План на курса

  • Въведение
  • Какво е Data Analytics
    • Примери за анализ на данни
    • Започване на интерпретиране на данните
    • Използване на основни статистики за тълкуване на данните
    • Използване на диаграми за тълкуване на данните
  • R и Python
    • Използване на R срещу Python за Data Analysis
  • Работна среда
    • Подготовка за кодиране
    • Записване на данни от R във файл
    • Подготовка на работната среда
    • Изтеглете и се подгответе с R и RStudio - уверете се, че средата работи
  • Получаване на обобщени данни и наблюдения
    • Наблюдения на данни
    • Data Observations - Филтриране на данните
    • Използвайте предоставените R скриптове за модифициране; изпълнете ги, за да получите резултатите и да проверите
  • RMarkdown
    • Р Маркдуон
    • Използвайте RMD файла за изпълнение, след като актуализирате според вашата среда, и потвърдете.
  • Статистически мерки
    • Статистика Мярка
  • Графики и диаграми
    • Графики и чертежи
    • Box Plots - пет метрики
    • Актуализирайте R скриптовете според вашата среда и изпълнете и проверете.
  • Корелация
    • Коефициент на корелация
  • Мозаечни сюжети
    • Изграждане на мозаечен парцел
    • Отстранете кода, така че етикетите на диаграмата да изглеждат четливи в областта
  • Кръгова диаграма
    • Кръгова диаграма
    • Актуализирайте кода, за да получите кръговата диаграма на продажбите за сегментите в рамките на същия набор от данни
  • Точкови графики
    • Точково изобразяване
    • Използвайте предоставения R скрипт, за да актуализирате и получите точкова диаграма на всички променливи.
  • Линейна графика
    • Линейна графика
    • Обмислете да вземете първите 20 реда от набора от данни и да актуализирате R скрипта и да го изпълните
  • QQ сюжети
    • QQ графики - Графики квантил-квантил
    • Актуализирайте R скрипта, за да получите QQ графика за отстъпки
  • Python Околна среда
    • Python Околна среда
    • Добавете коментари към Python кода (Data_Sumamry.py)
    • Използвайте VS Code IDE, за да стартирате скрипта
    • Първи стъпки с Python
    • Използвайте скрипта за стартиране във вашата RStudio среда; актуализирайте скрипта, ако е необходимо
  • Python и чертане
    • Работен Python код от R Code
    • Python Нули и NA
    • График в Python
    • Код в Python за ленти и хистограми, базирани на R скриптове от предишни раздели
  • Проект
    • Анализирайте данните за дадения набор от данни - Financial Sample.xlsx
    • Работа по проект
  • Database и SQL
    • Database и език за структурирани заявки
    • Инсталирайте MySQL база данни и проверете вашата среда
    • Започване на работа с Python плюс SQL
    • Инсталирайте MySQL библиотеки
    • GUI инструмент за MySQL база данни
    • Инсталирайте DB Visualizer
    • Използване на Python с SQL
    • Python с MySQL база данни за изпълнение на заявки

Изисквания

Работни познания по компютри и софтуер и основни познания по математика/статистика. Предварителни познания по програмиране помагат. Подходящ както за технически, така и за бизнес професионалисти с интерес да учат.

 14 Hours

Брой участници



Цена за участник

Oтзиви от потребители (5)

Свързани Kурсове

ArcGIS for Spatial Analysis

14 Hours

ArcMap in ArcGIS

14 Hours

ArcGIS Pro for Spatial Analysis

14 Hours

ArcGIS with Python Scripting

14 Hours

QGIS for Geographic Information System

21 Hours

Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire

14 Hours

Introduction to Spotfire

14 Hours

AI-Driven Data Analysis with TIBCO Spotfire X

14 Hours

Data Analysis with SQL, Python and Spotfire

14 Hours

Sensu: Beginner to Advanced

14 Hours

Monitoring Your Resources with Munin

7 Hours

Automated Monitoring with Zabbix

14 Hours

Fluentd for Log Data Unification

14 Hours

Nagios Certified Administrator Preparation

21 Hours

Advanced Nagios

21 Hours

Свързани Kатегории