Аналитик данных. Часть 4/6

Вам нужно извлекать смыслы из хаотичных наборов данных — здесь разбирают инструменты для сбора информации из веба и глубокой работы с базами данных. Вы научитесь парсить HTML-страницы, писать сложные SQL-запросы с использованием JOIN и подзапросов, а также строить аналитические модели.

Ключевые блоки материала:

• Автоматизация сбора данных: от написания get-запросов и работы с API до парсинга HTML и обработки JSON.
• SQL как инструмент аналитика: проектирование ER-диаграмм, агрегация данных и работа с временными рядами.
• Бизнес-аналитика: расчет юнит-экономики, построение продуктовых воронок и проведение когортного анализа для оценки LTV и CAC.
• Практический проект: финальная работа, объединяющая парсинг данных, работу с SQL-базами и итоговую аналитику на Python.

Курс ориентирован на тех, кто готовится к переходу в профессию аналитика данных. Вы отточите навыки, которые позволяют переводить сырые показатели в конкретные выводы для бизнеса, подкрепляя их расчетами Retention Rate и конверсий.