Скоро! Аналитик данных расширенный (часть 9 из 12) [Яндекс Практикум]

[SHAREWOOD]

Аналитик данных расширенный (часть 9 из 12) [Яндекс Практикум]

Описание:

! Доступ только для участников, оплативших предыдущие этапы курса

Пункты 3-9

Ваши обязанности как аналитика данных:

• Сбережение
  Анализ данных помогает бизнесу оптимизировать расходы и жестко контролировать бюджет.
• Предсказывание
  Основываясь на данных, аналитики проверяют теории, делают прогнозы и решают, как компания должна распределять свои ресурсы.
• Изучение
  Для того чтобы бизнес процветал даже в периоды кризиса, необходимо изучать сильные стороны компании, конкурентное окружение, потребности клиентов и тенденции рынка.
• Перевод
  В переносном значении - объяснять данными на языке, доступном для инвесторов и клиентов. Компетенция в английском может быть полезной.

Что вы получите:

• Навыки работы с данными:
• выгрузка, преобразование и очистка через SQL-запросы
• Осуществление A/B-тестирования
• для валидации гипотез
• Помощь бизнесу в принятии
• решений, основанных на данных
• Создание дашбордов при помощи
• Tableau и других инструментов
• Расчет ключевых метрик работы
• компании и оценка их важности

Основная программа обучения
1. Основы работы с данными через SQL и BI.
- Введение в аналитику. Составление аналитического отчета с использованием Google Sheets;
- Основы SQL. Получение данных для анализа;
- Обработка данных SQL;
- SQL. Анализирование данных и решение adhoc задач;
- Создание дашбордов с помощью DataLens. Визуализация данных;
2. Анализ данных с использованием Python.
- Введение в Python;
- Python. Начальная предобработка данных;
- Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python;
3. Углубленный анализ данных для бизнеса.
- Расчет и визуализация бизнес-метрик;
- Формулирование и проверка гипотез. Статистический анализ данных;
Анализ результатов A/B-тестирования с использованием Python.

Специализированная программа "Продуктовый аналитик"
1. Введение в продукт.
- Жизненный цикл продукта. Логирование
2. Мониторинг продукта.
- Разработка системы метрик продукта;
- Экономический аспект продукта;
3. Поддержка принятия решений о продукте
- A/B-тестирование в работе продуктового аналитика;
- Исследование влияющих факторов на работу продукта.

Бонусные курсы: теория вероятностей, линейная алгебра и алгоритмы, машинное обучение

Скрытая ссылка

»

Материал «Аналитик данных расширенный (часть 9 из 12) [Яндекс Практикум]», возможно, скоро появится на SHAREWOOD.

Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.