[Яндекс Практикум] Аналитик данных расширенный. Часть 1 из 12 (2024)
Что вы будете делать, когда станете аналитиком данных:
1. Основы анализа данных с помощью SQL и BI.
- Введение в аналитику. Аналитический отчёт в Google Sheets;
- Основы SQL. Извлечение данных для анализа;
- SQL. Обработка данных;
- SQL. Анализ данных и решение adhoc задач;
- Визуализация данных с помощью DataLens. Создание дашбордов;
2. Анализ данных с помощью Python.
- Основы Python;
- Python. Пред обработка данных;
- Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python;
3. Продвинутый анализ данных для бизнеса.
- Расчёт и визуализация бизнес метрик и показателей;
- Формулировка и проверка гипотез. Статистический анализ данных;
Анализ результатов А/В тестирования с помощью Python;
Программа специализации «Продуктовый аналитик»
1. Погружение в продукт.
- Как живёт продукт. Логирование
2. Мониторинг состояния продукта.
- Построение системы метрик продукта;
- Экономика продукта;
3. Поддержка принятия продуктовых решений
- A/B-тесты в работе продуктового аналитика;
- Поиск инсайтов в работе продукта.
Дополнительный курс: теория вероятностей
Дополнительный курс: линейная алгебра и алгоритмы
Дополнительный курс: машинное обучение
1,19 Гб.
Скачать:
Что вы будете делать, когда станете аналитиком данных:
- Экономить
Выводы, основанные на анализе данных, помогают бизнесу более эффективно тратить и экономить деньги. - Прогнозировать
Аналитики данных проверяют гипотезы, делают прогнозы и принимают решения о том, как компании распределить ресурсы. - Исследовать
Чтобы бизнес рос даже во время кризиса, нужно анализировать возможности компании, предложения конкурентов, желания потребителей и закономерности рынка. - Переводить
В переносном смысле — переводить с языка данных на язык, понятный инвесторам и заказчикам. Но знание английского тоже может пригодиться.
- Выгружать, преобразовывать и очищать
- данные с помощью SQL-запросов
- Запускать А/В-тестирования
- для проверки гипотез
- Помогать бизнесу принимать
- решения на основе данных
- Создавать дашборды с помощью
- Tableau и других инструментов
- Рассчитывать ключевые метрики работы
- компании и оценивать их значимость
1. Основы анализа данных с помощью SQL и BI.
- Введение в аналитику. Аналитический отчёт в Google Sheets;
- Основы SQL. Извлечение данных для анализа;
- SQL. Обработка данных;
- SQL. Анализ данных и решение adhoc задач;
- Визуализация данных с помощью DataLens. Создание дашбордов;
2. Анализ данных с помощью Python.
- Основы Python;
- Python. Пред обработка данных;
- Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python;
3. Продвинутый анализ данных для бизнеса.
- Расчёт и визуализация бизнес метрик и показателей;
- Формулировка и проверка гипотез. Статистический анализ данных;
Анализ результатов А/В тестирования с помощью Python;
Программа специализации «Продуктовый аналитик»
1. Погружение в продукт.
- Как живёт продукт. Логирование
2. Мониторинг состояния продукта.
- Построение системы метрик продукта;
- Экономика продукта;
3. Поддержка принятия продуктовых решений
- A/B-тесты в работе продуктового аналитика;
- Поиск инсайтов в работе продукта.
Дополнительный курс: теория вероятностей
Дополнительный курс: линейная алгебра и алгоритмы
Дополнительный курс: машинное обучение
1,19 Гб.
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
