Аналитик данных [Яндекс. Практикум] [5/6]

[Bot]

Яндекс. Практикум
Аналитик данных

Часть 5 из 6

Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. На курсе мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.
71,1% выпускников трудоустраиваются
Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу после обучения: выдаём официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.

71,1% выпускников находят работу, большинство из них — за 4 месяца после выпуска. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

Часть 5

• Введение
• Что нужно бизнесу
• Опережающие метрики. Декомпозиция
• Определение важных метрик
• База экспериментов
• Оставить нельзя экспериментировать
• Как генерировать идеи
• Формулируем гипотезу правильно
• Заключение

[*]Выбор метода проведения эксперимента

• Введение
• Методы проведения эксперимента
• Качественные методы проверки гипотезы
• Количественные методы проверки гипотезы. A/B-тест
• Преимущества и недостатки A/B-теста
• Пример результатов A/B-теста
• Заключение

[*]Приоритизация гипотез

• Введение
• Зачем и как приоритизировать гипотезы
• Параметр Reach
• Параметр Impact
• Параметр Confidence
• Параметр Efforts
• Заключение

[*]Подготовка к проведениею A/B-теста

• Введение
• A/A-тест
• Ошибки I и II рода при проверке гипотез. Мощность и значимость
• Множественные сравнения: A/B и A/B/n-тесты
• Расчет размера выборки и длительности теста
• Графический анализ метрик и определение предметной области
• Заключение

[*]Анализ результатов A/B-теста

• Введение
• Проверка гипотезы о равенстве долей
• Проверка данных на нормальность. Критерий Шапиро-Уилка
• Непараметрический тест Уилкоксона-Манна-Уитни
• Стабильность кумулятивных метрик
• Анализ выбросов и всплесков: крайние значения данных
• Анализ A/B-теста шаг за шагом
• Долгожданные выводы из A/B-теста
• Основные ошибки при анализе A/B-тестов
• Заключение

[*]Поведенческие алгоритмы

• Факты, эмоции и оценка
• Умение внятно объяснить свою позицию

[*]Проектная работа(проект)

• Введение
• Как рассказать о своем исследовании
• Кому рассказывать истории
• Сезонность и внешние факторы
• Покупаем авиабилеты
• Абсолютные и относительные величины
• Парадокс Симпсона
• Когда график - ваш враг
• Виды графиков для различной информации
• Основные принципы построения презентации
• Отчет в Jupyter Notebook
• Заключение

[*]Библиотека Seaborn

• Введение
• Почему не хватате matplotlib?
• Метод jointplot()
• Цветовая гамма
• Стили графиков
• Категориальные данные
• Визуализация распределения
• Нестандартные графики в seaborn
• Заключение

[*]Библиотека plotly

• Введение
• Интерактивные графики
• Установка Python и Jupyter Notebook
• Базовые графики plotly.
• Круговая диаграмма
• График воронки
• Заключение

[*]Проектная работа (проект).

• Событийная аналитика

§ Введение
§ Что такое событийная аналитика
§ Принципы отслеживания событий
§ Приемы событийно аналитики
§ Aha-момент
§ Заключение
o Проектная работа (Проект)
o Заключение

Сайт: practicum.yandex.ru/data-analyst

Для просмотра скрытого содержимого необходимо Войти или Зарегистрироваться.