Программа анализа данных | Краткое содержание курса анализа данных

Мы живем в мире, где доминируют данные, и значение аналитиков данных невозможно переоценить. Предприятия используют анализ данных для принятия обоснованных решений, улучшения своих процессов и получения конкурентных преимуществ.

Если вы подумываете о смене карьеры или стремитесь усовершенствовать свои существующие навыки анализа данных, вам необходимо записаться на первоклассную программу анализа данных. При этом вы также должны узнать об идеальной программе анализа данных, которая будет охватывать только нужные навыки и инструменты, которые помогут вам освоить все аспекты анализа данных. Прочтите эту статью, чтобы понять все об идеальной программе анализа данных, изучить схему курса анализа данных и многое другое. Давайте начнем!

Идеальная учебная программа для аналитика данных

Идеальная программа анализа данных должна охватывать несколько ключевых областей: от статистики и математики до продвинутой аналитики и машинного обучения. Мы собрали подробный план курса по анализу данных, чтобы помочь вам понять каждый аспект правильной учебной программы по анализу данных.

1. Бизнес-аналитика с использованием Excel

Начнем с того, что Excel — это фундаментальный инструмент для анализа данных, и освоение его функций необходимо любому аналитику данных. Такой курс должен охватывать следующие ключевые области:

• Понимание роли бизнес-аналитики в принятии решений
• Освоение функций Excel для анализа данных, включая условное форматирование и сводные таблицы.
• Применение статистических методов, таких как проверка гипотез и регрессионный анализ.
• Визуализация данных с помощью диаграмм и информационных панелей
• Знакомство с передовыми аналитическими инструментами, такими как Power BI.

Ключевые образовательные результаты

1. Понять роль бизнес-аналитики на рынке. Получите представление о том, как бизнес-аналитика способствует принятию стратегических решений и конкурентным преимуществам.

2. Освойте базовые функции Excel. Развивайте навыки работы с основными функциями Excel, включая условное форматирование.

3. Анализируйте сложные наборы данных. Используйте расширенные инструменты Excel, такие как сводные таблицы и срезы, для организации и извлечения значимых закономерностей из данных.

4. Решайте аналитические задачи. Решайте стохастические и детерминированные проблемы с помощью диспетчера сценариев, решателя и поиска цели.

5. Применяйте статистические методы в Excel. Выполняйте сложный анализ данных с использованием скользящих средних, проверки гипотез, ANOVA и регрессионного анализа.

6. Эффективно визуализируйте данные. Создавайте привлекательные диаграммы и информационные панели для эффективного представления данных.

7. Познакомьтесь с Power BI. Научитесь использовать новейшие инструменты анализа и визуализации Microsoft для создания динамических отчетов и информационных панелей.

Краткое содержание курса

Урок 1: Основы бизнес-аналитики

Урок 2. Условное форматирование Excel и ключевые функции

Урок 3. Анализ данных с помощью сводных таблиц

Урок 4: Создание информационных панелей

Урок 5: Расширенная бизнес-аналитика с использованием Excel

Урок 6: Статистический анализ данных

Урок 7. Знакомство с Power BI

2. Основы SQL

Язык структурированных запросов (SQL) — это стандартный язык управления реляционными базами данных. Курс по основам SQL охватывает следующие темы:

• Основы баз данных и их взаимосвязей
• Знание команд SQL для обработки и извлечения данных.
• Создание таблиц, представлений и хранимых процедур.
• Расширенные темы SQL, такие как соединения, подзапросы и управление доступом пользователей.

Ключевые результаты обучения

1. Поймите основы баз данных и их взаимосвязей: поймите фундаментальные концепции баз данных и то, как они взаимосвязаны.

2. Станьте экспертом в командах SQL и инструментах запросов: научитесь эффективно использовать команды SQL и ориентироваться в различных инструментах запросов для управления данными.

3. Понимание и реализация транзакций, создания таблиц и представлений: приобретите навыки обработки транзакций, создания таблиц и реализации представлений в SQL.

4. Освойте хранимые процедуры и их выполнение. Развивайте опыт создания и выполнения хранимых процедур для эффективного управления базами данных.

Структура курса

Урок 1: Основные операторы SQL

Урок 2: Методы резервного копирования и восстановления базы данных

Урок 3: Выбор и фильтрация данных

Урок 4: Выбор и упорядочение данных

Уроки 5–16: Расширенные темы SQL

3. Программирование и анализ данных с помощью Python

Python — один из самых универсальных языков программирования, широко используемый для анализа данных и машинного обучения. Курс программирования на Python охватывает следующее:

• Импорт, очистка и предварительная обработка данных
• Манипулирование данными с помощью таких библиотек, как NumPy и Pandas.
• Выполнение статистического анализа и построение моделей машинного обучения.
• Разработка конвейеров данных для анализа и визуализации

Ключевые образовательные цели

1. Импорт, очистка и подготовка данных для анализа. Изучите методы импорта, очистки и подготовки наборов данных для эффективного анализа.

2. Эффективно манипулируйте данными с помощью Pandas: приобретите навыки использования Pandas для эффективного манипулирования и анализа данных.

3. Выполнение статистического анализа и создание моделей машинного обучения. Развивайте навыки проведения статистического анализа и создания моделей машинного обучения.

4. Разработайте комплексные конвейеры данных для анализа: научитесь создавать сквозные конвейеры данных для тщательного и оптимизированного анализа данных.

Модули курса

Урок 1: Введение в курс

Урок 2–9. Настройка Python, основы программирования, анализ данных, визуализация и построение моделей.

Наша магистерская программа по аналитике данных поможет вам освоить наиболее востребованные инструменты и методы аналитики. Исследуйте и зарегистрируйтесь сегодня!

4. Наука о данных с программированием на R

R — мощный язык программирования и среда для статистических вычислений и графики. Курс программирования на R должен охватывать следующие области:

• Основы программирования R и структуры данных
• Обработка фреймов данных, списков и массивов
• Внедрение статистических методов и методов визуализации данных.

Ключевые результаты обучения

1. Понимание фундаментальных концепций R, включая переменные, типы данных и векторные операции. Изучите основы программирования R, в том числе способы работы с переменными, типами данных и векторами.

2. Получите навыки работы со структурами данных: научитесь управлять различными структурами данных в R, такими как массивы, списки и фреймы данных, и манипулировать ими.

3. Освойте аспекты функционального программирования R и способы управления вводом/выводом данных. Развивайте знания в области возможностей функционального программирования R и эффективно обрабатывайте операции ввода и вывода данных.

Структура курса

Урок 01-05: Основы R и обработка данных

Урок 06-10: Расширенные концепции программирования на R, включая статистические методы и визуализацию данных

5. Таблица для визуализации данных

Tableau — ведущий инструмент визуализации данных для создания интерактивных информационных панелей и отчетов. Курс Tableau охватывает следующее:

• Введение в таблицу и ее основные концепции
• Создание различных типов визуализаций, включая диаграммы и графики.
• Создание интерактивных информационных панелей и визуальных историй.
• Методы смешивания и форматирования данных для эффективной визуализации

Ключевые цели обучения

1. Овладейте различными методами визуализации и поймите использование метаданных: развивайте способность создавать разнообразные визуализации и эффективно использовать метаданные в Tableau.

2. Научитесь создавать и изменять интерактивные информационные панели и визуальные истории: приобретите навыки создания и настройки интерактивных и привлекательных визуальных историй.

3. Изучите смешивание данных, создание извлечений и организованное форматирование данных: изучите методы смешивания данных, создания извлечений данных и организационного форматирования данных.

Краткое описание программы

Урок 01-08: Введение в Tableau, основные понятия, расширенные диаграммы, управление данными

6. Обучение Power BI

Power BI — это инструмент бизнес-аналитики от Microsoft, который обеспечивает интерактивную визуализацию и возможности бизнес-аналитики. Курс Power BI охватывает следующее:

• Создание и управление интерактивными отчетами и информационными панелями
• Использование расширенных функций, таких как Quick Insights и запросы на естественном языке.
• Рекомендации по размещению, визуализации и совместной работе данных с помощью Microsoft Teams

Ключевые образовательные результаты

1. Разрабатывайте интерактивные отчеты и информационные панели и управляйте ими. Научитесь создавать и поддерживать интерактивные отчеты и информационные панели с помощью Power BI.

2. Используйте Quick Insights и функцию запросов на естественном языке для расширенного анализа данных. Научитесь использовать функции Quick Insights и запросов на естественном языке Power BI для сложного анализа данных.

3. Изучите лучшие практики в компоновке и визуализации данных. Понимайте и применяйте лучшие практики в компоновке и визуализации данных, чтобы обеспечить ясность и эффективность.

Учебная программа курса

Урок 1–4. Power BI Essentials, расширенные методы управления данными и визуализации

7. Главный проект: аналитик данных

Полная учебная программа идеального аналитика данных также должна включать в себя основной проект. Проект Capstone позволяет студентам применить свои навыки для решения реальной проблемы, демонстрируя свой опыт потенциальным работодателям. Проект должен продемонстрировать навыки анализа данных, визуализации и решения проблем.

Как начать работу аналитиком данных

Начало карьеры аналитика данных требует преданности своему делу, постоянного обучения и практического опыта. Вот несколько шагов для начала:

1. Повышение квалификации

Запишитесь на онлайн-курсы и получите сертификаты, охватывающие основные компоненты учебной программы по аналитике данных. Выбирайте авторитетные учреждения или онлайн-платформы, предлагающие комплексные программы обучения.

2. Приобретение практического опыта

Получите практический опыт, работая над реальными проектами, участвуя в стажировках или участвуя в проектах с открытым исходным кодом. Правильная программа анализа данных предложит вам отраслевые проекты, которые помогут вам получить практический опыт.

3. Нетворкинг

Создайте профессиональную сеть в сообществе аналитиков данных, посещая отраслевые мероприятия, присоединяясь к онлайн-форумам и общаясь с профессионалами на профессиональных сетевых платформах, таких как LinkedIn.

Заключение

Карьера в области анализа данных может быть невероятно полезной для тех, кто любит использовать данные для принятия решений и решения проблем. Если вы хотите освоить анализ данных, обучение в аспирантуре по аналитике данных может предоставить вам передовые знания и навыки. Программа анализа данных PGP предлагает комплексное обучение, практические проекты и наставничество со стороны отраслевых экспертов, которые неоценимы для углубления вашего понимания и повышения ваших возможностей трудоустройства. Исследуйте и зарегистрируйтесь сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Каковы предварительные условия для записи на курс «Аналитик данных»?

Рекомендуется понимание основ математики и статистики. Знание Excel будет преимуществом. Некоторые курсы могут потребовать знания Python или R, но новички приветствуются.

2. Как программа Data Analyst адаптирована для начинающих?

Учебная программа начинается с основополагающих понятий, базовой статистики и Excel и переходит к более сложным темам, таким как Python, R, SQL и инструменты визуализации данных, с практическими упражнениями.

3. Какие программные инструменты изучаются в программе Data Analyst?

Ключевые инструменты обработки данных, анализа, визуализации и бизнес-аналитики включают Microsoft Excel, SQL, Python, R, Tableau и Power BI.

4. Могу ли я изучать программу анализа данных онлайн?

Да, онлайн-курсы от Simplilearn предлагают гибкий график, видеолекции, интерактивные викторины, задания и форумы поддержки.

5. Являются ли стажировки частью учебной программы аналитика данных?

Стажировки не включены явно, но они ценны для получения реального опыта. Многие программы предлагают помощь в организации стажировок для повышения практических навыков и возможностей трудоустройства.