isanyoneup / karpov_courses

🐳 Проектная деятельность. Здесь хранятся лекции, практические задания и проекты с karpov_courses. Ссылка: https://karpov.courses/

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
  • Введение и операторы
  • Группировка и агрегатные функции
  • Объединение таблиц - JOIN
  • Типы данных и их преобразование
  • Подзапросы, представления, создание таблиц
  • ETL (Python + SQL)
  • Графики, дашборды и мониторинги
  • Оконные функции
  • Развертывание аналитического стека
• Теория вероятностей
  • Сложение и произведение вероятностей
  • Формула Бернулли
  • Условная вероятность
• 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

---

Требования

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).

---

Дополнительно

В репозиторий Stepik_courses сохраняю пройденные курсы.

В репозиторий DataCamp_projects сохраняю проекты с ресурса https://www.datacamp.com/.

В репозиторий pet_projects сохраняю pet-проекты.

В репозиторий codewars_solutions сохраняются решения кат с ресурса www.codewars.com на языках Python, JavaScript, SQL.

В репозиторий HackerRank_solutions сохраняю решения проблем с ресурса www.hackerrank.com.