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

Вам необходимо зарегистрироваться для просмотра ссылок

. 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.

Продажник:

Скачать:

 

[sganako88]

'Прошу обновить ссылку'

 

[Enot!]

'Прошу обновить ссылку'

обновили