Specializacija "Duomenų analitikas" - kursas 2900 rub. iš Stepiko, mokymas 36 pamokos, Data: 2023 10 29.
įvairenybės / / December 05, 2023
Duomenų analitikas, produktų analitikas, klientų bazės analitikas, CRM analitikas, duomenų mokslininkas – visos šios profesijos yra susijusios su duomenų analize.
🎯 TOP reikalavimai šioms profesijoms:
- SQL žinios ir patirtis dirbant su duomenų bazėmis;
- Pagrindinės Python sintaksės ir Pandas bibliotekos žinios;
- Statistikos išmanymas ir gebėjimas ją taikyti duomenų analizėje;
- Analitinis mąstymas.
Tai ne visas sąrašas. Pavyzdžiui, žiniatinklio analitikai turi žinoti „Google Analytics“ ir „Yandex“. Metrika, o duomenų mokslininkams – mašininis mokymasis. Bet aš pateikiau pagrindinius reikalavimus, kurie yra 70-80% laisvų darbo vietų.
Šiuo metu duomenų analitiko specializaciją sudaro du kursai:
1️⃣ SQL visiems
Kursų metu įvaldysite SQL iki sudėtingų SQL užklausų rašymo lygio ir pasipraktikuosite naudoti prekybos įmonės duomenis vienoje iš populiariausių duomenų bazių valdymo sistemų.
Kursas skirtas pradedantiesiems, norintiems įvaldyti SQL, taip pat tiems, kurie išmano SQL pagrindiniu lygiu, tačiau nori užpildyti spragas ir įtvirtinti savo žinias praktikoje.
2️⃣ Python: duomenų analizė su pandomis
Kursas skirtas praktiniam darbui su pandomis. Jūs gausite reikiamą teoriją ir sustiprinsite ją daugybe praktinių problemų.
Kursas tinka tiems, kurie jau yra susipažinę su pagrindine Python sintaksė:
- Žino pagrindinius duomenų tipus (įskaitant sąrašus ir žodynus) ir operacijas su jais;
- Turi supratimą, kas yra funkcija ir metodas.
Kursą gali lankyti net pradedantieji, kurie gali savarankiškai išsiaiškinti, kaip įdiegti Python ir Pandas biblioteką. Tačiau jei tik pradedate naudotis Python, kai kurso eigoje turėsite patys susitvarkyti su kai kuriais pagrindiniais dalykais. Beje, šiame kurse galite įgyti pagrindinių Python sintaksės žinių. Tada išmokti pandas bus daug lengviau.
Kursų koncepcija grindžiama trimis principais:
Paprastumas
Medžiagos pateikimas yra prieinamas ir nuoseklus – tai leis žingsnis po žingsnio suformuoti reikiamą žinių bazę.
Praktika
Daug dėmesio skiriama praktikai – kad ne tik spręstumėte kurso uždavinius, bet ir galėtumėte pritaikyti žinias ateityje, ties realiais projektais.
Palaikymas
Nedvejodami užduokite klausimus komentaruose, man svarbu, kad visa medžiaga būtų išmokta. Į komentarus atsakau per dieną.
Kursų išklausymo tvarka nėra svarbi.
1. SQL visiems
Operacijos ant vieno stalo
1. Įvadas į duomenų bazę
2. Filtruojamos WHERE eilutės. Reguliarūs posakiai LIKE. IR ir ARBA
3. Eilučių rūšiavimas ORDER BY
4. Agregavimo funkcijos: COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG. Pseudonimai
5. Eilučių GROUP BY ir HAVING grupavimas. Ataskaitų generavimas
6. Praktika pagal 1 modulio rezultatus
Operacijos ant kelių stalų
1. Pirminio ir išorinio rakto sąvokos. Ryšių tipai duomenų bazėje
2. Užklausų generavimas iš kelių lentelių. INNER JOIN ir slapyvardžiai
3. LEFT JOIN ir kitų tipų JOIN
4. Kelių lentelių sujungimas naudojant UNION ir UNION ALL
5. Papildomos užklausos
6. Praktika pagal 2 modulio rezultatus
Papildomos svarbios temos
1. CASE išraiška
2. Populiarios funkcijos dirbant su stygomis
Praktinės užduotys kurso medžiagai sustiprinti
1. Paprastos užklausos
2. Sudėtingos užklausos
3. Išvada
2. Python: duomenų analizė su pandomis
Duomenų rėmelių analizė atskirai
1. Duomenų skaitymas iš failų
2. Greitas įvadas į duomenis
3. Stulpelio išvestis
4. Duomenų tipai
5. Filtruoti eilutes
6. Reguliarūs reiškiniai
7. Rūšiuoti eilutes
8. Agregavimo funkcijos
9. Eilučių grupavimas
Kelių susijusių duomenų rėmelių analizė
1. Sujungti a. k. prisijungti
2. Sujungimas
Papildomas reikalingas modulis
1. Darbas su datomis ir valandomis
2. Pivot lentelės
3. Nauji duomenų rėmelių kūrimo būdai
4. Vardinių požymių skirstymas į kategorijas
5. Vertybių pakeitimas duomenų rėmelyje
6. Vizualizacija pandose
7. Pjaustymas
8. Išvada