Онлайн-курс «Python для аналітиків» від robot_dreams (подія в архіві)

Excel зависає, дані не підтягуються, а звіт потрібен на вчора? 🙀

Якщо ви досі вручну оновлюєте таблиці, чекаєте допомоги від технічної команди чи не знаєте як зʼєднати дані з кількох джерел — час оновити свій стек.

📈 Апгрейдніть навички в аналітиці — самостійно збирайте, обробляйте й візуалізуйте дані з Python.

Ви зможете:

✔️обʼєднувати дані з різних джерел в один клік
✔️ будувати інтерактивні дашборди без BI-систем
✔️ автоматизувати все, що досі робили вручну
✔️ робити точні прогнози для бізнесу
✔️ працювати автономно без залучення технічної команди

Про курс

За 16 занять ви вивчите мову Python на рівні аналітиків та опануєте ключові бібліотеки, з якими автоматизуєте свою роботу.

На курсі ви:

• опануєте Python та бібліотеки NumPy і Pandas, щоб швидко збирати, обробляти й аналізувати дані з різних джерел
• навчитеся візуалізувати дані, будувати інтерактивні графіки, дашборди, аналітичні системи, використовуючи бібліотеки Matplotlib, Seaborn і Plotly
• дізнаєтесь, як самостійно працювати з API, парсити дані в мережі через BeautifulSoup, обробляти інформацію із зовнішніх систем
• опануєте базову статистику, валідацію гіпотез і побудову прогнозів у scikit-learn і statsmodels
• навчитеся працювати з базами даних: від SQLite до PostgreSQL

Лекторка

Анна Шепелєва
Senior Data Analyst у Brainstack
має 10+ років досвіду в аналітиці даних

• побудувала предиктивну модель з точністю 87% для оцінювання conversion rate і прогнозування LTV, провела RFM-сегментацію клієнтів, чим підвищила retention до 70% та customer lifetime на 30%
• має досвід побудови аналітики з нуля: набір команди, формування метрик, розробка аналітичної стратегії, підключення джерел даних через API, формування ТЗ для інженерів, автоматизація звітності тощо
• спеціалізується на data-driven decision making, перекладає бізнес-цілі в аналітичні задачі, працює з growing pipeline’ом, аналітикою користувацької поведінки, когортами та воронками

Курс підійде для

Продуктових аналітиків,
щоб швидко аналізувати A/B-тести, працювати з когортою користувачів та будувати кастомні метрики.

Дата-аналітиків,
щоб збирати й очищати дані з кількох джерел, обробляти великі масиви та створювати власні пайплайни.

Фінансистів,
щоб автоматизувати фінансові моделі, зменшити ручну роботу й ризики помилок і похибок у звітах, навчитися будувати прогнози з Python.

Детальна програма та реєстрація 🔗

💡 Усі статті, обговорення, новини про Python — в одному місці. Приєднуйтесь до Python спільноти!