Data Science

Главная

ПД. Заключение.

1. Заключение

2. Обратная связь

Следующий раздел: Исследовательский анализ данных

Вернуться к разделу: "Предобработка данных"

Вернуться в оглавление: Я.Практикум

1.Заключение
 

В этом курсе вы решали задачи команды Яндекс.Маркета. Проанализировали наборы данных и составили рекомендации, которые помогут увеличить число совершающих покупки пользователей. Что вы сделали:

  • Оценили источники трафика и их конверсию;
  • Определили, какие товарные категории и подкатегории на сайте представлены в поисковиках хуже всего;
  • Узнали, телефонов какой марки не хватает на сайте Маркета;
  • Оптимизировали работу службы поддержки;
  • Сформулировали рекомендации, на основе которых будут проверять гипотезы.
Образовательные результаты

В начале курса вы ставили себе цели. Проверьте, удалось ли их достичь.

  • вы узнали методы обработки пропусков;
  • научились преобразовывать один тип данных в другой;
  • определили дубликаты и обработали их различными способами;
  • поняли, как разделять данные на категории.
Вопросы для самопроверки
  • Вы получили данные о пользователях и обнаружили пропуски в полях «Возраст» и «Доход». Каким методом их обработаете?
  • Какие проблемы возникнут при попытке выполнить операцию со столбцом, где есть и строки, и числа? Как их устранить?
  • Какие бывают дубликаты? Как их выявлять?
  • Зачем разделять данные на категории? Как это поможет?
Дополнительные материалы

Книги: Джон Пол Мюллер, Лука Массарон «Python и наука о данных для чайников. 2-е издание» Материалы:

Что дальше

В следующей теме вы познакомитесь с исследовательским анализом данных — найдёте ошибки и закономерности на графиках.

2.Обратная связь

Обратная связь image Привет! На связи команда разработки курса «Специалист по Data Science».

Чтобы этот курс появился, а вам было интересно и удобно его проходить, потребовалась сплочённая работа многих людей. С кем-то из команды вы уже знакомы, например с кураторами, наставниками и преподавателями. За работу платформы и качество уроков отвечают отдельные специалисты. Расскажем о некоторых из них.

За развитием курса следит менеджер продукта. Вместе с экспертами он проводит исследования, чтобы программа соответствовала запросам работодателей. Поддерживать актуальность курса помогает и контент-продюсер, который проследит, чтобы новые материалы были качественными и появились вовремя.

Менеджер платформы отвечает за тренажёр и вместе с командой разработки проектирует новые функции. Команды контента и платформы регулярно получают отзывы от менеджера фидбэка, который собирает обратную связь от студентов. Отзывы помогают оперативно решать проблемы и улучшать продукт.

Работая с отдельными запросами, мы не всегда понимаем, что нужно сделать в первую очередь, а что — на время отложить. Поэтому мы хотим узнать о вашем опыте из первых рук.

Пожалуйста, ответьте на несколько вопросов. Будем благодарны за честные ответы.

Следующий раздел: Исследовательский анализ данных

Вернуться к разделу: "Предобработка данных"

Вернуться в оглавление: Я.Практикум

Категория: Я.Практикум Data Science
Просмотров: 1233