Анализ данных
( 24 Модули )

модуль #1
Введение в анализ данных
Обзор анализа данных, важность и приложения

модуль #2
Типы и источники данных
Типы данных, источники данных и методы сбора данных

модуль #3
Подготовка и очистка данных
Важность очистки данных, работа с пропущенными значениями и преобразование данных

модуль #4
Основы визуализации данных
Введение в визуализацию данных, типы графиков и передовой опыт

модуль #5
Описательная статистика
Меры центральной тенденции, изменчивости и распределения данных

модуль #6
Суммирование и агрегирование данных
Методы агрегирования, группировки и суммирования данных

модуль #7
Визуализация данных для одномерного анализа
Визуализация отдельных переменных с использованием гистограмм, диаграмм размаха и т. д.

модуль #8
Визуализация данных для двумерного анализа
Визуализация связей между двумя переменными с использованием диаграмм рассеяния и т. д.

модуль #9
Введение в инференциальную статистику
Основы инференциальной статистики, выборка распределения и доверительные интервалы

модуль #10
Проверка гипотез
Формулирование гипотез, типы тестов и тестовые предположения

модуль #11
Доверительные интервалы и оценка
Построение доверительных интервалов и оценка параметров популяции

модуль #12
Дисперсионный анализ и регрессионный анализ
Дисперсионный анализ, простая и множественная регрессия и построение моделей

модуль #13
Анализ временных рядов
Введение в анализ временных рядов, компоненты и построение моделей

модуль #14
Методы прогнозирования
Экспоненциальное сглаживание, ARIMA и другие методы прогнозирования

модуль #15
Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение
Обзор интеллектуального анализа данных, машинного обучения и контролируемого обучения

модуль #16
Алгоритмы контролируемого обучения
Деревья решений, случайные леса и другие контролируемые алгоритмы обучения

модуль #17
Алгоритмы неконтролируемого обучения
Кластеризация, k-средние и иерархические кластеризация

модуль #18
Текстовая аналитика и обработка естественного языка
Введение в текстовую аналитику, обработку естественного языка и анализ настроений

модуль #19
Анализ данных с Python
Использование Python для анализа данных, pandas, NumPy и Matplotlib

модуль #20
Анализ данных с R
Использование R для анализа данных, обработки данных и визуализации

модуль #21
Анализ данных с Excel
Использование Excel для анализа данных, сводных таблиц и диаграмм

модуль #22
Аналитика больших данных
Введение в большие данные, Hadoop и Spark

модуль #23
Рассказывание и коммуникация данных
Эффективное доведение идей и результатов до заинтересованных сторон

модуль #24
Подведение итогов и заключение курса
Планирование следующих шагов в карьере в области анализа данных

Готовы учиться, делиться и соревноваться?