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数据分析
( 24 模块 )

模块 #1
数据分析简介
数据分析概述,重要性和应用

模块 #2
数据类型和来源
数据类型,数据源和数据收集方法

模块 #3
数据准备和清理
数据清理,处理缺失值和数据转换的重要性

模块 #4
数据可视化基础
数据可视化简介,图表类型和最佳实践

模块 #5
描述性统计
集中趋势,变异性和数据分布的度量

模块 #6
数据汇总和聚合
数据聚合,分组和汇总技术

模块 #7
单变量分析的数据可视化
使用直方图,箱线图等可视化单个变量

模块 #8
双变量分析的数据可视化
使用散点图等可视化两个变量之间的关系

模块 #9
推论统计简介
推论统计基础,抽样分布,和置信区间

模块 #10
假设检验
制定假设,检验类型和检验假设

模块 #11
置信区间和估计
构建置信区间和估计总体参数

模块 #12
方差分析和回归分析
方差分析,简单和多元回归以及模型构建

模块 #13
时间序列分析
时间序列分析,组件和模型构建简介

模块 #14
预测方法
指数平滑,ARIMA 和其他预测技术

模块 #15
数据挖掘和机器学习
数据挖掘,机器学习和监督学习概述

模块 #16
监督学习算法
决策树,随机森林和其他监督学习算法

模块 #17
无监督学习算法
聚类,k 均值和层次聚类

模块 #18
文本分析和自然语言处理
文本分析,NLP 和情绪分析简介

模块 #19
使用 Python 进行数据分析
使用 Python 进行数据分析,pandas,NumPy 和 Matplotlib

模块 #20
使用 R 进行数据分析
使用 R 进行数据分析,数据处理和可视化

模块 #21
使用 Excel 进行数据分析
使用 Excel 进行数据分析,数据透视表和图表

模块 #22
大数据分析
大数据,Hadoop 和 Spark 简介

模块 #23
数据讲故事和沟通
有效地向利益相关者传达见解和结果

模块 #24
课程总结与结论
规划数据分析职业的下一步

语言学习助理
具有语音支持

你好！准备好开始了吗？让我们测试一下你的麦克风。

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