Резюме: Аналитик данных
ИЗУЧЕННЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ И ПОЛУЧЕННЫЕ НАВЫКИ В ХОДЕ ОБУЧЕНИЯ
Предобработка данных на примере "Исследования надёжности заёмщиков — анализа банковских данных". Полученные навыки: поиск пропусков и дубликатов, корректировка типов, обнаружение выбросов, строковых аномалий, категоризация.
Исследовательский анализ данных на примере анализа рынка недвижимости г. Санкт-Петербурга". Полученные навыки: визуализация данных. Презентация результатов аналитического исследования. Способы наглядного представления данных. Создание отчётов, объясняющих выводы аналитика. Изучение срезов данных. Нахождение взаимосвязей разных параметров в данных. Объединение таблиц. Получение выводов по сгруппированным данным.
Статистический анализ данных - "Определение выгодного тарифа для телеком компании". Навыки: выбор оптимальных метрик для описания данных, умение делать выводы о данных по статистическим показателям, построение и проверка статистических гипотез.
Анализ бизнес-показателей. Метрики и воронки. Когортный анализ. Юнит-экономика. Пользовательские метрики. Навыки: Расчёт ASL, DAU, WAU и MAU и средних(+медианных) показателей. Когортный анализ. Расчет LTV,CAC,ROMI и Retention Rate.Ппостроение HeatMap.
Принятие решений в бизнесе на основе данных - "Проверка гипотез по увеличению выручки в интернет-магазине — оценка результатов A/B теста".
Методы и инструменты проверки гипотез. Проектирование экспериментов. Сезонность. Когортный анализ. A/B-тестирование. Навыки. Применение фреймворков ICE/RICE для приоритизации гипотез. Расчёт и анализ показателей: кумулятивной выручки, среднего чека и конверсии; а также относительного изменения среднего чека и конверсии.
Автоматизация - "Создание дашборда по пользовательским событиям для агрегатора новостей." Автоматизация процессов анализа данных. Потоковые аналитические решения. Регистрация событий в логах, создание регулярных отчетов. Дашборды. Мониторинг.
