Курсы аналитики данных и дата-анализа на Python

Анализ данных (Data Analysis) - это процесс исследования данных с целью поиска в них закономерностей и сведений, необходимых для принятия управленческих решений. Частью анализа данных является Аналитика данных (Data Analytics), которая фокусируется на численных методах обработки информации: математическая статистика и теория вероятностей, дискретная математика и программирование. Необъемлемой частью анализа данных является их визуализация, т.е. представление в наглядном и понятном для интерпретации видах, например, круговые или столбчатые диаграммы.
Также к дата-анализу относятся процедуры предварительной подготовки данных к глубинным исследованиям и машинному обучению, включая очистку, заполнение пропусков и сглаживание выбросов, нормализацию и стандартизацию. Аналитика данных бывает следующих видов:

• дескриптивная (описательная), которая описывает базовые статистические метрики в исследуемой выборке, такие как количество наблюдений, минимум и максимум, среднее и модальное значение, математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение;
• диагностическая, которая направлена на подробное изучение данных с целью понять, почему в выборке наблюдаются именно такие значения. Поиск причин включает детализацию исследуемых метрик, интеллектуальный анализ данных (Data Mining), выявление корреляций и закономерностей;
• предиктивная (прогнозная), которая не просто описывает текущую ситуацию и причины ее возникновения, а делает предположения о будущих значениях рассматриваемых метрик.

Результаты анализа данных нужны для принятия управленческих решений в любом домене и на всех уровнях бизнеса, от разбора инцидентов с ПО до планирования стратегии компании. И реализовать все аналитические процессы, о сбора и преобразования до визуализации данных можно с помощью Python-скриптов и приложений. Этот интерпретируемый язык широкого назначения поддерживает несколько парадигм разработки ПО (объектно-ориентированную, функциональную и императивную), позволяет работать с различными структурами данных с помощью гибкого и расширяемого API, а также имеет множество специализированных библиотек для аналитики данных и машинного обучения: pandas, matplotlib, numpy, sklearn, seaborn, SciPy, statsmodels и пр. Благодаря этим возможностям, активному сообществу и низкому порогу входа, Python стал языком номер один в Data Science и инженерии данных. Поэтому аналитика данных с Python является необходимым навыком для каждого современного специалиста по дата-анализу.