Профессия Data Scientist: анализ данных

Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.

212 студентов зачислены

Станьте специалистом по анализу данных: используйте продвинутые методы и инструменты, чтобы автоматизировать рутинные задачи, повысить квалификацию и получить высокооплачиваемую должность.

Кому подойдёт этот курс

Людям без подготовки в IT

Вы овладеете технической специальностью и начнёте карьеру аналитика в IT, даже если у вас нет глубоких знаний в теории вероятности и статистике.

Начинающим аналитикам

Вы научитесь ставить гипотезы и делать выводы на основе данных, писать эффективный код на Python и R, понимать математику на основе статистики, а также обучать машины и прогнозировать результаты. Отшлифуете имеющиеся знания, увеличите скорость своей работы и добьётесь повышения.

Менеджерам и владельцам бизнеса

Вы автоматизируете рутину, сделаете бизнес-процессы прозрачными, поменяете Excel на продвинутые инструменты анализа.

Чему вы научитесь

  1. Программировать на Python

    Освоите самый популярный язык для работы с данными.

  2. Визуализировать данные

    Сможете разрабатывать дашборды и интерактивную инфографику.

  3. Создавать аналитические панели

    Разработаете визуальные дашборды с интерактивной инфографикой на фреймворках Shiny и Dash

  4. Работать с библиотеками и базами данных

    Научитесь работать с библиотеками Pandas, NumPy и Matpotlib и освоите базы данных PostgreSQL, SQLite3, MongoDB.

  5. Программировать на R

    Разберётесь в специфике языка, сможете обрабатывать статические данные и работать с графикой.

  6. Проводить А/B-тестирование

    Научитесь проводить эксперименты в маркетинге и оценивать эффект предполагаемых изменений дизайна продукта.

Аналитика. Начальный уровень

1
Введение в Data Science
2
Введение в Python
3
Основы Python: установка PyCharm
4
Основы Python: базовые структуры данных
5
Основы Python: циклы и условия
6
Основы Python: функции
7
Мастер-класс: воронки
8
Основы Python: классы и объекты
9
Основы Python: исключения
10
Библиотека NumPy: методы анализа массивов
11
Библиотека NumPy: способы преобразования массивов
12
Библиотека pandas: индексация и выбор данных
13
Библиотека pandas: применение функций, группировка, сортировка
14
Визуализация данных с помощью matplotlib
15
Мастер-класс: разведочный анализ (EDA)
16
Курсовая работа. Подготовка аналитического отчёта на основе имеющихся данных в качестве помощи продюсерам образовательных программ эффективно выстраивать стратегию по обновлению и улучшению курсов
17
Чтение и запись данных: CSV, HTML, XML, XLSX
18
Основы SQL
19
Чтение и запись данных: JSON, HDF5, Работа с БД: SQLite3, postgreSQL, MongoDB
20
Работа со строками
21
Курсовая работа. Часть 1. Подготовка аналитического отчёта для HR-отдела. На основе аналитики необходимо составить рекомендации для отдела кадров по стратегии набора персонала и взаимодействию с сотрудниками
22
Курсовая работа. Часть 2. подготовка аналитического отчёта для SMM-отдела компании Skillbox на основе паблика Skillbox «ВКонтакте»

Статистика и теория вероятностей

1
Основы статистики и теории вероятностей

Основы математики для Data Science

1
Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования
2
Базовые математические объекты и SymPy. Функции и дополнительные объекты
3
Функции одной переменной, их свойства и графики
4
Интерполяция и полиномы: квадратичные и кубические функции
5
Аппроксимация и преобразование функций: сдвиги, растяжения, сжатия
6
Аппроксимация и работа с производными
7
Функции нескольких переменных, их свойства и графики
8
Частные производные функции нескольких переменных
9
Векторы и матрицы. Градиент
10
Линейная регрессия и системы линейных уравнений
11
Разложение матриц. Собственные векторы и значения

Аналитика. Средний уровень

1
Язык программирования R: базовые операции и структуры данных
2
Язык программирования R: циклы и функции
3
Язык программирования R: анализ данных и их визуализация
4
Создание аналитических панелей (Dashboard) в R
5
A/B-тестирование: объем выборки и построение доверительных интервалов
6
A/B-тестирование: статистические гипотезы и алгоритмы их проверки (Bootstrap и статистический тест)
7
Мастер-класс: A/B-тестирование
8
Performance metrics
9
Мастер-класс: модели атрибуции прибыли
10
Интерактивная визуализация данных с помощью Plotly

Универсальные знания программиста

1
Как стать первоклассным программистом
2
Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах
3
The state of soft skills
4
Как мы создавали карту развития для разработчиков
5
Как общаться по email и эффективно работать с почтой?
6
Повышение своей эффективности
7
Спор о первом языке программирования
8
Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий
9
Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей
10
Протокол HTTP
11
Введение в алгоритмы

Английский для IT-специалистов

1
IT Resume and CV
2
Job interview: questions and answers
3
Teamwork
4
Workplace communication
5
Business letter
6
Software development
7
System concept development and SRS
8
Design
9
Development and Testing
10
Deployment and Maintenance

Будьте первым, кто оставит отзыв.

Пожалуйста, войдите чтобы оставить отзыв
3-дневная гарантия возврата денег

Этот курс включает:

Полный пожизненный доступ
Доступ с мобильного
Профессия Data Scientist: анализ данных
Цена:
158,000 ₽