Uzmanlık "Veri Analisti" - kurs 2900 ruble. Stepik'ten, 36 ders eğitimi, Tarih: 29 Ekim 2023.
Miscellanea / / December 05, 2023
Veri analisti, ürün analisti, müşteri tabanı analisti, CRM analisti, veri bilimcisi - tüm bu meslekler veri analiziyle ilgilidir.
🎯 Bu meslekler için EN İYİ gereksinimler:
- SQL bilgisi ve veritabanlarıyla çalışma deneyimi;
- Temel Python sözdizimi bilgisi ve Pandas kütüphanesi bilgisi;
- İstatistik bilgisi ve bunu veri analizinde uygulama becerisi;
- Analitik düşünme.
Bu tam bir liste değil. Örneğin web analistlerinin Google Analytics ve Yandex'i bilmesi gerekiyor. Metrikler ve veri bilimcileri için - makine öğrenimi. Ama boş pozisyonların %70-80'inde bulunan temel şartları verdim.
Veri Analisti uzmanlığı şu anda iki dersten oluşmaktadır:
Herkes için 1️⃣ SQL
Kurs sırasında, karmaşık SQL sorguları yazma düzeyinde SQL'de uzmanlaşacak ve en popüler veritabanı yönetim sistemlerinden birinde bir ticari şirketin verilerini kullanma konusunda pratik yapacaksınız.
Kurs, SQL'e hakim olmak isteyen yeni başlayanlar için olduğu kadar temel düzeyde SQL bilen ancak boşlukları doldurup pratikte bilgilerini pekiştirmek isteyenler için tasarlanmıştır.
2️⃣ Python: Pandalarla Veri Analizi
Kurs Pandalarla pratik çalışmaya ayrılmıştır. Gerekli teoriyi alacak ve onu çok sayıda pratik problemle güçlendireceksiniz.
Kurs, temel Python sözdizimine zaten aşina olanlar için uygundur:
- Temel veri türlerini (listeler ve sözlükler dahil) ve bunlar üzerinde yapılan işlemleri bilir;
- Fonksiyon ve metodun ne olduğu hakkında bilgi sahibi olur.
Kurs, Python ve Pandas kütüphanesinin nasıl kurulacağını bağımsız olarak çözebilen yeni başlayanlar tarafından bile alınabilir. Ancak Python'a yeni başlıyorsanız kurs ilerledikçe bazı temel şeyleri kendi başınıza öğrenmeniz gerekecektir. Bu arada, bu kursta Python sözdizimi hakkında temel bilgileri edinebilirsiniz. O zaman Pandaları öğrenmek çok daha kolay olacak.
Kursların konsepti üç prensibe dayanmaktadır:
Basitlik
Materyalin sunumu erişilebilir ve tutarlıdır - bu, gerekli bilgi tabanını adım adım oluşturmanıza olanak sağlar.
Pratik
Uygulamaya çok dikkat edilir - böylece yalnızca kurs problemlerini çözmekle kalmaz, aynı zamanda bilgiyi gelecekte gerçek projelere uygulayabilirsiniz.
Destek
Yorumlarda soru sormaktan çekinmeyin, tüm materyalin öğrenilmesi benim için önemli. Yorumlara bir gün içinde cevap veriyorum.
Derslerin alınma sırası önemli değildir.
1. Herkes için SQL
Tek masada işlemler
1. Veritabanına Giriş
2. WHERE satırları filtreleniyor. GİBİ düzenli ifadeler. VE ve VEYA
3. Dizeleri sıralama ORDER BY
4. Toplama işlevleri: COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG. Takma adlar
5. GROUP BY ve HAVING satırlarının gruplandırılması. Rapor oluşturma
6. 1. modülün sonuçlarına göre pratik yapın
Birden fazla tablodaki işlemler
1. Birincil anahtar ve yabancı anahtar kavramları. Veritabanındaki ilişki türleri
2. Birden fazla tablodan sorgu oluşturma. INNER JOIN ve Takma Adlar
3. LEFT JOIN ve diğer JOIN türleri
4. UNION ve UNION ALL kullanarak birden fazla tabloyu birleştirme
5. Alt sorgular
6. 2. modülün sonuçlarına göre pratik yapın
Ek Önemli Konular
1. CASE ifadesi
2. Dizelerle çalışmaya yönelik popüler işlevler
Ders materyalini güçlendirmek için pratik görevler
1. Basit sorgular
2. Karmaşık sorgular
3. Çözüm
2. Python: Pandalarla Veri Analizi
Veri çerçevelerini ayrı ayrı analiz etme
1. Dosyalardan veri okuma
2. Verilere hızlı giriş
3. Sütun çıkışı
4. Veri tipleri
5. Satırları filtreleme
6. Düzenli ifadeler
7. Dizeleri sıralama
8. Toplama işlevleri
9. Satır gruplaması
Birden fazla ilgili veri çerçevesinin analizi
1. A'yı birleştir. k. bir birleşme
2. birleştirme
Ek gerekli modül
1. Tarihler ve saatlerle çalışma
2. Pivot tablolar
3. Veri çerçeveleri oluşturmanın yeni yolları
4. Nominal özelliklerin sınıflandırılması
5. Veri çerçevesindeki değerleri değiştirme
6. Pandalarda görselleştirme
7. Dilimleme
8. Çözüm