Брат Тук
Брат Тук
Редактор
2 года с нами!
Награда за 5000 очков репутации
За 500 сообщений!
- Регистрация
- 18/04/2023
- Сообщения
- 16.590
- Репутация
- 46.741
Последние темы автора:
- Скачать «Запусти свою AI-модель и зарабатывай на ней с нуля»
- Скачать «Империя мобильных приложений без кода: запусти свое приложение и начни зарабатывать»
- Скачать «Short Read Domination: как зарабатывать на коротких книгах Amazon»
- Скачать «Как превратить ИИ-инструмент за $17 в поток дорогих клиентов»
- Скачать «Генерация кода для программного создания формы из XML-файла формы»
Автор: Karpov.Courses
Название: Продвинутая аналитика данных. Часть 3 (2023)
![[Karpov.Courses] Продвинутая аналитика данных. Часть 3 (2023)](data:image/svg+xml;charset=utf-8,%3Csvg xmlns%3D'http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg' width='1290' height='556' viewBox%3D'0 0 1290 556'%2F%3E "[Karpov.Courses] Продвинутая аналитика данных. Часть 3 (2023)")
Описание:
Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции
и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях.
ЧТО НЕОБХОДИМО ДЛЯ КУРСА
Подробнее:
Скачать:
Название: Продвинутая аналитика данных. Часть 3 (2023)
Описание:
Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции
и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях.
ЧТО НЕОБХОДИМО ДЛЯ КУРСА
- Знание базового синтаксиса Python (циклы, функции, условные операторы)
- Знание библиотек (pandas, numpy, scipy) на уровне импорта, экспорта данных, предобработки, EDA, базовая работа со случайными величинами
- Навыки визуализации в Python (Seaborn, matplotlib построение базовых визуализаций)
- Опыт анализа простых экспериментов (t-test или Манна-Уитни в Python)
- Написание запросов с JOIN, where, group by и агрегационными функциями
- Проверка гипотез
- Ошибки 1-ого и 2-ого рода
- Статистические критерии и p-value
- ЦПТ
- Корелляция
- Опыт работы с Tableau, Power BI, Superset или другими похожими инструментами
Подробнее:
Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
