Уровень, необходимый для аналитика данных, может варьироваться в зависимости от работодателя и конкретных требований к должности. Хотя для некоторых должностей может потребоваться степень бакалавра или магистра в соответствующей области, например, в статистике, математике, информатике или экономике, другие могут уделять больше внимания практическим навыкам и опыту, а не формальному образованию. В любом случае для работы аналитиком данных необходимы прочные знания в области математики, статистики и компьютерного программирования.

Вот некоторые распространенные методы, используемые аналитиками данных, а также примеры кода на Python:

1. Очистка и предварительная обработка данных:

   • Удаление дубликатов:

     df = df.drop_duplicates()

   • Обработка пропущенных значений:

     df = df.dropna()  # drop rows with missing values
     df = df.fillna(value)  # fill missing values with a specific value

2. Исследовательский анализ данных (EDA):

   • Описательная статистика:

     df.describe()

   • Визуализация данных:

     import matplotlib.pyplot as plt
     plt.scatter(df['x'], df['y'])
     plt.xlabel('X')
     plt.ylabel('Y')
     plt.title('Scatter Plot')
     plt.show()

3. Статистический анализ:

   • Проверка гипотез (t-критерий):

     from scipy.stats import ttest_ind
     group1 = df[df['group'] == 1]['value']
     group2 = df[df['group'] == 2]['value']
     t_stat, p_value = ttest_ind(group1, group2)

   • Корреляционный анализ:

     import numpy as np
     correlation_matrix = np.corrcoef(df['x'], df['y'])

4. Прогнозное моделирование:

   • Линейная регрессия:

     from sklearn.linear_model import LinearRegression
     X = df[['feature1', 'feature2']]
     y = df['target']
     model = LinearRegression()
     model.fit(X, y)
     predictions = model.predict(X)

   • Схема решений:

     from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
     X = df[['feature1', 'feature2']]
     y = df['target']
     model = DecisionTreeClassifier()
     model.fit(X, y)
     predictions = model.predict(X)