Schița de curs

  • Introducere
  • Ce este Analiza Datelor
    • Exemple de Analiză a Datelor
    • Începerea interpretării datelor
    • Folosirea statisticilor de bază pentru interpretarea datelor
    • Folosirea graficelor pentru interpretarea datelor
  • R și Python
    • Utilizarea R vs Python pentru Analiza Datelor
  • Mediul de Lucru
    • Gata pentru a scrie cod
    • Scrierea datelor din R într-un fișier
    • Pregătirea mediului de lucru
    • Descarcarea și pregătirea cu R și RStudio - asigurați-vă că mediul funcționează
  • Obținerea Rezumatului Datelor și a Observațiilor
    • Observațiile datelor
    • Filtrarea datelor - observații
    • Modificarea scripturilor R furnizate; executarea lor pentru a obține rezultate și verificarea acestora
  • RMarkdown
    • R Markdown
    • Executarea fișierului RMD după actualizarea acestuia conform mediului dumneavoastră, și validarea acestuia.
  • Măsurile Statistice
    • Măsuri statistice
  • Grafice și Diagrama
    • Graficarea și diagramarea
    • Diagrama cu cutii - cinci metrici
    • Actualizarea scripturilor R conform mediului dumneavoastră, executarea și verificarea acestora.
  • Corelația
    • Coeficient de corelație
  • Diagrama Mosaic
    • Construcția diagramei mosaic
    • Rezolvarea problemelor codului, astfel încât etichetele graficului să fie citibile în zona respectivă
  • Diagrama de Tip Pie
    • Grafice de tip pie
    • Actualizarea codului pentru a obține o diagramă cu distribuția vânzărilor pe segmente din același set de date
  • Diagrama de Tip Scatter
    • Graficarea scatter
    • Folosirea scriptului R furnizat pentru a actualiza și obține graficele de tip scatter pentru toate variabilele.
  • Graficul de Tip Linie
    • Graficul de tip linie
    • Considerarea primelor 20 de rânduri din setul de date și actualizarea scriptului R, apoi executarea acestuia
  • Graficele Q-Q
    • Graficele Q-Q - grafice cu quantile-quantile
    • Actualizarea scriptului R pentru a obține un grafic Q-Q pentru reduceri
  • Mediul Python
    • Mediul Python
    • Adăugarea comentariilor la codul Python (Data_Summary.py)
    • Folosirea IDE-ului VS Code pentru a rula scriptul
    • Începerea cu Python
    • Folosirea scriptului pentru a-l rula în mediul RStudio; actualizarea scriptului după nevoie
  • Python și Graficarea
    • Codul Python funcțional din codul R
    • Null-uri și NAs în Python
    • Graficarea în Python
    • Codificarea în Python pentru grafice de tip bar și histogramă bazate pe scripturile R din secțiunile anterioare
  • Proiect
    • Analiza datelor pentru setul de date dat - Financial Sample.xlsx
    • Lucrarea la proiect
  • Bază de Date și SQL
    • Bază de date și limbajul de interogare structurată
    • Instalarea bazei de date MySQL și verificarea mediului dumneavoastră
    • Lucrul cu Python plus SQL
    • Instalarea bibliotecilor MySQL
    • Un instrument GUI pentru baza de date MySQL
    • Instalarea DB Visualizer
    • Folosirea Python cu SQL
    • Python cu baza de date MySQL pentru rularea interogărilor

Cerințe

Cunoștințe de funcționare a calculatoarelor și software, cunoștințe de bază în matematică/statistică. Cunoștințele anterioare de programare ajută. Potrivit atât pentru profesioniștii tehnici, cât și pentru cei din domeniul afacerilor cu interes de a învăța.

 14 ore

Numărul de participanți


Prețul pe participant

Mărturii (4)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite