Анализ данных с уделением первоочередного внимания решению проблем: прикладная ЭОД с использованием Python и PPDAC

Многие начинающие аналитики совершают ошибку, погружаясь прямо в кодирование и наборы данных без четкого плана. Настоящий анализ данных начинается с хорошо сформулированной проблемы, а не просто набор инструментов. Этот текстовый курс смещает ваш образ мышления от инструмента, ориентированного на программиста стратегического мыслителя. Применяя структурированный цикл PPDAC (Problem, Plan, Data, Analysis, Conclusions), вы узнаете, как подходить к любому набору данных с целью, структурировать свои исследования и предоставлять практические знания с помощью современного Python. Что вы узнаете: Понимание основных концепций исследовательского анализа данных (EDA) и жизненного цикла PPDAC; Формулирование точных аналитических вопросов и разработка структурированных планов перед написанием кода; Очистка, фильтрация и подготовка необработанных данных с использованием современных библиотек данных Python; Применение статистических и логических методов исследования для обнаружения Вы начнете с овладения основной терминологией и теорией структурированного решения проблем. Вы также изучите основные методы анализа данных, такие как алгоритмы, алгебры, ключи, фрагменты, индикаторы и т.д. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков, энтузиастов данных и новичков в программировании, которые хотят построить прочную аналитическую основу. Не требуется предыдущий опыт в области науки данных. Начните думать как опытный аналитик и повысите свои навыки работы с данными на Python уже сегодня.