| 1. Исследование надежности заемщиков |
На основе статистики о платёжеспособности клиентов исследовать влияет ли семейное положение и количество детей клиента на факт возврата кредита в срок |
Python, Pandas, предобработка данных |
| 2. Продажа квартир в Санкт-Петербурге — анализ рынка недвижимости |
Используя данные сервиса Яндекс.Недвижимость, определить рыночную стоимость объектов недвижимости и типичные параметры квартир |
Python, Pandas, Matplotlib, исследовательский, анализ данных, визуализация данных, предобработка данных |
| 3. Изучение закономерностей, определяющих успешность игр |
Используя исторические данные о продажах компьютерных игр, оценки пользователей и экспертов, жанры и платформы, выявить закономерности, определяющие успешность игры |
Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, предобработка данных, исследовательский анализ данных, описательная статистика, проверка статистических гипотез |
| 4. Анализ убытков приложения ProcrastinatePRO+ |
Задача для маркетингового аналитика развлекательного приложения Procrastinate Pro+. Несмотря на огромные вложения в рекламу, последние несколько месяцев компания терпит убытки. Ваша задача — разобраться в причинах и помочь компании выйти в плюс. |
Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, предобработка данных, исследовательский анализ данных, описательная статистика, проверка статистических гипотез |
| 5. Проверка гипотез по увеличению выручки в интернет-магазине — оценить результаты A/B теста |
Используя данные интернет-магазина приоритезировать гипотезы, произвести оценку результатов A/B-тестирования различными методами |
Python, Pandas, Matplotlib, SciPy, A/B-тестирование, проверка статистических гипотез |
| 6. Анализ пользовательского поведения в мобильном приложении |
На основе данных использования мобильного приложения для продажи продуктов питания проанализировать воронку продаж, а также оценить результаты A/A/B-тестирования |
A/B-тестирование, Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, событийная аналитика, продуктовые метрики, Plotly, проверка статистических |
| 7. Исследования рынка общепита в Москве для принятия решения об открытии нового заведения |
Исследование рынка общественного питания на основе открытых данных, подготовка презентации. |
Python, Pandas, Seaborn, Plotly, визуализация данных |
| 8. Создание дашборда по пользовательским событиям для агрегатора |
TED (от англ. technology, education, design — «технологии, образование, дизайн») — некоммерческий фонд, который проводит популярные конференции. На них выступают специалисты из разных областей и читают лекции на актуальные социальные, культурные и научные темы. Исследуете историю TED-конференций и создадите дашборд в Tableau на основе полученных данных. |
Tableau, продуктовые метрики, построение дашбордов |
| 9. Выпускной проект. Анализ мобильной игры «Космические братья» |
На основе всех полученных данных в курсе выполнить буткемп-проект по выбранной области(GameDev). |
Python, Pandas, Seaborn, Plotly, визуализация данных, Tableau, продуктовые метрики, построение дашбордов |