[Нетология] Аналитика и аналитическое мышление для начинающих (2021)

Администратор
Команда форума
Администратор
Модератор
VIP Разбойник
Регистрация
22 Фев 2018
Сообщения
24.765
Реакции
670.528
Монетки
337069.5
    Голосов: 0
    0.0 5 0 0 https://tor15.sharewood.me/threads/netologija-analitika-i-analiticheskoe-myshlenie-dlja-nachinajuschix-2021.162334/
  • #1
Автор: Нетология
Название: Аналитика и аналитическое мышление для начинающих (2021)

1618852977412.png


Описание:
  • Попрактикуетесь в решении повседневных аналитических задач
  • Научитесь мыслить и рассуждать как аналитик

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
Введение в Google-таблицы
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
Продвинутые Google-таблицы
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
Основы статистики
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
Продвинутая визуализация данных
Познакомитесь с BI-системами на примере Google Data Studio.
  • Введение в Google Data Studio
  • Создание отчёта
  • Публикация, скачивание и отправка отчётов
Python как инструмент анализа данных
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
Откуда берутся данные
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
Машинное обучение для жизни
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

Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.

Скачать:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
 
Последнее редактирование модератором:
11
Сверху Снизу