План на курса

  • Въведение
  • Какво е данните анализ?
    • Примери за анализ на данни
    • Започване с тълкуването на данните
    • Използване на основна статистика за тълкуване на данните
    • Използване на графики за тълкуване на данните
  • R и Python
    • Сравнение между R и Python за анализ на данни
  • Работна среда
    • Подготовка за кодиране
    • Запис на данни от R във файл
    • Приготвяне на работната среда
    • Изтегляне и подготвяне на R и RStudio - проверка дали средата работи
  • Получаване на синтеза данни и наблюдения
    • Наблюдения за данните
    • Филтриране на данните - наблюдения за данните
    • Използване на предоставените R скриптове, модифицирани и изпълнявани за получаване на резултатите и проверка
  • RMarkdown
    • R Markdown
    • Изпълнение на RMD файла след обновяване според вашата среда, и валидация.
  • Статистически мерки
    • Статистически мерки
  • Графики и диаграми
    • Създаване на графики и диаграми
    • Диаграма с пет мерки - box plot • Обновяване на R скриптовете според вашата среда, изпълнение и проверка.
  • Корелация
    • Коефициент на корелация
  • Mosaic диаграми
    • Създаване на mosaic диаграма
    • Разбиране и корекция на кода, за да се правят ясни етикети в рамките на диаграмата
  • Делова диаграма
    • Създаване на делова диаграма
    • Обновяване на кода за създаване на делова диаграма за продажби в различните сегменти в едно и също набор данни
  • Диаграма scatter
    • Създаване на диаграма scatter
    • Използване на предоставения R скрипт за обновяване и създаване на диаграма scatter за всички променливи.
  • Линейна графика
    • Създаване на линейна графика
    • Използване на първите 20 реда от набора данни и обновяване на R скрипта за изпълнение
  • Q-Q графика
    • Q-Q графика - Quantile-Quantile графики
    • Обновяване на R скрипта за създаване на Q-Q графика за отстъпки
  • Python среда
    • Python среда
    • Добавяне на коментари към Python код (Data_Summary.py)
    • Използване на VS Code IDE за изпълнение на скрипта
    • Започване с Python
    • Изпълнение на скрипта в RStudio средата; обновяване на скрипта при нужда
  • Python и графика
    • Използване на Python код от R код
    • Python nulls и NAs
    • Графика в Python
    • Използване на Python за създаване на графики и гистограми, базирани на R скриптовете от предходните раздели
  • Проект
    • Анализ на данните за даден набор данни - Financial Sample.xlsx
    • Работа по проект
  • База данни и SQL
    • Бази данни и структуриран език за запитвания (SQL)
    • Инсталиране на MySQL база данни и проверка на средата
    • Работа с Python и SQL
    • Инсталиране на MySQL библиотеки
    • GUI инструмент за MySQL база данни
    • Инсталиране на DB Visualizer
    • Използване на Python с SQL
    • Изпълнение на запитвания в MySQL база данни с Python

Изисквания

Работно знание за компютри и софтуер, както и основни познания по математика/статистика. Предходно програмиране помага. Подходящо за технически и бизнес професионалисти с интерес към ученето.

 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (5)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории