Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

  • Въведение
  • Какво е Анализ на данни
    • Примери за Анализ на данни
    • Започване на интерпретирането на данните
    • Използване на основни статистически методи за интерпретиране на данните
    • Използване на диаграми за интерпретиране на данните
  • R и Python
    • Употреба на R срещу Python за Анализ на данни
  • Работна среда
    • Подготовка за писане на код
    • Записване на данни от R във файл
    • Подготовка на работната среда
    • Изтегляне и подготовка с R и RStudio – уверете се, че средата работи
  • Получаване на обобщение на данни и наблюдения
    • Наблюдения върху данни
    • Наблюдения върху данни - Филтриране на данните
    • Използвайте предоставените R скриптове, за да ги модифицирате; изпълнете ги, за да получите резултати и да ги верифицирате
  • RMarkdown
    • R Markdown
    • Използвайте RMD файла, за да го изпълните, след като го актуализирате спрямо вашата среда, и валидирайте.
  • Статистически мерки
    • Статистически мерки
  • Графики и диаграми
    • Създаване на диаграми и графики
    • Box Plots (Кутиеви диаграми) - пет метрики
    • Актуализирайте R скриптовете спрямо вашата среда, изпълнете и верифицирайте.
  • Корелация
    • Коефициент на корелация
  • Мозаечни диаграми (Mosaic Plots)
    • Конструиране на мозаечна диаграма
    • Отстранете проблеми в кода, така че етикетите на диаграмата да изглеждат четливи в рамките на областта
  • Кръгова диаграма
    • Създаване на кръгова диаграма
    • Актуализирайте кода, за да получите кръгова диаграма на продажбите за сегментите в рамките на същия набор от данни
  • Точкови диаграми (Scatter Plots)
    • Създаване на точкова диаграма
    • Използвайте предоставения R скрипт, за да го актуализирате и да получите точкова диаграма на всички променливи.
  • Линейна графика
    • Линейна графика
    • Обмислете да вземете първите 20 реда от набора от данни, актуализирайте R скрипта и го изпълнете
  • Q-Q Графики
    • Q-Q Графики - Квантил-Квантил графики
    • Актуализирайте R скрипта, за да получите Q-Q графика за отстъпките (Discounts)
  • Python среда
    • Python среда
    • Добавете коментари към Python кода (Data_Sumamry.py)
    • Използвайте VS Code IDE, за да изпълните скрипта
    • Първи стъпки с Python
    • Използвайте скрипта, за да го изпълните във вашата RStudio среда; актуализирайте скрипта при необходимост
  • Python и визуализация
    • Работещ Python код от R код
    • Null и NA стойности в Python
    • Визуализация в Python
    • Код в Python за стълбовидни диаграми и хистограми, базиран на R скриптове от предишни раздели
  • Проект
    • Анализирайте данните за дадения набор от данни - Financial Sample.xlsx
    • Работа по проект
  • Бази данни и SQL
    • Бази данни и Structured Query Language (SQL)
    • Инсталирайте MySQL база данни и верифицирайте 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

Практически познания по работа с компютри и софтуер, както и основни познания по математика/статистика. Предишен опит в програмирането е от полза. Подходящ е както за технически, така и за бизнес професионалисти с интерес към учене.

 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории