netology
Нетология - площадка онлайн обучения специалистов разных направлений, в основном веб-разбработка и работа в интернете.
Продолжительность
97 ч 15 мин
Категория
Обработка и анализ данныхКоличество уроков
63 Видео
Дата добавления
10 февр. 2020 г., 12:13
Язык
Русский
Научим с нуля собирать, анализировать и презентовать данные. Получите востребованную профессию с зарплатой от 80 тыс. руб. (даже в регионах — по данным hh.ru)
Чему вы научитесь на курсе
- Работать с сырыми данными
Информация для отчетов теперь у вас в руках.
От получения данных из разных источников с помощью SQL до создания рабочих моделей и анализа с помощью Python.
- - Работать с заказчиками данных
Говорите с бизнесом на одном языке.
Научим собирать и обрабатывать запросы на аналитику, предоставлять метрики в понятном виде и определять точку приложения усилий.
- Работать с Big Data
Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными.
Научим использовать в работе актуальные инструменты анализа данных: Hadoop и NoSQL.
- Выдвигать и тестировать гипотезы
Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели.
Научим приоритизировать гипотезы и подбирать эффективные инструменты для их проверки.
- Анализировать данные
Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Научим находить инсайты в данных и предлагать бизнесу оптимальные сценарии роста.
Посмотреть больше
- Урок 1.02:00:361. Компетенции и инструменты аналитика. Роль аналитики в принятии решений
- Урок 2.02:13:082. Ошибки и провалы при интерпретации аналитических показателей
- Урок 3.01:42:133. Практическое занятие. Разбор кейсов реальных бизнесов. Поиск инсайтов в данных
- Урок 4.01:46:364. Доп. Практическое занятие. Разбор кейсов
- Урок 5.01:11:441. Введение в SQL. Основы баз данных
- Урок 6.01:18:492. Работа с базами данных
- Урок 7.02:12:263. Основы SQL
- Урок 8.01:44:044. Углубление в SQL
- Урок 9.02:04:535. Работа с PostgreSQL
- Урок 10.02:37:316. Работа с MongoDB
- Урок 11.00:57:08Гостевая лекция - Знакомство с Python
- Урок 12.01:50:27Дополнительная лекция - Python
- Урок 13.00:04:26Установка Git на Windows
- Урок 14.00:05:14Установка Python на Windows
- Урок 15.01:55:431. Основы Python и Git
- Урок 16.01:45:392. Циклы. Типы данных. Коллекции данных
- Урок 17.01:58:123. Функции — использование встроенных и создание собственных
- Урок 18.01:57:064. Работа с датами в Python
- Урок 19.02:02:055. Python для анализа данных numpy и scipy
- Урок 20.02:01:166. Python для анализа данных pandas
- Урок 21.01:46:077. Python для работы с базами данных
- Урок 22.01:53:438. Визуализация данных в Python
- Урок 23.01:01:199. Лабораторная работа по Python
- Урок 24.01:17:0510. Визуализация данных в Python (доп.лекция)
- Урок 25.02:12:3811. Разбор по 1 Блоку курса
- Урок 26.01:55:0212. Основы описательной статистики, виды распределений в Python
- Урок 27.02:27:5213. Центральная предельная теорема и статистический анализ данных в Python
- Урок 28.02:01:4214. Основные статистические тесты и проверка гипотез
- Урок 29.00:36:2415. Лабораторная работа по статистике
- Урок 30.02:11:2716. Кейс-стади. Статистические показатели в Python. Ч.1
- Урок 31.02:05:0017. Кейс-стади. Статистические показатели в Python. Ч.2
- Урок 32.01:29:341. Организация рабочего процесса
- Урок 33.02:32:382. Контроль версий кода на примере системы Git
- Урок 34.00:57:082. Знакомство с Python
- Урок 35.00:51:543. Условные конструкции. Операции сравнения
- Урок 36.01:34:374. Введение в типы данных и циклы
- Урок 37.01:29:425. Циклы. Типы данных. Коллекции данных
- Урок 38.01:28:506. Функции — использование встроенных и создание собственных
- Урок 39.01:49:097. Классы и их применение в Python-1
- Урок 40.01:23:437. Классы и их применение в Python-2
- Урок 41.02:16:461. Понимание целей бизнеса
- Урок 42.02:04:012. Финансовые метрики
- Урок 43.01:58:203. Маркетинговые метрики и метрики продукта
- Урок 44.02:05:564. Иерархия метрик
- Урок 45.02:18:465. Сбор требований и разработка отчётности
- Урок 46.02:12:536. Формулирование гипотез. Поиск точек роста
- Урок 47.02:00:307. Дизайн тестов, проведение и анализ. Построение простых моделей
- Урок 48.02:14:418. Оптимизация отчётности
- Урок 49.00:11:26Создание управленческого дашборда в Google Data Studio-1
- Урок 50.00:09:07Создание управленческого дашборда в Google Data Studio-2
- Урок 51.00:06:13Создание управленческого дашборда в Google Data Studio-3
- Урок 52.00:01:45Создание управленческого дашборда в Google Data Studio-4
- Урок 53.00:01:05Создание управленческого дашборда в Google Data Studio-5
- Урок 54.01:22:541. Традиционные аналитические подходы
- Урок 55.01:32:512. Машинные методы в помощь обработке данных (обзорная - теория)
- Урок 56.01:32:503. Мотивация и инструменты больших данных
- Урок 57.01:22:364. NoSQL-подход к работе с большими данными
- Урок 58.01:21:445. MapReduse-основы (HADOOP & SPARK)
- Урок 59.01:22:366. Практика pyspark
- Урок 60.01:02:277. Культура сбора и источники данных
- Урок 61.00:45:428. Кейс-стади
- Урок 62.01:26:569. MapReduce-расширенная версия
- Урок 63.01:08:3310. Организация команды для работы с данными
Автор - netology
Другие материалы в этой категории
Комментарии
alexandrnv23есть тут курс или нет? какого года курс? там спикер максим чикуров душный?
zoyamedyanikИ где курс?
anderpoГде курс!? Блеать!?