Введение
в Data Science

Научитесь:
• работать в интерактивной облачной среде Google Colab;
• создавать, определять и изменять типы переменных;
• применять методы к основным типам данных (числовым, строковым, булевым);
• структурировать информацию, используя сложные типы данных (списки, словари, кортежи, множества, файлы);
• обрабатывать информацию, используя циклы;
• проверять выполнение условий, используя условные конструкции;
автоматизировать повторяющиеся операции с помощью функций;

• работать с библиотеками

Научитесь:

• методологии Data Mining
• выбирать "правильные данные"
• ставить бизнес-цели к требованиям
• выбирать источники данных
• осуществлять выбор инструментов и методов анализа данных исходя из целей и задач проекта

Научитесь:

• собирать данные из открытых источников с использованием API (VK API, API Headhunter, API GitHub)
• писать парсер и с его помощью собирать данные;
• осуществлять сбор данных при помощи библиотек Requests, BeautifulSoup, Selenium, CSV, JSON и Scrapy на Python

Научитесь:
• осуществлять чистку и предобработку данных
• обрабатывать типичные проблемы в датасетах

Научитесь:
• осуществлять оценку датасета
• анализировать взаимосвязи между переменными
• реализовывать графический и неграфический виды анализа
• осуществлять первичную визуализацию данных (box-plot, pie-chart, гистограммы и т. д.)

Научитесь:
• ставить гипотезы и осуществлять их проверку
• осуществлять A/B тестирование
• осуществлять регрессионный и корреляционный анализ
• интерпретировать результаты анализа

Научитесь:

• осуществлять продвинутый регрессионный анализ
• производить оценку параметров
• прогнозировать целевые показатели
• проверять качество моделей
• применять классификацию и кластеризацию

Научитесь:
• подключаться к базе данных
• просматривать данные в таблице
• писать запросы на выборку данных по поставленным условиям (применение логических функций)
• проводить расчеты с помощью агрегатных функций
• писать условные выражения с помощью CASE
• работать с функциями преобразования дат (извлечение из даты года, месяца, дня, преобразование типа данных строка в дату)
• примененять подзапросы и табличные выражения для написания более сложных фильтраций и поэтапного преобразования данных
• корректировать и преобразовывать данные, функции работы со строками (извлечение подстроки, замена значений, работа с пустыми значениями

Научитесь:
• разрабатывать аналитическое решение под поставленную задачу
• формулировать алгоритм решения аналитической задачи
• осуществлять предобработку и анализ данных под прикладную задачу
• представлять результаты аналитической задач