Custom block
Програма
Модуль 1Вступ до професії аналітика даних. Продуктовий аналіз і метрики
● Вміння аналізувати дані та хто такий аналітик● Навички аналітика та приклади задач● Що таке продуктовий аналіз?● Розбір метрик та пояснення ДЗ
Модуль 2Аналіз даних в Google Spreadsheet та Excel - від основ до просунутого використання
● Основи Google Spreadsheet: введення даних, форматування, базові функції.
● Складні функції: VLOOKUP, QUERY, ARRAYFORMULA.
● Аналіз даних: діаграми, зведені таблиці, умовне форматування.
● API: підключення, запити на курси валют, інтеграція даних.Модуль 3Теорія ймовірностей та основи статистики для аналізу даних.
Вступ до статистичного аналізу даних
● Варіація. Стандартне відхилення● Коваріація та КореляціяМодуль 4Бази даних. SQL: базовий синтаксис, JOINs
Основи SQL та реляційних баз даних
● Що таке SQL та реляційна база даних?● Термінологія, Зв'язки та Діалекти в SQL● Синтаксис SQL● Як користуватись SQL Practice. Приклади найпростіших запитів
Практика роботи з даними в SQL
● Запити з однієї бази. Фільтрація● Робота з рядками та датами● Робота з JOINs: Пояснення та перші приклади● Використання JOIN та CASE WHEN● Об'єднання за допомогою UNIONМодуль 5Інструменти BI. Як будувати інтерактивні дашборди з Tableau та PowerBI
Побудова звітів з Tableau
● Знайомство з BI-системами
● Продукти Tableau
● Базовий функціонал в Tableau Public
● Створення та публікація дашборду
● Нестандартні фішки з Tableau
Побудова звітів з Power BI
● Установка, налаштування та перший звіт
● Джерела даних, основи Power Query
● Види візуалізацій, доступні в Power BI, фільтри, взаємодія між візуалізаціями
● Збереження та публікація звітівФінальний проєктАналіз даних з Spreadsheet та BI-системою
///
Модуль “Працевлаштування”:Оформлення резюме, LinkedIn, подачі на вакансії, тестова співбесіда в парах, 250+ питань з відповідями для тех. інтервʼю
● Як створити ексклюзивне резюме
● LinkedIn, який працює на вас
● Оформлення WOW-портфоліо для Data Science спеціаліста
● Огляд платформи для пошуку роботи Djinni. Реєстрація. Пошук вакансій
● Лайфхаки успішного проходження співбесід
● 250+ питань до технічної співбесіди з відповідями
● Гайд "Платформи для пошуку фріланс-проєктів і фултайм роботи в Україні і країнах Європи"Модуль 6
Компʼютерна грамотність. Інструменти для аналізу даних з Python.● Що таке Python та як його встановити
● Пакет Аnaconda та Anaconda Navigator
● Де виконувати код Python
● Jupyter Notebook & Jupyter Lab – що це та як встановити
● Інтерфейс Jupyter Notebook, клітинки Markdown та Code
● Робота в редакторі VS Code та дебагінг коду
● Про Google Colab та віртуальні оточення
● Робота з GithubМодуль 7
Основи програмування на Python: типи даних, цикли, функції, класи, імпорти зовнішніх бібліотек, вбудовані функції.● Основи Python. Змінні. Типи данних.
● Колекції та вступ до control flow
● Цикли та List Comprehensions в Python
● Знайомство з функціями у Python. Анотація типів.
● Детальніше про параметри функцій. Приклади використання функцій.
● Глобальний і локальний області видимості. Модулі. Винятки.
● Класи. Форматування рядків.
● FAQ: Functions, classes, exceptions
Модуль 8
Бібліотека Pandas: робота з табличними даними, їх дослідження і аналіз● Введення у Pandas та NumPy
● Відео-інструкція як читати дані, коли працюєте в Google Colaboratory
● Основи роботи з даними у Pandas
● Розширені методи обробки даних у Pandas
● Функція apply() в Pandas
● Функції GroubBy, Pivot і PivotTableОнлайн тренінгЯк не вигорати та де брати енергію на роботу і навчання”
Модуль 9Візуалізація даних для аналізу з бібліотеками matplotlib, seaborn, plotly
● Що таке візуалізація даних. Matplotlib. Побудова базових графіків.
● Побудова візуалізацій, налаштування ліній, кольорів, маркерів. Кілька графіків на одній фігурі.
● Кілька графіків на одній фігурі. Налаштування підписів та легенди. Збереження графіків.
● Стилі графіків. Діаграма розсіювання. Приклад на даних.
● Гістограми.
● Візуалізація в Pandas. Barplots. Box plot.
● Бібліотека Seaborn.
● Matplotlib vs Seaborn. Візуалізація time series.Модуль 10Підключення Python з до бази даних. BigQuery та Looker для роботи з великими даними. Оптимізація SQL запитів.
Підключення до бази даних в Python
● Завантаження бази даних локально
● SQL-скрипт та SQL Client
● Підключення до бази в Python: connection, cursor
● Читання даних за допомогою Pandas
● INSERT, DELETE, UPDATE для внесення змін в таблицях
● SQL з Pandas
● Робота з курсорами
BigQuery: огляд інтерфейсу та сфер використання інструменту. Запити в цій системі.Модуль 11Тестування статистичних гіпотез. Аналіз А/B тестів: теорія і практика з допомогою Python
Тестування статистичних гіпотез
● Статистичні тести● Z-test● P-value, z-таблиця. Реалізація z-тесту на одній вибірці● Тестування на двох вибірках● Основні розподіли та їх характеристики
A/B тестування
● Теорія та формулювання задачі● Дизайн експерименту та підготовка даних● Тестування гіпотези та висновкиМодуль 12Основи машинного навчання для аналітика даних: задача прогнозування, класифікації, кластеризації
////
Бонус:Лайфхаки аналізу даних: ChatGPT і інші програмні способи зробити роботу продуктивніше
////
Фінальний проєктАналіз даних з Python, BigQuery та використанням статистики
Онлайн випускний, рекомендовані наступні кроки після курсу і заряд на подальший розвиток