Яндекс.Практикум

Аналитик данных

  • Начальный уровень
  • Наставник: Нет
  • Сертификат: Нет
  • Формат: Online
  • Рассрочка: Нет
  • Язык: Русский
  • Осталось мест: не ограничено
Записаться

Аналитик данных

Карьерная траектория на основе данных

Программа обучения
Основы Python и анализа данных: бесплатный вводный курс
  • Moscow Catnamycs
  • Ошибки, переменные и гипотезы
  • Что делают специалисты в области данных
  • Списки в Python
  • Цикл for
  • Условия и булева логика
  • Машинное обучение
  • Финальный проект
Введение в профессию «Аналитик данных»
  • Кто такой аналитик
  • Как мы учим
Базовый Python
  • Переменные и типы данных. Вывод данных и арифметические операции
  • Строки
  • Списки
  • Цикл for
  • Вложенные списки
  • Условный оператор. Цикл while
  • Функции
  • Словари
  • Pandas для анализа данных
  • Предобработка данных
  • Анализ данных и оформление результатов
  • Jupyter Notebook — тетрадь в ячейку
  • Проект: музыка больших городов
Предобработка данных
  • Введение в предобработку данных
  • Работа с пропусками
  • Изменение типов данных
  • Поиск дубликатов
  • Категоризация данных
  • Системное и критическое мышление в работе аналитика
Исследовательский анализ данных
  • Введение в исследовательский анализ данных
  • Первые графики и выводы
  • Изучение срезов данных
  • Работа с несколькими источниками данных
  • Взаимосвязь данных
  • Валидация результатов
Статистический анализ данных
  • Введение в статистический анализ данных
  • Описательная статистика
  • Теория вероятностей
  • Проверка гипотез
Теория вероятностей. Дополнительный курс
Итоговый проект первого модуля
Базовый SQL
  • Введние в базы данных
  • Срезы данных в SQL
  • Агрегирующие функции. Группировка и сортировка данных
  • Взаимоотношения между таблицами. Типы объединений таблиц
  • Подзапросы и временные таблицы
Анализ бизнес-показателей
  • Введение в анализ бизнес-показателей
  • Метрики и воронки
  • Когортный анализ
  • Юнит-экономика
  • Пользовательские метрики
Продвинутый SQL
Принятие решений в бизнесе на основе данных
  • Введение в принятие решений в бизнесе на основе данных
  • Основы проверки гипотез в бизнесе
  • Выбор метода проведения эксперимента
  • Приоритизация гипотез
  • Подготовка к проведению A/B-теста
  • Анализ результатов A/B-теста
  • Поведенческие алгоритмы: умение внятно объяснять свою позицию
Как рассказать историю с помощью данных
  • Как рассказать историю с помощью данных
  • Подготовка презентации
  • Библиотека seaborn
  • Библиотека plotly
Итоговый проект второго модуля
Автоматизация
  • Введение в автоматизацию
  • Основы запуска скриптов
  • Что такое дата-пайплайны и зачем они нужны
  • Проектирование и разработка дашбордов в dash
  • Проектирование и разработка дашбордов в dash
Основы машинного обучения. Дополнительный курс.
  • Введение в прогнозы и предсказания
  • Задачи машинного обучения в бизнесе
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Процесс решения задач машинного обучения
Знания и навыки, которые приобретете
  • Создание сметы проекта
  • Создание тритмента
  • Монтаж и работа со звуком в Adobe Premiere
  • Презентация проекта
  • Режиссёрский сценарий клипа

Карьерная траектория на основе данных