Автор: Яндекс. Практикум
Название: Аналитик данных
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 2
Подробнее:
Скачать:
Название: Аналитик данных
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 2
- Исследовательский анализ данных
- Первые графики и выводы
- Введение
- Знакомство с задачей
- Сводные таблицы для расчета среднего
- Применяем сводные таблтицы
- Есть ли проблемы в данных?
- Базовая проверка данных
- Гистограмма
- Гистограмма для двух кубиков
- Распределения
- Диаграмма размаха
- Диаграмма размаха в Python
- Описание данных
- Заключение
- Изучение срезов данных
- Введение
- Срезы данных методом query()
- Возможности query()
- Срезы в действии
- “Слишком долгая” заправка - это сколько?
- Работа с датой и временем
- Графики
- Группировка с pivot_table()
- Помечаем срез данных
- Сохраняем результаты
- Заключение
- Работа с несколькими источниками данных
- Введение
- Срез по данным из внешнего словаря
- Срез по данным из внешнего словаря (продолжение)
- Добавляем столбец
- Добавляем столбец(продолжение)
- Объединяем данные из двух таблиц
- Переименование столбцов
- Объединение столбцов методом merge() и join()
- Заключение.
- Взаимосвязь данных
- Введение
- Диаграмма рассеяния
- Корреляция
- Матрица диаграмм рассеяния
- Как выжать максимум из очевидности
- Заключение
- Валидация результатов
- Введение
- Укрупняем группы
- Разбитые по группам данные
- Заключение
- Проектная работа (Проект)
- Первые графики и выводы
Подробнее:
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Скачать:
Для просмотра ссылок Войдите в аккаунт или Зарегистрируйтесь
Похожие темы
- [Яндекс Практикум] DevOps для эксплуатации и разработки. (Часть 4 из 6)
- [Яндекс Практикум] DevOps для эксплуатации и разработки. (Часть 3 из 6)
- [Яндекс-практикум] Бизнес-аналитик. Часть 7 из 8 (2023)
- [Яндекс.Практикум] Специалист по Data Science Плюс. Часть 13/16 (2022)
- [Яндекс.Практикум] Специалист по Data Science Плюс. Часть 15/16 (2022)
- [Яндекс Практикум] DevOps для эксплуатации и разработки, 2 часть (2021)
- [Яндекс.Практикум] Бизнес-аналитик Часть 6 из 8 (2023)
- [Яндекс.Практикум] Бизнес-аналитик Часть 5 из 8 (2023)
- [Яндекс.Практикум] Основы управления проектами (2023)
- [Ксения Крылова, Никита Сорокин] Основы дизайна в Figma [Яндекс.Практикум] (2023)