Цель нашего курса — помочь опытным аналитикам расширить свои компетенции

и задать правильное направление для дальнейшего развития в профессии. Полученный практический опыт позволит углубить знания в области продуктовой аналитики и научиться подбирать правильные инструменты для решения задач в самых неопределённых условиях и незнакомых отраслях.
ЧТО НЕОБХОДИМО ДЛЯ КУРСА [?]

Знание базового синтаксиса Python (циклы, функции, условные операторы)
Знание библиотек (pandas, numpy, scipy) на уровне импорта, экспорта

данных, предобработки, EDA, базовая работа со случайными величинами
Навыки визуализации в Python (Seaborn, matplotlib построение базовых визуализаций)
Опыт анализа простых экспериментов (t-test или Манна-Уитни в Python)
Написание запросов с JOIN, where, group by и агрегационными функциями
Проверка гипотез
Ошибки 1-ого и 2-ого рода
Статистические критерии и p-value
ЦПТ
Корелляция
Опыт работы с Tableau, Power BI, Superset или другими похожими инструментами

[karpov.courses] Продвинутая аналитика данных 2023. Часть 3 [Нерсес Багиян, Дмитрий Казаков]