Tin mới nhất

Menu

Browsing "Older Posts"

Chia Sẻ Khóa Học Trờ Thành Một Data Analyst - (Python, Excel, SQL, Power BI) [Khóa 7886 A]

09 tháng 8 2022 / No Comments

Có được các kỹ năng Data Analyst thế giới thực với các thực hành thực tế.

Bạn sẽ học được gì:

  • ✓ Thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Python.
  • ✓ Thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Excel
  • ✓ Thực hiện khám phá và phân tích dữ liệu với SQL.
  • ✓ Thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Power BI.
  • ✓ Viết các truy vấn SQL để khám phá và phân tích dữ liệu.
  • ✓ Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu với Power BI.
  • ✓ Clean & transform data.
  • ✓ Tạo Dashboards với Power BI.
  • ✓ Viết các truy vấn SQL temporary table để trích xuất và truy vấn dữ liệu.
  • ✓ Viết các truy vấn SQL CTE để trích xuất và truy vấn dữ liệu.

Phân tích dữ liệu là một quá trình inspecting, cleansing, transforming, và modelling data với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, đưa ra kết luận và hỗ trợ việc ra quyết định.

Các nhà phân tích dữ liệu đang có nhu cầu cao trên tất cả các lĩnh vực, chẳng hạn như tài chính, tư vấn, sản xuất, dược phẩm, chính phủ và giáo dục.

Khả năng chú ý đến chi tiết, giao tiếp tốt và có tính tổ chức cao là những kỹ năng cần thiết cho các nhà phân tích dữ liệu. Họ không chỉ cần hiểu dữ liệu mà còn có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc và phân tích thông qua giao tiếp bằng hình ảnh, văn bản và lời nói rõ ràng.

Một số trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu bao gồm:

  • ✓ Phát triển các quy trình và chính sách quản lý các record.
  • ✓ Xác định các khu vực để tăng hiệu quả và tự động hóa các quy trình.
  • ✓ Thiết lập và duy trì các quy trình dữ liệu tự động.
  • ✓ Xác định, đánh giá và triển khai các dịch vụ và công cụ bên ngoài để support data validation và cleansing.
  • ✓ Sản xuất và theo dõi các chỉ số hiệu suất chính.
  • ✓ Phát triển và hỗ trợ các quy trình báo cáo.
  • ✓ Monitor and audit chất lượng dữ liệu.
  • ✓ Phối hợp với các client nội bộ và bên ngoài để hiểu đầy đủ nội dung dữ liệu.
  • ✓ Thu thập, hiểu và ghi lại các yêu cầu kinh doanh chi tiết bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật thích hợp.
  • ✓ Thiết kế và thực hiện khảo sát và phân tích dữ liệu khảo sát.
  • ✓ Thao tác, phân tích và diễn giải các tập dữ liệu phức tạp liên quan đến hoạt động kinh doanh của nhà tuyển dụng.
  • ✓ chuẩn bị báo cáo cho các đối tượng bên trong và bên ngoài bằng cách sử dụng các công cụ báo cáo phân tích kinh doanh.
  • ✓ Tạo trang tổng quan dữ liệu, đồ thị và hình ảnh hóa.
  • ✓ Cung cấp điểm chuẩn của khu vực và đối thủ cạnh tranh.
  • ✓ Khai thác và phân tích các tập dữ liệu lớn, rút ​​ra các suy luận hợp lệ và trình bày thành công chúng cho ban quản lý bằng cách sử dụng một công cụ báo cáo.

Trong khóa học này, chúng tôi sẽ thực hiện một số nhiệm vụ của một Nhà phân tích dữ liệu sử dụng Python, Excel, SQL và Power BI. Chúng tôi sẽ kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, thực hiện chuyển đổi, làm sạch và khám phá dữ liệu. Chúng tôi sẽ tạo dashboards để visual data.

Mục lục:

  • ✓ 01 - Thiết lập Python và Jupyter Notebook.
  • ✓ 02 - Data Analysis & Visualization với Python & Jupyter Notebook.
  • ✓ 03 - Data Analysis & Visualization với Excel.
  • ✓ 04 - Microsoft SQL Server Setup.
  • ✓ 05 - Data Exploration & Analysis với SQL.
  • ✓ 06 - Power BI Setup.
  • ✓ 07 - Tổng quan về Power BI.
  • ✓ 08 - Data Analysis & Visualization với Power BI.
  • ✓ 09 - Analyse & Consume Database data với Power BI.
  • ✓ 10 - Transforming Data với Power BI.

Khóa học này dành cho ai:

  • ✓ Nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu.
  • ✓ Nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu.


NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU 



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.
Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.