Погружение в статистику: Основные понятия для успешного анализа данных
Сегодня мы углубимся в ключевые статистические концепции, которые необходимы каждому аналитику данных. Рассмотрим примеры кода на Python, используя реальные данные, используя библиотеку Pandas для работы с данными и NumPy для вычислений. В качестве примера возьмем набор данных о пассажирах Титаника, доступный на Kaggle.
🟠 Файл с кодом
Ждём ваши комментарии по материалу👇🏻
А еще подскажите — писать ли дальше материалы по статистике?
Сегодня мы углубимся в ключевые статистические концепции, которые необходимы каждому аналитику данных. Рассмотрим примеры кода на Python, используя реальные данные, используя библиотеку Pandas для работы с данными и NumPy для вычислений. В качестве примера возьмем набор данных о пассажирах Титаника, доступный на Kaggle.
Ждём ваши комментарии по материалу👇🏻
А еще подскажите — писать ли дальше материалы по статистике?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥34👍12❤7
Готовый проект для портфолио — ABC-анализ
ABC-анализ — это важный инструмент для аналитика, который помогает не только понять, какие товары или услуги приносят наибольшую прибыль, но и оптимизировать процессы внутри компании. Подготовили для вас проект АВС-анализа чтобы освоить основные принципы и научиться применять его на практике.
Чем вам будет полезен проект:
🟠 Узнаете, как нужно проводить ABC-анализ: этот анализ должен уметь делать каждый аналитик;
🟠 Посмотрите эталонное оформление портфолио на GitHub на примере одного из проектов;
🟠 Узнаете несколько фишек и лайфхаков и как правильно формулировать бизнес-выводы;
🟠 На примере проекта оформите свое портфолио — а дальше оффер не заставит себя долго ждать :)
➡️ Получить проект: clck.ru/3FAGxf
#полезность
ABC-анализ — это важный инструмент для аналитика, который помогает не только понять, какие товары или услуги приносят наибольшую прибыль, но и оптимизировать процессы внутри компании. Подготовили для вас проект АВС-анализа чтобы освоить основные принципы и научиться применять его на практике.
Чем вам будет полезен проект:
#полезность
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤5👍2
Simulative
✨ Как BI-аналитику выделиться на рынке с помощью дата-арта и сторителлинга Если вы BI-аналитик и уже умеете делать неплохие дашборды, то наверняка задумывались о том, как сделать их более привлекательными для клиента. А начинающие BI-специалисты точно раздумывали…
Сегодня мы обсудим, как прокачать навыки BI-специалиста и какие направления помогут улучшить портфолио. Спикер Наталья Киселева, опытный датавиз-тренер и BI-аналитик, ментор в Data Visualization Society, расскажет о новых подходах в визуализации данных.
План вебинара:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8👍6❤5
Прокачайте свои навыки с курсом-симулятором «Аналитик данных»!
Уже завтра стартует новый поток нашего флагманского курса «Аналитик данных», который предлагает уникальную возможность развить ваши навыки и уверенно шагнуть в профессию.
Как это устроено:
🟠 Материалы
Доступные материалы, которые будут понятны и начинающим, и уже опытным специалистам. Комбинированный формат — видеоуроки, текстовые лекции, конспекты.
🟠 Общение
Вы будете общаться с преподавателями и студентами в чате в Telegram. Все удобно разбито по отдельным веткам и каждый студент получает ответ на свой вопрос.
🟠 Задачи
Во время прохождения Симулятора вам предстоит решить более 500 бизнесовых задач в нашем интерактивном тренажере — и это помимо кейсов и проектов!
🟠 Поддержка преподавателей
Промежуточные проекты и дипломная работа внимательно проверяются нашими преподавателями — вы получите и code review, и оценку своих рассуждений и гипотез.
🟠 Сюжетная линия
Вы не просто будете изучать аналитику — вы будете сразу же решать рабочие задачи, получая понятный бизнес-контекст. По сути, вы пройдете стажировку начинающим аналитиком.
🟠 Специальное предложение
Сейчас вы можете подать заявку на трек-обучение — объединенные программы двух или даже трех курсов. На выбор три трека: аналитик данных с сильной экспертизой в BI, аналитик-инженер данных: 2 в 1, фулстек-аналитик. Выгода до 21%!
➡️ Оставить заявку: https://clck.ru/3FAHum
Уже завтра стартует новый поток нашего флагманского курса «Аналитик данных», который предлагает уникальную возможность развить ваши навыки и уверенно шагнуть в профессию.
Как это устроено:
Доступные материалы, которые будут понятны и начинающим, и уже опытным специалистам. Комбинированный формат — видеоуроки, текстовые лекции, конспекты.
Вы будете общаться с преподавателями и студентами в чате в Telegram. Все удобно разбито по отдельным веткам и каждый студент получает ответ на свой вопрос.
Во время прохождения Симулятора вам предстоит решить более 500 бизнесовых задач в нашем интерактивном тренажере — и это помимо кейсов и проектов!
Промежуточные проекты и дипломная работа внимательно проверяются нашими преподавателями — вы получите и code review, и оценку своих рассуждений и гипотез.
Вы не просто будете изучать аналитику — вы будете сразу же решать рабочие задачи, получая понятный бизнес-контекст. По сути, вы пройдете стажировку начинающим аналитиком.
Сейчас вы можете подать заявку на трек-обучение — объединенные программы двух или даже трех курсов. На выбор три трека: аналитик данных с сильной экспертизой в BI, аналитик-инженер данных: 2 в 1, фулстек-аналитик. Выгода до 21%!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍4🔥4
Как просто верстать отчёты в Power BI и не страдать
Присоединяйтесь к нашему вебинару 17 декабря в 19:00 по МСК, где мы за 60 минут в прямом эфире создадим отчёт, который будет не только ровным, но и сочным, а главное — удобным для восприятия!
Спикер вебинара, Мария Гришина — ведущий BI аналитик в ООО Салаир (РЖД) и автор телеграмм-канала «Power BI Design» — раскроет секреты грамотной верстки, поделится полезными приёмами и лайфхаками.
Вы узнаете, как правильно расставлять акценты, использовать цветовые схемы и шрифты так, чтобы ваши отчёты вызывали восторг у коллег и руководства.
➡️ Зарегистрироваться: https://clck.ru/3FCmDj
#вебинар
Присоединяйтесь к нашему вебинару 17 декабря в 19:00 по МСК, где мы за 60 минут в прямом эфире создадим отчёт, который будет не только ровным, но и сочным, а главное — удобным для восприятия!
Спикер вебинара, Мария Гришина — ведущий BI аналитик в ООО Салаир (РЖД) и автор телеграмм-канала «Power BI Design» — раскроет секреты грамотной верстки, поделится полезными приёмами и лайфхаками.
Вы узнаете, как правильно расставлять акценты, использовать цветовые схемы и шрифты так, чтобы ваши отчёты вызывали восторг у коллег и руководства.
#вебинар
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥7👍2😁1
Запускаем новый курс-симулятор «Инженер машинного обучения»!
🟠 Что делает ML-инженер?
Это специалист, который занимается разработкой, обучением и внедрением моделей машинного обучения. Представьте, что у вас есть огромная куча информации, и вам нужно найти в ней полезные закономерности. ML-инженер создает модели, которые могут это сделать.
🟠 Почему это актуально?
За последний год спрос на ML-инженеров увеличился на 36%, а на данный момент на рынке открыты более 1000 позиций в том числе в Т-Банк, Яндекс, Сбер и других компаниях.
🟠 На курсе за 8 месяцев вы научитесь:
- Понимать, что у алгоритмов машинного обучения «под капотом», освоив математику
- Обучать модели машинного обучения и нейронные сети
- Исследовать и обрабатывать данные с помощью Python
- Создавать рекомендательные системы
🟠 Курс подойдет тем, кто хочет начать обучение профессии с нуля, а также тем, кто уже немного освоил базу и хочет научится от и до создавать модели и рекомендательные системы.
🟠 Старт первого потока: 24 января
Для тех, кто запишется в числе первых, действуют ранние цены на обучение. В январе стоимость курса повысится.
➡️ Хотите узнать, подходит ли вам профессия ML-инженера? Оставьте свои контакты, и мы свяжемся с вами для консультации.
Это специалист, который занимается разработкой, обучением и внедрением моделей машинного обучения. Представьте, что у вас есть огромная куча информации, и вам нужно найти в ней полезные закономерности. ML-инженер создает модели, которые могут это сделать.
За последний год спрос на ML-инженеров увеличился на 36%, а на данный момент на рынке открыты более 1000 позиций в том числе в Т-Банк, Яндекс, Сбер и других компаниях.
- Понимать, что у алгоритмов машинного обучения «под капотом», освоив математику
- Обучать модели машинного обучения и нейронные сети
- Исследовать и обрабатывать данные с помощью Python
- Создавать рекомендательные системы
Для тех, кто запишется в числе первых, действуют ранние цены на обучение. В январе стоимость курса повысится.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤5🤩5
Машинное обучение: основы, модели и их связь с анализом данных
Сегодня мы начнем блок постов о машинном обучении и обсудим его основных концепциях: данных, моделях и процессе обучения. Также поговорим, как машинное обучение связано с анализом данных. Разберём всё по порядку и посмотрим примеры на Python.
🟠 Файл с кодом.
Если у вас есть вопросы или вы хотите узнать больше о конкретных аспектах машинного обучения, пишите в комментариях!
А здесь немного подробностей о профессии ML-инженер.
Сегодня мы начнем блок постов о машинном обучении и обсудим его основных концепциях: данных, моделях и процессе обучения. Также поговорим, как машинное обучение связано с анализом данных. Разберём всё по порядку и посмотрим примеры на Python.
Если у вас есть вопросы или вы хотите узнать больше о конкретных аспектах машинного обучения, пишите в комментариях!
А здесь немного подробностей о профессии ML-инженер.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥10👍7❤6
Simulative
Как просто верстать отчёты в Power BI и не страдать Присоединяйтесь к нашему вебинару 17 декабря в 19:00 по МСК, где мы за 60 минут в прямом эфире создадим отчёт, который будет не только ровным, но и сочным, а главное — удобным для восприятия! Спикер вебинара…
Присоединяйтесь сегодня в 19:00 по МСК к нашему вебинару «Как просто верстать отчёты в PowerBI и не страдать», где мы за 60 минут в прямом эфире создадим отчёт, который будет не только ровным, но и сочным, а главное — удобным для восприятия!
Спикер вебинара, Мария Гришина — ведущий BI аналитик в ООО Салаир (РЖД) и автор телеграмм-канала «Power BI Design» — раскроет секреты грамотной верстки, поделится полезными приёмами и лайфхаками и сверстает отчёт в прямом эфире за 60 минут.
➡️ Зарегистрироваться
Спикер вебинара, Мария Гришина — ведущий BI аналитик в ООО Салаир (РЖД) и автор телеграмм-канала «Power BI Design» — раскроет секреты грамотной верстки, поделится полезными приёмами и лайфхаками и сверстает отчёт в прямом эфире за 60 минут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤4🔥3
Разбор тестового задания на аналитика
Тем, кто стремится развивать свои навыки в области аналитики, важна практика. Делимся материалом, где рассмотрели, какие именно навыки и знания ожидают работодатели, а также как подготовиться к подобным тестовым заданиям на собеседованиях.
Чем будет полезен для вас разбор тестового задания?
🟠 Узнаете, какие навыки требуют крупные компании при найме junior аналитиков;
🟠 Сможете попробовать сами решить тестовые задания без стресса, в спокойной домашней обстановке;
🟠 Упор в заданиях сделан на SQL: поэтому вы сможете проверить свои силы в нем и увидеть слабые места;
🟠 К каждому заданию мы добавили подробный разбор с кодом, где объясняем все тонкости и нюансы решения.
➡️ Получить материал
#полезность
Тем, кто стремится развивать свои навыки в области аналитики, важна практика. Делимся материалом, где рассмотрели, какие именно навыки и знания ожидают работодатели, а также как подготовиться к подобным тестовым заданиям на собеседованиях.
Чем будет полезен для вас разбор тестового задания?
#полезность
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍11🔥4
Учитесь у профессионалов и достигайте успеха в аналитике данных
BI-аналитик — специалист, помогающий компаниям принимать обоснованные решения на основе анализа данных, представляя их в виде наглядных отчетов и дашбордов.
Уже в эту пятницу стартует новый поток курса «BI-Аналитик». Какие компетенции вы получите в конце обучения:
🟠 Разберётесь в продуктовых метриках, которые используются чаще всего;
🟠 Освоите правила визуализации данных и научитесь строить красивые и понятные дашборды;
🟠 Сможете строить сложные дашборды в 2 самых популярных BI-системах - Power BI и Superset, визуализировать и писать SQL-запросы;
🟠 Научитесь работать с классическими базами данными и хранилищами данных на примере самых популярных – PostgreSQL и Clickhouse.
Еще одна хорошая новость — сейчас мы открыли возможность стать фулстек-аналитиком с выгодой до 21%. Мы объединили свои курсы в три трека:
🟠 Аналитик данных с сильной экспертизой в BI;
🟠 Аналитик-инженер данных: 2 в 1;
🟠 Фулстек-аналитик.
➡️ Оставляйте заявку, уточняйте условия и выбирайте свое лучшее будущее в профессии.
Назовите менеджеру уникальный промокод NEW10, чтобы получить 10% дисконт.
BI-аналитик — специалист, помогающий компаниям принимать обоснованные решения на основе анализа данных, представляя их в виде наглядных отчетов и дашбордов.
Уже в эту пятницу стартует новый поток курса «BI-Аналитик». Какие компетенции вы получите в конце обучения:
Еще одна хорошая новость — сейчас мы открыли возможность стать фулстек-аналитиком с выгодой до 21%. Мы объединили свои курсы в три трека:
Назовите менеджеру уникальный промокод NEW10, чтобы получить 10% дисконт.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥4🤩3
Погружение в машинное обучение: Разбираем ключевые задачи и их реализацию на Python
Машинное обучение позволяет компьютерам анализировать данные и делать предсказания без явного программирования. В этом посте мы рассмотрим четыре ключевых типа задач в машинном обучении: классификацию, регрессию, кластеризацию и обработку естественного языка (NLP).
🟠 Файл с кодом.
💡 В прикрепленной к посту тетрадке подробно разобрали код для каждой из задач на Python с использованием библиотеки scikit-learn. Скачивайте и изучайте машинное обучение уже сегодня!
Машинное обучение позволяет компьютерам анализировать данные и делать предсказания без явного программирования. В этом посте мы рассмотрим четыре ключевых типа задач в машинном обучении: классификацию, регрессию, кластеризацию и обработку естественного языка (NLP).
💡 В прикрепленной к посту тетрадке подробно разобрали код для каждой из задач на Python с использованием библиотеки scikit-learn. Скачивайте и изучайте машинное обучение уже сегодня!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥15❤8👍7