Detail kurzu

Data Analysis Deep Dive

EDU Trainings s.r.o.

Popis kurzu

Analýza dat je proces systematické aplikace statistických a matematických technik k pochopení, prozkoumání a analýze dat za účelem nalezení vzorců a vyvození závěrů, které pomáhají podnikům činit rozhodnutí na základě dat. To obvykle zahrnuje více činností, jako je sběr dat, průzkum, čištění, předběžné zpracování a organizace dat. Analýza dat je mnohokrát iterativní probíhající proces, kde jsou data nepřetržitě shromažďována a analyzována současně.
Existují dvě základní metody analýzy dat. Kvalitativní techniky a kvantitativní techniky. Techniky kvantitativní analýzy dat zahrnují práci s kvantitativními/numerickými daty včetně statistik, procent a výpočtů. Tyto techniky také zahrnují práci s algoritmy, nástroji matematické analýzy a softwarem pro manipulaci s daty a odhalování skryté obchodní hodnoty. Například kvantitativní analýza dat používaná k posouzení tržních dat pomáhá společnosti při rozhodování o ceně za její nový produkt. Kvalitativní analýza dat zahrnuje práci s nenumerickými daty, tj. kategorickými proměnnými. Kvalitativní analýza dat se také používá v mnoha obchodních procesech, jako je identifikace témat a vzorů, zodpovězení výzkumných otázek atd. ke zlepšení produktu.
Tento kurz poskytuje přehled konceptů dat a toho, co je analýza dat, a poté se hluboce ponoří do základů analýzy dat, jako je statistika a pravděpodobnost. Tento kurz se také zaměřuje na široce používané metody analýzy dat, jako je regrese, spolu s podrobnými kroky k provedení téhož.
*Abyste mohli dokončit aktivity ve třídě, musíte mít Microsoft Excel. Proces analýzy dat, přínosy a případy použití
Základy pravděpodobnosti a statistiky
Měření šíření a distribuce dat
Inferenční statistika a testování hypotéz
Aplikace statistiky a teorie pravděpodobnosti
Předpověď trendů pomocí lineární regresní analýzy

Obsah kurzu

Vše o datech

Data v reálném světě
Stručný popis různých formátů a zdrojů dat
7 V dat
Strukturovaná vs nestrukturovaná vs polostrukturovaná data
Typy zpracování dat

Úvod do analýzy dat

Potřeba analýzy dat
Aplikace a případy použití analýzy dat
Metodologie analýzy dat
Typy proměnných
Numerické vs kategoriální proměnné

Deskriptivní statistika

Opatření centrální tendence
Míry rozptylu
Zkreslení dat a Kurtóza
Porozumění odlehlým hodnotám
Pochopení chybějících hodnot
Role deskriptivní statistiky v analýze dat

Inferenční statistika

Populace a vzorky
Statistika vs parametry

Úvod do pravděpodobnosti

Základy pravděpodobnosti
Axiomy pravděpodobnosti
Podmíněná pravděpodobnost a Bayesova věta

Aplikace podmíněné pravděpodobnosti

Pochopení a diskrétní rozdělení pravděpodobnosti
Spojitá rozdělení pravděpodobnosti
Provádění distribucí v Excelu
Proč je pochopení distribuce dat důležité pro analýzu dat

Proces analýzy dat

Pochopení kovariance a korelace
Pochopení jednorozměrné vs dvourozměrné vs vícerozměrné analýzy dat
Pochopení regrese
Jednoduchá lineární regrese
Vícenásobná lineární regrese
Cvičení

Úvod do prediktivní analýzy

Cvičení

Cieľová skupina

Tento kurz analýzy dat je ideální pro každého, kdo potřebuje úvod do analýzy dat, jako jsou obchodní analytici, management, inženýři, vývojáři.
Certifikát Na dotaz.
Hodnotenie




Organizátor