За три месяца вы научитесь анализировать и визуализировать данные с помощью Python, а также принимать решения на их основании.
Вы научитесь:
- Думать как аналитик
Переводить практическую проблему в математический алгоритм, а результат алгоритма — в практический результат.
- Работать с инструментами Python
Применять популярные библиотеки и фреймворки Python (Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn, Statsmodels) для решения аналитических задач.
- Разбираться в применении аналитических алгоритмов
Вы сможете применять основные аналитические алгоритмы для поиска причин проблем и для определения путей их решения в любой отрасли (продажи, игры, медицина, экономика, производство и др.).
- Визуализировать данные в DataLens
Вы сможете не только оценивать качество результата, понимать уровень доверия к выводам, но и визуализировать результат аналитической работы через графики и дашборды.
Вы работаете аналитиком в международной компании, занимающейся производством и продажами климатического оборудования: систем кондиционирования и вентиляции. На одной из выставок, посвященной климатическому оборудованию, группа инженеров из дружественной компании предоставила результаты своего исследования: данные по использованию климатических систем в офисах разных стран, городов, а также оценочные данные от респондентов по тому, насколько им комфортно было находиться в заданных условиях. Руководство поставило вам задачу проанализировать полученные данные и предоставить выводы о том, в какой тип климатического оборудования стоит инвестировать больше, чтобы повысить удовлетворенность клиентов созданными условиями в зависимости от региона? И на что стоит обратить внимание при развитии бизнеса в разных регионах?
Lesson_[*]- урок с выполненными заданиямиProject/N ...- файлы проекта по этапамProject/Release- собрано в один файл для сдачи (+ презентация)Project/АД Климат - Задание.docx- подробное задание проекта
| Source | Link |
|---|---|
| Сертификат | link |
| DataLens (публичный) | DataLens |
| DataLens (приватный) | DataLens (приватный) |
| Google Disk (файлы на сдачу) | https://drive.google.com/drive/folders |
| GitHub | https://github.com/AndryMaster/Analysis_Yandex |
MIT