Где взять релевантный опыт новичку, если в компанию не берут без опыта?🤯
Как разорвать этот порочный круг?

Когда все темы пройдены и инструменты отработаны в тренажерах, а на собеседовании работадателю вы можете предъявить только слова «ну я правда учился и даже применял на практике», высок риск отказа.

Одним из наилучших решений этой проблемы является работа над собственным проектом. Это позволяет:

📍составить твердое портфолио для поиска работы и вписать опыт проекта в резюме
📍научиться применять инструменты аналитика в совокупности над реальными задачами

Курс "Основы анализа данных" включает в себя выполнение объемного проекта на протяжении всего времени обучения под моим руководством.

Итоговый проект включает в себя следующие шаги работы:

1️⃣ Поиск и получение из источников данных
Данные могут быть быть получены в виде готовой базы, получены с открытых источников с помощью API или парсинга

2️⃣Постановка задачи
Описываются гипотезы, вопросы к данным, а также метрики для расчета.

3️⃣Первичная обработка данных
Проводится исследовательский анализ данных (EDA) с помощью Python, также данные приводятся к очищенному и структурированному виду

4️⃣Загрузка данных в базу данных
На основе пройденных тем студенты знают, с помощью каких инструментов и каким способом грузить данные в базу данных

5️⃣Подготовка документации
Описываем основные документы: словарь данных, модель данных, source to target документ

6️⃣ Исследование данных с помощью SQL
Загруженные в базу данные исследуются с помощью SQL, проверяются гипотезы, считаются метрики

7️⃣Визуализация результатов анализа
Визуализация данных и посчитанных метрик в BI инструменте в виде дашборда

8️⃣Итоговая презентация
Презентация результатов анализа группе студентов, обсуждение результатов

✅Результат работы: комплексный практический проект для вашего портфолио со всем исходным кодом оформленный в Github

Создай свой проект по исследованию данных на курсе Data Study - "Основы анализа данных"