Старт в аналитике

Изучите базовые понятия аналитики и Data Science. Освойте 6 инструментов для работы с данными. Влюбитесь в аналитику и найдите свою специализацию

Старт в аналитике
Цена
1490
Кэшбэк до 7,5%
9 уроков9 уроков
Сертификат гос. образцаСертификат гос. образца
РусскийРусский
Нетология
Купить с кэшбэком

Описание:

Рынок испытывает дефицит специалистов по работе с данными. Аналитики нужны не только технологическим стартапам и научным институтам — они нужны всем. Финансы, медицина, промышленность, агротехнологии, ритейл — лишь часть областей, где Data Science-специалисты помогают находить инсайты в куче разрозненной информации, создавать инновационные продукты и строить бизнес на основе данных. 

Кому подойдёт курс 

  • Всем, кому интересна сфера Data Science. Курс для тех, кто считает, что «искусственный интеллект», «нейронные сети» и «машинное обучение» — не просто модные слова, а будущее человечества 
  • Всем, кто использует данные в работе. Digital-маркетологи, продакт-менеджеры, финансисты и экономисты, разработчики, трейдеры, бухгалтеры — все, чья ежедневная рутина завязана на информации и данных 
  • Специалистам смежных профессий. Курс пригодится всем, кому важно понимать базовые понятия аналитики для работы или общего развития — даже если не планируете становиться Data Scientist

Разберёмся в науке о данных и data-driven подходе

Для работы с данными нужна учёная степень в программировании или математике — это миф.
Мы расскажем, в каких сотрудниках нуждаются современные компании и поможем составить план обучения и развития.
Вы узнаете, как работа с большими данными помогает совершенствовать продукты компаний, познакомитесь с принципами внедрения и применения культуры сбора и обработки данных, на примерах разберётесь с базовыми инструментами и напишете свой первый код.
За 9 занятий вы оцените, насколько вам интересна Data Science и поймёте, куда развиваться дальше. 

Программа курса:

Чем занимается наука о данных

Начнём с плавного погружения в актуальную ситуацию в сфере Data Science. Узнаем, как наука о данных проникла в нашу жизнь и внедрилась во все области. Рассмотрим, какие профессии здесь существуют и какие навыки нужно получить, чтобы стать квалифицированным специалистом. 

  • Data Science: история, польза, применение
  • Профессии в Data Science: какие навыки необходимы для начала работы 

6 базовых инструментов для работы в аналитике

Узнаем, какие инструменты необходимы для старта в сфере. Поймём, как их использовать для решения реальных задач. Начнём изучение самого популярного языка — Python.

  • Работа в Excel: прокачка навыков от нуля до аналитика
  • Где и для чего используется SQLPython для анализа данных: обработка датасета онлайн-магазина
  • Визуализация отчёта по логистике в PBI за 10 минут
  • Культура работы с данными: зачем нужна и как внедрять
  • Создание интерактивных дашбордов в Google Data Studio