Брат Тук
Брат Тук

Брат Тук

Редактор
badge 1 год с нами! badge Награда за 5000 очков репутации badge За 500 сообщений!
Регистрация
18/04/2023
Сообщения
9.996
Репутация
12.875
  • 1
  • #1
Автор: karpov.courses
Название: Аналитик данных. Часть 1 из 5 (2022)

[karpov.courses] Аналитик данных. Часть 1 из 5 (2022)


Описание:

Для кого эта программа:


- Старт карьеры. У вас нет опыта в анализе данных, но вы хотите начать карьеру в аналитике. Наш курс предполагает, что вы владеете математикой хотя бы на школьном уровне. Остальному научим мы!
- Уже работаете в аналитике. Вы сможете дополнить арсенал своих знаний такими востребованными инструментами, как Airflow, Git, Command line, Tableau, и повысите свою ценность на рынке труда.

Программа курса:

1. Python для работы с данными.
Заложим фундамент: освоим основы программирования, познакомимся с библиотеками для анализа данных, визуализации и работы с файловой системой. Будет непросто, но крутые аналитики обязаны знать эти инструменты. С первого дня начнем работать на удалённом сервере, все по-настоящему!

1.1 Git
Познакомимся с командной строкой и широко используемым инструментом контроля версий — Git. Обсудим базовые команды, научимся работать с репозиториями и увидим, как Git позволяет объединять деятельность множества разработчиков и аналитиков в работе над одним проектом.

2. SQL
Освоим основы синтаксиса SQL. На примере ClickHouse научимся работать с системой управления базами данных и подключаться к ней с помощью Python. Начнем учиться грамотно визуализировать наши данные.

3. Теория вероятностей.
В данном блоке мы познакомимся с основами теории вероятностей. Знания в этой области необходимы для более глубоко понимания прикладной статистики.

4. Статистика.
Научимся планировать A/B тесты и проверять статистические гипотезы. Акцент будет сделан на приложении статистики к решению задач из индустрии.

5. А/В тесты.
Практическое A/B тестирование подразумевает большую часть работы с математической статистикой. На лекциях рассмотрим основную проблематику экспериментов и закрепим полученные знания с помощью домашних заданий.

6. Визуализация.
Важный навык аналитика — уметь правильно представлять результаты своей работы в виде интерактивного дашборда. Посмотрим, какие бывают типы дашбордов, научимся подбирать и оформлять графики под разные задачи, узнаем, на чём необходимо делать акценты при верстке, а также попрактикуемся собирать требования к дашборду от заказчика. Всё это сделаем в BI-системе Tableau.

7. Развитие продукта.
Сформируем продуктовое видение и более глубокое понимание бизнеса и продукта. Научимся находить общий язык с продакт-менеджерами и поймём, каким образом можно использовать анализ данных для развития бизнеса. Также рассмотрим, как организована работа команд в IT-продуктах.

8. Продуктовая аналитика.
Поймём, какую ценность может приносить аналитика и как объяснить её бизнесу. Научимся определять потребности пользователей продукта и сегментировать их, считать юнит-экономику, выбирать правильные продуктовые метрики и драйвить рост бизнеса с помощью непрерывной проверки гипотез.

9. Airflow.
Ранее вы уже изучали, как можно решать задачи при помощи python, sql и других инструментов. Порой были такие задачи, которые нужно было делать ежедневно, например, следить за курсом акций, считать KPI или проверять успехи любимой команды. Для решения таких задач есть свои собственные инструменты — как простые шедулеры, так и сложные системы оркестрирования процессов. Airflow как раз такая система. Далее мы познакомимся с тем, как устроена его работа и как им пользоваться для решения задач.

10. Как искать работу.
На рынке труда грамотная презентация своих навыков порой так же важна, как и сами навыки, а неумение правильно вести коммуникацию может помешать устроиться на работу даже опытному аналитику. В этом блоке мы обсудим базовые вопросы, касающиеся поиска работы в сфере анализа данных, на примерах рассмотрим разные этапы поиска работы и зададим вопросы профессиональному рекрутеру одной из крупнейших IT-компаний России.

11. Итоговый проект.
Вы попробуете себя в роли аналитика, выполняющего тестовое задание в компанию. Вы получите доступ к удалённому серверу и базам данных и попрактикуетесь решать задачи, с которыми в своей работе сталкиваются аналитики. Вам будут представлены на выбор разные аналитические проекты, в ходе работы над которыми вы сможете применить все навыки, которые приобрели за время прохождения курса. Вы будете писать код, работать с базами данных, автоматизировать рутинные задачи, искать инсайты в данных и анализировать результаты A/B-тестов. Как и в любой крупной компании, с помощью Git вы пройдёте code-ревью и получите фидбэк. Итоговый проект позволит вам закрепить полученные знания и непременно сделает ваше резюме более интересным для будущего работодателя.

Подробнее:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.

Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
 

Отзывов в теме: 1

Толковый курс.
Но файлы для выполнения заданий и минипроектов приходится собирать по всему интернету. Ссылки из самого материала перестали работать.
 

Между первой и второй частью отсутствует git
 
Что-то стоющее или лучше другое найти ?
 
стоящее. но к сожалению, как показывает практика, выкладываются только первые части, и то, не весь материал.
Репортили в "Жалоба/Обновить ссылку" об отсутствии части материала?

По гиту можно взять отсюда, если срочно кому надо. Лекции там есть большая часть.
А еще есть у практикума бесплатный курс по основам гит.
 
Здравствуйте!
Подскажите, пожалуйста, есть ли возможность добавить файлы, которые нужны для выполнения Заданий и Минипроектов?
Это датасеты, а также ноутбуки с названиями типа:
lesson_1.ipynb
lesson_1_data.csv
lesson_2.ipynb
lesson_2_data.csv


и т.д...
 
Поддержу прошлого автора. Есть возможность выложить файлы?:
lesson_1.ipynb
lesson_1_data.csv
lesson_2.ipynb
lesson_2_data.csv
 
Здравствуйте!
Подскажите, пожалуйста, есть ли возможность добавить файлы, которые нужны для выполнения Заданий и Минипроектов?
Это датасеты, а также ноутбуки с названиями типа:
lesson_1.ipynb
lesson_1_data.csv
lesson_2.ipynb
lesson_2_data.csv


и т.д...
на их сайте есть пробные уроки, в которых эти файлы прикреплены
 
на их сайте есть пробные уроки, в которых эти файлы прикреплены
Нашел. Только там не те датасеты, по которым делается домашка. При переходе по ссылке из вордовского документа пишет, что таких данных на диске нет. Как и конспектов. Жаль, конечно
 
Нашел. Только там не те датасеты, по которым делается домашка. При переходе по ссылке из вордовского документа пишет, что таких данных на диске нет. Как и конспектов. Жаль, конечно
Файлы к домашнему заданию там прикреплены. По этим ссылкам в диска их скачивала.
 

Вложения

  • Screenshot 2024-02-06 at 17.31.31.png
    Screenshot 2024-02-06 at 17.31.31.png
    60,5 KB · Просмотры: 530
Файлы к домашнему заданию там прикреплены. По этим ссылкам в диска их скачивала.
на демоверсии доступны только 3 первых урока. По оставшимся бы тоже было прекрасно иметь датасеты из домашек)
 
расскажите пожалуйста, как можно бесплатно скачать?
 
В 4 и 5 уроке все ссылки из задач и минипроектов для скачки файлов поломаны.
 
В первую часть какие темы входят?
В первой части 8 уроков по питону, вводят в базовый питон (if,else,for), работа с pandas , сначала попроще группировки, вывод и анализ данных с использованием groupby, aggregate, value_count и тд. , потом посложнее. Есть краткое объяснение визуализации. Объясняют как работать с плохо форматированными данными, менять формат данных , определять типы данных , описывать их. Я пока дошла только до конца 4 урока поэтому и описание тоже только о половине модуля. В целом курс хороший, подача нравится и задания в целом тоже интересные.
 
Файлы к домашнему заданию там прикреплены. По этим ссылкам в диска их скачивала.
Здравствуйте, а есть ли возможность отправить как-то через гугл диск ссылкой недостающие материалы для обучения?
 
Ссылки на файлы к заданиям не работают, обновите плиз
 
В первой части 8 уроков по питону, вводят в базовый питон (if,else,for), работа с pandas , сначала попроще группировки, вывод и анализ данных с использованием groupby, aggregate, value_count и тд. , потом посложнее. Есть краткое объяснение визуализации. Объясняют как работать с плохо форматированными данными, менять формат данных , определять типы данных , описывать их. Я пока дошла только до конца 4 урока поэтому и описание тоже только о половине модуля. В целом курс хороший, подача нравится и задания в целом тоже интересные.
Подскажите, может у Вас задания остались на пк? В документах ссылки не работают нельзя скачать, а без cvs файла продвинуться в обучении нереально
 
Подскажите, может у Вас задания остались на пк? В документах ссылки не работают нельзя скачать, а без cvs файла продвинуться в обучении нереально
Поддерживаю: не могли бы Вы добавить к курсу файлы из ссылок? Уже в 1-ом документе ссылки не работают, даже начать не могу☹️
 

Создайте учетную запись или войдите, чтобы комментировать или скачивать материалы!

У вас должна быть учетная запись, чтобы оставлять комментарии

Зарегистрироваться

Создайте учетную запись. Это просто!

Авторизоваться

У вас уже есть аккаунт? Войдите здесь.

Последние темы автора

Брат Тук
Ответы
0
Просмотры
615
Брат Тук
Брат Тук
Брат Тук
Ответы
1
Просмотры
714
МИринаМ
Брат Тук
Ответы
0
Просмотры
584
Брат Тук
Брат Тук
Брат Тук
Ответы
0
Просмотры
474
Брат Тук
Брат Тук
Брат Тук
Ответы
1
Просмотры
511
Els i El

Похожие темы

Брат Тук
Ответы
1
Просмотры
3K
beek6988
beek6988
Брат Тук
Ответы
0
Просмотры
2K
Брат Тук
Брат Тук
Брат Тук
Ответы
0
Просмотры
3K
Брат Тук
Брат Тук
Брат Тук
Ответы
2
Просмотры
3K
Дева Мэриан
Дева Мэриан
Брат Тук
Ответы
0
Просмотры
1K
Брат Тук
Брат Тук
Брат Тук
Ответы
0
Просмотры
1K
Брат Тук
Брат Тук
Брат Тук
Ответы
0
Просмотры
1K
Брат Тук
Брат Тук
Брат Тук
Ответы
2
Просмотры
2K
Felix55
Дева Мэриан
Ответы
1
Просмотры
2K
LegendaryAlex
Брат Тук
Ответы
9
Просмотры
8K
Gas1234
Gas1234
Сверху Снизу