Аналитик данных извлекает из данных смысл: структурирует их, формулирует и проверяет гипотезы, находит закономерности и делает выводы. Его работа помогает принимать решения в бизнесе, управлении и науке. На курсе мы хотим научить вас пользоваться основными инструментами для получения профессии: Python и его библиотеки, Jupyter Notebook, SQL.

71,1% выпускников трудоустраиваются
Мы делаем всё, чтобы студенты нашли новую работу после обучения: выдаём официальный диплом, учим собирать портфолио проектов, помогаем с поиском работы.

71,1% выпускников находят работу, большинство из них — за 4 месяца после выпуска. Институт образования НИУ ВШЭ подтвердил данные через исследование трудоустройства выпускников.

Часть 3

Статический анализ данных
- Описательная статистика
  - Введение
  - Непрерывные и дискретные переменные
  - Гистограммы частот
  - Гистограммы часто для непрерывной переменной
  - Гистограммы плотностей
  - Характеристика положений
  - Кто разбросал данные?
  - Дисперсия
  - Стандартное отклонение
  - Скошенность наборов данных
  - Заключение
- Теория вероятностей
  - Введение
  - Эксперименты, элементарные исходы, события
  - Закон больших чисел
  - Взаимоисключающие и независимые события, умножение вероятностей
  - Случайные величины, распределение вероятностей и интервалы значений
  - Математическое ожидание и дисперсия
  - Вероятность успеха в биномиальном эксперименте
  - Биномиальное распределение
  - Нормальное распределение
  - Нормальная аппроксимация биномиального распределения
  - Заключение
- Проверка гипотез
  - Введение
  - Случайная выбора и выборочное среднее
  - Формулирование двусторонних гипотез
  - Формулирование односторонних гипотез
  - Гипотеза о равенстве средних двух генеральных совокупностей
  - Гипотезы о равенстве средних для зависимых (парных) выборок
  - Заключение
- Проектная работа (Проект)
- Заключение
Сборный проект
- Итоги первого модуля
- Работа с документацией
- Проектная работа (Проект)

Заключение.

[Яндекс Практикум] Как стать аналитиком данных. Часть 3/6