Фарго
Platinum
- Регистрация
- 20 Окт 2018
- Сообщения
- 29.083
- Реакции
- 178.107
[Stepic] Твой путь в мир Data Analytics. Часть 1 [Анатолий Карпов]
Три лекции в неделю, постоянная практика, реальные задачи. Будет очень интенсивно, но результат того стоит.
Курс поделён на 4 части, эквивалентные 4 месяцам обучения. По окончании курса ваше резюме будет выглядеть так:
Программа курса:
1) PYTHON ДЛЯ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
9 занятий, 20 часов теории, 10 часов практики
В этом модуле заложим фундамент. Освоим основы программирования, библиотеки для анализа данных, работу с git и командной строкой. Будет сложно, но крутые аналитики обязаны знать эти инструменты. С первого дня начнем работать на удаленном сервере, все по настоящему!
2) БАЗЫ ДАННЫХ
9 занятий, 20 часов теории, 10 часов практики
Научитесь использовать язык запросов SQL для извлечения и анализа данных, писать сложные запросы, обрабатывать и анализировать данные, решать задачи бизнеса с помощью SQL.
3) СТАТИСТИКА
6 занятий, 10 часов теории, 5 часов практики
Научитесь планировать AB тесты и проверять статистические гипотезы.
В этом модуле акцент будет сделан именно на приложении статистики к решению задач из индустрии.
4) A/B ТЕСТЫ
3 занятий, 2 домашние работы
Практическое a/b тестирование — подразумевает большую работы с математической статистикой. На 3 лекциях мы разберем основную проблематику экспериментов и закрепим полученные знания на домашних заданиях.
5) ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
5 занятий, 10 часов теории, 5 часов практики
Узнаете, как из данных сделать историю и рассказать ее другим при помощи BI-систем. Будем подключаться к разным источникам данных, использовать правильные графики для разных типов данных, собирать дашборды для команды и делать визуализацию, не вводящую в заблуждение.
6) РАБОТА В КОМПАНИИ
9 занятий, никакой больше теории, только практика!
Представьте, что вы устроились на работу аналитиком, что вас ждет? Вот и узнаете, получите доступ к удаленному серверу и базам данных. Ваш наставник поставит вам задачи для работы над аналитическим проектом, для которых вам придется применить все полученные знания. Писать код, использовать git, работать с базами данных, автоматизировать рутинные таски, искать инсайты в данных и анализировать результаты AB тестов.
Все это войдет в выпускной проект, который мы приложим к вашему резюме.
7) SOFT SKILLS
Владение инструментами — hard skills, безусловно необходимы для старта карьеры. Но это только половина дела. Мы научим вас, как подготовить классное резюме и правильно вести себя на собеседовании. У каждого из вас будет возможность пройти импровизированное собеседование с одним из наставников курса. А приглашенные топовые аналитики расскажут все об успешном старте карьеры!
Обучение проходит на платформе Stepic. Лекторы:
Скачать:
Три лекции в неделю, постоянная практика, реальные задачи. Будет очень интенсивно, но результат того стоит.
Курс поделён на 4 части, эквивалентные 4 месяцам обучения. По окончании курса ваше резюме будет выглядеть так:
- Python и библиотеки Pandas, numpy, matplotlib, seaborn. Работаю Pycharm, Jupyter Notebook, использую Git.
- MySQL, PostgresSQL, Clickhouse. Опыт работы на удаленном сервере и в командной строке.
- Airflow для автоматизации задач. Tableau, Redash, Supersеt для визуализации и отчетности.
- Понимаю и умею рассчитывать продуктовые метрики DAU, MAU, ARPU, LTV, Retention и тд.
- Статистика и AB тестирование. Параметрика, непараметрика, Bootstrapping, Power Analysis.
Программа курса:
1) PYTHON ДЛЯ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
9 занятий, 20 часов теории, 10 часов практики
В этом модуле заложим фундамент. Освоим основы программирования, библиотеки для анализа данных, работу с git и командной строкой. Будет сложно, но крутые аналитики обязаны знать эти инструменты. С первого дня начнем работать на удаленном сервере, все по настоящему!
2) БАЗЫ ДАННЫХ
9 занятий, 20 часов теории, 10 часов практики
Научитесь использовать язык запросов SQL для извлечения и анализа данных, писать сложные запросы, обрабатывать и анализировать данные, решать задачи бизнеса с помощью SQL.
3) СТАТИСТИКА
6 занятий, 10 часов теории, 5 часов практики
Научитесь планировать AB тесты и проверять статистические гипотезы.
В этом модуле акцент будет сделан именно на приложении статистики к решению задач из индустрии.
4) A/B ТЕСТЫ
3 занятий, 2 домашние работы
Практическое a/b тестирование — подразумевает большую работы с математической статистикой. На 3 лекциях мы разберем основную проблематику экспериментов и закрепим полученные знания на домашних заданиях.
5) ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
5 занятий, 10 часов теории, 5 часов практики
Узнаете, как из данных сделать историю и рассказать ее другим при помощи BI-систем. Будем подключаться к разным источникам данных, использовать правильные графики для разных типов данных, собирать дашборды для команды и делать визуализацию, не вводящую в заблуждение.
6) РАБОТА В КОМПАНИИ
9 занятий, никакой больше теории, только практика!
Представьте, что вы устроились на работу аналитиком, что вас ждет? Вот и узнаете, получите доступ к удаленному серверу и базам данных. Ваш наставник поставит вам задачи для работы над аналитическим проектом, для которых вам придется применить все полученные знания. Писать код, использовать git, работать с базами данных, автоматизировать рутинные таски, искать инсайты в данных и анализировать результаты AB тестов.
Все это войдет в выпускной проект, который мы приложим к вашему резюме.
7) SOFT SKILLS
Владение инструментами — hard skills, безусловно необходимы для старта карьеры. Но это только половина дела. Мы научим вас, как подготовить классное резюме и правильно вести себя на собеседовании. У каждого из вас будет возможность пройти импровизированное собеседование с одним из наставников курса. А приглашенные топовые аналитики расскажут все об успешном старте карьеры!
Обучение проходит на платформе Stepic. Лекторы:
Вам необходимо зарегистрироваться для просмотра скрытого контента
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи группы: Platinum - Купить доступ
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Вадим Сайфутдинов, Анатолий Сотников] Chat GPT и 1С. Обмен между Chat GPT и 1С через API (2024)
- [Вадим Прокопчук] [Udemy] Верстка сайта c использованием Gulp в модульном Bento стиле (2024)
- [Alex Erofeev] [Stepik] Python в нескучных примерах (2023)
- [Николай Миронов] [wpmoscow] Профессиональная разработка многостраничных сайтов (2024)
- [Тимур Машнин] Язык программирования MQL5: Продвинутое использование.. (2 изд.) (2019)
- [Денис Матвеенко] Docker. Подписка на 3 месяца (2024)
- [Н. Честнов и др.] Python и ИИ-технологии с нуля за 4 месяца, 12 проектов с помощью ChatGPT (2024)
- [Udemy] Frank Anemaet ― Набор инструментов для хакеров (2024)