факультет 
Яндекс.Практикум
Аналитик данных
- Начальный уровень
- Наставник: Нет
- Сертификат: Нет
- Формат: Online
- Рассрочка: Нет
- Язык: Русский
- Осталось мест: не ограничено
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
