Аналитик данных. Часть 2/6

52 участника

О чём курс

Исследовательский анализ данных позволяет превращать разрозненные цифры в бизнес-решения: здесь вы научитесь находить закономерности, проверять гипотезы и визуализировать выводы. В фокусе — работа с данными через Python, использование библиотеки Jupyter Notebook и SQL для извлечения информации. Вы освоите построение гистограмм и диаграмм размаха, объединение таблиц из разных источников и методы корреляционного анализа. Уровень подготовки рассчитан на тех, кто осваивает инструменты аналитики для работы в бизнесе, управлении или науке. Итогом станет сформированное умение проводить полный цикл разведочного анализа данных.

Программа обучения

  • 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
Складчина создана 14 октября 2021 г. · описание обновлено 23 марта 2026 г.

Другие материалы школы 12

ЯП Яндекс Практикум Все материалы
564 ₽ 13 000 ₽