Аналитик данных Блок 2. Junior [Rebrain] [Старчикова, Цветкова, Гайбатова, Битохов, Ахметзянов, Холостов]
Традиционно аналитики данных востребованы в сферах IT и Digital, но в последние годы спрос на них активно растет и в других отраслях: от ритейла до производства. 83% компаний требуют от аналитиков данных знания Python с библиотеками Pandas и NumPy хотя бы на базовом уровне.
Что такое REBRAIN Live Classes?
Программа охватывает все основные аспекты работы с задачами по аналитике
Научимся:
А также:
Программа состоит из двух блоков — Аналитик данных Стажер и Junior Аналитик Данных.
Эта складчина на второй блок - Junior Аналитик Данных
Блок 02. Junior аналитик данных:
Модуль 01. Математика и статистика
Модуль 02. Python для анализа данных
Модуль 03. Продвинутая продуктовая аналитика
Модуль 04. Машинное обучение
В процессе вы узнаете:
Ответы на эти и другие вопросы вы узнаете на нашем практикуме!
В качестве заданий вас ждут реальные проблемы и задачи аналитиков, с которыми сталкивались наши эксперты. Вы получите опыт решения настоящих, боевых задач
Сайт:
Live Classes Data Analyst
Аналитик данных
by Rebrain
Блок 02. Junior Аналитик Данных
Aвторы и спикеры:
Ольга Старчикова, Ольга Цветкова, Алена Гайбатова, Ассир Битохов, Айдар Ахметзянов, Илья Холостов
Аналитик данных
by Rebrain
Блок 02. Junior Аналитик Данных
Aвторы и спикеры:
Ольга Старчикова, Ольга Цветкова, Алена Гайбатова, Ассир Битохов, Айдар Ахметзянов, Илья Холостов
Традиционно аналитики данных востребованы в сферах IT и Digital, но в последние годы спрос на них активно растет и в других отраслях: от ритейла до производства. 83% компаний требуют от аналитиков данных знания Python с библиотеками Pandas и NumPy хотя бы на базовом уровне.
Что такое REBRAIN Live Classes?
- Это 2 онлайн-сессии с аналитиками каждую неделю:
- QA-сессии на каждом лайв классе
- Все записи вебинаров и задания останутся у вас в личном кабинете
- Разбор реальных кейсов в различных проектах на каждом вебинаре
- 2 онлайн-сессии с аналитиками каждую неделю
- На каждом лайв классе будем разбирать примеры решенных задач и рассказывать best practices применения
- После завершения лайв классов в вашем личном кабинете появятся методички, полезные ссылки, скринкасты и другие полезные материалы, как во всех практикумах REBRAIN
- Все материалы останутся с вами навсегда
- Product и Project менеджеры
- Анализ данных компании, когортный анализ, самостоятельное построение дашбордов,
- применение Data Driven подхода в бизнесе
- Бизнес-аналитики
- Работа с ETL-процессами в компании, поиск и анализ данных с помощью Python,
- запросы к базам данных с помощью SQL
- Разработчики и QA инженеры
- Вы пишите и тестируете код, подключаетесь и тестируете базы данных, и вам хочется
- научиться работать с данными более эффективно
- Стажеры аналитики данных
- Вы умеете анализировать данные в Excel/Google Sheets и вам хочется развиваться в этой области.
- Мы даем инструменты, которые позволят прокачать ваши скилы и перейти на более высокую позицию
Программа охватывает все основные аспекты работы с задачами по аналитике
Научимся:
- Использовать когортный анализ и A/B-тестирования для улучшения бизнес-показателей
- Всему, что нужно знать, junior аналитику данных
- Понимать ETL-процессы и автоматизировать рутинные аналитические задачи
- Работать с метриками
- Использовать Python для более эффективной работы с данными
А также:
- Работать с данными с помощью SQL
- Организовывать ETL-процессы в Airflow
- Работать с данными с помощью Python
- Анализировать продуктовые метрики и бизнес-показатели
- Проводить A/B-тестирования
- Строить модели с использованием машинного обучения
- Рассчитывать юнит-экономику
- Проводить когортный анализ
Программа состоит из двух блоков — Аналитик данных Стажер и Junior Аналитик Данных.
Эта складчина на второй блок - Junior Аналитик Данных
Блок 02. Junior аналитик данных:
Модуль 01. Математика и статистика
- Теория вероятности
- Линейная алгебра
- Работа со статистическими гипотезами
- Математический анализ
Модуль 02. Python для анализа данных
- Jupiter Notebook
- Основы работы с python, синтаксис языка
- Библиотеки для работы с данными (Pandas, Seaborn, Matplotlib)
- Скрипты для автоматизации
- Проект по Python
Модуль 03. Продвинутая продуктовая аналитика
- Юнит-экономика
- A/B-тестирование
- Инструменты проверки гипотез на статистическую достоверность
Модуль 04. Машинное обучение
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Основные алгоритмы в catboost
- Практика по машинному обучению
В процессе вы узнаете:
01 Как быстро освоить SQL, который используется практически всеми современными компаниями
02 Как решать задачи с анализом когорт и считать такие метрики, как ретеншн, отток, конверсия в повторную покупку
03 Продуктовую аналитику, сможете строить пайплайны данных, делать запросы к базам данных с помощью SQL, обрабатывать данные на Python, понимать и использовать на практике математику и статистику, визуализировать данные в BI-инструменте и многое другое
04 Как донести результаты своих исследований простыми способами визуализации
05 Как ранжировать задачи, получать грамотное ТЗ и понимать зоны своей ответственности
06 Как освоить набор инструментов, необходимых для решения большинства задач на позиции junior+ аналитик данных
02 Как решать задачи с анализом когорт и считать такие метрики, как ретеншн, отток, конверсия в повторную покупку
03 Продуктовую аналитику, сможете строить пайплайны данных, делать запросы к базам данных с помощью SQL, обрабатывать данные на Python, понимать и использовать на практике математику и статистику, визуализировать данные в BI-инструменте и многое другое
04 Как донести результаты своих исследований простыми способами визуализации
05 Как ранжировать задачи, получать грамотное ТЗ и понимать зоны своей ответственности
06 Как освоить набор инструментов, необходимых для решения большинства задач на позиции junior+ аналитик данных
Ответы на эти и другие вопросы вы узнаете на нашем практикуме!
В качестве заданий вас ждут реальные проблемы и задачи аналитиков, с которыми сталкивались наши эксперты. Вы получите опыт решения настоящих, боевых задач
Сайт: