Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции
![proxy.php?image=https%3A%2F%2Fs2.skladchiki.cc%2Fimages%2Fskladchiki.cc.png&hash=8009c830ff8e281fc0865de2560aff17 proxy.php?image=https%3A%2F%2Fs2.skladchiki.cc%2Fimages%2Fskladchiki.cc.png&hash=8009c830ff8e281fc0865de2560aff17](https://s1.sharewood.co/proxy.php?image=https%3A%2F%2Fs2.skladchiki.cc%2Fimages%2Fskladchiki.cc.png&hash=8009c830ff8e281fc0865de2560aff17)
и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях.
ЧТО НЕОБХОДИМО ДЛЯ КУРСА
- Знание базового синтаксиса Python (циклы, функции, условные операторы)
- Знание библиотек (pandas, numpy, scipy) на уровне импорта, экспорта данных, предобработки, EDA, базовая работа со случайными величинами
- Навыки визуализации в Python (Seaborn, matplotlib построение базовых визуализаций)
- Опыт анализа простых экспериментов (t-test или Манна-Уитни в Python)
- Написание запросов с JOIN, where, group by и агрегационными функциями
- Проверка гипотез
- Ошибки 1-ого и 2-ого рода
- Статистические критерии и p-value
- ЦПТ
- Корелляция
- Опыт работы с Tableau, Power BI, Superset или другими похожими инструментами
Чтобы скачать курс, новым пользователям, необходимо Пройти Регистрацию
Если у вас уже есть аккаунт Войти на Форум
Последнее редактирование:
Симпатии:
Это понравилось Artem101228