Большой туториал для старта в аналитике

Материалы: Питон: Также важно знать библиотеки для питона - Pandas и Matplotlib. SQL: Алгоритмы и структуры данных: Теория вероятностей. Темы: комбинаторика, основные распределения случайных величин, дискретная вероятность, условные вероятности, формула полной вероятности, теорема Байеса, центральная предельная теорема, закон больших чисел. Математическая статистика.Темы: точечное и интервальное оценивание, доверительные интервалы, p-value, проверка гипотез (критерий Стьюдента, Z-критерий), дизайн АБ-экспериментов Стажировки: 00:00 - начало, введение 00:48 - кто я такой? 02:53 - кто такой аналитик? 03:52 - какие бывают аналитики? 08:05 - какие задачи решает аналитик? 10:00 - рынок труда аналитиков 11:05 - сложно ли найти работу начинающему аналитику? 12:32 - примеры успешных кейсов для начинающих аналитиков 14:03 - что нужно знать аналитику? 14:10 - питон 16:08 - алгоритмы и структуры данных (опционально) 17:58 - SQL 19:31 - теория вероятностей 21:30 - математическая статистика 23:16 - продуктовое мышление и метрики 25:04 - софт-скиллы 25:36 - где начать карьеру аналитиком? 27:18 - заключение 27:47 - что делать, если остались вопросы