Содержание курса
1. Общая информация о курсе
2 урока
40 508
31 037
8м
793
Закрытый
1.1
Структура курса и его особенности
↗
23 877
16 154
4м 3с
440
Закрытый
1.2
Коротко об аналитике
↗
16 631
14 883
4м 2с
353
2. Введение в базы данных
3 урока
44 746
39 855
12м
897
Закрытый
2.1
Первый запрос в SQL
↗
16 214
13 806
4м 16с
284
Закрытый
2.2
Откуда берутся таблицы
↗
14 427
13 595
2м 40с
301
Закрытый
2.3
Базы данных и SQL
↗
14 105
12 454
6м 53с
312
3. Запросы с условиями
2 урока
25 173
21 808
28м
740
Закрытый
3.1
Выбираем данные из таблицы
↗
13 171
11 387
9м 55с
356
Закрытый
3.2
WHERE: задаем условия запроса
↗
12 002
10 421
19м 58с
384
4. Агрегирующие функции и группировка данных
2 урока
21 934
18 832
43м
964
Закрытый
4.1
Агрегация данных
↗
11 309
10 005
10м 18с
296
Закрытый
4.2
Группировки
↗
10 625
8 827
32м 19с
668
5. Знакомство с Python
4 урока
36 513
29 759
49м
953
Закрытый
5.1
Введение в Python: переменные и типы данных
↗
10 267
8 239
10м 38с
256
Закрытый
5.2
Задача: планирование бюджета командировки
↗
9 258
8 046
5м 35с
216
Закрытый
5.3
Pandas: фильтрация данных
↗
9 186
6 885
22м 22с
244
Закрытый
5.4
Pandas: агрегация данных
↗
7 802
6 589
12м 24с
237
6. Подводим промежуточные итоги
1 урок
7 523
6 960
3м
230
Закрытый
6.1
Что мы уже изучили?
↗
7 523
6 960
3м 9с
230
7. Финальное задание
4 урока
30 480
25 742
26м
887
Закрытый
7.1
Обзор продуктовых и маркетинговых метрик
↗
7 998
6 869
4м 29с
238
Закрытый
7.2
SQL: считаем метрики
↗
7 893
6 388
9м 8с
197
Закрытый
7.3
Python: считаем метрики
↗
7 386
6 019
11м 58с
178
Закрытый
7.4
Итоги курса
↗
7 203
6 466
1м 12с
274