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

#Are$

Команда форума
Модератор

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

2024-07-22_16-35-02.png
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
Скрытое содержимое. Вам нужно войти или зарегистрироваться.
СКАЧАТЬ
Скрытое содержимое. Вам нужно войти или зарегистрироваться.
 
Сверху