Школы

Рейтинг на основе отзывов, авторитетности и популярности

Подборки

Полезные и актуальные курсы, отобранные вручную

Анализ данных в индустрии

Сложность
Сложность
Начинающий
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Помощь от школы

Стоимость курса

бесплатно
Нет рассрочки

Подробнее о курсе

Преподаватели — ведущие специалисты Тинькофф
Делятся инструментами и методиками, которые используют в рабочих задачах
  
Онлайн-доступ к учебным материалам
Лекции и домашние задания, где сможете отработать полученные навыки

Занятия с 16 февраля
Один раз в неделю по четвергам в 18:00 мск с февраля по середину мая

 

Разный формат

Спецкурс для студентов вузов-партнеров

  • Доступ к лекциям онлайн
  • Обратная связь от преподавателей по домашним заданиям
  • Официальный зачет в конце курса
  • Электронный сертификат

Для вольных слушателей

  • Доступ к лекциям онлайн
  • Домашние задания для самостоятельного прохождения
  • Электронный сертификат в конце курса для тех, кто решил больше 75% домашних заданий самостоятельно
  • Зачитывается как курс МФК

Что вы получите после обучения

Навыки
5
Визуализация данных
7
Метрики
8
Модели
10
Мобильная аналитика
11
Целеполагание
12
Регрессии

Школа

Готовим школьников к олимпиадам
Учим решать задачи по математике, информатике и экономике.

Запускаем стажировки
Проводим оплачиваемые стажировки по направлениям аналитики, бэкенд- и фронтенд-разработки, QA, маркетинга и другим.
 
Сотрудничаем с вузами
Готовим специалистов на собственных кафедрах, открываем лаборатории, делимся опытом на спецкурсах.
 
Проводим курсы и мероприятия
Организовываем интенсивы для профессионального развития и нетворкинга.

Преподаватели

Менеджер продукта
  

Развиваю слишком много кредитных продуктов одновременно. Не буду слушать твое экспертное мнение, пока не проведем честный A/B-тест

Бизнес-аналитик (технолог)
  

Развиваю продукты автоконсультирования в рекомендательных сервисах Тинькофф Инвестиций

Разработчик ETL
  

Люблю гонять большие данные

Программа курса

Вводная лекция

  • Расскажем о правилах курса и о том, как получить зачет автоматом

SQL

  • для чего нужен SQL и как писать запросы
  • структура баз данных, ключи и историчность
  • откуда берутся данные и как применять SQL в бизнесе

Python

  • о том, как построить функцию
  • о библиотеках и работе с данными

Визуализация данных

  • для чего нужна визуализация
  • типы визуализации
  • разберем хорошие и плохие примеры визуализаций

Метрики

  • контекст работы с метриками
  • количественные пользовательские метрики
  • относительные и сложные метрики
  • сегментация когорты, статика и динамика

Основы математической статистики

  • оценка параметров
  • предсказательные и доверительные интервалы
  • основы теории вероятностей и математической статистики

Как проводить АБ-тесты, часть 1

  • точки роста и гипотезы — как они появляются
  • что такое АБ-тест и зачем он нужен
  • статистическая и практическая значимость
  • практика на Python: объясним, как запускаются АБ-тесты

Как проводить АБ-тесты, часть 2

  • проверка статистических гипотез
  • основные понятия, критерии
  • способы сравнения критериев
  • поправка на множественные сравнения

Как делать выводы из данных

  • рассмотрим кейсы с изменениями метрик
  • поиск причин изменения метрики
  • метрики продукта и метрики роста
  • смещенность выборки
  • расскажем, что делать, если невозможно принять решение по цифрам
  • целеполагание

Модели

  • какие модели используют аналитики и зачем
  • простейшие прогнозирующие
  • выбор параметров модели
  • финансовые модели
  • модели роста

Мобильная аналитика

  • введение и особенности данных
  • основные метрики
  • предиктивный интерфейс

Регрессии

  • линейные и логистические регрессии
  • градиентный спуск и корреляция

Случайный лес

  • введение в машинное обучение
  • что такое дерево решений
  • обучение деревьев — метрики качества
  • подготовка данных для обучения
  • примеры использования в Тинькофф — практический пример в Python

Зачет

  • Для студентов мехмата МГУ и ФИТиП, кто не успеет п0олучить автомат

Рейтинг курса

2.9
Может быть интересно
Анализ данных в индустрии
Пройти курс бесплатно

Анализ данных в индустрии

Курс находится на модерации. Данные могут быть неактуальны.