Analiza datelor
( 24 Module )

modul #1
Introducere în analiza datelor
Prezentare generală asupra analizei datelor, importanței și aplicațiilor

modul #2
Tipuri și surse de date
Tipuri de date, surse de date și metode de colectare a datelor

modul #3
Pregătirea și curățarea datelor»
Importanța curățării datelor, tratarea valorilor lipsă și transformarea datelor

modul #4
Noțiuni de bază privind vizualizarea datelor
Introducere în vizualizarea datelor, tipuri de diagrame și cele mai bune practici

modul #5
Statistici descriptive
Măsuri a tendinței centrale, variabilității și distribuției datelor

modul #6
Sumarizarea și agregarea datelor
Tehnici de agregare, grupare și rezumare a datelor

modul #7
Vizualizarea datelor pentru analiza univariată
Vizualizarea variabilelor individuale folosind histograme, diagrame cu casete , și altele

modul #8
Vizualizarea datelor pentru analiza bivariată
Vizualizarea relațiilor dintre două variabile folosind diagrame de dispersie și altele

modul #9
Introducere în statisticile inferențiale
Basele statisticilor inferențiale, distribuțiile de eșantionare și intervalele de încredere

modul #10
Testarea ipotezelor
Formularea ipotezelor, a tipurilor de teste și a ipotezelor de testare

modul #11
Intervale de încredere și estimare
Construirea intervalelor de încredere și estimarea parametrilor populației

modul #12
ANOVA și analiza de regresie
Analiza varianței, regresia simplă și multiplă și construirea de modele

modul #13
Analiza serii temporale
Introducere în analiza serii cronologice, componente și construirea modelului

modul #14
Metode de prognoză
Netezire exponențială, ARIMA și alte tehnici de prognoză

modul #15
Data Mining și Machine Learning
Prezentare generală despre data mining, machine learning și învățarea supravegheată

modul #16
Algoritmi de învățare supravegheată
Arbori de decizie, păduri aleatorii și alți algoritmi de învățare supravegheată

modul #17
Algoritmi de învățare nesupravegheat
Clustering, k-means și clustering ierarhic

modul #18
Text Analytics and Natural Language Processing
Introduction to text analytics, NLP, and sentiment analysis

modul #19
Data Analysis»cu Python
Utilizarea Python pentru analiza datelor, panda, NumPy și Matplotlib

modul #20
Analiza datelor cu R
Folosirea R pentru analiza datelor, manipularea și vizualizarea datelor

modul #21
Analiza datelor cu Excel
Utilizarea Excel pentru analiza datelor, tabele pivot și diagrame

modul #22
Big Data Analytics
Introducere în Big Data, Hadoop și Spark

modul #23
Data Storytelling and Communication
Comunicarea eficientă a perspectivelor și a rezultatelor părților interesate

modul #24
Încheierea cursului și concluzia
Planificarea următorilor pași în cariera în analiza datelor

Sunteți gata să învățați, să împărtășiți și să concurați?