Сбор сведений
Определить, какие наблюдения нужны и откуда их можно получить.
Сбор и анализ данных
Разберитесь, как собрать данные под вопрос, проверить их качество и объяснить результат анализа.
В чём состоит навык
Сбор и анализ данных объединяют получение сведений, их подготовку и исследование для ответа на конкретный вопрос. Вывод зависит от источника, способа измерения и выбранного метода анализа.
Где пригодится
Проверка данных
Найти пропуски, повторы и несогласованные единицы измерения.
Объяснение результата
Сопоставить данные с вопросом и указать ограничения вывода.
Подготовка и связанные навыки
Для первого упражнения сформулируйте вопрос, выберите небольшую доступную таблицу и проверьте, что означают её столбцы, даты и пропуски.
Связанные навыки
Курсы для развития навыка «Сбор и анализ данных»
Яндекс ПрактикумАналитик данных
Курс Яндекс Практикума знакомит с аналитикой данных, SQL, Python и DataLens. В карточке указано восемь проектов, а в разделах программы перечислено больше проектных работ; их состав уточняйте у школы.
97 200 ₽
Стоимость курса
от 3 968 ₽ / мес. на 36 мес.
ProductStarАналитика данных в Excel
Мини-курс ProductStar по анализу данных в Excel: очистка, прогнозирование, диаграммы, Access и основы VBA. Школа указывает преподавателя: Мария Шевченко — Аналитик данных, ООО «Ойкос».
19 900 ₽
При оплате частями
1 990 ₽ / мес. · 10 мес.
ProductStarАналитик данных 2.0
Курс ProductStar об аналитике данных с нуля: Excel, продуктовые метрики, A/B-тесты, Яндекс Метрика, DataLens и SQL. В программе — практические проекты и итоговая работа для портфолио.
63 000 ₽
Цена одним платежом
2 917 ₽ / мес. · 24 мес. · до 36 мес. — платёж уточняется
Яндекс ПрактикумML-инженер с опытом
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
116 000 ₽
Стоимость курса
от 4 736 ₽ / мес. на 36 мес.
Что важно знать о навыке «Сбор и анализ данных»
Сбор и анализ данных начинаются с вопроса, на который предполагается ответить. Данные можно получить из существующих записей, измерений или опроса; выбор зависит от задачи и доступности источника. Ещё до обработки стоит определить, что считается наблюдением и за какой период собираются сведения.
Далее данные проверяют и приводят к сопоставимому виду: разбирают пропуски, повторы, форматы дат и единицы измерения. Таблица или график помогают заметить различия и возможные ошибки, но не объясняют их автоматически. Результат нужно оценивать с учётом того, кого или что охватывают исходные данные.
Навык применяют в исследованиях, бизнес-аналитике и работе с продуктами. Для практики можно изучить открытую таблицу, описать шаги очистки и представить один вывод вместе с его ограничениями. При работе с персональными данными необходимы подходящие основания доступа и защита сведений.