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课程大纲
第1部分:Python分析基础(3.5小时)
· 模块1:分析领域概览(45分钟)
o 为什么选择Python?在学术研究中比较Python与Excel和SQL。
o 成功设置:介绍Jupyter Notebooks和Google Colab。
Google Colab无需安装,但需要更强的网络连接。
如果可能,参与者可以安装Jupyter Notebooks以获得更流畅的体验。
· 模块2:数据构建模块(60分钟)
o 变量、数据类型(字符串、整数、浮点数)和基本逻辑。
o 理解列表和字典——Python如何存储信息。
· 模块3:Python数据分析演示与实验(75分钟)
o Pandas简介:数据操作的行业标准。
o 实际操作:加载CSV文件,过滤数据,并计算基本统计量。
第2部分:入门级商业分析(2.0小时)
· 模块4:分析思维:理解“提问-分析-行动”框架。如何定义数据可以回答的商业问题。
· 模块5:描述性分析与预测性分析:在财务背景下解释趋势和发现异常的高层次概述。
· 模块6:沟通洞察:数据故事讲述原则——将技术输出转化为执行建议。
要求
- 具备数据分析的基础知识
- 有数据处理的经验
7 小时
客户评论 (2)
做练习
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
课程 - QGIS for Geographic Information System
机器翻译
通过动手实践的例子,我们能够真实感受到程序如何运作。良好的解释以及理论概念与实际应用的有效结合。
Ian - Archeoworks Inc.
课程 - ArcGIS Fundamentals
机器翻译