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课程大纲
介绍
- Tableau概述
- Python、R 和 SQL 的基础知识
开始
- 设置开发环境
- 了解软件集成
Data Analysis 与 Python
- Python 基础和编程
- 导入库和数据集
- 整理数据
- 数据规范化和格式化
- 探索性数据分析
- 执行回归分析
- 模型开发和评估
- 可视化数据
Data Analysis 带 R
- R 基础知识和编程
- 准备数据
- 在 R 中分类和处理数据
- 使用函数
- 可视化数据
Data Analysis 与 SQL
- 设置数据库
- 连接 Python 和 SQL
- 连接 R 和 SQL
- SQL 聚合和联接
- 查询数据库
- 操作数据
Data Visualization 使用 Tableau
- Tableau 可视化的设计原则
- 创建仪表板、图表和表格
- 映射技术
- R 和 Tableau 中的回归
- 使用 R 和 Tableau 进行高级分析
- 实际示例和用例
故障 排除
摘要和后续步骤
要求
- 数据分析的实践经验(例如,使用 Excel)
- 对数据库概念有大致的了解
- 无需编程经验
观众
- 数据分析师
35 小时
客户评论 (4)
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
他涵盖的所有主题,包括示例。同时解释了这些内容如何对我们的日常工作有帮助。
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
课程 - QGIS for Geographic Information System
机器翻译
我非常喜欢这次培训。我发现所有模块都适用于我工作中试图解决的问题。培训与jupyter notebooks的集成令人印象深刻。
Mark Firmin - Environment and Climate Change Canada
课程 - Python for Geographic Information System (GIS)
机器翻译
我最喜欢这次培训的是它的组织和地点
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
课程 - ArcGIS for Spatial Analysis
机器翻译