Часто думают, что работа с данными - это сразу про сложные модели и код. На деле начинать нужно с более скучных вещей: понять, откуда данные берутся, как их привести в рабочий вид и что вообще можно про них сказать. Ниже - шесть направлений, по которым собраны учебные материалы. Всё описано в ознакомительном ключе, без обещаний конкретного результата.
Как читать выводы
Цифра сама по себе ничего не значит. Всегда важен контекст: откуда данные, как собирались, что могло исказить картину.
Здесь про то, как не переносить вывод из одной ситуации на другую, где границы применимости, почему корреляция - это ещё не причина.
Приведение данных в порядок
Прежде чем что-то считать, данные приходится чистить. Пустые ячейки, дубли, кривые форматы дат - всё это нужно разобрать.
Материалы объясняют логику: зачем каждый шаг, в каком порядке идти, где обычно спотыкаются новички. Без привязки к конкретному софту.
Обзор инструментов
Категории программ и подходов: табличные редакторы, языки для анализа, готовые сервисы визуализации. Что для чего примерно подходит.
Конкретных инструкций по кнопкам нет - только общая карта: что вообще существует и в каких задачах используется.
Статистика на пальцах
Среднее, медиана, разброс, корреляция. Что эти слова значат по сути, а не по учебнику.
Формулы почти не встречаются - упор на интуицию. Задача блока - чтобы после чтения человек понимал, о чём говорят цифры в отчёте, а не заучивал определения.