RO

RU

Войти Начать

PickAClass · ИИ, Технологии и Инженерия

Наука о данных и аналитика

Освойте инструменты и методы для сбора, очистки, анализа и визуализации данных для получения ценной информации. Охватывает статистический анализ, обработку данных и бизнес-аналитику.

9 subcategories · 334 courses total

SQL для Анализа Данных

Освойте SQL для выполнения запросов, объединения и агрегирования данных из реляционных баз данных. Это фундаментальный навык для любого специалиста по данным для доступа и подготовки данных.

Статистические основы для Data Science

Изучите ключевые статистические концепции, необходимые для анализа данных, включая теорию вероятностей, распределения, проверку гипотез и регрессионные модели.

ETL и Конвейеры Данных

Изучите основы создания автоматизированных рабочих процессов с данными. Узнайте, как извлекать, преобразовывать и загружать (ETL) данные между системами для аналитики и отчетности.

Бизнес-аналитика

Применяйте методы анализа данных для решения бизнес-задач. Научитесь преобразовывать бизнес-вопросы в задачи по обработке данных, анализировать данные и представлять результаты заинтересованным сторонам.

Бизнес-аналитика с Power BI

Используйте Microsoft Power BI для преобразования данных в наглядные визуализации. Научитесь моделировать данные с помощью DAX, создавать отчеты и информационные панели для бизнес-анализа.

Обработка данных на Python

Научитесь очищать, преобразовывать, обрабатывать пропущенные значения и изменять структуру необработанных данных в удобный для использования формат с помощью библиотек Pandas и NumPy в Python.

Бизнес-аналитика с Tableau

Создавайте интерактивные дашборды и отчеты с помощью Tableau. Подключайтесь к различным источникам данных, создавайте мощные визуализации и делитесь бизнес-инсайтами.

Визуализация данных на Python

Создавайте убедительные и информативные визуализации данных с помощью библиотек Python, таких как Matplotlib, Seaborn и Plotly, для эффективного представления аналитических выводов.

Разведочный Анализ Данных

Узнайте, как исследовать наборы данных, чтобы обобщить их основные характеристики, часто с помощью визуальных методов. Выявляйте закономерности, обнаруживайте аномалии и проверяйте гипотезы перед формальным моделированием.