1. Новые складчины (Клуб Складчик) Показать еще

    17.10.2018: [YAGLA] v2.0 Повышение квалификации по контекстной рекламы (Алимов Александр)

    17.10.2018: Instagram маркетолог (Андрей Мизев)

    17.10.2018: SEO-курс: Продвижение коммерческих сайтов (Александр Алаев)

    17.10.2018: Все в порядке: способы хранения вещей (Татьяна Гаришина)

    17.10.2018: Жемчужный кулон (Юлия Рыбакова)

  2. Гость, если у Вас на каком либо сайте есть аккаунт с повышенным статусом, то и у нас вы можете получить соответствующий статус. Подробнее читайте здесь https://skladchik.biz/threads/83942/
    Скрыть объявление
  3. Нужен организатор (Клуб Складчик) Показать еще

    17.10.2018: Сертификация по рекламе ВКонтакте: ответы на тест

    16.10.2018: Программа шаблон 24 горы

    16.10.2018: Детский сон

    15.10.2018: [Кондитерка] МК по пряникам - "Пингвиненок"

    14.10.2018: Брови

  4. Сбор взносов (Клуб Складчик) Показать еще

    14.10.2018: Интенсив по настройке ретаргетинга в Яндекс Директ, Google Ads, Facebook, и др. (Надежда Раюшкина)

    14.10.2018: Art-обработка фото в стиле "Мульт-Образ" (Светлана Марченко)

    08.10.2018: Экшены для фотошоп Juicy Colors (Наталья Блицена)

    18.09.2018: Форум Бизнес на Amazon (Игорь Кустов)

    15.09.2018: Онлайн-Курс “Техника спиртовых чернил” (Саша Рощин)

Открыто

[Нетология] Аналитик данных

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем nagiev, 11 окт 2018 в 22:39.

Цена:
80000р.
Взнос:
870р.

Список участников складчины:

1. nagiev
    Тип: Стандартная складчина
  1. 11 окт 2018 в 22:39
    #1
    nagiev
    nagiev Организатор Организатор

    [Нетология] Аналитик данных

    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 свой капитал. 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.

     

Участники складчины [Нетология] Аналитик данных смогут написать отзыв