Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. На курсе мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.
71,1% выпускников трудоустраиваются
Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу после обучения: выдаём официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.
71,1% выпускников находят работу, большинство из них — за 4 месяца после выпуска. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.
Часть 3
- Статический анализ данных
- Описательная статистика
- Введение
- Непрерывные и дискретные переменные
- Гистограммы частот
- Гистограммы часто для непрерывной переменной
- Гистограммы плотностей
- Характеристика положений
- Кто разбросал данные?
- Дисперсия
- Стандартное отклонение
- Скошенность наборов данных
- Заключение
- Теория вероятностей
- Введение
- Эксперименты, элементарные исходы, события
- Закон больших чисел
- Взаимоисключающие и независимые события, умножение вероятностей
- Случайные величины, распределение вероятностей и интервалы значений
- Математическое ожидание и дисперсия
- Вероятность успеха в биномиальном эксперименте
- Биномиальное распределение
- Нормальное распределение
- Нормальная аппроксимация биномиального распределения
- Заключение
- Проверка гипотез
- Введение
- Случайная выбора и выборочное среднее
- Формулирование двусторонних гипотез
- Формулирование односторонних гипотез
- Гипотеза о равенстве средних двух генеральных совокупностей
- Гипотезы о равенстве средних для зависимых (парных) выборок
- Заключение
- Проектная работа (Проект)
- Заключение
- Описательная статистика
- Сборный проект
- Итоги первого модуля
- Работа с документацией
- Проектная работа (Проект)
- Заключение.
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
