
with Python
Böyük həcmdə məlumatları anında təhlil edin
İstənilən sahədə tətbiq edilə biləcək universal biliklərə sahib olun
























Data Analyst
kimdir və nə iş görür
Məlumat analitiki, hələdə heç bir çözüm tapılmamış biznes problemlərini həll etmək məqsədi ilə bir sıra statistik təhlillər aparan şəxsdir. O müxtəlif analiz vasitələri ilə və eyni zamanda hazır analitik həllərlə çalışır. Bir neçə proqramlaşdırma dillərini bilir və müxtəlif fərziyyələr formalaşdırır. Bu kurs sizə nəinki Data Analyst-ə lazım olan bütün bilikləri öyrədəcək, eyni zamanda mücərrəd düşünməyi, müxtəlif göstəricilərin arxasında olan gizli məlumatları görməyi və məlumatlar arasında olan bağlılıqları ortaya çıxarmağı göstərəcəkdir. Əldə olunan bacarıqlar çətin tapşırıqların üstəsindən gəlməyə əhəmiyyətli şəkildə dəstək olacaqdır. Fərqli hipotezləri saf-çürük edərək onların yoxlanması üçün ən effektiv və uyğun vasitələri seçə biləcəksiniz.
Data Analyst — məlumatların işlənilməsi nəticəsində bu məlumatlar üzərində müxtəlif analizlər edən, fərqli strategiyalar quran, yeni planlar və tövsiyyələr verən bir mütəxəssisdir.
Bu kurs sizə nə öyrədəcək
Tədris prosesi necə keçir
Yeniliklərlə tək-təkə qalmayacaqsınız: təhsil aldığınız müddətdə mentor tərəfindən fərdi konsultasiyalar, bütün işlənilən layihələrdə peşəkar dəstək, komanda işi zamanı komanda rəhbəri ilə işləmə təcrübəsi
Modellərin qurulmasında əhəmiyyətsiz problemləri həll etmək məqsədi ilə, siz qurduğunuz alqoritməli optimallaşdıraraq alqoritmik düşüncənin nə olduğunu anlayacaqsınız
Müxtəlif təcrübələr vasitəsi ilə yeni bilikləri kəşf edəcəksiniz. Bu təcrübələr: trenajorlar, ev tapşırıqları, interaktiv vebinarlar, fərdi və komanda layihələri
Kursun proqramı
- Analitik düşüncə nədir
- Google cədvəllərinə giriş
- Google cədvəlləri daha detallı
- Statistikanın əsasları
- Məlumatlar hardan gəlir
- Məlumatların vizuallaşdırılması daha detallı
- Python məlumat təhlili vasitəsi kimi
- Python və Git-in əsaslası
- Əsas məlumat növləri və dövrləri
- Funksiyalar və Class-lar
- Qabaqcıl məlumat növləri: array, sets, dictionaries
- Məlumat təhlili üçün Python: numpy и scipy
- Məlumat təhlili üçün Python: pandas
- Python-dan DB-ə qoşulmaq üçün əsas kitabxanalar
- Matplotlib, seaborn vizuallaşdırma vasitələri
- Tapşırıq üçün vizual metodun seçilməsi
- SQL-in əsaslası
- SQL daha detallı
- Optimizasiya olunmuş müraciətlərin yazılması
- No SQL
- Numpy kitabxanası. Computational tasks
- Pandas kitabxanası
- Funksiyalar və məlumatların işlənməsi
- Pandas detallı
- Kompleks hesablama sahələri, əsas funksiya qruplarına ümumi baxış
- Matplotlib & Seaborn kitabxanası. Məlumatların vizuallaşdırılması
- Təsviri statistika əsasları, Python-da paylanma növləri
- Python-da mərkəzi limit teoremi və statistik məlumatların analizi
- Əsas statistik testlər və hipotez testləri
