קורס Data Research Analyst

עקרונות בהצגה ויזואלית של נתונים – Visualization Data
• מה זה דאטה ויז ולמה צריך את זה
• סוגי ויזואליזציות בעולם העסקי
• איך לספר את הסיפור של המספרים
• סוגי גרפים, מפות וטבלאות
• הטיות קוגניטיביות בהצגת נתונים + חוקי הגשטלש
• צבעוניות ומשמעותה
• כיצד להשתמש בטקסטים וטיפוגרפיה בצורה נכונה
• אינטראקטיביות ויתרונותיה בהצגת הדאטה
בניית דשבורדים שמתאימים למשתמשים
• מהו תהליך תהליך עבודה נכון על דשבורד
• צרכים של המשתמשים
• סוגי דשבורדים
• בניית היררכיה ולייאאוט, הגדרה מטרה ופעולה
• בחירת סוג הגרף, המפה או הטבלה
• שימוש בצבעים כדי להדגיש את הבעיות
• שימוש בטקסטים וטיפוגרפיה בצורה נכונה
• אינטראקטיביות בדשבורדים

Basic Python
Fundamentals
Intro
Python essentials
The working environment
Data types
Numbers
Strings
Booleans
None
Collections
Lists
Tuples
Dictionaries
Sets
Control flow
if…else
for…in
list comprehension
while
Textual interface
input
format
Intermediate Python
Functions
User-defined functions
Built-in functions
Lambda expressions
Text files
The standard library
import
datetime
EDA and visualizations
The NumPy library
Array
Broadcasting
The matplotlib library
matplotlib objects
Plotting
The pandas library
Series and Index
DataFrame
GroupBy
Visualizations
Advanced visualizations
Seaborn
Plotly
General tools
Intro to regular expressions (re)
API’s and Connecting with Data Resources
JSON
Intro to working with DBs with SQLAlchemy package
Final Project

• Combinatorics
• Probability
• Conditional probability & Bayesian thinking
o Complete probability theorem
o Central limit theorem
• Random variables and corresponding events
• Continuous & discrete distributions
• Hypothesis testing
o t-test
o Chi-squared test
o ANOVA & F-test
• A/B testing
• Time-series
• Final Project

• Background and motivation
• Programming fundamentals
Data Preparation
Regression
• Introduction and measures
• Linear regression
Classification
• Introduction and measures
• Decision tree
• Logistic regression
• k-nearest neighbors and the metric concept
Clustering
• Introduction and measures
• k-means
• Agglomerative clustering and the linkage concept
Miscellaneous
• Deep Learning
• Recommender systems
• Text mining and NLP

• Introduction to Big Data
• Hadoop – a closer look
• NoSQL
• Technologies and trends in the world of Big Data
Hadoop Infrastructure and Ecosystem Services
• Hadoop core and ecosystem – The essentials (e.g. HDFS)
• Data ingestion technologies – Overview (Sqoop, Flume, Nifi)
• Using Hive to query HDFS data with SQL
• Using Impala to query HDFS data with SQL
• Deeper look into Hive and Impala
o Understanding Hive tables
o Working with partitions
o Understanding file formats
o Useful functions and tools for Hive (Regex, Ngrams, User-defined functions)
o Working with unstructured data
o Querying complex data types
o Performance considerations – Statistics and execution plans
• Using Oozie as a workflow manager and job scheduler
• Final Project