Аналитика и аналитическое мышление для начинающих от Нетологии

Что такое аналитическое мышление

• Научитесь думать как аналитик и формулировать гипотезы для проверки. Поймёте, что аналитика строится вокруг данных.
• Что такое аналитика
• Процесс анализа и принятия решений
• Понятие гипотезы и основы научного метода
• Критерии наличия хорошей аналитики

Организация аналитической работы

• Data-driven подход
• Источники данных и их особенности
• Качество данных и как управлять качеством

Введение в Google-таблицы

• Знакомство с Google-таблицами, основные понятия
• Создание документа и наполнение его данными
• Язык Google Sheets и локаль
• Короткое знакомство с Google-формами
• Подключение формы к Google Sheets
• Работа с данными с использованием формул
• Работа со сводными таблицами

Продвинутые Google-таблицы

• Продвинутая работа с формулами
• Основные виды диаграмм
• Добавление графиков в таблицу
• Элементы управления графиками
• Как работает функция ВПР
• Дата и время — основные форматы и сложности работы с ними
• Функции для работы с датой и временем
• Парсинг данных, аналитические отчёты и расширения

Основы статистики

• Генеральная совокупность и выборки
• Генерация случайных выборок в GoogleSheets
• Научный метод и дизайн эксперимента
• Меры среднего и разброса
• Подсчёт мер в GoogleSheets
• Виды зависимостей между данными
• Линейная регрессия как показатель связи между данными
• Корреляция и причинно-следственная связь
• Понятие вероятности
• Доверительные интервалы
• Статистическая проверка гипотез

Знакомство с визуализацией данных

• Введение в Google Data Studio
• Создание отчёта
• Публикация, скачивание и отправка отчётов

Python как инструмент анализа данных

• Знакомство с языком Python
• Условные выражения, функции и модули в Python
• Знакомство с Pandas
• DataFrame

Откуда берутся данные. SQL

• Структура SQL-базы: таблицы, атрибуты
• Команды и операторы SQL
• Использование SQL из Сolab

Основы машинного обучения для жизни

• Введение в машинное обучение
• Линейная регрессия
• Основы машинного обучения на Python

Итоговая задача

• Разработаете систему аналитики для учёта и планирования отпусков. Проверите статистическую гипотезу, что вы хорошо планируете отпуск. Подготовите отчёт и визуализируете результаты.