1

Этап 1

Основы статистики

2

Этап 2

Основы программирования на R

3

Этап 3

Анализ данных в R

4

Этап 4

Анализ данных в R

5

Этап 5

Основы статистики. Часть 2

6

Этап 6

Основы программирования

7

Этап 7

100 часов обучения

1

Этап 1

Основы статистики

2

Этап 2

Основы программирования на R

3

Этап 3

Анализ данных в R

4

Этап 4

Анализ данных в R

5

Этап 5

Основы статистики. Часть 2

6

Этап 6

Основы программирования

7

Этап 7

100 часов обучения

15 мая 2019
Цель завершена 1 января 2020
Образование

Помощник веб-аналитика удаленно на неполный рабочий день

Очень нравится работа с цифрами, анализом. На разных работах чуть-чуть имела с этим дело, но никогда не работала полностью аналитиком. Да и знаний не хватило бы.

Вводные данные:

  • Окончила физико-математический лицей с отличием.
  • Окончила магистратуру направления "Информационная безопасность" с отличием.
  • Второе высшые - Маркетинг.
  • Работала - маркетологом, интернет-маркетологом в e-commerce.
  • Был сертификат от Google по Google Analytics. Только он действителен 1,5 года. Так что нужно обновлять.

Это, наверное, самое главное, что показывает, что имею некую базу для старта.

Сложности в том, что сложно найти время для учебы. Ну и для полноценной работы тоже. Есть двое маленьких детей. Но безумно хочу окунуться в работу веб-аналитика.

Сейчас больше времени будет на изучение темы. И параллельно поиск работы помощником веб-аналитика удаленно на неполный рабочий день:) Идеально - в Польше.

Не реально найти с такими условиями?:) Увидим!

Не смотря на то, что главная цель - найти работу. Здесь буду писать о своем самообучении и может, если что-то интересное попадется в вакансиях, то тоже расскажу. Так что отчетности о количестве просмотренных ваканций каждый день не будет.

 Критерий завершения

Найдена работа помощником аналитика удаленно на неполный рабочий день

  1. Основы статистики

    Онлайн курс - https://stepik.org/course/76/syllabus

    1. 1.1 Общая информация о курсе

    2. 1.2 Генеральная совокупность и выборка

    3. 1.3 Типы переменных. Количественные и номинативные переменные

    4. 1.4 Меры центральной тенденции

    5. 1.5 Меры изменчивости

    6. 1.6 Квартили распределения и график box-plot

    7. 1.7 Нормальное распределение

    8. 1.8 Центральная предельная теорема

    9. 1.9 Доверительные интервалы для среднего

    10. 1.10 Идея статистического вывода, p-уровень значимости

    11. 2.1 T-распределение

    12. 2.2 Сравнение двух средних; t-критерий Стьюдента

    13. 2.3 Проверка распределения на нормальность, QQ-Plot

    14. 2.4 Однофакторный дисперсионный анализ

    15. 2.5 Множественные сравнения в ANOVA

    16. 2.6 Многофакторный ANOVA

  2. Основы программирования на R

    Онлайн-обучение на https://stepik.org/course/497/syllabus

    1. 1.1 Введение в курс

    2. 1.2 Переменные, глобальное окружение, справка

    3. 1.3 Векторы (часть 1)

    4. 1.4 Управляющие конструкции, работа с пакетами

    5. 1.5 Векторы (часть 2)

    6. 2.1 Матрицы и списки

    7. 2.2 Дата фреймы

    8. 2.3 Факторы и строки

    9. 3.1 Функции

    10. 3.2 Элементы функционального программирования

    11. 3.3 Обработка данных при помощи dplyr

    12. 3.4 Заключение: что дальше?

  3. Анализ данных в R

    1. Тема 1. Аналіз даних та статистичне виведення - огляд основних понять

    2. Тест 1

    3. Тема 2. Описова статистика. Завершення огляду основних понять. Очищення даних з допомогою R

    4. Тест 2

    5. Лабораторна робота 2

    6. Тема 3. Основи теорії ймовірностей. Класичні розподіли. Кореляція та регресія

    7. Тест 3

    8. Лабораторна робота 2

    9. Тема 4. Вивідна статистика. Центральна гранична теорема. Побудова довірчих інтервалів

    10. Тест 4

    11. Лабораторна робота 3

    12. Тема 5. Тестування статистичних гіпотез

    13. Тест 5

    14. Лабораторна робота 4

    15. Екзамен

  4. Анализ данных в R

    Онлайн-курс на https://stepik.org/course/129/syllabus

    1. 1.1 Общая информация о курсе

    2. 1.2 Переменные

    3. 1.3 Работа с data frame

    4. 1.4 Элементы синтаксиса

    5. 1.5 Описательные статистики

    6. 1.6 Описательные статистики. Графики

    7. 1.7 Сохранение результатов

    8. 2.1 Анализ номинативных данных

    9. 2.2 Сравнение двух групп

    10. 2.3 Применение дисперсионного анализа

    11. 2.4 Создание собственных функций

    12. 3.1 Корреляция и простая линейная регрессия (МНК)

    13. 3.2 Множественная линейная регрессия

    14. 3.3 Множественная линейная регрессия. Отбор моделей

    15. 3.4 Диагностика модели

    16. 3.5 Диагностика модели. Продолжение

    17. 3.6 Логистическая регрессия

    18. 3.7 Экспорт результатов анализа из R

    19. 3.8 Заключение

  5. Основы статистики. Часть 2

    Онлайн-курс на - https://stepik.org/course/524/syllabus

    1. 1.1 Общая информация о курсе

    2. 1.2 Постановка задачи

    3. 1.3 Расстояние Пирсона

    4. 1.4 Распределение Хи-квадрат Пирсона

    5. 1.5 Расчет p-уровня значимости

    6. 1.6 Анализ таблиц сопряженности

    7. 1.7 Анализ таблиц сопряженности. Продолжение

    8. 1.8 Точный критерий Фишера

    9. 1.9 Практические задания на R

    10. 2.1 Логистическая регрессия. Постановка задачи

    11. 2.2 Модель без предикторов. Intercept only model

    12. 2.3 Модель с одним номинативным предиктором

    13. 2.4 Модель с двумя номинативными предикторами

    14. 2.5 Взаимодействие номинативных предикторов

    15. 2.6 Когда нужно использовать непараметрические методы и почему?

    16. 2.7 Непараметрические методы. Продолжение.

    17. 2.8 Практические задания на R

    18. 3.1 Кластерный анализ методом k - средних

    19. 3.2 Может ли кластерный анализ "ошибаться"?

    20. 3.3 Как определить оптимальное число кластеров?

    21. 3.4 Иерархическая кластеризация

    22. 3.5 Введение в метод анализа главных компонент

    23. 3.6 Практические задания на R

    24. 3.7 Заключение

  6. Основы программирования

    Онлайн-курс - https://stepik.org/course/5482/syllabus

    1. 1.1 Общая информация о курсе

    2. 2.1 Введение

    3. 3.1 Ввод-вывод, оператор присваивания

    4. 3.2 Целые числа

    5. 3.3 Вещественные числа

    6. 3.4 Итоговый тест

    7. 4.1 Условный оператор. Часть 1

    8. 4.2 Условный оператор. Часть 2

    9. 4.3 Итоговый тест

    10. 5.1 Цикл for

    11. 5.2 Цикл for. Сумматор

    12. 5.3 Цикл for. Мультипликатор

    13. 5.4 Цикл while

    14. 5.5 Цикл while. Анализ цифр числа

    15. 5.6 Цикл while. Последовательности

    16. 5.7 Вложенные циклы

    17. 5.8 Операторы break и continue

    18. 5.9 Перебор

    19. 5.10 Минимаксные задачи

    20. 5.11 Итоговый тест

  7. 100 часов обучения

  • 1100
  • 15 мая 2019, 18:40
Регистрация

Регистрация

Уже зарегистрированы?
Быстрая регистрация через соцсети
Вход на сайт

Входите.
Открыто.

Еще не зарегистрированы?
 
Войти через соцсети
Забыли пароль?