Привет! В этом репозитории я сохраняю все лекции, практические задания и минипроекты с karpov.courses по направлению "Аналитик данных".
⭐ Все проекты, лекции и практические задания находятся здесь 🔭
- Python
- Введение в питон и интерфейс Jupyter-Notebook
- Знакомство с pandas
- Продвинутый pandas и знакомства с визуализацией на Python
- Работа с грязными данными
- Время и сводные таблицы
- Оконные функции и интерактивные графики
- API (GoogleSpreadsheets, Яндекс.Метрика)
- Продвинутые темы pandas и задания со звездочкой
- GIT
- SQL
- Теория вероятностей
- Промежуточный проект
- Статистика
- Основные понятия статистики
- Проверка гипотез
- Статистический вывод
- Сравнение средних значений (Т-тест)
- Сравнение средних значений(Дисперсионный анализ)
- Корреляция и регрессия
- Множественный регрессионный анализ
- Введение в проблематику А/В тестов
- Bootstrap как метод проверки статистических гипотез
- A/A тесты и проверка качества систем сплитования
- Аналитика категориальных переменных
- А/В тесты: практика
- Сложные кейсы и особенности
- Визуализация
- Развитие продукта
- Продуктовая аналитика
- Apache Airflow
- Как искать работу
- Финальный проект
Основные инструменты разработки:
-
язык программирования Python3 и его библиотеки:
-
аналитические библиотеки Pandas, Statsmodel;
-
библиотеки для выполнения научных и инженерных расчётов NumPy, math, SciPy;
-
библиотеки для визуализации данных Matplotlib, seaborn, plotly;
-
библиотека машинного обучения sklearn;
-
вспомогательные библиотеки datetime, display, warnings, requests, fbprophet, vk_api, gspread, holidays, io, urllib.parse;
-
-
среда программирования Jupyter Notebook;
-
язык запросов SQL (ClickHouse, PostgreSQL);
Stepik_courses - сохраняю пройденные курсы, сертификаты.
DataCamp_projects - проекты на Python, SQL, R.
pet_projects - pet-проекты.
codewars_solutions, HackerRank_solutions, LeetCode_solutions - решения задач на языках Python, SQL, Ruby, Scala, Java, JavaScript.