מנתח נתונים של שיעורים חיים - קורס 70,000 רובל. מ-Rebrain, אימון, תאריך: 27 בנובמבר 2023.
Miscellanea / / November 28, 2023
סטָטִיסטִיקָה
- באופן מסורתי, מנתחי נתונים מבוקשים במגזרי ה-IT והדיגיטל, אך בשנים האחרונות הביקוש אליהם גדל באופן פעיל בתעשיות אחרות: מקמעונאות ועד ייצור. 83% מהחברות דורשות שמנתחי נתונים יהיו בעלי ידע ברמה בסיסית לפחות של Python עם הספריות Pandas ו-NumPy.
- 60,000 - 130,000 לשפשף. השכר הממוצע של אנליסט ברמה בינונית הוא 130,000 רובל, ורמת ג'וניור היא 60,000 רובל.
- מ-5000 כמה משרות פנויות לפי HH.ru
- sql. כמעט כל המשרות דורשות ידע ב-SQL וכישורי מסד נתונים יחסיים.
מהם שיעורי REBRAIN Live? אלו 2 מפגשים מקוונים עם אנליסטים מדי שבוע:
- מפגשי qa
בכל שיעור חי - פוסטים
כל ההקלטות והמטלות של הוובינר יישארו בחשבונך האישי. - מקרים
ניתוח מקרים אמיתיים בפרויקטים שונים בכל וובינר - תרגול
לאחר כל הרצאה מקוונת, תתבקשו לבצע מטלות בפלטפורמה שלנו. המשימות קרובות ככל האפשר למשימות של פרויקטים אמיתיים ומבוצעות על התשתית שלנו - הפעלות בשידור חי
2 מפגשים מקוונים עם אנליסטים מדי שבוע - שיטות עבודה מומלצות
בכל שיעור חי ננתח דוגמאות לבעיות שנפתרו ונספר שיטות עבודה מומלצות ליישום - לְהוֹסִיף. חומרים
לאחר השלמת השיעורים החיים, מדריכים, קישורים שימושיים, שידורי מסך וחומרים שימושיים אחרים יופיעו בחשבונך האישי, כמו בכל סדנאות REBRAIN - רישיון לכל החיים
כל החומרים יישארו איתך לנצח
למי זה מתאים?
- מנהלי מוצר ופרויקטים ניתוח נתוני חברה, ניתוח עוקבות, בנייה עצמאית של לוחות מחוונים, יישום גישת ה-Data Driven בעסק
- אנליסטים עסקיים עבודה עם תהליכי ETL בחברה, חיפוש וניתוח נתונים באמצעות Python, שאילתות מסדי נתונים באמצעות SQL
- מפתחים ומהנדסי QA אתם כותבים ובודקים קוד, מתחברים ובודקים מסדי נתונים, ואתם רוצים ללמוד איך לעבוד עם נתונים בצורה יעילה יותר
- חניכים בניתוח נתונים אתם יודעים לנתח נתונים ב-Excel/Google Sheets ואתם רוצים להתפתח בתחום זה. אנו מספקים כלים שיאפשרו לכם לשדרג את כישוריכם ולעבור לתפקיד גבוה יותר.
בוא נלמד:
- השתמש בניתוח עוקבות ובבדיקות A/B כדי לשפר את הביצועים העסקיים
- כל מה שאתה צריך לדעת כמנתח נתונים זוטר
- להבין תהליכי ETL ולהפוך משימות אנליטיות שגרתיות לאוטומטיות
- עבודה עם מדדים
- השתמש ב-Python כדי לעבוד עם נתונים בצורה יעילה יותר
ו:
- עבודה עם נתונים באמצעות SQL
- ארגן תהליכי ETL ב-Airflow
- מניפולציה של נתונים באמצעות Python
- ניתוח מדדי מוצר ואינדיקטורים עסקיים
- ביצוע בדיקות A/B
- בניית מודלים באמצעות למידת מכונה
- חשב כלכלת יחידה
- ביצוע ניתוח עוקבות
בתהליך תלמדו:
01.איך לשלוט במהירות ב-SQL, המשמש כמעט את כל החברות המודרניות
02. כיצד לפתור בעיות בניתוח עוקבות ולחשב מדדים כגון שימור, נטישה, המרה לרכישה חוזרת
03. ניתוח מוצר, אתה יכול לבנות צינורות נתונים, לבקש מסדי נתונים באמצעות SQL, לעבד נתונים ב-Python, להבין ולהשתמש במתמטיקה וסטטיסטיקה בפועל, להמחיש נתונים בכלי BI ועוד הרבה יותר אַחֵר
04. כיצד להעביר את תוצאות המחקר שלך באמצעות שיטות הדמיה פשוטות
05. כיצד לדרג משימות, להשיג מפרט טכני מוכשר ולהבין את תחומי האחריות שלך
06. כיצד לשלוט במערך הכלים הדרושים לפתרון רוב הבעיות בתפקיד מנתח נתונים זוטר+.
מה נשמע?
- השתתף בשיעור מקוון חי
- אתה מקבל משימות פעמיים בשבוע
- שאל שאלות ישירות במהלך הרצאה בשיעור מקוון או בצ'אט סגור
- עושה את המשימה
- בדיקה אוטומטית/בדיקה על ידי ראש צוות תוך 24 שעות
- עוברים לשיעור החי הבא
בלוק 01. חניך מנתח נתונים:
מודול 01. היכרות עם המקצוע
- היכרות עם מקצוע מנתח נתונים
- מכשיר מסד נתונים
- עיצוב מסד נתונים משלך
מודול 02. SQL
- שאילתות ותנאים בסיסיים, עבודה עם עמודות
- פונקציית JOIN
- פונקציות צבירה
- שאילתות מקוננות מורכבות
- עבודה עם ויטרינות
- פרויקט SQL
מודול 03. זרימת אוויר
- עיצוב תהליכי ETL
- זרימת אוויר
- דואגים ומשימות
- תזמון
מודול 04. EDA ומחקר
- יסודות הסטטיסטיקה
- בדיקת איכות הנתונים
- חקר נתונים לא מוכרים ב-SQL
מודול 05. ניתוח מוצר
- מדדי ניתוח מוצר בסיסיים. היררכיות של מדדים.
- ניתוח עוקבות
מודול 06. ניתוח BI
- יסודות העבודה עם כלי BI וכלים להדמיה של נתונים
- שיטות עבודה מומלצות בהדמיית נתונים
- אוטומציה של דוחות
- בניית לוחות מחוונים בעדשת נתונים של Yandex
- פרויקט גמר של הבלוק הראשון
לאחר שתשלים את בלוק המתמחה ב-Data Analyst, תוכל להתחיל לחפש התמחות. ואנחנו נעזור לך בזה. משך ההתמחות הממוצע הוא 3 חודשים. כך נמשך הבלוק הבא "Junior Data Analyst" בעוד שלושה חודשים תסיים את ההתמחות ותתקרב לפרויקט התעודה שלך. בשלב זה, הכישורים והיכולות שלך יספיקו כדי לקבל תפקיד כ-Junior Data Analyst.
בלוק 02. מנתח נתונים זוטר:
מודול 01. מתמטיקה וסטטיסטיקה
- תאוריית ההסתברות
- אלגברה ליניארית
- עבודה עם השערות סטטיסטיות
- ניתוח מתמטי
מודול 02. פייתון לניתוח נתונים
- מחברת יופיטר
- יסודות העבודה עם פיתון, תחביר שפה
- ספריות לעבודה עם נתונים (Pandas, Seaborn, Matplotlib)
- סקריפטים לאוטומציה
- פרוייקט Python
מודול 03. ניתוח מוצר מתקדם
- כלכלה יחידה
- בדיקת A/B
- כלים לבדיקת השערות למובהקות סטטיסטית
מודול 04. למידת מכונה
- הכשרה בהדרכה
- למידה ללא פיקוח
- אלגוריתמים בסיסיים ב-catboost
- תרגול למידת מכונה