विशेषज्ञता "डेटा विश्लेषक" - पाठ्यक्रम 2900 रूबल। स्टेपिक से, 36 पाठों का प्रशिक्षण, दिनांक: 29 अक्टूबर, 2023।
अनेक वस्तुओं का संग्रह / / December 05, 2023
डेटा विश्लेषक, उत्पाद विश्लेषक, ग्राहक आधार विश्लेषक, सीआरएम विश्लेषक, डेटा वैज्ञानिक - ये सभी पेशे डेटा विश्लेषण से संबंधित हैं।
🎯 इन व्यवसायों के लिए शीर्ष आवश्यकताएँ:
- SQL का ज्ञान और डेटाबेस के साथ काम करने का अनुभव;
- बुनियादी पायथन सिंटैक्स का ज्ञान और पांडास लाइब्रेरी का ज्ञान;
- सांख्यिकी का ज्ञान और डेटा विश्लेषण में इसे लागू करने की क्षमता;
- विश्लेषणात्मक सोच।
यह संपूर्ण सूची नहीं है। उदाहरण के लिए, वेब विश्लेषकों को Google Analytics और Yandex को जानना आवश्यक है। मेट्रिक्स, और डेटा वैज्ञानिकों के लिए - मशीन लर्निंग। लेकिन मैंने बुनियादी आवश्यकताएं बताईं जो 70-80% रिक्तियों में पाई जाती हैं।
डेटा विश्लेषक विशेषज्ञता में वर्तमान में दो पाठ्यक्रम शामिल हैं:
1️⃣ SQL सभी के लिए
पाठ्यक्रम के दौरान, आप जटिल एसक्यूएल प्रश्नों को लिखने के स्तर तक एसक्यूएल में महारत हासिल करेंगे और सबसे लोकप्रिय डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों में से एक में एक ट्रेडिंग कंपनी के डेटा का उपयोग करने का अभ्यास करेंगे।
यह पाठ्यक्रम उन शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो एसक्यूएल में महारत हासिल करना चाहते हैं, साथ ही उन लोगों के लिए जो एसक्यूएल को बुनियादी स्तर पर जानते हैं, लेकिन अंतराल को भरना चाहते हैं और अभ्यास में अपने ज्ञान को मजबूत करना चाहते हैं।
2️⃣ पायथन: पांडा के साथ डेटा विश्लेषण
यह पाठ्यक्रम पंडों के साथ व्यावहारिक कार्य के लिए समर्पित है। आप आवश्यक सिद्धांत प्राप्त करेंगे और बड़ी संख्या में व्यावहारिक समस्याओं के साथ इसे सुदृढ़ करेंगे।
यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए उपयुक्त है जो पहले से ही बुनियादी पायथन सिंटैक्स से परिचित हैं:
- बुनियादी डेटा प्रकार (सूचियों और शब्दकोशों सहित) और उन पर संचालन जानता है;
- एक फ़ंक्शन और एक विधि क्या हैं इसकी समझ है।
यह पाठ्यक्रम शुरुआती लोगों द्वारा भी लिया जा सकता है जो स्वतंत्र रूप से यह पता लगा सकते हैं कि पायथन और पांडास लाइब्रेरी को कैसे स्थापित किया जाए। लेकिन, यदि आप अभी पायथन से शुरुआत कर रहे हैं, तो पाठ्यक्रम आगे बढ़ने के साथ-साथ आपको कुछ बुनियादी चीजें खुद ही सीखनी होंगी। वैसे, आप इस कोर्स में पायथन सिंटैक्स का बुनियादी ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं। तब पांडा को सीखना बहुत आसान हो जाएगा।
पाठ्यक्रमों की अवधारणा तीन सिद्धांतों पर आधारित है:
सादगी
सामग्री की प्रस्तुति सुलभ और सुसंगत है - यह आपको चरण दर चरण आवश्यक ज्ञान आधार बनाने की अनुमति देगा।
अभ्यास
अभ्यास पर बहुत अधिक ध्यान दिया जाता है - ताकि आप न केवल पाठ्यक्रम की समस्याओं को हल कर सकें, बल्कि भविष्य में वास्तविक परियोजनाओं पर ज्ञान को लागू करने में भी सक्षम हो सकें।
सहायता
बेझिझक टिप्पणियों में प्रश्न पूछें, मेरे लिए यह महत्वपूर्ण है कि सभी सामग्री सीखी जाए। मैं एक दिन के भीतर टिप्पणियों का जवाब देता हूं।
पाठ्यक्रम किस क्रम में लिया जाता है यह महत्वपूर्ण नहीं है।
1. हर किसी के लिए एसक्यूएल
एक टेबल पर संचालन
1. डेटाबेस का परिचय
2. WHERE पंक्तियों को फ़िल्टर करना। नियमित अभिव्यक्ति जैसे. और और या
3. तारों को क्रमानुसार क्रमित करना
4. एकत्रित कार्य: COUNT, SUM, MIN, MAX, AVG। उपनाम
5. ग्रुप बाय और हैविंग लाइनों का समूहन। रिपोर्ट तैयार करना
6. पहले मॉड्यूल के परिणामों के आधार पर अभ्यास करें
एकाधिक तालिकाओं पर संचालन
1. प्राथमिक कुंजी और विदेशी कुंजी की अवधारणाएँ। डेटाबेस में संबंधों के प्रकार
2. एकाधिक तालिकाओं से प्रश्न उत्पन्न करना। आंतरिक जोड़ और उपनाम
3. लेफ्ट जॉइन और अन्य प्रकार के जॉइन
4. UNION और UNION ALL का उपयोग करके एकाधिक तालिकाओं को जोड़ना
5. सबक्वेरी
6. दूसरे मॉड्यूल के परिणामों के आधार पर अभ्यास करें
अतिरिक्त महत्वपूर्ण विषय
1. केस अभिव्यक्ति
2. स्ट्रिंग्स के साथ काम करने के लिए लोकप्रिय फ़ंक्शन
पाठ्यक्रम सामग्री को सुदृढ़ करने के लिए व्यावहारिक कार्य
1. सरल प्रश्न
2. जटिल प्रश्न
3. निष्कर्ष
2. पायथन: पांडा के साथ डेटा विश्लेषण
डेटाफ़्रेम का व्यक्तिगत रूप से विश्लेषण करना
1. फ़ाइलों से डेटा पढ़ना
2. डेटा का परिचय व्यक्त करें
3. कॉलम आउटपुट
4. डेटा के प्रकार
5. पंक्तियों को फ़िल्टर करना
6. नियमित अभिव्यक्ति
7. तारों को क्रमबद्ध करना
8. एकत्रीकरण कार्य
9. पंक्ति समूहन
एकाधिक संबंधित डेटाफ़्रेम का विश्लेषण
1. ए मर्ज करें क। एक जुड़ाव
2. कड़ी
अतिरिक्त आवश्यक मॉड्यूल
1. दिनांक और समय के साथ कार्य करना
2. पिवट तालिकाएं
3. डेटाफ़्रेम बनाने के नए तरीके
4. नाममात्र सुविधाओं का वर्गीकरण
5. डेटाफ़्रेम में मानों को प्रतिस्थापित करना
6. पांडा में विज़ुअलाइज़ेशन
7. टुकड़ा करने की क्रिया
8. निष्कर्ष