Курсы по аналитике и анализу данных на SQL в Ростове-на-Дону

• Бесплатная часть. Понятие алгоритма. Скользящее среднее. Метод двух указателей.
• Введение в алгоритмы. Понятие сложности алгоритма. O-нотация. Оценка времени исполнения программы. Уроки про алгоритмические собеседования.
• Основные структуры данных. Массив, связный список, стек, очередь. Сложность операций вставки, поиска и удаления. Представление данных в памяти. Пространственная сложность алгоритма.
• Рекурсия и сортировки. Понятие рекурсии. Принцип «разделяй и властвуй». Бинарный поиск.Квадратичные сортировки. Сортировка слиянием. Быстрая сортировка. Линейная сортировка подсчётом.
• Хеш-функции и хеш-таблицы. Абстракция отображения. Понятие и свойства хеш-функции, примеры. Структура данных хеш-таблица. Коллизии и способы их разрешения.
• Деревья. Структура данных дерево. Сбалансированные деревья поиска. Структура данных куча. Пирамидальная сортировка.
• Графы. Определение графа, способы представления в памяти. Обход графа в глубину и в ширину. Компоненты связности. Алгоритмы поиска кратчайшего пути. Минимальное остовное дерево.
• Жадные алгоритмы и динамическое программирование. Динамическое программирование. Жадные алгоритмы. Пробное алгоритмическое собеседование.
• Алгоритмы на строках.. Префикс-функция. Подстроки, префиксы и суффиксы. Поиск шаблона в строке. Наивный алгоритм. Структура данных бор. Практика решения задач с алгоритмических собеседований.

Практический онлайн-курс, на котором вы с нуля за 3 месяца освоите профессию SQL-разработчика в своем темпе и с обратной связью от опытных экспертов. Изучите основы работы с реляционными базами данных, научитесь проектировать их структуру, писать сложные SQL-запросы, оптимизировать их для работы с большими объемами данных и управлять транзакциями.

• Вводный модуль. Эта часть курса бесплатная, чтобы вы познакомились с процессом обучения и больше узнали о профессии. А после бесплатной части выберете подходящий формат курса: базовый или расширенный.
• Базовый Python. Погрузитесь в язык программирования Python и работу с библиотекой Pandas.
• Предобработка данных. Научитесь очищать данные от выбросов, пропусков и дубликатов и преобразовывать разные форматы данных.
• Исследовательский анализ данных. Изучите основы теории вероятностей и статистики. Познакомитесь с Matplotlib. Будете рисовать диаграммы и анализировать графики.
• Статистический анализ данных. Научитесь анализировать взаимосвязи в данных методами статистики, узнаете, что такое статистическая значимость и гипотезы.
• Теория вероятностей. Дополнительный курс. Вспомните или узнаете базовые термины в теории вероятностей: независимые, противоположные, несовместные события и т. д. На простых примерах и забавных задачах потренируетесь работать с числами и выстраивать логику решения.
• Первый большой проект. Научитесь предварительному исследованию данных, сформулируете и проверите гипотезы на примере данных о продаже игры.
• Базовый SQL. Изучите основы SQL и реляционной алгебры для работы с базами данных. Познакомитесь с СУБД. Научитесь писать запросы разного уровня сложности и переводить бизнес-задачи на язык SQL. Поработаете с базой данных онлайн-магазина.
• Анализ бизнес-показателей. Узнаете, что такое метрики в бизнесе. Научитесь использовать инструменты для анализа данных в бизнесе: когортный анализ, воронка продаж и юнит-экономика.
• Продвинутый SQL. Поработаете с оконными функциями. Научитесь локально изменять содержимое баз данных
• Принятие решений в бизнесе. Узнаете, что такое A/B-тестирование, и поймёте, в каких случаях его используют. Научитесь проводить A/B-тестирование и оценивать его результат.
• Второй большой проект. Научитесь проверять статистические гипотезы в рамках A/B-тестирования и готовить выводы и рекомендации в формате аналитического отчёта.
• Как рассказать историю с помощью данных. Узнаете, как правильно презентовать результаты своего исследования на графиках и цифрах. Познакомитесь с Seaborn и Plotly
• Построение дашбордов в Tableau. Поработаете с BI-системой Tableau. Научитесь подключаться к данным и модифицировать их, строить графики разных видов, собирать дашборды и презентации
• Дополнительные темы базового курса. Теория вероятностей. Практика Python.
• Итоговый проект. Подтвердите, что освоили новую профессию: выберете одну из 5 сфер (банки, ретейл, игры, мобильные приложения, e-commerce), уточните задачу заказчика, пройдёте все стадии анализа данных — всё как на реальной работе. Привычного описания шагов в проекте не будет. Вы проработаете их самостоятельно.
• Нейросети для аналитиков. Научитесь с помощью YandexGPT: Генерировать гипотезы для анализа данных. Проверить гипотезы и предлагать улучшения. Искать информацию о методах и инструментах анализа данных. Вести документацию по анализу данных.