модуль #2 Деректердің түрлері мен көздері Деректердің түрлері, деректер көздері және деректерді жинау әдістері
модуль #3 Деректерді дайындау және тазалау Деректерді тазалаудың, жетіспейтін мәндермен жұмыс істеудің және деректерді түрлендірудің маңыздылығы
модуль #4 Деректерді визуализациялау негіздері Деректерді визуализацияға кіріспе, сюжеттер түрлері және үздік тәжірибелер
модуль #5 Сипаттамалы статистика Шаралар орталық тенденция, өзгергіштік және деректерді тарату
модуль #6 Деректерді жинақтау және біріктіру Деректерді біріктіру, топтау және жинақтау әдістері
модуль #7 Бірнұсқалық талдау үшін деректерді визуализациялау Гистограммаларды, қорап сызбаларын пайдалана отырып, жеке айнымалыларды визуализациялау», және т.б.
модуль #8 Деректерді екі айнымалы талдау үшін визуализациялау Шашырау графиктерін және т.б. пайдалана отырып, екі айнымалылар арасындағы қарым-қатынастарды визуализациялау
модуль #9 Инференциалды статистикаға кіріспе Тұтыну статистикасының негіздері, таңдау үлестірімі және сенімділік интервалдары
модуль #10 Гипотезаны тестілеу Гипотезаларды, сынақтардың түрлерін және сынақ жорамалдарын тұжырымдау
модуль #11 Сенімділік аралықтары және бағалау Сенім аралықтарын құру және халық параметрлерін бағалау
модуль #12 ANOVA және регрессиялық талдау Дисперсияны талдау, қарапайым және көп регрессия және модель құру
модуль #13 Уақыттық қатарларды талдау Уақыттық қатарларды талдауға, компоненттерге және модель құруға кіріспе
модуль #14 Болжау әдістері Экспоненциалды тегістеу, ARIMA және басқа болжау әдістері
модуль #15 Деректерді өндіру және машиналық оқыту Деректерді өндіруге, машиналық оқытуға және бақыланатын оқытуға шолу
модуль #16 Бақыланатын оқыту алгоритмдері Шешім ағаштары, кездейсоқ ормандар және басқарылатын оқыту алгоритмдері
модуль #17 Бақыланбайтын оқыту алгоритмдері Кластерлеу, k-орталар және иерархиялық кластерлеу
модуль #18 Мәтіндік аналитика және табиғи тілді өңдеу Мәтіндік аналитикаға кіріспе, NLP және сезімді талдау
модуль #19 Деректерді талдау Python бағдарламасымен Деректерді талдау, пандалар, NumPy және Matplotlib үшін Python пайдалану
модуль #20 Деректерді R көмегімен талдау Деректерді талдау, деректерді өңдеу және визуализация үшін R пайдалану
модуль #21 Excel бағдарламасымен деректерді талдау Деректерді талдау, жиынтық кестелер және диаграммалар жасау үшін Excel бағдарламасын пайдалану
модуль #22 Үлкен деректерді талдау Үлкен деректерге кіріспе, Hadoop және Spark
модуль #23 Деректерді әңгімелеу және коммуникация Түйсінулер мен нәтижелерді тиімді жеткізу мүдделі тараптарға
модуль #24 Курсты қорытындылау және қорытындылау Деректерді талдау мансабындағы келесі қадамдарды жоспарлау
Біздің басымдылығымыз - токенді шығаруды қарастырмас бұрын белсенді қауымдастықты дамыту. Қатысу мен қолдауға назар аудара отырып, біз тұрақты өсу үшін берік негіз жасай аламыз. Мұны бірге құрастырайық!
Біз веб-сайтымызға жаңа көрініс пен сезім сыйлаймыз! 🎉 Тәжірибеңізді жақсарту үшін біз сахнаның артында жұмыс істеп жатқан кезде хабардар болыңыз.
Жақсартылған және жаңа мүмкіндіктерге толы сайтқа дайын болыңыз. Шыдамдылығыңызға рахмет. Керемет істер келе жатыр!
Авторлық құқық 2024 @ WIZAPE.com Барлық құқықтар қорғалған
