Первый шаг к карьере аналитика
Мы ежедневно сталкиваемся с аналитическими задачами: будь то поездка в отпуск, планирование бюджета или подсчёты эффективности продаж на работе. Сами того не замечая, мы работаем с данными и принимаем решения на их основе. Вот почему важно научиться грамотно получать, обрабатывать и визуализировать данные.
Аналитиком может быть каждый — важно освоить инструменты. На курсе мы познакомимся с основами анализа данных. С полученными знаниями вы сможете продолжить погружение в сферу аналитики или использовать аналитический подход в бытовых задачах.
Кому подойдёт курс
Начинающим аналитикам
Получите фундаментальные знания для дальнейшего развития в аналитике, освоите инструменты для решения простых прикладных задач
Специалистам любой сферы
Освоите анализ данных на актуальных для вас примерах и сможете эффективнее выполнять ежедневные задачи
Тем, кто хочет сменить профессию
Научитесь мыслить как аналитик и сможете применять аналитические инструменты
Программа курса
Что такое аналитическое мышление
Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных.
- Что такое аналитика
- Процесс анализа и принятия решений
- Понятие гипотезы и основы научного метода
- Критерии наличия хорошей аналитики
- Организация аналитической работы
- Data-driven подход
- Источники данных и их особенности
- Качество данных и как управлять качеством
Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.
- Знакомство с Google-таблицами, основные понятия
- Создание документа и наполнение его данными
- Язык Google Sheets и локаль
- Короткое знакомство с Google-формами
- Подключение формы к Google Sheets
- Работа с данными с использованием формул
- Работа со сводными таблицами
Изучите расширенные инструменты работы с google-таблицами.
- Продвинутая работа с формулами
- Основные виды диаграмм
- Добавление графиков в таблицу
- Элементы управления графиками
- Как работает функция ВПР
- Дата и время — основные форматы и сложности работы с ними
- Функции для работы с датой и временем
- Парсинг данных, аналитические отчёты и расширения
Познакомитесь с базовыми понятиями статистики.
- Генеральная совокупность и выборки
- Генерация случайных выборок в GoogleSheets
- Научный метод и дизайн эксперимента
- Меры среднего и разброса
- Подсчёт мер в GoogleSheets
- Виды зависимостей между данными
- Линейная регрессия как показатель связи между данными
- Корреляция и причинно-следственная связь
- Понятие вероятности
- Доверительные интервалы
- Статистическая проверка гипотез
Познакомитесь с BI-системами на примере Google Data Studio.
- Введение в Google Data Studio
- Создание отчёта
- Публикация, скачивание и отправка отчётов
Познакомитесь с языком Python и узнаете, что с его помощью можно отвечать на многие аналитические вопросы.
- Знакомство с языком Python
- Условные выражения, функции и модули в Python
- Знакомство с Pandas
- DataFrame
Познакомитесь с основами реляционных баз данных. Узнаете, что такое базы данных и зачем они нужны, чем базы данных лучше выгрузок в файлы.
- Структура SQL-базы: таблицы, атрибуты
- Команды и операторы SQL
- Использование SQL из Сolab
Узнаете, зачем нужно машинное обучение и как его можно применять к данным для построения прогнозов.
- Введение в машинное обучение
- Линейная регрессия
- Машинное обучение на Python
Скачать материал:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
