Программирование [Karpov.Courses] Продвинутая аналитика данных. Часть 3 (2023)

soXWMf5GRD-EefKEulnEsg.png

ОПИСАНИЕ:

Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях.

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:

СКАЧАТЬ:
 

Обратите внимание

Назад
Сверху