Аналитик данных [Нетология]

Аналитик данных [Нетология]

• Станьте универсальным аналитиком, который сможет работать в любой сфере
• Изучите технологии и получите навыки, востребованные у работодателей
• Начните работать по специальности уже через 6 месяцев обучения

Чем занимается аналитик данных

Аналитик данных проводит статистические тесты, чтобы решить бизнес-проблемы, на которые пока нет ответа.

Он работает с разными инструментами анализа, не ограничиваясь готовыми решениями и системами. Знает языки программирования и формулирует гипотезы.

Курс поможет вам не только с нуля овладеть всеми важными для аналитика данных навыками, но и научит мыслить абстрактно, видеть за метриками и показателями смысл, находить взаимосвязи и строить гипотезы.


Кому подойдёт курс

Всем, кто хочет работать с данными
Освоите техническую базу и навыки использования инструментов для работы с данными

Начинающим аналитикам
Освоите инструменты аналитика данных, закрепите навыки на практике и станете уверенным специалистом, чтобы работать над более интересными задачами

Специалистам из смежных сфер
Обновите и расширите ваши навыки в аналитике и сможете выбрать новую траекторию развития в карьере



Чему вы научитесь на курсе

- Работать с сырыми данными
Информация для отчетов теперь у вас в руках.
От получения данных из разных источников с помощью SQL до создания рабочих моделей и анализа с помощью Python.

- Работать с заказчиками данных
Говорите с бизнесом на одном языке.
Научим собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде и определять точку приложения усилий.

- Работать с Big Data
Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными.
Научим использовать в работе актуальные инструменты анализа данных: Hadoop и NoSQL.

- Выдвигать и тестировать гипотезы
Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели.
Научим приоритизировать гипотезы и подбирать эффективные инструменты для их проверки.

- Анализировать данные
Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Научим находить инсайты в данных и предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста.

Спойлер: Программа курса

1. SQL и получение данных

составление SQL запросов к БД
создание новых таблиц с помощью джоинов
группировка и фильтрация данных из БД
импорт и экспорт данных в БД
изучение характеристик данных с помощью аналитических функций SQL
использование PostgreSQL, MongoDB
работа с разными форматами файлов

2. Python для анализа данных
работа в Jupyter-Notebook
работа с pandas в таблицах
работа с матрицами и векторами в Python
понимание основных математических понятий, лежащих в основе анализа данных
работа с библиотекой numpy
понимание основ описательной статистики
проведение основных статистических тестов (z-test, f-test, chi-2 test)
проектирование экспериментов
подключение к БД из Python

3. Эксплоративный анализ и предобработка данных
визуализация данных с помощью библиотек seaborn, plotly
описание основных проблемы данных
проверка данных на полноту, целостность, валидность, наличие шумов, ошибок и пропусков
очистка данных с помощью numpy и pandas
сокращение размерности данных алгоритмами PCA, LDA, NMF

4. Статистика для аналитиков
Вы научитесь оценивать, связаны ли признаки, а также делать обоснованные выводы о том, значима ли эта связь статистически. Узнаете о статистических гипотезах, способах их проверки и об основных статистических критериях, которые для этого разработаны. Рассмотрите случайные события, их свойства и операции над ними.

5. Аналитика больших данных
Часто аналитик данных нужен именно в тех компания, которые накопили свою big data, и аналитику нужно владеть не только стандартными инструментами вроде статистики и SQL, но и знать основные принципы работы с большими данными, иметь представление о компонентах экосистемы Hadoop и облачных платформах для реализации решений по big data. Обо всем этом мы поговорим в модуле про аналитику больших данных.

6. Работа в команде
Вы научитесь работать в команде. Узнаете, кто является заказчиком аналитики в компании и как работать с разными типами заказчиков. Вы получите базовые знания об иерархии метрик, которые позволят вам говорить на одном языке с коллегами, выдвигать рабочие гипотезы и строить понятную отчётность.

Дипломная работа
В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть дашборд с визуализацией ключевых бизнес-показателей, комплекс предложений по оптимизации стратегии компании, поиск и обоснование точек роста бизнеса и т. д. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность.

Ключевые навыки

• Получение данных с помощью языка запросов SQL
• Очистка и трансформация данных с помощью Python
• Сбор и анализ требований заказчиков к отчётности
• Применение в работе ключевых математических методов и основ статистики
• Прогнозирование событий на основе данных
• Анализ результатов кампаний, исследований и тестирования продуктовых гипотез
• Способность создавать аналитические решения и представлять их бизнесу