Аналитика данных

Научитесь:
• определять проблему и цель исследования;
• выстраивать концептуальную модель объекта / предмета исследования;
• определять необходимые типы и источники данных для исследования;
• осуществлять выбор инструментов и методов анализа данных исходя из целей и задач проекта.

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:
• работать 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:
• 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:
• создавать интерактивные отчеты (дашборды) в Power BI и Excel;
• трансформировать данные и создавать вычисляемые столбцы и меры для качественного анализа и визуализации данных;
• выбирать правильный тип графика, настраивать параметры визуализации, работать с фильтрацией;
• видеть ошибки визуализации.

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