Руководство для начинающих по данным и аналитике данных от SF Data School [udemy] [SF Data School] [Serge LeBlanc, Colby Schrauth]

Beginner's Guide to Data & Data Analytics, by SF Data School Язык английский с русской озвучкой и субтитрами Что вы изучите: Бесплатный доступ к нашему справочнику по основам работы с данными, который дополняет видеоконтент этого курса в письменной форме. Мир данных огромен, но это не значит, что он должен быть сложным. Прорвитесь сквозь шум и получите четкое представление о "Большой картине" Изучите отличительные факторы между аналитикой данных, наукой о данных и инженерией данных. Откройте для себя инструменты обработки данных — какие из них наиболее популярны, как они работают вместе и почему некоторые из них предпочтительнее других Проясните, как данные переходят от сбора к анализу, и какие люди, процессы и технологии в этом участвуют. Получите пошаговую учебную карту, чтобы стать специалистом по анализу данных, а также узнайте о наиболее актуальных карьерных путях. Контекст дает каждому из нас основу, необходимую для того, чтобы думать о данных более осмысленно и лучше их знать. Научитесь разбивать некоторые из самых ценных концепций и терминов данных Материалы курса 9 разделов • 9 лекций • Общая продолжительность 1 ч 32 мин Подготовка к работе: Введение в данные 1 лекция • 12 мин Роли и навыки специалистов по работе с данными 1 лекция • 18 мин Классификация инструментов анализа данных 1 лекция • 10 мин Глубокое погружение: «Инструментальный треугольник» аналитики данных 1 лекция • 14 мин Типы данных, файлы и форматы 1 лекция • 12 мин Конвейеры данных: как данные перемещаются от сбора к анализу 1 лекция • 10 мин Карточки с данными: основные понятия и терминология 1 лекция • 8 мин План обучения и карьерные пути в области аналитики данных 1 лекция • 8 мин Благодарность 1 лекция • 1 мин Вдохновение для создания этого курса заложено в его названии: это аналитический контекст, который мы хотели бы иметь, когда только начинали. Этот курс теперь включает бесплатный доступ к нашему Справочнику по основам работы с данными, который дополняет весь видеоконтент этого курса в письменной форме. Этот курс начинается с введения в мир данных. Контекст имеет решающее значение, и он определенно применим к обучению работе с данными. Прежде чем даже прикоснуться к инструменту для работы с данными, помимо всего прочего, мы считаем, что крайне важно полностью понимать контекст, окружающий данные. Оттуда вы глубоко погрузитесь в различия между аналитикой данных, наукой о данных и инженерией данных, и как каждая из этих ролей обеспечивает ценность по-своему. Кроме того, вы получите глубокое понимание инструментов, используемых профессионалами, — какие из них наиболее популярны, когда один из них предпочтительнее другого, и как их можно использовать в сотрудничестве. Далее вы узнаете о технических процессах, которые охватывают происхождение данных. Этот раздел позволит вам усвоить концепцию Data Pipeline и начать наращивать лексикон и грамотность в отношении того, как данные перемещаются от сбора к анализу. Наконец, вы увидите пошаговую дорожную карту обучения, чтобы стать практикующим специалистом по аналитике данных. В этом разделе вы получите доступ к рекомендуемым шагам, которые следует предпринять после этого курса, и наиболее актуальным карьерным путям. Одна из самых больших проблем при работе с данными — найти правильное место для начала, мы считаем, что это оно. Вы в 90 минутах от настоящего понимания мира данных — перспективы, которую мы выстроили за десятилетие опыта. Для кого этот курс: Люди, которые хотят узнать больше о данных, но не знают, с чего начать Любой, кто верит, что обучение работе с данными изменит их способ ведения бизнеса, образ жизни и помощь другим Тот, кто хочет в конечном итоге работать с инструментами обработки данных и научиться принимать решения на основе данных Этот курс — первый шаг в изучении того, как работать с данными, создавая контекст, необходимый для понимания общей картины. Этот курс не является учебником по Excel или SQL. Чему вы научитесь Free access to our Data Fundamentals Handbook, which compliments the video content in this course in written form The world of data is massive, but that doesn't mean it has to be complicated. Cut through the noise and get a clear vision of the "Big Picture" Learn the distinguishing factors between Data Analytics, Data Science, and Data Engineering Discover data tools – which are the most popular, how they work together, and why some are preferred over others Demystify how data moves from collection to analysis, and what people, processes and technologies are involved Get a step-by-step learning roadmap to becoming a practitioner of Data Analytics, and insight in to career paths that are most relevant Context gives each of us the grounding we need to think about data more meaningfully and know it better. Learn to break down some of data's most prized concepts and terms Материалы курса 9 разделов • 9 лекций • Общая продолжительность 1 ч 32 мин Setting the Stage: An Introduction to Data 1 лекция • 12 мин Roles and Skills of Data Professionals 1 лекция • 18 мин Classification of Data Analytics Tools 1 лекция • 10 мин Deep Dive: The Data Analytics "Tool Triangle" 1 лекция • 14 мин Data Types, Files, and Formats 1 лекция • 12 мин Data Pipelines: How Data Moves From Collection to Analysis 1 лекция • 10 мин Data Flashcards: Key Concepts and Terminology 1 лекция • 8 мин Data Analytics Learning Roadmap and Career Paths 1 лекция • 8 мин Thank You 1 лекция • 1 мин The inspiration for building this course is right in the title – it's the Analytics Context We Wish We Had, When We First Started. This course now includes free access to our Data Fundamentals Handbook, which compliments all the video content in this course in written form. This course starts with an introduction to the world of data. Context is critical, and it most definitely applies to learning how to work with data. Before even touching a data tool, amongst many other things, we believe it's vital that one fully understands the context surrounding data. From there you'll delve deep in to the differences between Data Analytics, Data Science, and Data Engineering, and how each of these roles provide value in their own way. In addition, you'll gather a deep understanding of the tools used by professionals – which are the most popular, when one would be preferred over another, and how they can be used in collaboration. Next, you'll learn about the technical processes that encompass the lineage of data. This section will enable you to internalize the concept of a Data Pipeline, and start building-up a lexicon and literacy for how data moves from collection to analysis. Finally, you'll see a step-by-step learning roadmap to become a practitioner of Data Analytics. In this section you'll gain access to recommended steps to take after this course, and career paths that are most relevant. One of the biggest challenges in getting started with data is finding the right place to start, we believe this is it. You are 90 minutes away from truly understanding the world of data – a perspective we've built over a decade of experience. Для кого этот курс: People who want to learn more about data, but don't know where to start Anyone who believes that learning to work with data will change the way they do business, live their lives and help others Someone who wants to ultimately work with data tools and learn how to make data-driven decisions This course is the first step in learning how to work with data, building the context needed to understand the big picture This course is NOT an Excel or SQL tutorial