Практика на курсе "Основы анализа данных"



На курсе у нас пройдут 6 практических занятий + домашние задания и итоговый проект

Для работы в компании, вы должны уметь:

- работать с базами данных/хранилищами и писать SQL запросы

- работать с Python и проводить исследование данных

- визуализировать результаты анализа и строить дашборды



На занятии по SQL мы

📍учимся подключаться к базам данных

📍изучаем возможности DBeaver

📍учимся джойнить таблицы

📍пишем подзапросы

📍учимся применять функции агрегации

📍разбираем синтаксис и применение оконных функций



При изучении Python мы будем использовать Visual Studio Code и Jupyter Notebooks

📍установим Python, редактор кода, нужные библиотеки

📍изучим способы обработки и профилирования данных с помощью pandas, numpy

📍научимся извлекать данные из разных web-источников

📍разберем подключение к базам данных для извлечения/записи данных



Визуализация - способ донесения результатов анализа до бизнеса. Поэтому аналитику важно знать инструменты для визуализации данных.

На обучении мы работаем с Tableau Public. Мы освоим

📍принципы визуализации

📍что такое дашборд и как его строить

📍как подключаться к источникам данных

📍как изменять типы данных

📍в чем разница между метрикой и измерением

📍 как кастомизировать графики

📍 как создавать вычисляемые поля