Data Analytics (Full Course)

Cette application est un excellent choix pour les débutants qui souhaitent apprendre l'analyse de données via des didacticiels vidéo interactifs et des leçons gratuites. De plus, cette application ne nécessite aucun processus d'inscription, ce qui la rend extrêmement conviviale et pratique à utiliser.

★ Qu'allez-vous apprendre dans ce cours ? ★

1. Le cours fournit la préparation complète dont vous avez besoin pour devenir analyste de données

2. Acquérir une vue d'ensemble du rôle d'analyste de données

3. Maîtriser les bases des statistiques pour la science des données et l'analyse des données

4. Maîtriser les statistiques descriptives et la théorie des probabilités

5. Méthodes d'apprentissage automatique telles que les arbres de décision et les forêts de décision

6. Distributions de probabilité telles que la distribution normale, la distribution de Poisson et plus

7. Apprenez à obtenir des informations intéressantes en temps réel à partir d'une API avec un simple script

8. Comprendre les différents types de données et leur utilisation de la mémoire

9. Régressions logistiques, régression linéaire multiple, arbres de régression

10. Corrélation, R-Square, RMSE, MAE, coefficient de détermination et plus

11. Accès gratuit à notre manuel Data Fundamentals, qui complète le contenu vidéo de ce cours sous forme écrite

12. Le monde des données est immense, mais cela ne veut pas dire qu'il doit être compliqué.

13. Réduisez le bruit et obtenez une vision claire de la « vue d'ensemble »

14. Apprenez les facteurs distinctifs entre l'analyse de données, la science des données et l'ingénierie des données

15. Découvrez les outils de données - qui sont les plus populaires, comment ils fonctionnent ensemble et pourquoi certains sont préférés à d'autres

16. Démystifier comment les données passent de la collecte à l'analyse, et quelles personnes, processus et technologies sont impliqués

17. Obtenez une feuille de route d'apprentissage étape par étape pour devenir un praticien de l'analyse de données et un aperçu des cheminements de carrière les plus pertinents

18. Le contexte donne à chacun de nous les bases dont nous avons besoin pour réfléchir aux données de manière plus significative et mieux les connaître.

19. Apprenez à décomposer certains des concepts et termes les plus prisés des données

20. Comprendre les bases des statistiques sans mémoriser des formules compliquées

21. Prenez de meilleures décisions basées sur les données, plus précises

22. Comprendre et réaliser une analyse de régression

23. Faites des estimations à l'aide d'intervalles de confiance

24. Tracer différents types de données à l'aide de nuages ​​de points et d'histogrammes

25. Calculer la corrélation, l'écart type et d'autres mesures

26. Apprenez les instructions SQL et les concepts SQL les plus couramment utilisés pour l'analyse de données

27. Découvrez Teradata Studio et aperçu des principales applications de Teradata

28. Construisez une base de données réelle avec des données d'échecs et maîtrisez les types de données SQL

29. Construire différents objets de base de données comme les tables volatiles et permanentes

30. À la fin de ce cours, vous comprendrez le fonctionnement interne du pipeline d'analyse de données, de la jonction, du filtrage, de l'extraction de données au développement de tableaux de bord

31. Développez 5 tableaux de bord interactifs et présentez-les en ligne pour créer un excellent profil de travail pour votre CV.

32. Connectez-vous à différentes sources de données comme Excel, Google Sheets et même des serveurs !

33. Être capable de créer des analyses approfondies avec des graphiques à barres, des graphiques linéaires, des graphiques en anneau et même des cartes géographiques.

34. Développer une solide compréhension du fonctionnement des calculs sur Tableau

35. Être capable de comprendre l'association de sources de données sur Tableau et de comprendre les types de jointures

36. Comprendre le fonctionnement des groupes et des hiérarchies sur Tableau

37. En savoir plus sur l'analyse de données, la visualisation de données, les tests d'hypothèses, les statistiques, les prévisions, Excel

38. En savoir plus sur la régression, la simulation de Monte Carlo, la programmation linéaire, les tableaux croisés dynamiques, la Business Intelligence, Excel Analytics

★ Avis de non-responsabilité ★

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