Скоро [Stepic] Твой путь в мир Data Analytics. Часть 1 [Анатолий Карпов]

Moderator
4 Сен 2023
0
-3,530
URyrKKc.png


Три лекции в неделю, постоянная практика, реальные задачи. Будет очень интенсивно, но результат того стоит.

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.
OHdRAO4.png


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!

Обучение проходит на платформе Stepic. Лекторы:

RVaFcOu.png
Сайт: karpov.courses


Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться

Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
 
  • Мне нравится
Реакции: Ktotut, Fullfull и Markobt