Khóa Học Data Analyst Skillpath - Zero Đến Hero Trong Excel, SQL & Python

(Cơ điện tử Việt Nam - Lập trình) Bắt đầu phân tích dữ liệu bằng cách học các khái niệm Excel, SQL, Python, Analytics & ML từ đầu. Những điều cần biết đối với một nhà phân tích dữ liệu.

Bạn sẽ học được gì?

• Một hướng dẫn cho người mới bắt đầu về Microsoft Excel - Microsoft Excel, Học Excel, Spreadsheets, Formulas, Shortcuts, Macros.
• Trở nên thành thạo trong các công cụ dữ liệu Excel như Sorting, Filtering, Data validations và Data importing.
• Thành thạo các hàm tra cứu phổ biến nhất của Excel như Vlookup, Hlookup, Index và Match.
• Tạo bản trình bày tuyệt vời bằng cách sử dụng Bar charts, Scatter Plots, Histograms, v.v.
• Kiến thức về tất cả các lệnh SQL quan trọng.
• Trở nên thành thạo các công cụ SQL như GROUP BY, JOINS và Subqueries.
• Trở nên thành thạo trong việc sử dụng các lệnh sắp xếp và lọc trong SQL.
• Tìm hiểu cách giải quyết bài toán trong cuộc sống thực bằng kỹ thuật Linear Regression.
• Kiến thức sâu sắc về data collection và data preprocessing cho bài toán Machine Learning Linear Regression.
• Hiểu cách diễn giải kết quả của mô hình Linear Regression và chuyển chúng thành thông tin chi tiết hữu ích.
• Bạn đang tìm kiếm một khóa học hoàn chỉnh về cách trở thành một nhà phân tích dữ liệu , phải không?
• Bạn đã tìm thấy đúng nơi với khóa học Phân tích dữ liệu với Excel, SQL & Python! Khóa học này sẽ dạy bạn ra quyết định theo hướng dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu trong SQL và sử dụng phân tích dự đoán như hồi quy tuyến tính trong cài đặt kinh doanh.

Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể:

• Thành thạo các hàm tra cứu phổ biến nhất của Excel như Vlookup, Hlookup, Index và Match.
• Trở nên thành thạo trong các công cụ dữ liệu Excel như Sorting, Filtering, Data validations, và Data importing.
• Tạo bản trình bày tuyệt vời bằng cách sử dụng Bar charts, Scatter Plots, Histograms, v.v.
• Trở nên thành thạo trong các công cụ SQL như GROUP BY, JOINS và Subqueries.
• Trở nên thành thạo trong việc sử dụng các lệnh sắp xếp và lọc trong SQL.
• Tìm hiểu cách giải quyết các vấn đề kinh doanh trong đời thực bằng kỹ thuật Linear Regression.
• Hiểu cách diễn giải kết quả của mô hình Hồi quy tuyến tính và chuyển chúng thành thông tin chi tiết hữu ích.
• Nếu bạn là sinh viên, giám đốc kinh doanh hoặc nhà phân tích kinh doanh hoặc giám đốc điều hành muốn tìm hiểu các khái niệm về Phân tích dữ liệu và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu cho các vấn đề trong thế giới thực của chức năng kinh doanh, khóa học này sẽ cung cấp cho bạn cơ sở vững chắc về Phân tích dữ liệu bằng cách dạy bạn các mô hình và công cụ phân tích dữ liệu phổ biến nhất.

Tại sao bạn nên chọn khóa học này?

Chúng tôi tin tưởng vào việc giảng dạy bằng ví dụ. Khóa học này cũng không ngoại lệ. Trọng tâm chính của mọi Phần là dạy bạn các khái niệm thông qua các ví dụ hướng dẫn. Mỗi phần có các thành phần sau:

• Các khái niệm và trường hợp sử dụng của các Statistical tool khác nhau cần thiết để đánh giá các mô hình phân tích dữ liệu.
• Hướng dẫn từng bước về cách triển khai các mô hình phân tích dữ liệu.
• Các tệp có thể tải xuống chứa dữ liệu và giải pháp được sử dụng trong khóa học.
• Ghi chú trên lớp và bài tập để sửa đổi và thực hành các khái niệm.
• Các lớp học thực hành mà chúng tôi tạo ra mô hình cho từng chiến lược này là thứ tạo nên sự khác biệt cho khóa học này với bất kỳ khóa học nào khác có sẵn trên mạng.

Những gì được đề cập trong khóa học này?

Chúng tôi đã sử dụng các công cụ phần mềm phân tích phổ biến nhất là MS Excel, SQL và Python. Điều này sẽ hỗ trợ những sinh viên chưa có kiến ​​thức về lập trình trước đó tìm hiểu và triển khai các khái niệm Analytics và Machine Learning để thực sự giải quyết các vấn đề trong thế giới thực về Data Analysis.

Hãy để tôi cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về khóa học:

Phần 1 - Excel for data analytics:

Trong phần đầu tiên, tức là Excel for data analytics, chúng ta sẽ học cách sử dụng Excel cho các hoạt động liên quan đến dữ liệu như calculating, transforming, matching, filtering, sorting, và aggregating data.

Chúng tôi cũng sẽ trình bày cách sử dụng các loại biểu đồ khác nhau để trực quan hóa dữ liệu và khám phá các mẫu dữ liệu ẩn.

Phần 2 - SQL for data analytics:

Trong phần thứ hai, tức là SQL for data analytics, chúng tôi sẽ dạy bạn mọi thứ về SQL mà bạn sẽ cần để Phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp. Chúng ta sẽ bắt đầu với các thao tác dữ liệu cơ bản như tạo bảng, truy xuất dữ liệu từ bảng, v.v. Sau đó, chúng ta sẽ học các chủ đề nâng cao như subqueries, Joins, data aggregation, và pattern matching.

Phần 3 - Preprocessing Data for ML models:

Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu những thao tác bạn cần thực hiện từng bước để lấy dữ liệu và sau đó chuẩn bị để phân tích, những bước này rất quan trọng. Chúng tôi bắt đầu với việc hiểu tầm quan trọng của kiến ​​thức kinh doanh, sau đó chúng tôi sẽ xem cách thực hiện thăm dò dữ liệu. Chúng tôi học cách thực hiện phân tích đơn biến và phân tích hai biến, sau đó chúng tôi bao gồm các chủ đề như outlier treatment, missing value imputation, variable transformation, và correlation

Phần 4 - Linear regression model for predicting metrics:

Phần này bắt đầu với hồi quy tuyến tính đơn giản và sau đó bao gồm nhiều hồi quy tuyến tính.

Chúng tôi đã trình bày lý thuyết cơ bản đằng sau mỗi khái niệm mà không quá toán học về nó để bạn hiểu khái niệm đến từ đâu và nó quan trọng như thế nào. Nhưng ngay cả khi bạn không hiểu nó, nó sẽ không sao miễn là bạn học cách chạy và giải thích kết quả như được dạy trong các bài giảng thực tế.

Tôi khá tin tưởng rằng khóa học sẽ cung cấp cho bạn những kiến ​​thức cần thiết về Phân tích dữ liệu và các bộ kỹ năng của một Nhà phân tích dữ liệu để thấy ngay những lợi ích thiết thực tại nơi làm việc của bạn.

Tham gia Cộng đồng để tải miễn phí, cập nhật thông tin Khóa học, tài liệu, ebook mới:

>>> Fanpage: Cơ điện tử Việt Nam

>>> Group: Cộng đồng cơ điện tử

>>> Group: Tổng kho khóa học online free

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.