
Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 38.424
- Реакции
- 590.835
Последние темы автора:
[Влад Бурмистров] [Stepik] Начальный курс SQL: от новичка до специалиста (2025)
[Денис Матвеенко] [dmdev] Microservices (2025)
[Кирилл Безиков] Контент завод. Цех Reels. Тариф Слушатель (2025)
[Леонид Немцев] [Точка интеллекта] Архетипы Юнга в мировой литературе...
[Александр Волоткевич] От мышц к навыкам: марафон 2. Навыки таза и ног (2025)
[Денис Матвеенко] [dmdev] Microservices (2025)
[Кирилл Безиков] Контент завод. Цех Reels. Тариф Слушатель (2025)
[Леонид Немцев] [Точка интеллекта] Архетипы Юнга в мировой литературе...
[Александр Волоткевич] От мышц к навыкам: марафон 2. Навыки таза и ног (2025)
Автор: Karpov.Courses
Название: Продвинутая аналитика данных. Часть 3 (2023)
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
Название: Продвинутая аналитика данных. Часть 3 (2023)
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
Скачать:![]()
Hard Аналитика данных | karpov.courses
Обучение аналитике данных на продвинутом онлайн-курсе «Hard Аналитика» — повышение квалификации по анализу данных, выдача сертификата аналитика, помощь с трудоустройством. Онлайн-школа Karpov.Courses.karpov.courses
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.