Курсы по аналитике на SQL в Казани

Специалист по работе с данными - собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные. 

Он помогает компании принимать важные решения, улучшая бизнес-процессы и продукт.

За 9 месяцев обучения вы научитесь

• Анализировать данные, опираясь на знания по статистике
• Писать запросы к базам данных SQL
• Работать с метриками продукта и маркетинга
• Осуществлять сбор и обработку данных
• Визуализировать данные, используя Google таблицы, Power BI, Python
• Создавать отчетность в BI-системах
• Решать задачи с помощью Python

Аналитик данных — это специалист, который собирает, обрабатывает, изучает и интерпретирует данные. 

Он помогает компании принимать важные решения, улучшая бизнес-процессы и продукт.

Научитесь понимать основные метрики компаний и самостоятельно считать их, используя SQL и Google Sheets. Проводите когортный анализ и стройте прогнозы, визуализируя данные с помощью Looker Studio и библиотек Python. Делайте выводы на основе исследований, обосновывайте их и помогайте бизнесу расти.

Учим необходимому:

• SQL
• ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ ВЫЧИСЛЕНИЙ
• ВИЗУАЛИЗАЦИЯ В LOOKER STUDIO
• ПРОВЕРКА И ОБОСНОВАНИЕ ГИПОТЕЗ. A/B ТЕСТЫ
• ВЫБОР И РАСЧЁТ МЕТРИК

• 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.