Schița de curs

  • Introducere
  • Ce este analiza datelor
    - Exemple de analiză a datelor
    - Începeți să interpretați datele
    - Utilizarea statisticilor de bază pentru a interpreta datele
    - Utilizarea graficelor pentru a interpreta datele
  • R și Python
    - Utilizarea lui R vs. Python pentru Data Analysis
  • Mediul de lucru
    - Pregătirea pentru codare
    - Scrierea datelor din R într-un fișier
    - Pregătirea mediului de lucru
    - Descărcați și pregătiți-vă cu R și RStudio - asigurați-vă că mediul este funcțional
  • Obținerea rezumatului datelor și a observațiilor
    - Observații privind datele
    - Data Observations - Filtrarea datelor
    - Utilizați scripturile R furnizate pentru a le modifica; executați-le pentru a obține rezultatele și verificați-le
  • RMarkdown
    - R Markdwon
    - Utilizați fișierul RMD pentru a-l executa după ce ați actualizat conform mediului dvs. și validați.
  • Măsuri statistice
    - Stats Measure (Măsură statistică)
  • Plots and Charts (Grafice și diagrame)
    - Diagrame și reprezentări grafice
    - Box Plots - cinci măsurători
    - Actualizați scripturile R în funcție de mediul dvs. și executați și verificați.
  • Corelație
    - Coeficientul de corelație
  • Diagrame mozaic
    - Construcția graficelor mozaic
    - Rezolvarea problemelor de cod, astfel încât etichetele graficului să fie lizibile în interiorul zonei.
  • Diagramă cu plăcintă
    - Graficul cu plăcintă
    - Actualizați codul pentru a obține graficul cu plăcintă al vânzărilor pentru segmentele din același set de date
  • Diagrame de dispersie
    - Graficul de dispersie
    - Utilizați scriptul R furnizat pentru a actualiza și a obține graficul de dispersie al tuturor variabilelor.
  • Grafic cu linii
    - Grafic cu linii
    - Luați în considerare luarea primelor 20 de rânduri din setul de date și actualizați scriptul R și executați
  • Diagrame Q-Q
    - Q-Q Plots - Diagrame cuantele-cuantile
    - Actualizați scriptul R pentru a obține un grafic Q-Q pentru reduceri
  • Python Mediu
    - Python Mediu
    - Adăugați comentarii la codul Python (Data_Sumamry.py)
    - Utilizați VS Code IDE pentru a rula scriptul
    - Noțiuni de bază pentru început cu Python
    - Utilizați scriptul pentru a fi rulat în mediul RStudio; actualizați scriptul după cum este necesar
  • Python și reprezentarea grafică
    - Lucrul cu codul Python din R Code
    - Python Nuli și NA-uri
    - Trasarea în Python
    - Cod în Python pentru bare și histograme bazat pe scripturile R din secțiunile anterioare
  • Proiect
    - Analizați datele pentru setul de date dat - Financial Sample.xlsx
    - Lucrări de proiect
  • Database și SQL
    - Database și Limbajul de interogare structurat (Structured Query Language)
    - Instalați baza de date MySQL și verificați mediul
    - Noțiuni de bază pentru a lucra cu Python plus SQL
    - Instalați bibliotecile MySQL
    - Instrument GUI pentru baza de date MySQL
    - Instalarea DB Visualizer
    - Utilizarea Python cu SQL
    - Python cu baza de date MySQL pentru rularea interogărilor

Cerințe

Cunoștințe practice de calculatoare și software și cunoștințe de bază de matematică/statistică. Cunoștințele anterioare de programare sunt utile. Adecvat atât pentru profesioniștii din domeniul tehnic, cât și pentru cei din domeniul afacerilor, care sunt interesați să învețe.

 14 ore

Mărturii (5)

Cursuri înrudite

QGIS for Geographic Information System

21 ore

Categorii înrudite