Аналитик данных расширенный (часть 11 из 12) [Яндекс Практикум]

[Капоне]

Аналитик данных расширенный (часть 11 из 12) [Яндекс Практикум]


! Только для участников складчины оплативших предыдущие складчины курса

Часть 1
Часть 2
Часть 3
Часть 4
Часть 5
Часть 6
Часть 7
Часть 8
Часть 9
Часть 10
Часть 11
Часть 12

Что вы будете делать, когда станете аналитиком данных:

Экономить
Выводы, основанные на анализе данных, помогают бизнесу более эффективно тратить и экономить деньги.
Прогнозировать
Аналитики данных проверяют гипотезы, делают прогнозы и принимают решения о том, как компании распределить ресурсы.
Исследовать
Чтобы бизнес рос даже во время кризиса, нужно анализировать возможности компании, предложения конкурентов, желания потребителей и закономерности рынка.
Переводить
В переносном смысле — переводить с языка данных на язык, понятный инвесторам и заказчикам. Но знание английского тоже может пригодиться.
Чему вы научитесь:

Выгружать, преобразовывать и очищать
данные с помощью SQL-запросов
Запускать А/В-тестирования
для проверки гипотез
Помогать бизнесу принимать
решения на основе данных
Создавать дашборды с помощью
Tableau и других инструментов
Рассчитывать ключевые метрики работы
компании и оценивать их значимость
Основная программа
1. Основы анализа данных с помощью SQL и BI.
- Введение в аналитику. Аналитический отчёт в Google Sheets;
- Основы SQL. Извлечение данных для анализа;
- SQL. Обработка данных;
- SQL. Анализ данных и решение adhoc задач;
- Визуализация данных с помощью DataLens. Создание дашбордов;
2. Анализ данных с помощью Python.
- Основы Python;
- Python. Пред обработка данных;
- Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python;
3. Продвинутый анализ данных для бизнеса.
- Расчёт и визуализация бизнес метрик и показателей;
- Формулировка и проверка гипотез. Статистический анализ данных;
Анализ результатов А/В тестирования с помощью Python;

Программа специализации «Продуктовый аналитик»
1. Погружение в продукт.
- Как живёт продукт. Логирование
2. Мониторинг состояния продукта.
- Построение системы метрик продукта;
- Экономика продукта;
3. Поддержка принятия продуктовых решений
- A/B-тесты в работе продуктового аналитика;
- Поиск инсайтов в работе продукта.

Дополнительный курс: теория вероятностей
Дополнительный курс: линейная алгебра и алгоритмы
Дополнительный курс: машинное обучение

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться