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.
Oтзиви от потребители (5)
Dużo cierpliwości
Mateusz - WestWind Energy Polska Sp. z o.o.
Course - ArcGIS for Spatial Analysis
Обучителят адаптира материалите и съдържанието към това, което смяташе за най-добро за нас и успя. Качеството на обучението беше отлично.
Jorge Sanchez Hernandez - CSMART - Carnival
Course - QGIS for Geographic Information System
Machine Translated
I genuinely enjoyed the lots of labs and practices.
Vivian Feng - Destination Canada
Course - Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Професионален и много практичен, използван в ежедневната работа
Jozefin Rékasi - SC Automobile Dacia SA
Course - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Machine Translated
Обхвана областите, от които казах, че се интересувам преди курса: връзки с данни, използване на скрипт на python. Свързването към бази данни ще бъде разгледано в модула за напреднали.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Course - Introduction to Spotfire
Machine Translated