Kurzusleírás

  • Bevezetés
  • Mi az adatelemzés
    • Példák adatelemzésre
    • Az adatok értelmezésének megkezdése
    • Alapvető statisztikák használata az adatok értelmezéséhez
    • Diagramok használata az adatok értelmezéséhez
  • R és Python
    • R és Python használata adatelemzéshez
  • Munkakörnyezet
    •    Felkészülés a kódolásra
    •    Adatok írása R-ből fájlba
    •    Munkakörnyezet előkészítése
    •    R és RStudio letöltése és előkészítése - ellenőrizze, hogy a környezet működik
  • Adatok összegzése és megfigyelések
    •    Adatok megfigyelése
    •    Adatok szűrése
    •    Az R szkriptek használata módosításhoz; végrehajtás és eredmények ellenőrzése
  • RMarkdown
    •    R Markdown
    •    Az RMD fájl használata végrehajtáshoz környezet szerinti frissítés után, és ellenőrzés
  • Statisztikai mérőszámok
    •    Statisztikai mérőszámok
  • Diagramok és grafikonok
    •    Diagramok és grafikonok készítése
    •    Box Plot - öt metrika
    •    Az R szkriptek frissítése környezet szerint, végrehajtás és ellenőrzés
  • Korreláció
    •    Korrelációs együttható
  • Mozaik diagramok
    •    Mozaik diagram készítése
    •    Hibakeresés a kódban, hogy a diagramcímkék olvashatóak legyenek a területen belül
  • Kördiagram
    •    Kördiagram készítése
    •    A kód frissítése, hogy megkapjuk az értékesítési kördiagramot a szegmensekre vonatkozóan ugyanazon adathalmazon belül
  • Pontdiagramok
    •    Pontdiagramok készítése
    •    Az R szkript használata a változók pontdiagramjának elkészítéséhez
  • Vonaldiagram
    •    Vonaldiagram
    •    Az adathalmaz első 20 sorának figyelembevétele és az R szkript frissítése, majd végrehajtás
  • Q-Q diagramok
    •    Q-Q diagramok - Kvantilis-Kvantilis diagramok
    •    Az R szkript frissítése a kedvezmények Q-Q diagramjának elkészítéséhez
  • Python környezet
    •    Python környezet
    •    Megjegyzések hozzáadása a Python kódhoz (Data_Summary.py)
    •    VS Code IDE használata a szkript futtatásához
    •    Bevezetés a Python használatába
    •    A szkript használata az RStudio környezetben; frissítse a szkriptet szükség szerint
  • Python és diagramkészítés
    •    Python kód futtatása R kódból
    •    Python Nulls és NAs
    •    Diagramkészítés Pythonban
    •    Python kód írása oszlop- és hisztogramokhoz az előző részek R szkriptjei alapján
  • Projekt
    •    Adatok elemzése a megadott adathalmazra - Financial Sample.xlsx
    •    Projektmunka
  • Adatbázis és SQL
    •    Adatbázis és strukturált lekérdezési nyelv
    •    MySQL adatbázis telepítése és környezet ellenőrzése
    •    Python és SQL együttes használata
    •    MySQL könyvtárak telepítése
    •    GUI eszköz MySQL adatbázishoz
    •    DB Visualizer telepítése
    •    Python használata SQL-lel
    •    Python és MySQL adatbázis lekérdezések futtatásához

Követelmények

Számítógépek és szoftverek használatának ismerete, valamint alapvető matematikai/statisztikai ismeretek. Előzetes programozási ismeretek előnyösek. Mind technikai, mind üzleti szakemberek számára alkalmas, akik szeretnének tanulni.

 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (4)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák