Яндекс.Практикум [Яндекс.Практикум] Как стать аналитиком данных [часть 4 из 6] (2021)

[Яндекс.Практикум] Как стать аналитиком данных [часть 4 из 6] (2021)

Изображение [Яндекс.Практикум] Как стать аналитиком данных [часть 4 из 6] (2021)

[Яндекс.Практикум] Как стать аналитиком данных [часть 4 из 6] (2021) - Описание курса


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. На курсе мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.

71,1% выпускников трудоустраиваются
Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу после обучения: выдаём официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.

71,1% выпускников находят работу, большинство из них — за 4 месяца после выпуска. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через .

Часть 4

  • Сбор и хранение данных
    • Извлечение данных из веб-ресурсов
      • Введение
      • Что такое Web Mining
      • Что аналитик должен знать об интернете? Браузер. HTML. HTTP.
      • Что такое транспортный протокол
      • Введение в HTML
      • Инструменты разработчика
      • Ваш первый get-запрос
      • Регулярные выражения
      • Парсинг HTML
      • API
      • JSON
      • Заключение
    • SQL как инструмент работы с данными.
      • Введение
      • Базы данных и таблицы
      • Таблицы
      • Ваш первый SQL-запрос
      • Срезы данных в SQL
      • Агрегирующие функции
      • Изменение типов
      • Заключение
    • Расширенные возможности для аналитика в SQL
      • Введение
      • Группируем данные
      • Сортируем данные
      • Обработка данных в группировке
      • Операторы и функции для работы с датами
      • Подзапросы
      • Заключение
    • Отношение между таблицами
      • Введение
      • Типы связей в таблицах
      • ER-диаграммы
      • Приятно познакомится, таблицы!
      • Типовые роли пользователей без данных
      • Поиск пропусков в данных
      • Поиск данных в таблице
      • JOIN. INNER JOIN
      • Внешнее объединение таблиц. LEFT JOIN
      • Внешнее объединения таблиц. RIGHT JOIN
      • Объединение нескольких таблиц
      • Агрегация в запросах JOIN
      • Объединения запросов
      • Заключение
    • Контекст и проработка запроса
      • Введение
      • Контекст задачи
      • Проработка запроса
      • Доработка результата
      • Заключение
    • Проект
      • Итоги курса
      • Описание проекта
      • Парсинг данных
      • Работа с базой данных
      • Работа с данными в Python.
    • Заключение
Анализ бизнес-показателей

  • Метрики и воронки
    • Введение
    • Доходы, прибыль и возврат на инвестиции
    • Конверсии
    • Воронки
    • Маркетинговая воронка: показы, клики, СTR и CR
    • Маркетинговая воронка: группировка по неделям и месяцам.
    • Простая продуктовая воронка
    • Продуктовая воронка с учетом последовательности событий.
    • Заключение
  • Когортный анализ
    • Введение
    • Когортный анализ
    • Когортный анализ в Python
    • Оценка изменений абсолютных показателей по месяцам
    • Оценка изменения относительных показателей по времени жизни
    • Визуализация когортного анализа
    • Retention Rate и Churn Rate
    • Расчет Retention Rate в Python
    • Расчет Churn Rate в Python
    • Поведенческие когорты
    • Заключение
  • Юнит-экономика
    • Введение
    • Экономика одной продажи
    • Экономика одной продажи: строим модель
    • Экономика одного покупателя: LTV и CAC
    • Считаем экономику одного покупателя в интернет-магазине
    • Заключение.
  • Пользовательские метрики
    • Введение
    • Оценка пользовательской актиновсти
    • Пользовательская сессия
    • Фреймворки метрик
    • Расследование аномалий
    • Яндекс.Метрика
    • API Яндекс.Метрики
    • Работа с сырыми данными
    • Заключение
  • Проектная работа(проект)
  • Заключение
Подробнее:

Скачать курс - [Яндекс.Практикум] Как стать аналитиком данных [часть 4 из 6] (2021)


Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.
 
Похожие темы
Сверху