Python, BI и BigData

Чему вы научитесь:

Работать с сырыми данными

• Информация для отчётов теперь у вас в руках. От получения данных из разных источников с помощью Python и SQL до их загрузки и обработки средствами Power BI.

Анализировать данные

• Понимание бизнеса позволяет расти быстрее и увеличивать свой капитал. Находите инсайты в данных и предлагайте бизнесу оптимальные сценарии роста.

Работать с Big Data и визуализировать данные

• Получайте конкурентное преимущество: лучшие компании работают с большими данными. Используйте Tableau Server и другие инструменты

Выдвигать и тестировать гипотезы

• Берите в работу сложные задачи и будьте уверены в своих подходах к достижению цели. Приоритизируйте гипотезы и подбирайте эффективные инструменты для их проверки.

Как проходит обучение:

Изучаете тему

• В курсе — полезные видеоуроки

Выполняете домашнее задание

• В том темпе, в котором вам удобно

Общаетесь с наставником

• Закрепляете знания и исправляете ошибки

Защищаете дипломный проект

• И дополняете им свое портфолио

Программа курса:

Блок 1: "Python и обработка данных"

• Введение в Python
• Типы данных, функции, классы, ошибки
• Строки, условия, циклы
• Списки и словари в Python
• Пакеты, файлы, Pandas - начало
• Pandas: продолжение
• Визуализация данных
• Базы данных и статистика
• Многопоточность
• Веб-сервер flask и контроль версий GIt
• Итоговый проект

Блок 2: "Работа с Power BI"

• Введение в Power BI2
• Power Query. Получение и преобразование данных
• Модель данных в Power BI4
• DAX5
• Работа с отчетами, базовые принципы визуализации данных
• Power BI Service и создание дашборда
• Power BI и Python
• Итоговый проект

Блок 3: "SQL для анализа данных"

• Введение в блок SQL
• Извлечение и фильтрация данных
• Преобразование и сортировка данных
• Группировка данных
• Введение в базы данных
• Объединение таблиц
• Вложенные запросы
• Обновление, добавление и удаление данных
• Создание, изменение и удаление таблиц
• Advanced
• Обзор основных программ

Блок 4: "Tableau"

• Введение в Tableau. Знакомство с инфраструктурой Tableau
• Модели данных и Табличные вычисления
• Параметры и уровни детализации в Tableau
• Псевдонимы, сортировка, Actions
• Разработка дашбордов. Настройка взаимодействия между визуализациями

Блок 5: "Python и построение Machine Learning моделей"

• Знакомство с машинным обучением
• Линейная регрессия
• Бинарная классификация
• Построение надежных стратегий валидации - важность локальной валидации
• Решающие деревья
• Бутстрап, Бэггинг и случайный лес
• Feature Engineering, Feature Selection
• Градиентный бустинг
• Воркшоп: предсказание оттока клиентов и прогноз продаж
• A/B тестирование
• Обучение без учителя
• Воркшоп: скоринг кредитного портфеля

Блок 6: "Нейронные сети и NLP"

• Введение в нейронные сети
• Обучение нейросетей
• Глубокое обучение на практике
• Дополнительные возможности Tensorflow + Keras
• Свёрточные нейронные сети
• Введение в NLP, понятие ембеддинга
• Рекурентные нейронные сети
• Нейросети с вниманием, трансформеры
• Metric learning, обучение без учителя
• Обучение с подкреплением в нейросетях

Блок 7: "Рекомендательные системы"

• Введение
• Метрики и бейзлайны
• Матричное разложение
• Рекомендации через поиск ближайших соседей
• Гибридные рекомендательные системы

Блок 8: Дипломная работа и помощь с трудоустройством

• Работа над дипломным проектом для портфолио
• Подготовка резюме
• Подготовка к собеседованию
• Финальная защита и консультации

Навыки после курса:

Power BI

• Продвинутая работа с инструментом Power BI для анализа данных

Tableau

• Навыки работы с инструментом Tableau для визуализации больших данных

Конкурентный анализ

• Работа с инструментами SEMRush, Similarweb, Яндекс.Радар

Machine Learning

• Применение библиотек Python для решения ML-задач и проектов

BigData

• Опыт работы над типовыми проектами обработки BigData

Мат.статистика

• Хороший уровень понимание базы мат.статистики, необходимый для работы с данными

Аналитика воронки продаж

• Навык построение сквозной аналитики воронки продаж

A/B-тестирование

• Проведение и обсчёт A/B-тестов с корректной стат.значимостью

SQL

• Продвинутый уровень анализа данных за счёт использования SQL-запросов

Python

• Построение базовых отчётов и автоматизация работы с помощью библиотек Python

Визуализация данных

• Навыки работы с OWOX, продвинутый уровень в Google Sheets и Google Data Studio

Презентация данных

• Подготовка отчётов и презентация результатов анализа данных