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Yandex.Practicum-数据分析师。毕业

第一篇文章在这里。

Yandex.Practicum的培训已结束，已收到证书，您可以对培训进行总结。


另外，在第一篇文章之后，还有许多其他问题，所以我想回答这些问题并展示一些练习。案例已经掌握了很多，因此在一篇文章的框架中，它不可能涵盖所有内容。

首先，我想描述写第一篇文章后培训中发生的事情。我想分别描述一下。

首先，


事实证明，“自动化”课程对我个人而言是最困难的-在数据分析过程（脚本，仪表板等）的自动化上，培训材料的质量完全无关紧要。

这些纯粹是技术上的故障-“我按了什么东西，什么都没了”：）
（软件版本不兼容，设备出现问题），导致违反了工作截止日期。事实证明，我几乎没有命令行经验，但是我不得不紧急学习...


作为本主题的一部分，我们获得了在Yandex.Cloud中使用虚拟机的经验：

, . , , , . , (CLI), API SDK.


-,


这门课程给我留下了深刻的印象，其诱人的标题为“预测和预测”（机器学习）。事实证明这很重要，分析师必须对机器学习有所了解，尽管这与数据科学更为相关。我马上说，我喜欢在实践中立即引入获得的分析结论的想法，因为我喜欢整个工作周期，而流程的分离越少，结果越好（但是存在一些困难）。

该课程包括3个大块：

  • 商业中的机器学习任务，
  • 机器学习算法
  • 解决机器学习问题的过程。

第三，


毕业项目在Yandex.Tracker中进行，这是一个任务和流程管理系统，使学生能够像在真正的公司中一样沉浸在工作流程中。


每个学生都执行了他的项目并将报告发送给Tracker，意外任务也到了。这是一次有趣的经历，但是很难评估真实公司中的期限（项目通常要完成多长时间）。Peergrade

的最新同行评审工作是进行学生反馈会议的在线平台。在那里，我们评估了项目中彼此的任务之一。

第四，


非常喜欢工作安置计划。您可以成为一名优秀的专家，但根本不了解为正确，充分展示自己所需要做的事情。在我看来，有了投资组合并完成工作，雇主将审视所有事情，我们将进行交谈，并且每个人的流程都会缩短，但事实证明，没有人在看项目。在大多数情况下，一切都始于人事部门，因此您应该拥有正常的简历和求职信，以及许多其他细节。因此，出乎我意料的是，该程序非常有用。

发现


如果您在某个领域有丰富的经验，不仅可以应用所学的工具，还可以解释结果，并且在理想情况下也可以实施，那么您将是出口处的现成专家。

Yandex.Practicum仅会为您提供分析工具，并且您确实可以从头开始学习工具（例如，从学校毕业后），但不太可能解释结果，因为在特定领域有专门的教育或工作经验。

在我们国家，该研讨会比计划提前了一点，因为事实证明，对于很多空缺，您将完全需要Excel :)。显然，雇主很难转移到其他数据工具。

让我提醒您，我们的流程是第一流的，并且我知道会遇到任何技术困难，并且课程的开发人员也会从我们这里有所学习。

对我而言，主要缺点是“人为因素”。后来，在分析我完成的项目时，我发现了教师应该向我指出的一些错误。通常，人们认为老师没有足够的时间检查，我将所有这些都归功于一个新产品，我们完全解决了这个问题。此外，参加本课程的人们正在努力制作一个超级产品，例如，“预测和预测”主题已被完全更新，并且变得更加易懂和完整。我再经历一次。

在不同教师，不同观点的某些方法的应用建议中也存在矛盾。

学习工具


（为了节省时间，最好在上课之前有个主意，尤其是在并行工作的情况下）：

  • Python，最好在开始上课之前先了解一下语言。有介绍性课程，但是其他介绍性课程也不会受到伤害。
  • Jupyter笔记本，上课前也能阅读；
  • 几乎在所有地方都需要SQL，现在已经很容易地确定了您入门所需的一切。
  • 统计分析，我强烈建议您在开始之前先与Anatoly Karpov一起在Stepik上启动“ 统计学基础 ”，


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  • 机器学习，sklearn（预处理，模型构建，分类，选择最佳模型），但这仍然是一门很短的课程，想要在此领域工作的人将需要一门更高级的课程，例如Yandex的课程

而且，如果是很久以前，或者您完全不了解概率论，那么请至少阅读GetAClass的经验，首先是组合论，然后是概率论。

不用说英语。

在本文的第二部分中，我将展示在实践中所获得的用于研究分析的知识的应用：Yandex.Direct中的广告活动，访问该站点，确定可能的欺诈行为。关于6.5年以上收集的数据。

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