Поиск
Искать только в заголовках
Автор:
Искать только в заголовках
Автор:
Главная
Отзывы
Получить доступ
Стол заказов
FAQ
Обновление ссылок
Заработать
Поддержка
Вход
Регистрация
Поиск
Искать только в заголовках
Автор:
Искать только в заголовках
Автор:
Меню
Установить приложение
Установить
Ответить в теме
Главная
Каталог курсов
IT, ИИ, программирование, тестирование, аналитика
Нетология - Профессия Аналитик данных (2019)
JavaScript отключён. Для полноценно использования нашего сайта, пожалуйста, включите JavaScript в своём браузере.
Вы используете устаревший браузер. Этот и другие сайты могут отображаться в нем неправильно.
Необходимо обновить браузер или попробовать использовать
другой
.
Сообщение
<blockquote data-quote="Slivopedia" data-source="post: 637" data-attributes="member: 1"><p><h3>Нетология - Профессия Аналитик данных (2019)</h3><p></p><p><strong>Чему вы научитесь на курсе</strong></p><p></p><p>- Работать с сырыми данными</p><p>Информация для отчетов теперь у вас в руках.</p><p>От получения данных из разных источников с помощью SQL до создания рабочих моделей и анализа с помощью Python.</p><p></p><p>- Работать с заказчиками данных</p><p>Говорите с бизнесом на одном языке.</p><p>Научим собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде и определять точку приложения усилий.</p><p></p><p>- Работать с Big Data</p><p>Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными.</p><p>Научим использовать в работе актуальные инструменты анализа данных: Hadoop и NoSQL.</p><p></p><p>- Выдвигать и тестировать гипотезы</p><p>Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели.</p><p>Научим приоритизировать гипотезы и подбирать эффективные инструменты для их проверки.</p><p></p><p>- Анализировать данные</p><p>Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Научим находить инсайты в данных и предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста.</p><p></p><p>1. SQL и получение данных</p><p></p><p>составление SQL запросов к БД</p><p>создание новых таблиц с помощью джоинов</p><p>группировка и фильтрация данных из БД</p><p>импорт и экспорт данных в БД</p><p>изучение характеристик данных с помощью аналитических функций SQL</p><p>использование PostgreSQL, MongoDB</p><p>работа с разными форматами файлов</p><p></p><p>2. Python для анализа данных</p><p>работа в Jupyter-Notebook</p><p>работа с pandas в таблицах</p><p>работа с матрицами и векторами в Python</p><p>понимание основных математических понятий, лежащих в основе анализа данных</p><p>работа с библиотекой numpy</p><p>понимание основ описательной статистики</p><p>проведение основных статистических тестов (z-test, f-test, chi-2 test)</p><p>проектирование экспериментов</p><p>подключение к БД из Python</p><p></p><p>3. Эксплоративный анализ и предобработка данных</p><p>визуализация данных с помощью библиотек seaborn, plotly</p><p>описание основных проблемы данных</p><p>проверка данных на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков</p><p>очистка данных с помощью numpy и pandas</p><p>сокращение размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF</p><p></p><p>4. Статистика для аналитиков</p><p>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.</p><p></p><p>5. Аналитика больших данных</p><p>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.</p><p></p><p>6. Работа в команде</p><p>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.</p><p></p><p>Дипломная работа</p><p>В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть дашборд с визуализацией ключевых бизнес-показателей, комплекс предложений по оптимизации стратегии компании, поиск и обоснование точек роста бизнеса и т. д. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность.</p><p></p><p><strong><u>Продажник:</u></strong></p><p><strong></strong></p><p><strong>*** Hidden text: cannot be quoted. ***</strong></p><p><strong></strong></p><p><strong></strong></p><p><strong><u>Скачать:</u></strong></p><p><strong></strong></p><p><strong>*** Hidden text: cannot be quoted. ***</strong></p><p><strong></strong></p></blockquote><p></p>
[QUOTE="Slivopedia, post: 637, member: 1"] [HEADING=2]Нетология - Профессия Аналитик данных (2019)[/HEADING] [B]Чему вы научитесь на курсе[/B] - 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. Дипломная работа В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть дашборд с визуализацией ключевых бизнес-показателей, комплекс предложений по оптимизации стратегии компании, поиск и обоснование точек роста бизнеса и т. д. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность. [B][U]Продажник:[/U] *** Hidden text: cannot be quoted. *** [U]Скачать:[/U] *** Hidden text: cannot be quoted. *** [/B] [/QUOTE]
Вставить цитаты...
Имя
Проверка
Ответить
Главная
Каталог курсов
IT, ИИ, программирование, тестирование, аналитика
Нетология - Профессия Аналитик данных (2019)
Верх
Низ
