Анализ на данни
( 24 Модули )

модул #1
Въведение в анализа на данни
Преглед на анализа на данни, важността и приложенията

модул #2
Типове данни и източници
Типове данни, източници на данни и методи за събиране на данни

модул #3
Подготовка и почистване на данни
Значение на почистването на данни, справяне с липсващи стойности и трансформация на данни

модул #4
Основи на визуализацията на данни
Въведение във визуализацията на данни, типове диаграми и най-добри практики

модул #5
Описателна статистика
Мерки на централна тенденция, променливост и разпределение на данни

модул #6
Обобщаване и агрегиране на данни
Техники за агрегиране, групиране и обобщаване на данни

модул #7
Визуализация на данни за едномерен анализ
Визуализиране на единични променливи с помощта на хистограми, кутийни графики , и още

модул #8
Визуализация на данни за двумерен анализ
Визуализиране на връзки между две променливи с помощта на диаграми на разсейване и други

модул #9
Въведение в инференциалната статистика
Основи на инференциалната статистика, извадкови разпределения и доверителни интервали

модул #10
Тестване на хипотези
Формулиране на хипотези, типове тестове и тестови допускания

модул #11
Интервали на доверителност и оценка
Изграждане на доверителни интервали и оценка на параметрите на популацията

модул #12
ANOVA и регресионен анализ
Анализ на дисперсията, проста и множествена регресия и изграждане на модел

модул #13
Анализ на времеви редове
Въведение в анализа на времеви редове, компоненти и изграждане на модел

модул #14
Методи на прогнозиране
Експоненциално изглаждане, ARIMA и други техники за прогнозиране

модул #15
Извличане на данни и машинно обучение
Преглед на извличане на данни, машинно обучение и контролирано обучение

модул #16
Алгоритми за контролирано обучение
Дървета на решения, произволни гори и други алгоритми за контролирано обучение

модул #17
Алгоритми за неконтролирано обучение
Клъстеризиране, k-средни и йерархично групиране

модул #18
Анализ на текст и обработка на естествен език
Въведение в анализ на текст, НЛП и анализ на настроението

модул #19
Анализ на данни с Python
Използване на Python за анализ на данни, pandas, NumPy и Matplotlib

модул #20
Анализ на данни с R
Използване на R за анализ на данни, манипулиране на данни и визуализация

модул #21
Анализ на данни с Excel
Използване на Excel за анализ на данни, обобщени таблици и диаграми

модул #22
Анализ на големи данни
Въведение в големи данни, Hadoop и Spark

модул #23
Разказване на данни и комуникация
Ефективно предаване на прозрения и резултати към заинтересованите страни

модул #24
Обобщение на курса и заключение
Планиране на следващите стъпки в кариерата за анализ на данни

Готови ли сте да научите, споделяте и се състезавате?