Базовый курс по анализу данных от Яндекс.Практикума

Яндекс.Практикум — это сервис онлайн-обучения, где любой желающий может с нуля освоить востребованную в ИТ-сфере профессию.Курс от Яндекса по аналитике данных. Вы поймёте, что представляет собой анализ данных, какие процессы он в себя включает и чем занимается аналитик. Изучите азы важнейших инструментов — языка программирования Python и SQL.

Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы.  Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. Мы хотим познакомиться вас с основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.         

Погружение в IT-профессию подразумевает постоянный контакт с изучаемыми технологиями, выполнение практических заданий и общение с наставником. Для этого мы создали собственную среду обучения. Курс смогут освоить студенты различных направлений обучения без дополнительной предварительной подготовки и он будет полезен как студентам, не имеющим опыта в работе с данными, так и владеющим компетенциями по анализу, обработке и визуализации данных на минимальном уровне.                                                                          

С первого дня вы учитесь на практике. Мы даём знания небольшими частями, которые нужно сразу применить, написав собственный код в онлайн-тренажёре. Поддержка в чате доступна 24/7

1. Основы Python и анализа данных: вводный курс

Процесс и стадии работы аналитика: основные термины, задачи и инструменты анализа данных. Подготовка данных для анализа. Знакомство с языком программирования Python, аналитической библиотекой Pandas и средой программирования Jupyter.

2. Введение в профессию «Аналитик данных»

Знакомство с профессией аналитика. Обзор областей, в которых может работать аналитик. Представление разных видов аналитики.

3. Предобработка данных

Чистые и готовые к анализу данные — первый шаг к решению аналитической задачи. Разбираем инструменты для компенсации недостатков данных.

4. Исследовательский анализ данных

Предварительный поиск закономерностей в данных даёт возможность сформулировать первые гипотезы для анализа, а также избежать странных ошибок. Учимся использовать средства визуализации для работы с данными.

5. Статистический анализ данных

В ходе работы с продуктом возникает масса гипотез, которые можно проверить понятными статистическими методами. Изучаем основы статистики и теории вероятностей для решения бизнес-задач.

6. Сбор и хранение данных

Как устроены базы данных, как извлекать данные из них, делая запросы на языке SQL. Добыча данных в интернете.

Программа включает 120 часов изучения материала и 64 часа на подготовку проекта.

Достаточно знаний уровня школьной математики.

Сформируется четкое представление о том, что такое анализ данных, какие процессы он в себя включает и чем занимается аналитик данных. Вы изучите азы важнейших инструментов — языка программирования Python и SQL.