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

QGIS for Geographic Information System

21 Hours

Свързани Kатегории