ДОСТУПНО [Нерсес Багиян, Дмитрий Казаков] [karpov.courses] Продвинутая аналитика данных. 2 месяц (2023)

Автор: [Нерсес Багиян, Дмитрий Казаков] [karpov.courses]
Название: Продвинутая аналитика данных. 2 месяц (2023)




ПРОГРАММА КУРСА:
ПРОДУКТОВЫЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ ОТЧЕТНОСТИ
Разработка дашборда — один из самых популярных запросов к аналитику со стороны команды. Часто это не решает проблему заказчика. А без понимания, зачем дашборд создан, он скорее всего не будет пользоваться спросом у заказчика.
Этой проблемы можно избежать, освоив продуктовый подход к созданию дашбордов через применение BI-системы. Так специалист научится предлагать быстрые альтернативные решения или создавать систему отчётности, отвечающую запросам бизнеса.
ОПИСАНИЕ МОДУЛЬНОГО ПРОЕКТА:
Состоит из 2 частей — по итоговому заданию каждого блока (мини-проекты). Вам предстоит собрать проекта DashBoard Map и создать дашборд в рамках BI-системы под конкретную задачу, получив обратную связь от экспертов курса.

РАБОТА С КОМАНДОЙ DWH И ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ
В корпорациях аналитику нужно коммуницировать со специалистами по аналитическим хранилищам (DWH). Для этого важно понимать, какие бывают хранилища, как с ними работать и как именно в компании отвечают на вопрос о правильном хранении данных.
А в небольших компаниях аналитики могут самостоятельно писать пайплайны обработки данных, поэтому необходимо знать самые популярные и оптимальные инструменты обработки Big Data.
ОПИСАНИЕ МОДУЛЬНОГО ПРОЕКТА:
Есть единый финальный проект модуля, который предполагает использование всех изученных инструментов в модуле: с помощью spark вычитываем данные из S3 и CH, проводим преобразования (фильтрация, агрегация, джойны и тд), чтобы получить отчет для записи в CH.

ПРОДВИНУТЫЕ ЭКСПЕРИМЕНТЫ
Как оценить влияние изменений в компании на ключевые метрики бизнеса? С помощью экспериментов, конечно! Чем выше уровень аналитика, тем более сложные дизайны он умеет проектировать, а также ускорять их проведение, анализировать результаты и учитывать специфику конкретных метрик при выборе способов оценки изменений.
Middle аналитик умеет выходить за пределы применения рутинных A/B-тестов, отвечать на сложные вопросы заказчиков и растить значимость экспериментов для принятия решения компании.
ОПИСАНИЕ МОДУЛЬНОГО ПРОЕКТА:
Оценка за модуль складывается на основе работы с ситуационными кейсами и мини-проектами на реальных данных по каждому блоку, где необходимо решить поставленную проблему или применить изученный инструмент. Блок 1 — кейс-тест, Блок 2 — 7 мини-проектов и кейс-тест, Блок 3 — 6 мини-проектов.

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ АНАЛИТИКИ
Для решения нетривиальных задач аналитику, скорее всего, придётся выйти за рамки привычных инструментов, поэтому в этом модуле мы познакомимся с продвинутыми методами машинного обучения.

ЧТО НЕОБХОДИМО ДЛЯ КУРСА:

• Знание базового синтаксиса Python (циклы, функции, условные операторы)
• Знание библиотек (pandas, numpy, scipy) на уровне импорта, экспорта данных, предобработки, EDA, базовая работа со случайными величинами
• Навыки визуализации в Python (Seaborn, matplotlib построение базовых визуализаций)
• Опыт анализа простых экспериментов (t-test или Манна-Уитни в Python)
• Написание запросов с JOIN, where, group by и агрегационными функциями
• Проверка гипотез
• Ошибки 1-ого и 2-ого рода
• Статистические критерии и p-value
• ЦПТ
• Корелляция
• Опыт работы с Tableau, Power BI, Superset или другими похожими инструментами

Продажник:
Скрытый контент.

Вы не можете просматривать внешние ссылки, что-бы просмотреть зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на форуме !

Цена курса - 190 руб




ОПЛАТИТЬ >>>>>>>>

1 Вы можете заказать покупку - любого курса данного автора в комментариях данной темы
2 Данные платежа - пишите в комментариях данной темы - для получения курса - нужна регистрация на сайте
3 Нашли дешевле? Сообщите в комментариях - цена приятно удивит Вас!
4 Вы можете заказать поиск, покупку любого курса =>>> заказать
5 Последнее обновление: UPD! Цена снижена