Практика на курсе "Основы анализа данных"

На курсе у нас пройдут 6 практических занятий + домашние задания и итоговый проект
Для работы в компании, вы должны уметь:
- работать с базами данных/хранилищами и писать SQL запросы
- работать с Python и проводить исследование данных
- визуализировать результаты анализа и строить дашборды

На занятии по SQL мы
📍учимся подключаться к базам данных
📍изучаем возможности DBeaver
📍учимся джойнить таблицы
📍пишем подзапросы
📍учимся применять функции агрегации
📍разбираем синтаксис и применение оконных функций

При изучении Python мы будем использовать Visual Studio Code и Jupyter Notebooks
📍установим Python, редактор кода, нужные библиотеки
📍изучим способы обработки и профилирования данных с помощью pandas, numpy
📍научимся извлекать данные из разных web-источников
📍разберем подключение к базам данных для извлечения/записи данных

Визуализация - способ донесения результатов анализа до бизнеса. Поэтому аналитику важно знать инструменты для визуализации данных.
На обучении мы работаем с Tableau Public. Мы освоим
📍принципы визуализации
📍что такое дашборд и как его строить
📍как подключаться к источникам данных
📍как изменять типы данных
📍в чем разница между метрикой и измерением
📍 как кастомизировать графики
📍 как создавать вычисляемые поля