После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Анализ данных в Databricks
Этот практический разбор кейса поможет вам развить навыки анализа данных в Databricks, уделяя особое внимание SQL. Участники начнут работу с датасетом Airbnb, содержащим данные об объявлениях, бронированиях и хозяевах жилья. На начальном этапе работы над кейсом вы изучите этот набор данных, чтобы разобраться в его структуре и содержимом, затем выполните необходимые действия по очистке данных и загрузите их в Databricks. Этот базовый этап позволяет проводить анализ на основе точных и релевантных данных.
Разработка визуализаций и дашбордов
После очистки данных в практическом кейсе мы переходим к важнейшему аспекту анализа данных — созданию визуализаций и дашбордов. Вы научитесь использовать мощные инструменты визуализации Databricks, чтобы создавать информативные графики и дашборды. Эти визуализации помогут вам выявлять тенденции, закономерности и выбросы в данных. Преобразуя исходные данные в наглядные и понятные визуализации, вы научитесь кратко доносить сложную информацию, делая её доступной для заинтересованных сторон на всех уровнях.
Стратегический анализ и принятие решений
Заключительная часть практического задания посвящена применению очищенных данных и результатов визуального анализа для выявления районов и типов размещения с наилучшими показателями в наборе данных Airbnb. Вы будете использовать SQL-запросы в Databricks, чтобы анализировать показатели эффективности и разрабатывать практические стратегии, которые помогут хостам повысить заметность и улучшить результаты. По итогам разбора этого кейса вы сможете использовать выводы на основе данных, чтобы влиять на бизнес-решения и повышать эффективность операционной деятельности.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Введение в практический пример
В этой главе вы настроите среду Databricks и изучите открытый набор данных Airbnb. Вы освоите основные навыки SQL для выполнения запросов, фильтрации и агрегирования данных в Databricks Lakehouse. В ходе упражнений вы потренируетесь упрощать сложные запросы с помощью подзапросов и оптимизировать производительность для больших наборов данных с помощью команды `OPTIMIZE`. Эта глава даёт базовые навыки, необходимые для эффективного анализа данных и управления ими в Databricks.
2
Применение аналитики
В этой главе вы изучите продвинутые методы анализа данных Airbnb в SQL-блокнотах Databricks. В ходе практических упражнений вы рассчитаете описательные статистики и воспользуетесь оконными функциями для сложных вычислений. Вы также проведёте разработку признаков (feature engineering), чтобы создать значимые метрики, обеспечивающие практическую пользу. К концу главы вы сможете уверенно применять продвинутую аналитику в реальных консалтинговых сценариях для получения практических выводов, в соответствии со стратегией компании Data X, основанной на данных.
3
Визуализация данных
Визуализация данных — мощный инструмент, который помогает лучше понимать сложные наборы данных и эффективно доносить ключевые выводы.
В этой главе вы изучите искусство и науку создания интерактивных визуализаций и комплексных дашбордов с помощью Databricks.
Используя различные типы диаграмм, такие как столбчатые диаграммы, тепловые карты и географические карты, вы сможете выявлять распределения данных, корреляции и географические тенденции. Интерактивные фильтры позволят динамически исследовать районы, оценки отзывов и ценовые диапазоны.
Практический пример: анализ данных в Databricks
Курс
завершён
