Анализ данных (Data Analysis)Анализ данных — это процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации, выводов и поддержки принятия решений. Это основа любого Data Science проекта.
Сбор данных (Data Collection)Получение данных из различных источников: базы данных, API, файлы, веб-скрапинг. Важно обеспечить качество и полноту данных.
Очистка данных (Data Cleaning)Удаление дубликатов, обработка пропущенных значений, исправление ошибок. Качество анализа напрямую зависит от качества данных.
Трансформация данных (Data Transformation)Нормализация, стандартизация, кодирование категориальных переменных, создание новых признаков (Feature Engineering).
Визуализация данных (Data Visualization)Создание графиков и диаграмм для понимания данных и представления результатов: гистограммы, scatter plots, heatmaps.
Описательная статистика — среднее, медиана, стандартное отклонение Корреляционный анализ — поиск взаимосвязей между переменными Временные ряды — анализ данных во времени, тренды, сезонность
A/B тестирование — сравнение двух версий для принятия решений
Статистические тесты — проверка гипотез, значимость результатов
EDA (Exploratory Data Analysis) — разведочный анализ данных
Двухфакторная аутентификация
Выбери нейро-аватарТапни кота или кролика — он станет твоим аватаром.
кот