Буткемп по бизнес-аналитике (на Python): От новичка до мастера

Что такое бизнес-аналитика данных? Почему стоит её изучать? Какие задачи решает бизнес-аналитик данных?

Отличный вопрос!

Мы живем в мире, который движется данными, и компании по всему миру стремятся использовать данные для того, чтобы принимать наилучшие решения.

И здесь на помощь приходят Бизнес-аналитики данных (то есть вы в будущем!).

Быть бизнес-аналитиком — это быть своеобразным детективом.

Вы будете использовать инструменты (такие как Python, Facebook Prophet, Google Causal Impact), чтобы анализировать и интерпретировать данные, чтобы понять исторические тенденции и предсказать будущие возможности. Из этих данных вы будете выявлять наиболее успешные стратегии для реализации.

Компании ищут таких аналитиков, потому что они умеют превращать данные в прибыль.

Используя инструменты и методики (которые мы научим вас в этом курсе), вы быстро сможете анализировать данные и превращать их в полезную информацию и стратегическую аналитику, которая необходима для критически важных бизнес-решений.

Принятие правильного решения может быть разницей между тем, чтобы заработать или потерять миллионы.

Этот высокий спрос на экспертов в области аналитики данных означает, что компании готовы предложить привлекательные зарплаты, чтобы привлечь квалифицированных специалистов.

Этот курс по бизнес-аналитике данных сосредоточен на эффективном обучении с использованием новейших отраслевых практик, чтобы вы не тратили время на устаревшие и неполные уроки.

Практическое обучение — ключевой аспект, и мы включили в курс практические упражнения и интересные задания с использованием реальных данных. Этот подход поможет вам развивать свои навыки, углублять знания и обрести уверенность для решения любых задач, с которыми вы столкнетесь.

Кроме того, вы не будете одни в этом путешествии.

Присоединившись сегодня, вы получите доступ к нашему эксклюзивному онлайн-классу, где сможете общаться с тысячами студентов, выпускников и менторов.

Самое главное: вас будет вести опытный эксперт (Диого), работающий в качестве бизнес-аналитика данных, который поделится реальными инструментами и техниками, которые он использует в своих ежедневных проектах.

Этот курс будет постоянно обновляться в соответствии с изменяющимися тенденциями в отрасли.

Как и в постоянно меняющейся сфере бизнес-аналитики и анализа данных, мы обещаем поддерживать этот курс в актуальном состоянии, добавляя новые уроки и ресурсы, чтобы вы всегда оставались на переднем крае своей профессии.

Считайте этот курс вашим основным источником новейших методов аналитики в будущем.

Что вы узнаете в этом курсе:

Учебная программа построена с акцентом на практику, однако мы проведем вас через каждый шаг, гарантируя, что даже те, кто имеет ограниченные знания в статистике и Python, смогут успешно пройти обучение.

Мы начинаем с основ, охватывая фундаментальные концепции аналитики данных.

Но на этом мы не останавливаемся.

Мы перейдём к более сложным темам, которые позволят вам принимать обоснованные аналитические решения и выбирать правильные инструменты для решения задач.

1. A/B ТЕСТИРОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТЫ

Вы изучите основы принятия решений с использованием A/B-тестирования и экспериментов. От формулировки гипотез до освоения техник A/B-тестирования — вы будете применять статистические методы и Python для проверки бизнес-стратегий, изучая кейсы известных компаний, таких как изменения дизайна в Google и оптимизация кампании Обамы.

• Введение в A/B тестирование

Вы начнёте с принципов A/B тестирования, используя мобильные игры как пример, осваивая настройку тестов и анализ результатов с помощью Python, а также освоите основные термины и концепции.

• Гипотезы для A/B тестирования

Продолжая, вы углубите свои знания через упражнения на Python и кейсы, такие как «41 оттенок синего» от Google, чтобы понять уровни доверия и p-значения.

• Мастерство A/B тестирования

Наконец, вы погрузитесь в продвинутое A/B тестирование, изучив кейс «Кнопка покупки» от Amazon, используя техники байесовского A/B тестирования и последовательного тестирования для более глубокого анализа.

• Многовариантное A/B тестирование

Но на этом мы не останавливаемся! Вы изучите многовариантное A/B тестирование на основе кейса «Эксперимент с домашней страницей» от Google, проводя продвинутый анализ данных с помощью Python для оценки и прогнозирования результатов.

2. ЭКОНОМЕТРИКА И ПРИЧИННОЕ ВЫВОДЫ

Это необходимо для любого первоклассного бизнес-аналитика. Используя эконометрику и методы причинно-следственного анализа, вы научитесь оценивать истинные эффекты различных бизнес-инициатив.

Освоив современные инструменты, такие как Google Causal Impact, и методы, такие как сопоставление, этот модуль даст вам прочные знания для проведения причинно-следственных анализов, которые вы примените, например, на рынках криптовалют или в оценках образовательных программ.

• Google Causal Impact

Вы изучите Google Causal Impact при изучении данных рынка Bitcoin, чтобы понять методику разностных различий и анализ временных рядов.

• Сопоставление

Вы освоите силу метода сопоставления в эконометрике через реальные приложения с упражнениями на Python и кейс об оценке воздействия образовательных программ.

3. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ PYTHON

Вы освоите искусство превращения сырых данных в увлекательные истории с помощью визуализации данных. Начиная с основ визуальных отображений для различных типов диаграмм, вы научитесь создавать простые и информативные визуализации для аналитических отчетов. Этот раздел курса включает кейсы с набором данных о Покемонах и показателями мирового счастья.

• Диаграммы распределений и основы построения графиков

Освойте основы повествования с помощью диаграмм распределений, гистограмм, ящиков с усами и виолончельных графиков через примеры с данными о Покемонах для практической интерпретации.

• Диаграммы ранжирования

Визуализируйте сравнительный анализ с использованием диаграмм ранжирования, применяя World Happiness Report в качестве примера для создания баровых и «леденцовых» диаграмм.

4. СЕГМЕНТАЦИЯ

Раздел о сегментации научит вас искусству выявления различных групп в данных, чтобы эффективно таргетировать маркетинговые усилия. Используя модели RFM и Gaussian Mixture, вы на практике анализируете привычки потребителей и исследуете рыночное расслоение для содействия эффективным бизнес-решениям.

• RFM

Вы научитесь разделять клиентскую базу с помощью анализа RFM и применять Python для анализа данных о продажах с целью выработки маркетинговых стратегий.

• Gaussian Mixture

Вы повысите свои навыки сегментации с помощью моделей Gaussian Mixture, изучая стратегии сегментации рынка для принятия бизнес-решений. Как всегда, вы закрепите навыки с помощью кейсов и упражнений на Python!

5. ПРОГНОЗНАЯ АНАЛИТИКА

Прогнозная аналитика раскрывает возможности предсказания тенденций и анализа. Это значит, что вы сможете предсказывать будущее... до некоторой степени. По сути, вы улучшите вашу способность предвидеть будущие тенденции — что почти одно и то же, правда?

• Случайный лес

Освойте ансамблевое обучение на основе метода случайных лесов, решая задачи прогнозирования с практическим подходом и примерами из различных отраслей.

• Пророк

Прогнозируйте будущие тенденции с помощью инструмента прогнозирования от Facebook — Prophet. Изучите временные ряды на примере компаний, таких как Uber, чтобы предвидеть изменения на рынке и планировать свои действия.

6. ПЕРЕДОВАЯ БИЗНЕС-АНАЛИТИКА

Мы стремимся провести вас по пути от новичка к состоянию истинного мастерства, погружаясь в углубленные темы. В разделе передовой аналитики вы продолжите углублять изучение бизнес-аналитики, изучая сложные статистические тесты и синтезируя инструменты Python с кейсами гигантов, таких как Google и Coca-Cola, для оптимизации продуктовых стратегий и маркетинга.

Итак, каков результат?

Этот курс — это не просто кодирование без понимания того, что происходит, в конце которого вы не будете знать, что делать дальше. Ни за что!

Этот курс бросит вам вызов и поднимет вас с уровня новичка до топ-10% бизнес-аналитиков 💪.

Откуда мы это знаем?

Тысячи выпускников Zero To Mastery уже работают в престижных компаниях, таких как Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook, Shopify и многих других.

Наши выпускники имеют разнообразный жизненный опыт и возраст, многие из которых начинали с самого нуля.

Так что нет причин, почему это не можете быть вы.

И вы ничего не теряете! Начните учиться уже сегодня, и если курс не оправдает ваших ожиданий, мы предлагаем 100% возврат средств в течение 30 дней, без вопросов.