Аналитик данных

Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных. Познакомитесь с базовым инструментом аналитика и сможете проводить в нём простой анализ данных.

Научитесь писать простые SQL-запросы, чтобы получать данные из базы данных — и не тратить время разработчиков или администраторов на поиск нужного разреза информации. Узнаете, как создавать новые таблицы сразу в базе без выгрузки данных в Excel — это позволит делать отчеты быстрее. Научитесь загружать данные в базу и самостоятельно развёртывать базу данных PostgreSQL, чтобы хранить данные в тех разрезах, которые нужны аналитикам. Сможете работать с разными форматами файлов: можно в одной базе создавать отчёты с данными с веб-счётчиков, из таблиц бухгалтерии и из управленческой отчётности.

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.

Разберётесь в методах построения аналитики в компании. Научитесь переходить от мониторинга к прогнозированию, применяя простые скрипты python и pyspark, чтобы не тратить средства на внедрение сложных промышленных комплексов. Сможете определять, когда и каких данных не хватает, и собирать недостающие.

Вы научитесь пользоваться базовыми инструментами и подходами в Python, чтобы начать работать с данными. Повторите основы линейной алгебры, теории множеств, методов математической оптимизации, описательной статистики, статистического анализа данных, а также научитесь реализовать это на языке Python.

Получите представление о многомерных массивах numpy и их преимуществах перед традиционными массивами Python. Узнаете основные функции взаимодействия с numpy массивами. Познакомитесь с принципами broadcast’а. Сможете использовать pandas для работы с информацией в таблицах, объяснять операции над векторами и матрицами, работать с матрицами и векторами в python, создавать и работать с элементами массива разных размерностей в numpy, отображать данные в различных срезах и различными способами для их дальнейшего анализа.

Научитесь ориентироваться в статистических методах и их областях применения в решении реальных задач. Освоите основные понятия и точки применения статистики. Узнаете про основные распределения, освоите ЦПТ. Изучите дискретные и непрерывные распределения и получите основы статистических проверок гипотез.

В рамках дипломного проекта вы примените полученные навыки на персональном проекте по анализу данных. Это может быть анализ данных по продажам, прогнозная аналитика влияния бизнес-действий на ключевые показатели эффективности или написание алгоритма распределения товарных запасов. Если у вас нет идей для своего проекта (или доступа к необходимым данным), мы предложим учебный кейс в интересной вам области на основе реального датасета других компаний.

Дипломная работа выполняется самостоятельно под руководством экспертов курса и закрепляет весь спектр знаний и навыков, полученных на программе. Вы получаете готовый кейс для уверенного роста и перехода на новую должность.