Data analysis skills

4U Mix

Bevat advertensies

Meer oor hierdie program

Wat is data-analise? Verduideliking van metodes, prosesse en tipes, data-analise kursus

Met die Data-analise-kursus-app kan jy Leer Data-analise-kursustutoriale, programmeringslesse, programme, vrae en antwoorde vind en alles wat jy nodig het om óf die basiese beginsels van datawetenskap te leer óf 'n kenner in data-analise-kursusprogrammering te word.

Die Data Analyst-toepassing stel jou in staat om jou data-ontledingsvaardighede onderweg te slyp.
Dit help jou om die belangrikste gereedskap en tale (Excel, Python, R, SAS, Tableau, ens.) wat in die bedryf gebruik word, beter te verstaan.
Inhoud van die toepassingsdata-ontledingskursus

● Wat is data-analise?
● Hoekom is data-analise belangrik?
● Wat is die data-ontledingsproses?
● Wat is die belangrikheid van data-analise in navorsing?
● Wat is data-analise: Tipes data-analise
● Metodes van data-analise
● Kunsmatige intelligensie en masjienleer
● Hoe om 'n data-ontleder te word
● Gereelde Vrae

Besighede het vandag elke kenmerk en voordeel nodig wat hulle kan kry. Danksy struikelblokke soos vinnig veranderende markte, ekonomiese onsekerheid, veranderende politieke landskappe, verbruikersmikrogedrag en selfs wêreldwye pandemies, werk maatskappye vandag met kleiner marges vir foute.

Maatskappye wat nie net in besigheid wil bly nie, maar ook floreer, kan hul kans op sukses verbeter deur slim keuses te maak terwyl hulle die vraag beantwoord: "Wat is data-analise?" Hoe maak die individu of organisasie hierdie keuses? Hulle doen dit deur soveel bruikbare en uitvoerbare inligting as moontlik in te samel, en dit dan te gebruik om beter ingeligte besluite te neem!

Hierdie strategie is gesonde verstand, en dit is van toepassing op persoonlike lewe sowel as besigheid. Niemand neem belangrike besluite sonder om eers uit te vind wat op die spel is, die voor- en nadele, en die moontlike uitkomste nie. Net so moet geen maatskappy wat sukses wil behaal, sy besluite op slegte data baseer nie. organisasies het inligting nodig; Hulle het data nodig. Dit is waar data-analise in die prentjie kom.

Voordat ons nou in die besonderhede van data-analisemetodes ingaan, laat ons eers verstaan ​​wat data-analise is.

Met die Data Analysis Course-toepassing kan jy ontleding en datavisualisering maklik en pret maak.
Hier is die kenmerke wat ons jou enigste keuse sal maak om datawetenskap te leer -

'n ongelooflike versameling datawetenskaplesse op klasvlak
► Vrae en antwoorde in verskillende kategorieë
► Belangrike eksamenvrae
Lesse vir beginners of kundiges in datawetenskap

Data-analise kursus-app het 'n baie eenvoudige en intuïtiewe gebruikerskoppelvlak. Dit is die beste toepassing waarmee u datawetenskap gratis kan leer. So waarvoor wag jy? Laai die toepassing nou af om 'n kenner in data-analise te word

Data-analise-kursus is die wêreld se maklikste app vir statistiese data-analise vir:
Eenvoud omdat dit 'n grafiese koppelvlak gebruik om elke funksie op te roep en vereis geen programmeringskodes nie
- Die professionaliteit daarvan omdat dit alle stadiums van ontleding insluit van invoer tot die voorbereiding van data en selfs die ontleding en aanbieding van die resultate, sowel as die gebruik daarvan in baie organisasies soos universiteite en gespesialiseerde navorsingsentrums binne hospitale, openbare administrasies, verenigings, agentskappe en regeringsagentskappe . private maatskappye.

Bou jou ontledings- en datakrisisvaardighede op die gebied van datawetenskap. Word 'n kenner in datawetenskap met hierdie opvoedkundige toepassing. Leer die basiese beginsels van datawetenskap of word 'n kenner in datawetenskap met hierdie beste datawetenskap-leer-app. Leer hoe om data gratis te kodeer en te visualiseer met 'n omvattende opvoedkundige toepassing - "Leer Wetenskap, Groot Data en Data-analise". As jy voorberei vir 'n datawetenskap-onderhoud of voorberei vir 'n komende eksamen, is hierdie toepassing 'n moet vir jou.

Deur die Data-analise-kursustoepassing af te laai, sal jy toegang hê tot:

◆ Tutoriaal oor onderwerpspesifieke programgebruik (inleidend en gefokus op spesifieke funksies soos datavoorbereiding of regressie) en veld (gesondheid, omgewing, sosiaal, ekonomies, toerisme)