Andmete analüüs
( 24 Moodulid )

moodul #1
Sissejuhatus andmeanalüüsi
Andmete analüüsi, tähtsuse ja rakenduste ülevaade

moodul #2
Andmetüübid ja allikad
Andmete tüübid, andmeallikad ja andmekogumismeetodid

moodul #3
Andmete ettevalmistamine ja puhastamine
Andmete puhastamise olulisus, puuduvate väärtuste käsitlemine ja andmete teisendamine

moodul #4
Andmete visualiseerimise põhitõed
Sissejuhatus andmete visualiseerimisse, graafikute tüübid ja parimad tavad

moodul #5
Kirjeldav statistika
Meetmed keskse tendentsi, varieeruvuse ja andmete jaotuse kohta

moodul #6
Andmete summeerimine ja koondamine
Andmete koondamise, rühmitamise ja summeerimise tehnikad

moodul #7
Andmete visualiseerimine ühemõõtmelise analüüsi jaoks
Üksikute muutujate visualiseerimine histogrammide, kastigraafikute abil ja palju muud

moodul #8
Andmete visualiseerimine kahe muutuja analüüsi jaoks
Kahe muutuja vaheliste seoste visualiseerimine hajuvusdiagrammide ja muu abil

moodul #9
Sissejuhatus järelduslikku statistikasse
Järeldusstatistika põhitõed, valimijaotused ja usaldusvahemikud

moodul #10
Hüpoteesi testimine
Hüpoteeside, testide tüüpide ja testieelduste sõnastamine

moodul #11
Usaldusvahemikud ja hinnang
Usaldusvahemike koostamine ja populatsiooni parameetrite hindamine

moodul #12
ANOVA ja regressioonianalüüs
Dispersioonanalüüs, lihtne ja mitmekordne regressioon ning mudeli koostamine

moodul #13
Aegridade analüüs
Sissejuhatus aegridade analüüsi, komponentide ja mudelite loomisesse

moodul #14
Prognoosimismeetodid
Eksponentsiaalne silumine, ARIMA ja muud prognoosimistehnikad

moodul #15
Andmekaevandamine ja masinõpe
Andmekaeve, masinõppe ja juhendatud õppe ülevaade

moodul #16
Järelevalvega õppealgoritmid
Otsustuspuud, juhuslikud metsad ja muud juhendatud õppealgoritmid

moodul #17
Järelevalveta õppealgoritmid
Klasterid, k-keskmised ja hierarhiline klasterdamine

moodul #18
Tekstianalüütika ja loomuliku keele töötlemine
Sissejuhatus tekstianalüütikasse, NLP ja sentimentaalanalüüsi

moodul #19
Andmeanalüüs Pythoniga
Pythoni kasutamine andmeanalüüsiks, pandad, NumPy ja Matplotlib

moodul #20
Andmete analüüs koos R-iga
R-i kasutamine andmete analüüsiks, andmete töötlemiseks ja visualiseerimiseks

moodul #21
Andmete analüüs Exceliga
Exceli kasutamine andmete analüüsimiseks, liigendtabelite ja diagrammide koostamiseks

moodul #22
Big Data Analytics
Suurandmete, Hadoopi ja Sparki sissejuhatus

moodul #23
Andmete jutuvestmine ja suhtlus
Tõhus ülevaadete ja tulemuste edastamine sidusrühmadele

moodul #24
Kursuse kokkuvõte ja kokkuvõte
Andmeanalüüsi karjääri järgmiste sammude kavandamine

Kas olete valmis õppima, jagama ja konkureerima?

Autoriõigus 2025 @ wizape.com
Kõik õigused kaitstud