[Нетология] Аналитик данных (2019)
Год выпуска: 2019
Производитель: Нетология
Сайт производителя:
https://netology.ru/programs/data-analyst#/
Продолжительность: более 65 часов
Тип раздаваемого материала: Видеоурок
Язык: Русский
Описание:
На этом курсе вы научитесь:
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.
Содержание
Блок 1. Аналитика для успеха бизнеса
01. Компетенции и инструменты аналитика. Роль аналитики в принятии решений
02. Ошибки и провалы при интерпретации аналитических показателей
03. Практическое занятие. Разбор кейсов реальных бизнесов. Поиск инсайтов в данных
04. Доп.практическое занятие. Разбор кейсов
05. Доп.практическое занятие. Разбор кейсов-2
Блок 2. SQL и получение данных
01. Введение в SQL. Основы баз данных
02. Работа с базами данных
03. Основы SQL
04. Углубление в SQL
05. Работа с PostgreSQL
06. Работа с MongoDB
07. Итоговая работа
Блок 3. Python и математика для анализа данных
00. Вводная лекция по курсу
01. Основы Python и Git
02. Циклы. Типы данных. Коллекции данных
03. Функции — использование встроенных и создание собственных
04. Работа с датами в Python
05. Python для анализа данных numpy и scipy
06. Python для анализа данных pandas
07. Python для работы с базами данных
08. Визуализация данных в Python
09. Лабораторная работа по Python
10. Визуализация данных в Python (доп.лекция)
11. Разбор по 1 Блоку курса
12. Основы описательной статистики, виды распределений в Python
13. Центральная предельная теорема и статистический анализ данных в Python
14. Основные статистические тесты и проверка гипотез
15. Лабораторная работа по статистике
16. Кейс-стади. Статистические показатели в Python. Ч.1
17. Кейс-стади. Статистические показатели в Python. Ч.2
18. Итоговая работа
Гостевые лекции
01. Установка ПО
02. Знакомство с Python
03. Условные конструкции. Операции сравнения
04. Введение в типы данных и циклы
05. Циклы. Типы данных. Коллекции данных
06. Функции — использование встроенных и создание собственных
07. Классы и их применение в Python
Блок 4. Работа аналитика в команде
01. Понимание целей бизнеса
02. Финансовые метрики
03. Маркетинговые метрики и метрики продукта
04. Иерархия метрик
05. Сбор требований и разработка отчётности
06. Формулирование гипотез. Поиск точек роста
07. Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
08. Оптимизация отчётности
09. Итоговая работа
Блок 5. Big Data - основы работы с большими массивами данных
01. Традиционные аналитические подходы
02. Машинные методы в помощь обработке данных (обзорная - теория)
03. Мотивация и инструменты больших данных
04. NoSQL-подход к работе с большими данными
05. MapReduse-основы (HADOOP & SPARK)
06. Практика pyspark
07. Культура сбора и источники данных
08. Кейс-стади
09. MapReduce-расширенная версия
10. Организация команды для работы с данными
11. Итоговая работа
Файлы примеров: присутствуют
Формат видео: MP4
Видео: AVC, 1280х720, 16:9, 20 fps, 281 kBit/s
Аудио: AAC LC, 48 kHz, 137 kBit/s, 2 channels
