Навык анализа данных с помощью python станет твоим карьерным преимуществом вне зависимости от выбранной профессии: продакт-менеджер, продуктовый аналитик или специалист по машинному обучению. Ты научишься анализировать и преобразовывать данные с помощью python, что позволит создавать отчётность, валидировать бизнес-гипотезы и рассчитывать продуктовые и финансовые метрики.

Академическая нагрузка

• 2 пары в неделю

Команда курса

Untitled

Фича курса

Фича курса. Задачи взяты из практики. Работать ты будешь на реальной учебной инфраструктуре:

• Greenplum,
• GitLab,
• JupyterHub.

А ещё с нуля создашь систему мониторинга метрик в онлайн-кинотеатре в рамках домашних заданий и сможешь положить этот проект в портфолио.

Результат курса

Ты научишься:

• быстрее проверять продуктовые и финансовые гипотезы, находить точки роста без необходимости делегировать каждую задачу аналитикам;
• принимать решения на основе данных;
• быстро и эффективно собирать и преобразовывать данные для витрин моделей машинного обучения, работать с форматами и автоматизировать сбор метрик для витрин.

Тематический план

Курс состоит из 5 блоков. Ты познакомишься со средой разработки, научишься работать с библиотекой pandas, а ещё проводить когортный и факторный анализ. Также узнаешь, как пользоваться библиотекой NumPy, визуализировать данные с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn. В конце курса разберёшься, какими бывают виды подключений и как их настраивать с помощью API.

Система оценивания

Политика академической честности

Обман, плагиат и любые другие нарушения академической этики на программе недопустимы. В случае нарушений студенты могут быть отчислены с программы.