Data Analytics (Full Course)

Diese App ist eine ausgezeichnete Wahl für Anfänger, um Data Analytics durch interaktive Video-Tutorials und kostenlose Lektionen zu lernen. Außerdem erfordert diese App keinen Anmeldevorgang, was sie äußerst benutzerfreundlich und bequem zu bedienen macht.

★ Was wirst du in diesem Kurs lernen? ★

1. Der Kurs bietet die vollständige Vorbereitung, die Sie benötigen, um Datenanalyst zu werden

2. Erwerben Sie ein umfassendes Verständnis der Rolle des Datenanalysten

3. Beherrschen Sie die Grundlagen der Statistik für Data Science & Data Analytics

4. Beherrschen Sie deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie

5. Methoden des maschinellen Lernens wie Decision Trees und Decision Forests

6. Wahrscheinlichkeitsverteilungen wie Normalverteilung, Poisson-Verteilung und mehr

7. Erfahren Sie, wie Sie mit einem einfachen Skript interessante Echtzeitinformationen von einer API erhalten

8. Verstehen Sie verschiedene Datentypen und deren Speicherverbrauch

9. Logistische Regressionen, multiple lineare Regression, Regressionsbäume

10. Korrelation, R-Quadrat, RMSE, MAE, Bestimmtheitsmaß und mehr

11. Kostenloser Zugang zu unserem Datengrundlagen-Handbuch, das die Videoinhalte in diesem Kurs in schriftlicher Form ergänzt

12. Die Welt der Daten ist riesig, aber das bedeutet nicht, dass sie kompliziert sein muss.

13. Durchbrechen Sie das Rauschen und erhalten Sie eine klare Sicht auf das „große Ganze“

14. Lernen Sie die Unterscheidungsfaktoren zwischen Data Analytics, Data Science und Data Engineering kennen

15. Entdecken Sie Datentools – welche die beliebtesten sind, wie sie zusammenarbeiten und warum einige anderen vorgezogen werden

16. Entmystifizieren Sie, wie Daten von der Erfassung zur Analyse gelangen und welche Personen, Prozesse und Technologien daran beteiligt sind

17. Erhalten Sie einen schrittweisen Lernfahrplan, um ein Praktiker der Datenanalyse zu werden, und erhalten Sie Einblick in die relevantesten Karrierewege

18. Der Kontext gibt jedem von uns die nötige Grundlage, um sinnvoller über Daten nachzudenken und sie besser zu verstehen.

19. Lernen Sie, einige der wertvollsten Konzepte und Begriffe von Daten aufzuschlüsseln

20. Verstehe die Grundlagen der Statistik, ohne komplizierte Formeln auswendig zu lernen

21. Treffen Sie bessere und genauere datengestützte Entscheidungen

22. Verstehen und führen Sie eine Regressionsanalyse durch

23. Schätzen Sie mithilfe von Konfidenzintervallen

24. Zeichnen Sie verschiedene Arten von Daten mithilfe von Streudiagrammen und Histogrammen

25. Berechnen Sie Korrelation, Standardabweichung und andere Maße

26. Lernen Sie die am häufigsten verwendeten SQL-Anweisungen und SQL-Konzepte für die Datenanalyse kennen

27. Lernen Sie Teradata Studio kennen und erhalten Sie einen Überblick über die Hauptanwendungen von Teradata

28. Erstellen Sie eine reale Datenbank mit Schachdaten und machen Sie sich mit SQL-Datentypen vertraut

29. Erstellen Sie verschiedene Datenbankobjekte wie flüchtige und permanente Tabellen

30. Am Ende dieses Kurses verstehen Sie das Innenleben der Datenanalyse-Pipeline vom Zusammenführen, Filtern und Extrahieren von Daten bis hin zum Entwickeln von Dashboards

31. Entwickeln Sie 5 interaktive Dashboards und präsentieren Sie sie online, um ein großartiges Arbeitsprofil für Ihren Lebenslauf zu erstellen.

32. Verbinden Sie sich mit verschiedenen Datenquellen wie Excel, Google Sheets und sogar Servern!

33. In der Lage sein, Tiefenanalysen mit Balkendiagrammen, Liniendiagrammen, Ringdiagrammen und sogar geografischen Karten zu erstellen.

34. Entwickeln Sie ein solides Verständnis dafür, wie Berechnungen auf Tableau funktionieren

35. In der Lage sein, Verknüpfungsdatenquellen auf Tableau zu verstehen und Arten von Verknüpfungen zu verstehen

36. Verstehen, wie Gruppen und Hierarchien auf Tableau funktionieren

37. Erfahren Sie mehr über Datenanalyse, Datenvisualisierung, Hypothesentests, Statistiken, Prognosen und Excel

38. Erfahren Sie mehr über Regression, Monte-Carlo-Simulation, lineare Programmierung, Pivot-Tabellen, Business Intelligence, Excel Analytics

★ Haftungsausschluss ★

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