資料分析新手訓練營-21個真實案例研究

獲得商業智慧技能使用統計,資料角力(Data Wrangling),資料科學,視覺化和Google Data Studio

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從這 15 小時的課程,你會學到

  • 瞭解資料對企業的價值
  • 資料分析的重要性
  • 資料分析師的角色
  • 學習使用 Python,Pandas,Matplotlib & Seaborn,scikit-Learn
  • 學習視覺化工具,比如 Matplotlib,Seaborn,Plotly 和 Mapbox
  • 假設測試和 A/B 測試-理解 t- 測試和 p 值
  • Unsupervised Machine Learning with K-Means Clustering 非監督式學習 K平均演算法
  • 來自線性迴歸(多項式和多元) ,K- 神經網路,邏輯迴歸,支援向量機,決策樹和隨機森林的機器學習
  • 從向量化到平行處理的高階 Pandas 技術
  • 統計理論,機率理論,分佈,探索性資料分析
  • 分析案例研究涉及零售,健康,選舉,體育,餐館,Airbnb,Uber 和更多
  • 完整的 Google Data Studio 數位儀表板建立教程

要求

  • 熟悉基本的程式設計概念
  • 高中數學知識
  • 寬頻網際網路連線

課程說明

資料分析師的目標是發現如何透過使用技術來回答問題和解決問題。 許多人認為這將是未來的工作,也是2020年求職申請可以擁有的最重要的技能。。

在過去的二十年裡,網際網路和互聯裝置的普及使我們產生的資料呈指數增長。 我們所能獲得的資料量是巨大的,前所未有的。 從這些資料中獲取、轉化和獲得有價值的洞見正迅速成為21世紀最有價值和最搶手的技能。

在這個課程中,你將學習如何使用資料,分析,統計,機率和基本的資料科學給你的職涯和日常生活的優勢。 能夠看穿資料中的雜訊,並向他人解釋這些雜訊,對於任何職業來說都是無價之寶。

我們將研究20多個真實世界的資料集,並展示如何獲得有意義的洞見。 我們將使用 Python、 Google Colab 和 Google Data Studio 等現代工具,帶你走上最新、最全面的學習之路。

你將學習如何建立了不起的數位儀表板,使用資料和視覺化講故事,做預測,分析實驗和更多!

我們成為一名成熟的資料分析師的學習途徑包括:

  1. 資料分析的重要性
  2. Python 速成課程
  3. 使用 Pandas 的資料操作和角力( Wrangling )
  4. 機率與統計
  5. 假設測試
  6. 資料視覺化
  7. 地理空間資料視覺化
  8. 用資料講故事
  9. Google Data Studio 儀表盤設計-完整課程
  10. 機器學習-監督式學習
  11. 機器學習-非監督式學習( Clustering )
  12. 實用分析案例研究

Google Data Studio 儀表板和視覺化專案:

  1. 執行銷售指示板(Google Data Studio)

Python, Pandas & Data 分析和資料科學案例研究:

  • 衛生保健分析與糖尿病預測
  • 非洲經濟、銀行和系統性危機資料
  • 選舉投票分析
  • 2009年印度大選 vs 2014年
  • 航運資料分析供應鏈
  • 布倫特原油價格分析
  • 奧林匹克分析——最偉大的奧運選手
  • 籃球與足球比賽中的主場優勢分析
  • 板球資料分析
  • 預測足球世界盃
  • 比薩餐廳分析
  • 酒吧和酒吧分析
  • 零售產品銷售分析
  • 客戶分群
  • 市場分析-驅動廣告表現的原因
  • 文字分析-航空公司的 Twitter 發文(字群集)
  • 客戶生命週期價值
  • 時間序列預測-需求 / 銷售預測
  • 雪梨 Airbnb 探索性資料分析
  • A/B 測試

目標受眾

  • 資料分析初學者
  • 希望利用自己的資料做更多事情的業務分析師
  • 缺乏實際工作經驗的大學畢業生
  • 以商業為導向的人(管理或工商管理碩士) ,喜歡使用資料來提高自己的技能
  • 希望從事資料分析工作的軟體開發人員或工程師
  • 任何想要了解資料並發現真知灼見的人
  • 那些在開始資料科學專業 / 訓練營之前尋找一個好的基礎課程的人

講師簡介

Rajeev Ratan 電腦視覺專家,資料科學家和電子工程師更多講師主講課程介紹 )

大家好,我是 Rajeev,我喜歡資料科學和電腦視覺。

我在愛丁堡大學獲得了電腦與電子工程學士學位和人工智慧碩士學位,在那裡我獲得了廣泛的知識,機器學習,電腦視覺和智慧機器人學。

我已經發表了關於使用資料驅動的方法進行機率隨機建模的研究,甚至還參加了一個在愛丁堡大學機器人競賽中獲勝的小組。

我嘗試過以深度學習為基礎的電腦視覺創業。 我已經為兩個電腦視覺領域的創業公司做出了貢獻。

之前,我曾在加勒比地區兩家最大的電信運營商工作,在那裡,我獲得了管理技術人員和部署複雜電信專案的經驗。

Nidia Sahjara 品牌顧問。電腦科學研究員

有著多樣化的背景,她的本科學習包括德比大學的電腦科學,英格蘭和西印度群島大學的土木與環境工程。

在風力發電行業擔任環境工程師後,她改變了自己的職業道路,在一家網頁開發和行銷公司工作。 就是在這裡,她開始接觸設計、市場行銷和商業。 4年後,她能夠進一步她的經驗,作為一個自由工作者在平面和網頁設計。 然後她成為了零售品牌的平面設計師,在那裡她與品牌經理一起工作。 這激發了她將自己的設計知識與市場行銷和品牌行銷結合起來的動力。 這種經歷使她明白,即使平面設計師是一個有創造力的藝術家,在現實世界中,它與藝術家是不同的。

在8年的時間裡,這段經歷讓她成為了一名諮詢顧問,為新創企業提供如何發展業務的建議。 做為一個團隊與技術為基礎的新創企業顧問,她的技術背景使她能夠很好地溝通。 她作為顧問的角色包括,在商標設計,社交媒體內容,網站設計,市場行銷和廣告的平面設計,以及如何使用資料來了解目標市場方面提供諮詢。

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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