Аналитик данных проводит статистические тесты, чтобы решить бизнес-проблемы, на которые пока нет ответа. Он работает с разными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами. Знает языки программирования и формулирует гипотезы.

Курс поможет вам не только с нуля овладеть всеми важными для аналитика данных навыками, но и научит мыслить абстрактно, видеть за метриками и показателями смысл, находить взаимосвязи и строить гипотезы.

Кому подойдет курс

• Всем, кто хочет работать с данными.
• Начинающим аналитикам.
• Специалистам из смежных сфер.

Программа

1. Аналитическое мышление.
2. SQL и получение данных.
3. Метрики, гипотезы, точки роста.
4. Аналитика больших данных.
5. Python для анализа данных.
6. NumPy, pandas, MPL.
7. Статистика в Python.
8. Дипломный проект.

1. От простого к сложному. Погружение в тему. 

В первом модуле вы разберётесь, что такое аналитическое мышление, и узнаете, откуда берутся данные. Изучите расширенные инструменты работы с Google-таблицами и познакомитесь с основами работы с данными. 

2. Получение и подготовка данных (SQL и Python).

Узнаете, как писать SQL запросы, чтобы получать данные из хранилищ — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск информации.

Научитесь получать и презентовать инсайты для принятия решений. Познакомитесь с основами статистических проверок гипотез — чтобы больше ни один вывод не был сделан «потому что так было всегда» или «так кажется».

3. Обработка и проверка данных.

Научитесь проверять данные на полноту, целостность, наличие шумов, ошибок, выбросов и пропусков и работать с проблемами, делая качество предсказаний достаточным для принятия решений. Обрабатывать текстовые данные, чтобы передавать их в алгоритмы машинного обучения и экономить время заказчика.

Чему вы научитесь 

• Работать с сырыми данными.
• Приносить пользу бизнесу.
• Работать с Big Data.
• Проверять гипотезы.
• Анализировать данные.
• Организовывать свою работу.