Буткемп з Бізнес-Аналітики (з Python): Від Нуля до Майстра

Що таке бізнес-аналітика даних? Чому варто вивчати аналітику? Які обов'язки виконує бізнес-аналітик даних?

Чудове питання!

Ми живемо у світі, де панують дані, і компанії по всьому світу намагаються використовувати їх для прийняття оптимальних рішень.

Ось тут і з'являються бізнес-аналітики даних (і це будете ви в майбутньому!).

Бути бізнес-аналітиком схоже на роботу детектива.

Ви будете використовувати інструменти (такі як Python, Facebook Prophet, Google Causal Impact), щоб переглядати та інтерпретувати дані для розуміння історичних тенденцій і передбачення майбутніх можливостей. На основі цих інсайтів ви визначатимете найбільш ефективні стратегії, яких варто дотримуватися.

Компанії шукають таких аналітиків, тому що вони відмінно перетворюють дані в дохід.

Використовуючи інструменти та методології (яким ми вас навчимо на цьому курсі), ви зможете швидко аналізувати дані та перетворювати їх на практичну інформацію та стратегічні інсайти, необхідні для ключових бізнес-рішень.

Правильний вибір може стати різницею між отриманням або втратою мільйонів.

Великий попит на фахівців з аналізу даних означає, що компанії готові пропонувати привабливі зарплати для залучення кваліфікованих осіб.

Цей курс з бізнес-аналізу даних акцентує увагу на ефективності навчання, застосовуючи актуальні методи галузі, щоб ви не марнували час на застарілі чи неповні посібники.

Практичне навчання є ключовим, що включає практичні вправи та захоплюючі виклики на основі реальних даних. Такий підхід зробить ваші навички ще кращими, піднесе ваші знання за межі основ, і додасть вам впевненості при вирішенні будь-яких проєктів, з якими ви будете стикатися.

І ви не будете самі під час цієї подорожі.

Приєднавшись сьогодні, ви отримаєте доступ до нашого ексклюзивного живого онлайн-класу, де можете співпрацювати з тисячами студентів, випускників та менторів.

Найголовніше, що вам допомагатиме індустріальний експерт (Діого), який має реальний досвід роботи бізнес-аналітиком даних і поділиться точними інструментами і техніками, які він використовує щодня.

Цей курс буде постійно оновлюватися, щоб відображати зміни в галузі.

Як і змінюються сфери бізнес-аналітики даних і бізнес-інтелекту, ми зобов'язуємося тримати цей курс актуальним, з новими уроками та ресурсами, щоб ви завжди були в авангарді своєї професії.

Розглядайте цей курс як ваш основний ресурс з останніх найкращих практик аналізу в майбутньому.

Ось що ви опануєте на цьому курсі:

Програма курсу орієнтована на практику, але ми крок за кроком пройдемо кожну тему, щоб навіть ті, хто має обмежені знання в галузі статистики та Python, могли процвітати.

Ми почнемо з нуля, охопивши базові поняття аналізу даних.

Але ми на цьому не зупинимось.

Ми перейдемо до складних тем, що дозволить вам приймати обґрунтовані аналітичні рішення та визначати правильні інструменти для будь-якого завдання.

1. A/B ТЕСТУВАННЯ І ЕКСПЕРИМЕНТИ

Ви заглибитеся в принципи прийняття рішень за допомогою A/B тестування та експериментів. Від формулювання гіпотез до освоєння технік A/B тестування - ви застосуєте статистичні методи і Python для валідації бізнес-стратегій, вивчаючи відомі кейси індустрії, як-от дизайнерські зміни у Google або оптимізації кампанії Обами.

Ось що ще ви дізнаєтесь про A/B тестування:

• Вступ до A/B тестування

Ви дізнаєтеся фундаментальний аспект бізнес-аналітики: A/B тестування. Ми зробимо це цікаво та весело, зосереджуючись на мобільних іграх і розглядаючи налаштування тестування та аналіз результатів за допомогою Python, вивчаючи ключову термінологію та концепції.

• Гіпотезне тестування для A/B тестування

На основі отриманих знань ви посилите свої навички через вправи з Python та кейси, як-от "41 відтінок синього" від Google, щоб зрозуміти рівні довіри та p-значення.

• Опанування A/B тестування

Нарешті, ви зануритесь у A/B тестування на прикладі кейсу з кнопкою "Купити" на Amazon. Освоїте просунуті техніки, такі як байєсове A/B тестування та послідовне тестування для отримання глибших інсайтів.

• Багатофакторне A/B тестування

Коли ви думали, що вже все зрозуміли… ми піднімемося на рівень справжнього майстерства! Ви зануритесь у багатофакторне A/B тестування на прикладі кейсу експериментів на головній сторінці Google та використаєте розширений Python для аналізу та прогнозування результатів.

2. ЕКОНОМЕТРИКА ТА ПРИЧИННО-НАСЛІДКОВІ ВИСНОВКИ

Цей розділ обов'язковий для кожного висококваліфікованого бізнес-аналітика. За допомогою економетрики і причинно-наслідкових висновків ви навчитеся оцінювати реальні ефекти різних бізнес-ініціатив.

Використовуючи передові інструменти, як Google Causal Impact, і методики, такі як matching, цей модуль надасть вам надійні рамки для проведення причинно-аналітичного аналізу з практичними застосуваннями на криптовалютних ринках і в оцінці освітніх програм.

Ось ближчий погляд на те, що ви дізнаєтесь про Економетрику і Причинно-наслідкові Висновки:

• Google Causal Impact

Ви дослідите використання Google Causal Impact, аналізуючи дані ринку Bitcoin, щоб зрозуміти framework difference-in-differences і аналіз часових рядів.

• Matching

Ви відчуєте потужність matching в економетриці через приклади з реального світу, підкріплені практичними прикладами на Python та кейсом щодо впливу освітніх програм.

3. ВІЗУАЛІЗАЦІЯ ДАНИХ З PYTHON

Ви опануєте мистецтво перетворення сирих даних на захоплюючі історії через візуалізацію даних. Починаючи з основ візуального представлення через різні типи графіків, ви підвищите свої аналітичні навички. Цей розділ навчить вас створювати інтуїтивно зрозумілі та інформативні графіки, використовуючи кейси на основі даних із всесвіту Pokémon та глобальних показників щастя.

• Графіки розподілу та основи побудови графіків

Освойте основи оповідання даних за допомогою графіків розподілу, гістограм, box-плотів і violin-плотів із практичними прикладами на даних Pokémon для отримання реальних інсайтів.

• Графіки рейтингів

Ви візуалізуєте конкурентний аналіз за допомогою графіків рейтингів, використовуючи Всесвітній звіт про щастя як приклад для створення впливових стовпчикових та "льодяникових" діаграм.

4. СЕГМЕНТАЦІЯ

Сегментація навчить вас мистецтву виявлення унікальних груп у даних для ефективного націлювання маркетингових зусиль. Використовуючи моделі RFM та Gaussian Mixture, ви будете практикувати сегментацію за допомогою Python, аналізуючи споживчі звички і досліджуючи стратифікацію ринків для просування бізнес-рішень на основі даних.

Ось детальніший погляд на те, що ви дізнаєтесь про сегментацію:

• RFM

Ви майстерно сегментуєте вашу клієнтську базу за допомогою RFM-аналізу, застосовуючи Python до даних продаж, щоб сформувати конкретні маркетингові стратегії.

• Gaussian Mixture

Ви вдосконалите свої навички сегментації за допомогою моделей Gaussian Mixture, досліджуючи стратегії сегментації ринку для інформування про бізнес-рішення. Як завжди, ваші навички будуть закріплені кейсами та практичними вправами з Python!

5. ПЕРЕДБАЧУВАНА АНАЛІТИКА

Передбачувана аналітика відкриває можливість прогнозування трендів і їх аналізу. Це означає, що ви зможете передбачати майбутнє… в деякому сенсі. Фактично, ви покращите вашу здатність передбачати майбутні тенденції, що майже те саме, чи не так?

Ось розбір того, що ви дізнаєтесь про Передбачувану Аналізику:

• Random Forest

Ознайомтеся з ансамблевим навчанням через Random Forests, вирішуючи завдання прогнозування з практичним підходом і кейсами з різних секторів.

• Prophet

Прогнозуйте майбутні тренди за допомогою Facebook Prophet, досліджуючи часові ряди компаній на кшталт Uber, щоб передбачити зміни на ринку і планувати відповідно.

6. ПЕРЕДОВА БІЗНЕС-АНАЛІТИКА

Ми прагнемо від "нуля" до справжньої майстерності, тож одразу вирушаємо до складних тем. З передовою аналітикою ви поглибите свій шлях у бізнес-аналітиці ще далі. Ви навчитеся проводити та інтерпретувати складні тести, поєднуючи аналітичні інструменти Python з кейсами таких гігантів, як Google та Coca-Cola, оптимізуючи стратегії розробки продукції та маркетингу.

Отже, який вердикт?

Цей курс не лише про те, щоб змусити вас кодити, не розуміючи концепцій, залишаючи вас у невизначеності після завершення курсу. Аж ніяк!

Цей курс кине вам виклик і підніме вас від початківця до аналітика даних, що входить у топ-10% 💪.

Як ми це знаємо?

Тисячі випускників Zero To Mastery вже працюють у престижних компаніях, таких як Google, Tesla, Amazon, Apple, IBM, JP Morgan, Facebook, Shopify та багатьох інших.

Наші випускники походять із різних професійних та вікових категорій, із багатьма з них, які починали "з нуля".

Тож, немає жодної причини, чому це не можете бути ви.

І ви нічого не втрачаєте! Почніть вчитися вже сьогодні, і якщо курс не виправдає ваші очікування, ми пропонуємо 100% повернення коштів протягом 30 днів без жодних запитань.