Распродажа!

[Яндекс. Практикум] Аналитик данных [2/6] (2021)

р.500

-75%

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

Категория:
Если вы сомневаетесь в нашей честности, то напишите нам по контактам на сайте. по ссылке: https://unimys.com/obratnaya-svyaz/
Любой товар стоит от 150 до 500 рублей (цена не зависит от стоимость продажи у автора)
  • После оплаты вы сразу же получаете курсы на e-mail;
  • Низкая цена;
  • Легко оплатить (мы используем все популярные платежные системы).

Если вы оплатили продукт, и он не пришел вам на почту в течение 30 минут, то свяжитесь с нами по ссылке: https://unimys.com/zakaz-ne-prishel/

Описание

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)

 

Отзывы

Отзывов пока нет.

Будьте первым, кто оставил отзыв на “[Яндекс. Практикум] Аналитик данных [2/6] (2021)”

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *