Especialización "Analista de datos" - curso 2900 rublos. de Stepik, formación 36 lecciones, Fecha: 29 de octubre de 2023.
Miscelánea / / December 05, 2023
Analista de datos, analista de productos, analista de base de clientes, analista de CRM, científico de datos: todas estas profesiones están relacionadas con el análisis de datos.
🎯 Requisitos TOP para estas profesiones:
- Conocimiento de SQL y experiencia trabajando con bases de datos;
- Conocimiento de la sintaxis básica de Python y conocimiento de la biblioteca Pandas;
- Conocimiento de estadística y capacidad para aplicarla en el análisis de datos;
- Pensamiento analítico.
Esta no es una lista completa. Por ejemplo, los analistas web necesitan conocer Google Analytics y Yandex. Métricas y, para los científicos de datos, aprendizaje automático. Pero mencioné los requisitos básicos que se encuentran en el 70-80% de las vacantes.
La especialización de Data Analyst consta actualmente de dos cursos:
1️⃣ SQL para todos
Durante el curso, dominará SQL hasta el nivel de escribir consultas SQL complejas y practicará el uso de datos de una empresa comercial en uno de los sistemas de gestión de bases de datos más populares.
El curso está diseñado para principiantes que quieran dominar SQL, así como para aquellos que conocen SQL a un nivel básico, pero quieren llenar los vacíos y consolidar sus conocimientos en la práctica.
2️⃣ Python: Análisis de datos con Pandas
El curso está dedicado al trabajo práctico con Pandas. Recibirás la teoría necesaria y la reforzarás con una gran cantidad de problemas prácticos.
El curso es adecuado para quienes ya están familiarizados con la sintaxis básica de Python:
- Conoce los tipos de datos básicos (incluidas listas y diccionarios) y las operaciones con ellos;
- Tiene una comprensión de lo que son una función y un método.
El curso puede ser realizado incluso por principiantes que puedan descubrir de forma independiente cómo instalar Python y la biblioteca Pandas. Pero, si recién estás comenzando con Python, tendrás que ponerte al día con algunas cosas básicas por tu cuenta a medida que avance el curso. Por cierto, puedes obtener conocimientos básicos de la sintaxis de Python en este curso. Entonces aprender Pandas será mucho más fácil.
El concepto de los cursos se basa en tres principios:
Sencillez
La presentación del material es accesible y coherente; esto le permitirá formar la base de conocimientos necesaria paso a paso.
Práctica
Se presta mucha atención a la práctica, para que no sólo resuelvas los problemas del curso, sino que también puedas aplicar tus conocimientos en proyectos reales en el futuro.
Apoyo
No dudes en hacer preguntas en los comentarios, para mí es importante que se aprenda todo el material. Respondo a los comentarios en un día.
El orden en que se toman los cursos no es importante.
1. SQL para todos
Operaciones en una mesa.
1. Introducción a la base de datos
2. Filtrado DONDE filas. Expresiones regulares COMO. Y y O
3. Ordenar cadenas ORDENAR POR
4. Funciones de agregación: COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG. Alias
5. Agrupación de líneas GROUP BY y HAVING. Generando informes
6. Práctica basada en los resultados del 1er módulo.
Operaciones en varias tablas.
1. Conceptos de clave primaria y clave externa. Tipos de relaciones en la base de datos.
2. Generación de consultas a partir de múltiples tablas. UNIÓN INTERNA y Alias
3. LEFT JOIN y otros tipos de JOIN
4. Unir varias tablas usando UNION y UNION ALL
5. Subconsultas
6. Práctica basada en los resultados del 2º módulo.
Temas importantes adicionales
1. expresión CASO
2. Funciones populares para trabajar con cadenas.
Tareas prácticas para reforzar el material del curso.
1. consultas simples
2. Consultas complejas
3. Conclusión
2. Python: análisis de datos con pandas
Analizar marcos de datos individualmente
1. Leer datos de archivos
2. Introducción expresa a los datos.
3. Salida de columna
4. Tipos de datos
5. Filtrar filas
6. Expresiones regulares
7. Ordenar cadenas
8. Funciones de agregación
9. Agrupación de filas
Análisis de múltiples marcos de datos relacionados.
1. Fusionar a. k. una unión
2. Concatenación
Módulo adicional requerido
1. Trabajar con fechas y horas
2. Tablas dinamicas
3. Nuevas formas de crear marcos de datos
4. Categorización de características nominales.
5. Reemplazo de valores en un marco de datos
6. Visualización en pandas
7. rebanar
8. Conclusión