LSE Data Analytics Career Accelerator
1.0.0
Этот репозиторий содержит все практические занятия по Python и R в рамках трех курсов программы LSE Data Analytics Career Accelerator.
Онлайн-ускоритель карьеры в области аналитики данных от Лондонской школы экономики и политических наук (LSE) направлен на то, чтобы снабдить работающих специалистов и начинающих карьеру знаниями, необходимыми для принятия критически важных решений на основе данных в организациях из разных отраслей.
За 6 месяцев я развил фундаментальные знания, навыки и применил опыт реализации проектов в области анализа данных в корпоративных базах данных и инструментах. Я приобрел навыки программирования на востребованных языках программирования данных Python и R и практиковал их применение в проектах обработки данных в реальных бизнес-сценариях. Я также развил и укрепил свои коммуникативные навыки, включая визуализацию данных, чтобы обеспечить анализ и понимание для принятия действенных бизнес-решений.
Содержание программы включает в себя три курса и проект для работодателя, в рамках которого я собрал портфолио доказательств для демонстрации недавно приобретенных навыков и компетенций, уделяя особое внимание тому, чтобы стать рефлексивным практиком и приобрести мышление и инструменты для решения проблем и эффективно приобретать новые технические, деловые и человеческие навыки.
Выявлять, получать и выполнять базовую очистку данных из различных соответствующих источников для поддержки необходимых процессов анализа. Проводить исследовательский и описательный анализ. Создавать и использовать базы данных для поддержки управления и анализа данных. Эффективно передавать обоснованные, актуальные и полезные сведения критически важным заинтересованным сторонам бизнеса. ценность бизнеса благодаря процессам анализа данных. Инструменты/языки: Tablueau, Excel, SQL Postgres, оценка баз данных SQL. Ссылаясь на заданный набор данных и соответствующий бизнес-сценарий, используйте SQL и Excel для выявления идей посредством анализа данных. Создайте панель мониторинга с помощью Tableau, чтобы передавать аналитические данные вместе с критическими бизнес-показателями, чтобы помочь ключевым заинтересованным сторонам принимать решения на основе данных.
Используйте Python для сбора и импорта больших объемов сложных данных с помощью различных подходов, включая методы очистки веб-страниц. Используйте Python для обработки данных для эффективного анализа. Выполняйте расширенные аналитические процессы для определения критически важных бизнес-идей из наборов данных. Подготовьте комплексные и сложные визуализации для сбора информации и изучения тенденций. и представлять идеи для поддержки важных бизнес-решений. Обосновать принятые подходы, интерпретировать идеи и рекомендации. Инструменты/языки: Python, Git/GitHub/BASH, SQL. Оценка баз данных: обращение к заданному набору данных и соответствующему бизнесу. В этом сценарии используйте Python для выполнения исследовательского анализа данных, чтобы получить ценную информацию и выявить потенциальные причины. С помощью анализа и визуализации определите факторы, способствующие тенденциям и идеям, и сообщите об основных выводах.
Применять прогнозные модели для преобразования идей в действенные стратегии для достижения бизнес-целей. Создавать методологии и развивать культуру, способствующую эффективной и этичной деловой практике, основанной на данных. Подготавливать расширенные визуализации данных и истории данных для передачи убедительных, управляемых повествований для эффективной поддержки принятия бизнес-решений. бизнес-проблемы и обосновывают стратегические рекомендации, использующие лучшие практики и передовые подходы к анализу данных. Инструменты/языки: Python, R, Git/GitHub/BASH. Оценка: обращение к заданному набору данных и соответствующему бизнес-сценарию, используйте Python или R для проведения исследовательского анализа данных и прогнозирования будущих результатов. Создавайте бизнес-рекомендации на основе этих прогнозов, используя визуализацию для выявления и передачи ключевых идей.
Сотрудничество с сокурсниками в реальном проекте работодателя как кульминация навыков, приобретенных на первых трех курсах. Проект разработан ведущей технологической компанией и отражает практические навыки, необходимые в отрасли. Требует синтеза разработанных методов и приемов и основан на реальных потребностях и интересах работодателя.
