Админ. и Програм. Скачать [Яндекс Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 5 из 6 (2021)

[superslivman]

[Яндекс Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 5 из 6 (2021)



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 исследование трудоустройства выпускников.

Часть 5

Принятие решений в бизнесе на основе данных

• Основы проверки гипотез в бизнесе Введение Что нужно бизнесу Опережающие метрики. Декомпозиция Определение важных метрик База экспериментов Оставить нельзя экспериментировать Как генерировать идеи Формулируем гипотезу правильно Заключение
• Выбор метода проведения эксперимента Введение Методы проведения эксперимента Качественные методы проверки гипотезы Количественные методы проверки гипотезы. A/B-тест Преимущества и недостатки A/B-теста Пример результатов A/B-теста Заключение
• Приоритизация гипотез Введение Зачем и как приоритизировать гипотезы Параметр Reach Параметр Impact Параметр Confidence Параметр Efforts Заключение
• Подготовка к проведениею A/B-теста Введение A/A-тест Ошибки I и II рода при проверке гипотез. Мощность и значимость Множественные сравнения: A/B и A/B/n-тесты Расчет размера выборки и длительности теста Графический анализ метрик и определение предметной области Заключение
• Анализ результатов A/B-теста Введение Проверка гипотезы о равенстве долей Проверка данных на нормальность. Критерий Шапиро-Уилка Непараметрический тест Уилкоксона-Манна-Уитни Стабильность кумулятивных метрик Анализ выбросов и всплесков: крайние значения данных Анализ A/B-теста шаг за шагом Долгожданные выводы из A/B-теста Основные ошибки при анализе A/B-тестов Заключение
• Поведенческие алгоритмы Факты, эмоции и оценка Умение внятно объяснить свою позицию
• Проектная работа(проект)
• Как рассказать историю с помощью данных Подготовка презентации Введение Как рассказать о своем исследовании Кому рассказывать истории Сезонность и внешние факторы Покупаем авиабилеты Абсолютные и относительные величины Парадокс Симпсона Когда график - ваш враг Виды графиков для различной информации Основные принципы построения презентации Отчет в Jupyter Notebook Заключение Библиотека Seaborn Введение Почему не хватате matplotlib? Метод jointplot() Цветовая гамма Стили графиков Категориальные данные Визуализация распределения Нестандартные графики в seaborn Заключение Библиотека plotly Введение Интерактивные графики Установка Python и Jupyter Notebook Базовые графики plotly. Круговая диаграмма График воронки Заключение Проектная работа (проект).
• Cборный проект - 2 Событийная аналитика

§ Введение

§ Что такое событийная аналитика

§ Принципы отслеживания событий

§ Приемы событийно аналитики

§ Aha-момент

§ Заключение

o Проектная работа (Проект)

o Заключение

ИСТОЧНИК

Этот курс доступен с подпиской: Премиум и Премиум MAX

СКАЧАТЬ

Этот курс доступен с подпиской: Премиум и Премиум MAX