Курс
"Data Analyst с нуля до Junior"
Вы научитесь решать задачи бизнеса с помощью данных. Сначала получите необходимую подготовку подтянете математику и статистику, а затем изучите SQL, Python, Power BI и через год станете дата-аналитиком.
< 50 |
ч.
О курсе
Какое отношение дата-аналитик имеет к Data Science?
Работа с данными процесс, в котором каждый участник команды выполняет свою задачу. ML-инженер обучает модели машинного обучения, дата-инженер обеспечивает бесперебойную работу инфраструктуры. Дата-аналитик общается с заказчиком, формулирует цели исследования и помогает бизнесу принимать верные решения на основе данных.
Независимо от роли все трое работают сообща, программируют на Python, разбираются в математике и статистике. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.
Независимо от роли все трое работают сообща, программируют на Python, разбираются в математике и статистике. Поэтому иногда таких специалистов называют просто Data Scientist.
Итоговые навыки
Общаться с заказчиком Узнаете, как правильно провести интервью, собрать и задокументировать требования. Научитесь трансформировать бизнес-задачи в исследовательские.
- Понимать проблемы бизнеса Разберётесь, как устроены типовые процессы в компании: разработка, поддержка и сопровождение IT-продукта, маркетинг, продажи. Узнаете, какие проблемы возникают на каждом из этапов, и научитесь их решать с помощью аналитики.
- Готовить данные для анализа Будете извлекать данные из различных источников: читать из файлов, баз данных. Научитесь очищать и трансформировать данные, находить аномалии и выбросы.
- Проводить исследования Научитесь проводить когортный анализ, рассчитывать коэффициенты корреляции и строить прогнозы. Будете формулировать гипотезы и подбирать методы для их проверки.
- Визуализировать результат работы Узнаете о правилах компоновки дашбордов, научитесь правильно выбирать тип диаграммы, чтобы понятно донести выводы до аудитории. Будете создавать дашборды в Power Bi, рисовать графики и визуализации с помощью Python-библиотек plotly и matplotlib.
- Презентовать результат заказчику Узнаете, как сформулировать понятный вывод и составить развёрнутый аналитический отчёт. Познакомитесь с типовой структурой презентации. Поймёте, как удержать внимание аудитории. Научитесь конструктивно критиковать и адекватно реагировать на обратную связь.
- Понимать проблемы бизнеса Разберётесь, как устроены типовые процессы в компании: разработка, поддержка и сопровождение IT-продукта, маркетинг, продажи. Узнаете, какие проблемы возникают на каждом из этапов, и научитесь их решать с помощью аналитики.
- Готовить данные для анализа Будете извлекать данные из различных источников: читать из файлов, баз данных. Научитесь очищать и трансформировать данные, находить аномалии и выбросы.
- Проводить исследования Научитесь проводить когортный анализ, рассчитывать коэффициенты корреляции и строить прогнозы. Будете формулировать гипотезы и подбирать методы для их проверки.
- Визуализировать результат работы Узнаете о правилах компоновки дашбордов, научитесь правильно выбирать тип диаграммы, чтобы понятно донести выводы до аудитории. Будете создавать дашборды в Power Bi, рисовать графики и визуализации с помощью Python-библиотек plotly и matplotlib.
- Презентовать результат заказчику Узнаете, как сформулировать понятный вывод и составить развёрнутый аналитический отчёт. Познакомитесь с типовой структурой презентации. Поймёте, как удержать внимание аудитории. Научитесь конструктивно критиковать и адекватно реагировать на обратную связь.
Программа курса
9 уроков
1.1 Введение в Data Science .
1.2 Основы математики для Data Science .
1.3 Основы статистики и теории вероятностей .
1.4 Возможность стажировки .
1.5 Data Analyst. Junior .
1.6 Введение в Data Science .
1.7 Data Analyst. Junior .
1.8 Карьера разработчика: трудоустройство и развитие .
1.9 Система контроля версий Git .
Школы
Skillbox
Skillbox – один из лидеров российского рынка онлайн-образования.