Пройдите курси станьте нашими партнерами
AI Design sprint | ustaxona
О дата аналитике, продуктовой аналитике на базе технологий Google Cloud, BigQuery, Google Analytics. Подготовка к работе на международных рынках и доступ к комьюнити
О курсе
Гостевые лекторы митапов Center TOC
Отзывы о курсе

Мадина Мухамеджанова

Азамат Маметов

Адель Утеулова
Программа курса Cloud Дата аналитик
1. Введение в Cloud дата аналитику и продуктовую аналитику
Ключевые понятия дата анализа
Основы продуктовой аналитики
Анализ проблемного поля
2. Теория и практика DWH, Data lake, процесс ETL
3. Визуализация данных на хранилище Google BigQuery с standard SQL
4. Cloud SQL – ключевые особенности
Внедрение классического машинного обучения (на примере Линейной регрессии) на Google BigQuery
5. Машинное обучение на Python.
Линейная и логистическая регрессия на BigQuery
6. ML техника Market basket analysis
На примере предприятия торговли. Association rule
7. Xplainable AI или как работать с ``Черным ящиком``
8. Методологии CRISP-DM, MLOPS
9. Основы deep learning для аналитиков часть 1
10. Основы deep learning для аналитиков часть 2
Моделирование требований
Анализ и моделирование бизнес-процессов