Название: Твой путь в мир Data Analytics. Часть 1 [Анатолий Карпов]
Курс поделён на 4 части, эквивалентные 4 месяцам обучения. По окончании курса ваше резюме будет выглядеть так:
Python и библиотеки Pandas, numpy, matplotlib, seaborn. Работаю Pycharm, Jupyter Notebook, использую Git.
MySQL, PostgresSQL, Clickhouse. Опыт работы на удаленном сервере и в командной строке.
Airflow для автоматизации задач. Tableau, Redash, Supersеt для визуализации и отчетности.
Понимаю и умею рассчитывать продуктовые метрики DAU, MAU, ARPU, LTV, Retention и тд.
Статистика и AB тестирование. Параметрика, непараметрика, Bootstrapping, Power Analysis.
Программа курса:
1) PYTHON ДЛЯ РАБОТЫ С ДАННЫМИ
9 занятий, 20 часов теории, 10 часов практики
В этом модуле заложим фундамент. Освоим основы программирования, библиотеки для анализа данных, работу с git и командной строкой. Будет сложно, но крутые аналитики обязаны знать эти инструменты. С первого дня начнем работать на удаленном сервере, все по настоящему!
2) БАЗЫ ДАННЫХ
9 занятий, 20 часов теории, 10 часов практики
Научитесь использовать язык запросов SQL для извлечения и анализа данных, писать сложные запросы, обрабатывать и анализировать данные, решать задачи бизнеса с помощью SQL.
3) СТАТИСТИКА
6 занятий, 10 часов теории, 5 часов практики
Научитесь планировать AB тесты и проверять статистические гипотезы.
В этом модуле акцент будет сделан именно на приложении статистики к решению задач из индустрии.
4) A/B ТЕСТЫ
3 занятий, 2 домашние работы
Практическое a/b тестирование — подразумевает большую работы с математической статистикой. На 3 лекциях мы разберем основную проблематику экспериментов и закрепим полученные знания на домашних заданиях.
5) ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
5 занятий, 10 часов теории, 5 часов практики
Узнаете, как из данных сделать историю и рассказать ее другим при помощи BI-систем. Будем подключаться к разным источникам данных, использовать правильные графики для разных типов данных, собирать дашборды для команды и делать визуализацию, не вводящую в заблуждение.
6) РАБОТА В КОМПАНИИ
9 занятий, никакой больше теории, только практика!
Представьте, что вы устроились на работу аналитиком, что вас ждет? Вот и узнаете, получите доступ к удаленному серверу и базам данных. Ваш наставник поставит вам задачи для работы над аналитическим проектом, для которых вам придется применить все полученные знания. Писать код, использовать git, работать с базами данных, автоматизировать рутинные таски, искать инсайты в данных и анализировать результаты AB тестов.
Все это войдет в выпускной проект, который мы приложим к вашему резюме.
7) SOFT SKILLS
Владение инструментами — hard skills, безусловно необходимы для старта карьеры. Но это только половина дела. Мы научим вас, как подготовить классное резюме и правильно вести себя на собеседовании. У каждого из вас будет возможность пройти импровизированное собеседование с одним из наставников курса. А приглашенные топовые аналитики расскажут все об успешном старте карьеры!
Anonymous poster hash: 748a7...c15
Продажник:
Скрытый контент:
Для просмотра необходимо Скачать:
Скрытый контент:
