Аналитика на Python — Лучшие онлайн курсы

Программа

1. Подготовительный этап: основы программирования, базовый курс по Git, введение в backend.
2. Основы языка: рабочая станция Linux, реляционные базы данных, MySQL, алгоритмы, структуры данных, разработка frontend/backend.
3. HTML/CSS, Django Framework.
4. Django REST Framework.
5. Архитектура, шаблоны проектирования.
6. Компьютерные сети.
7. Специальный курс по JS.
8. Подготовка к собеседованию.
9. Каким образом собирать, обрабатывать информацию из интернета?

Чему научитесь

• Программировать на продвинутом уровне;
• Работать с веб-сервисами;
• Использовать нейронные сети;
• Создавать клиент-серверные приложения;
• Применять знания для разработки собственных проектов;
• Разбираться в HTML, CSS, JS, Bootstrap, Pycharm, Depth, Agile, Scrum.

Программа

1. Введение в профессию.
2. Тренажер по Google-таблицам.
3. Статистические подсчеты.
4. E-commerce: маркетинговые/продуктовые метрики, юнит-экономика, пирамида метрик, Google Analytics, Amplitude.
5. Базы данных.
6. Power BI.
7. GameDev: сквозная аналитика, сегментация пользователей.
8. Python, Pandas, структурирование информации.
9. On-Demand.

Чему научитесь?

• Создавать таблицы, вносить в них статистические данные.
• Анализировать различные бизнес-показатели.
• Обрабатывать БД любых объёмов.
• Красиво визуализировать проанализированную информацию.
• Использовать популярный язык программирования в рабочих целях.

Программа

1. Плавное погружение в Python.
2. Библиотеки.
3. Визуализация данных.
4. Анализ статистических тестов.
5. Получение информации из разных источников.
6. Особенности прогнозирования.
7. Дипломный проект.

Чему научитесь?

• Решать типовые задачи аналитики данных при помощи языка программирования Python.
• Автоматизировать регулярный анализ для оперативного реагирования на рыночные изменения.
• Принимать быстрые, продуктивные data-driven решения.
• Руководить бизнес-проектами любой сложности.
• Пользоваться современным софтом из серии Excel на профессиональном уровне.
• Оптимизировать ежедневные задачи, заниматься углубленными исследованием информации.

Программа

1. Знакомство с Пайтон.
2. Основы синтаксиса.
3. Применение разных типов данных.
4. Работа с текстом.
5. Функции, модули.
6. Библиотеки Pandas.
7. Мониторинг разных источников.
8. Объединение сведений.
9. Работа с большими файлами.
10. Визуализации при помощи графиков, гистограмм.
11. Сводные таблицы, множество однотипных файлов.
12. Разбор более продвинутых случаев.
13. Использование NumPy библиотек.
14. Работа с различными файловыми форматами.
15. Написание автоматических скриптов.
16. Парсинг веб-страниц, общедоступных профилей пользователей ВК.
17. Работа с открытыми API, Яндекс сервисами, ВКонтакте.
18. Автообновление отчётов.
19. Диагностика/исправление ошибок кода.
20. Финальный экзамен.

Чему научитесь?

• Программировать на Пайтон.
• Анализировать, быстро обрабатывать большие файлы.
• Создавать отчеты, автоматизировать процесс сбора данных.
• Работать с популярными интернет-сервисами.
• Парсить web-страницы, работать с API.
• Работать с machine learning алгоритмами.
• Пользоваться data scientist инструментами.
• Получите навыки уровня middle в Data Science, станете более востребованным на рынке труда.

Программа

1. Excel и Google-таблицы.
2. Написание макросов.
3. Power Query, Power Pivot.
4. Функции, формулы, таблицы.
5. SQL для работы с БД.
6. Что такое PostgreSQL?
7. Как писать основные запросы?
8. Настройка ключевых видов диаграмм, графиков.
9. Создание интерактивных дашбордов.
10. Matplotlib/Seaborn.
11. Автоматизация работы с рутиной.
12. PowerPoint и навыки публичных выступлений.
13. Дипломирование.

Чему научитесь?

• Использованию Excel, Google-таблиц в аналитике, бухгалтерии, маркетинге.
• Работе с SQL, Power BI, выполнению сложных задач в Power Query, Power Pivot.
• Фильтрации данных, созданию аналитической отчётности, настройке дашбордов.
• Визуализации данных при помощи Пайтон библиотек, исследованию бизнес-сценариев.
• Применению софта PowerPoint для публичных выступлений, проведения конференций.
• Влиянию на людей при помощи убедительной истории, убеждению коллег, руководства.

В рамках этого курса по аналитике данных, студенты научатся владению продвинутых техник, доступных опытным маркетологам. Вы сможете освоить популярный инструментарий, включая Google Analytics, Google Tag Manager, Google Sheets, Amplitude, Яндекс.Метрики, Python, SQL, Power BI. Приглашаются люди без опыта, график учёбы можно предварительно оговорить с наставником.

Получите практические навыки использования SQL, Power BI, Python. Для того, чтобы обучиться этим востребованным инструментам, вам потребуется всего 2 часа в день. К слову, заниматься можно в комфортное для вас время. В процессе обучения, вам предложат создать специальный проект на платформе Скиллбокс, если он будет успешен – вы сможете получить первый доход ещё во время учёбы.

Программа

1. Основы Python.
2. Связь с Data Science.
3. Контроль при помощи условных операторов.
4. Обработка ошибок, допускаемых в программах.
5. Система контроля версий.
6. Jupyter Notebook, комментарии в коде.
7. Арифметические операции, переменные, условные конструкции.
8. Классы, функции.
9. Расширенные возможности Git (бонус).
10. Синтаксический разбор.
11. Автоматизация процессов.
12. Управляющие конструкции/коллекции.
13. Работа с файловой системой.
14. Анализирование информации.
15. Pandas, NumPy.
16. Основы парсинга и работы с API.
17. Базовые понятия статистики.
18. Задачи классификации и кластеризации.
19. Проверка гипотез.
20. Инструментарий для визуализации.
21. Корреляция/корреляционный анализ.
22. Проведение A/B-тестирования.
23. Итоговый проект.

Чему научитесь?

• Использованию ключевого инструментария для анализирования данных, машинного обучения.
• Работе/обработке информации на этапах (сборка, очистка, визуализация и так далее).
• Эффективному решению аналитических задач с применением языка Пайтон.
• Формированию выводов на основе проведенного тестирования для улучшению бизнеса.
• Использованию распространенных библиотек seaborn, plotly, matplotlib, pandas, numpy, scipy.
• Самостоятельной оптимизации процессов без консультации с разработчиками.
• Применению математических моделей, регулярных выражений, выбору/созданию фич.

Вникните в основы того, что такое анализ данных с использованием Python. Насыщенные занятия, в результате которых, вы обучитесь обрабатывать большие объемы данных, как минимум в 2 раза быстрее, освоите ключевой синтаксис Пайтон, станете пользоваться программное библиотекой Pandas, будете грамотно рассчитывать метрики, индексы, сводные таблицы, попрактикуетесь в средствах работы с интерфейсами приложений.

Разберёмся, потренируем навыки работы и изучим нюансы работы с одним из самых частотных аналитических инструментов для продакта — проведением и обсчётом результатов A/B-тестирования продукта

Более короткая версия представленных выше курсов от Yandex Practicum. Вы обучитесь выгрузке, преобразованию, очистке данных при помощи SQL-запросов. Станете создавать дашборды, пользуясь Tableau. Будете запускать А/В-тесты, проверять гипотезы, рассчитывать ключевые метрики, давать грамотную оценку их значимости. Вместе с полученными навыками, вы сможете помогать бизнесу развиваться, успешно реализовывать имеющиеся задачи, достигать поставленных целей в оговоренные сроки.

Программа

1. Бесплатный вводный курс: :основы Python и анализа данных».
2. Базовый Пайтон: погружение в язык, разбор библиотеки Pandas.
3. Предобработка данных: способы очистки от выбросов, пропусков, дубликатов, преобразование данных в различные форматы.
4. Исследовательская аналитика: теории вероятностей и статистики, проведение исследований, поиск закономерностей, библиотеки SciPy/Matplotlib.
5. Итоговый проект первого модуля.
6. Базовый SQL: основы, операции реляционной алгебры, СУБД PostgreSQL.
7. Как рассказать историю с помощью данных? Правильная презентация результатов исследований посредством графиков.
8. Проектирование дашбордов в Tableau.
9. Итоговый проект второго модуля.
10. Анализирование бизнес-показателей: метрики, продуктовая/маркетинговая аналитика, когортный анализ, воронки продаж, unit-экономика.
11. Продвинутый SQL: подсчёт основных бизнес-метрик, оконные функции, изменение локального содержимого.
12. Мастерская: работа над актуальными задачами от заказчиков.
13. Статистический анализ данных: методические взаимосвязи, статистическая значимость, гипотезы.
14. Принятие решений в бизнесе на основе проведенных вами исследований.
15. Основы машинного обучения: разбор ключевых задач МО в бизнес-проектах.
16. Дополнительная практика.
17. Выпускной проект.

Чему научитесь?

• Пользоваться Python, Jupyter, Notebook, SQL, PostgreSQL, Tableau, средствами А/В-тестирования.
• Делать выводы, основываясь на проведенной аналитике.
• Помогать бизнесу более эффективно тратить денежные средства.
• Проверять гипотезы, принимать решения о распределении ресурсов компании, прогнозировать результат.
• Исследовать возможности компании для продуктивного поста даже во время кризиса.
• Обрабатывать языки данных, превращать полученную информацию в наглядные графики/диаграммы.

Начните карьеру в аналитике данных за 2 месяца. Вы изучите основные навыки аналитика, научитесь использовать SQL и Excel на продвинутом уровне. Решите реальные кейсы и на практике отработаете новые знания.

На курсах вы сможете освоить одну из самых востребованных специальностей с нуля. Продолжительность занятий – 5 месяцев. Обучают применению машинных методов, анализированию крупных объёмов информации, программированию на Пайтон, работе с инструментами SQL, Git, Jupyter, PySpark. После завершения образовательной программы, вручают диплом о профессиональной переподготовке.

Хороший вариант для тех, кто хочет стать востребованным специалистом в ИТ-сфере. Учиться можно из любой точки мира. Доступно общение с преподавателями в Телеграм чате, там же имеется возможность завести полезные знакомства. Гарантируют сертификат о прохождении курса, оплачиваемую стажировку в компаниях-партнёрах с последующим трудоустройством.

Выбирайте эти online-курсы, если желаете обучиться первым шагам в программировании, развить свои скиллы до уровня профи, применить их на практике. Разбирают методы автоматизации процессов, анализирования информации, проведения тестирования при помощи языка Пайтон. Обучение разбито на короткие теоретические блоки, а также практические задания с подробным разбором. В конце учебной программы, вы создадите собственный проект, который будет добавлен к вашему портфолио.

Видеокурсы будут полезны аналитикам, дата-сайентистам/инженерам, BigData-разработчикам, а также тем, кто только начинает свой путь в рассматриваемой нами сфере деятельности. Студентов обучают доступной и последовательной подаче данных, обработке информации с применением распространенных приложений, сервисов, платформ, построению сводных таблиц, их объединению по общему ключу или путем конкатенации. Вас ждут 48 интересных задач, выполнение каждой из которых будет способствовать вашему профессиональному росту.

A/B-тестирование

Вы научитесь запускать А/В-тесты сравнивать разные версии одного и того же продукта, определять самое эффективное решение и подтверждать его математически. Сможете создавать подходящие инструменты для проведения A/B-тестов для разных продуктов, используя Python.

Перед вами отличная возможности прокачки алгоритмического мышления. После прохождения занятий, вы станете излагать идеи в виде блок-схем, научитесь считывать готовые схемы, реализовывать программы.

Подробно объясняют базовые понятия Data Science, включая библиотеки для работы с данными (Numpy, Pandas, Matplotlib, SciKit-Learn), визуализации, создания моделей машинного обучения. Online-курс длится 1 месяц, предполагающий прохождение 10 уроков.

Подборка тестов, благодаря которым можно проверить свой уровень владения языком Пайтон, а также выяснить, какими аналитическими навыками вы обладаете. Среди представленных на платформе IT Resume мини-тестов следующие: ООП в Python, фреймворки и библиотеки, базовые структуры данных, функциональное программирование, Numpy, модуль math, аналитика и так далее.

Бесплатный курс, на котором можно получить  базовые представления о популярном языке программирования Python. Имеется возможность обучиться азам программирования, выучить основные классы, библиотеки, функции, освоить методы анализа/построения выводов, пройти практические занятия по написанию кода, подбору инструментов для исследований, тестирования, интерпретации результатов.