Chia Sẻ Khóa Học Business Data Analytics & Intelligence Với Python 2023 [Khóa 7632 A]
Trở thành một Business Data Analyst. Bạn sẽ học cách sử dụng Python và các công cụ công nghiệp mới nhất để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Các kỹ năng để trở thành một Business Analyst chuyên nghiệp và được tuyển dụng.
- ✓ Hướng dẫn từng bước từ một chuyên gia trong ngành.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng Python cho statistics, causal inference, econometrics, segmentation, matching, và predictive analytics.
- ✓ Nắm vững các công cụ và kỹ thuật data và business analysis mới nhất bao gồm Google Causal Impact, Facebook Prophet, Random Forest, v.v.
- ✓ Tham gia vào các thử thách và bài tập củng cố kiến thức của bạn trong thế giới thực.
- ✓ Tìm hiểu công việc của một Business Analyst, cách họ cung cấp giá trị và tại sao họ có nhu cầu.
- ✓ Phân tích các bộ dữ liệu thực liên quan đến Moneyball, chất lượng rượu, tìm kiếm trên Wikipedia, sự hài lòng khi làm việc từ xa của nhân viên, v.v.
- ✓ Tìm hiểu cách đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
- ✓ Nâng cao trình độ của bạn với Python, một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất.
- ✓ Sử dụng các case study để tìm hiểu cách phân tích đã thay đổi thế giới và giúp các cá nhân và công ty thành công.
Business data analytics là gì? Tại sao học business analytics? Một business data analyst làm gì?
Câu hỏi hay, chúng tôi rất vui vì bạn đã hỏi!
Hiện chúng ta đang sống trong một nền kinh tế dựa trên dữ liệu và các công ty trên khắp thế giới đang chạy đua để đưa ra các quyết định tốt nhất dựa trên dữ liệu.
Trở thành một Business Analyst cũng giống như trở thành một thám tử.
Bạn sử dụng các công cụ (như Python, Facebook Prophet, Google Causal Impact) để điều tra và phân tích dữ liệu nhằm hiểu về quá khứ và dự đoán điều gì có nhiều khả năng xảy ra nhất trong tương lai. Từ đó, bạn sẽ xác định hướng hành động tốt nhất để thực hiện.
Các công ty cần những Nhà phân tích này vì họ có thể biến dữ liệu thành tiền.
Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật (mà chúng tôi dạy cho bạn trong khóa học này) để nhanh chóng diễn giải và phân tích dữ liệu, đồng thời biến dữ liệu đó thành thông tin chi tiết và thông tin hữu ích. Những thông tin chi tiết này được dựa vào để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng.
Và việc đưa ra quyết định đúng đắn có thể là sự khác biệt giữa việc kiếm được hoặc mất hàng triệu đô la.
Đó là lý do tại sao những người có kỹ năng phân tích dữ liệu này cực kỳ cần thiết. Và tại sao các công ty sẵn sàng trả lương cao để thu hút họ.
Sử dụng các kỹ thuật công nghiệp mới nhất, khóa học business data analytics này tập trung vào hiệu quả. Vì vậy, bạn không bao giờ phải lãng phí thời gian vào những hướng dẫn khó hiểu, lỗi thời, không đầy đủ nữa.
Bạn sẽ học bằng cách thực hành bằng cách hoàn thành các bài tập và thử thách thú vị bằng cách sử dụng dữ liệu trong thế giới thực. Điều này sẽ giúp bạn củng cố các kỹ năng của mình, đẩy bạn vượt qua những điều cơ bản và đảm bảo rằng bạn hiểu sâu về từng chủ đề và cảm thấy tự tin khi sử dụng các kỹ năng mới của mình trong bất kỳ dự án nào bạn gặp phải.
Dưới đây là bảng phân tích theo từng phần về những gì bạn sẽ học trong khóa học này:
Chương trình học rất thực tế. Nhưng bạn vẫn sẽ được hướng dẫn từng bước một, vì vậy ngay cả khi bạn có kiến thức hạn chế về thống kê và Python, bạn sẽ không gặp vấn đề gì trong việc bắt kịp tốc độ.
Sau đó, chúng ta sẽ đi sâu vào các chủ đề nâng cao để bạn có thể đưa ra quyết định đúng đắn, có tính phân tích và biết công cụ nào trong toolbox của bạn phù hợp với bất kỳ dự án nào.
1. Thống kê cơ bản & trung cấp với Python - Thống kê (Statistics) là cơ sở của phân tích và rất quan trọng đối với tư duy phân tích. Ngay cả các khái niệm cơ bản như Mean, Standard Deviation, và Confidence Interval cũng sẽ là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong việc giúp bạn diễn giải, thách thức và trình bày các lập luận của mình trong thế giới nghề nghiệp.
Bạn cũng sẽ học cách tính toán tất cả những thứ này và hơn thế nữa bằng cách sử dụng một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới: Python.
Phần này cũng sẽ đặt nền tảng để bạn hiểu các khái niệm phân tích nâng cao hơn.
2. Linear, Multilinear, & Logistic Regression - Bạn sẽ tìm hiểu cách thức và lý do sử dụng Python cho loại phân tích dự đoán được sử dụng phổ biến nhất: hồi quy (regression).
Ý tưởng của hồi quy là kiểm tra mối quan hệ giữa các biến nhất định và nó được sử dụng phổ biến nhất trong tài chính và đầu tư, nhưng nó phù hợp với mọi lĩnh vực (nếu bạn muốn gây ấn tượng với sếp của mình, hãy phân tích mối quan hệ bằng hồi quy!).
3. Econometrics & Causal Inference - Bây giờ bạn sẽ bắt đầu học các chủ đề nâng cao hơn. Kinh tế lượng (Econometrics) & Suy luận nhân quả (Causal Inference) nghe có vẻ đáng sợ, nhưng chúng có lẽ là những khái niệm quan trọng nhất để bạn nắm vững để trở thành một Business Analyst hàng đầu.
Chúng giúp bạn trả lời tất cả các loại bài toán bằng cách sử dụng phân tích và quan trọng nhất là bạn sẽ trở thành người ra quyết định tốt hơn khi bạn học cách sử dụng chúng. Bạn sẽ học cách giải quyết những bias, chẳng hạn như omitted variable bias hoặc self-selection bias, là những bias mà các công ty rất hay trở thành nạn nhân.
Khi bạn biết cách sử dụng những khái niệm này để giúp bạn tìm ra giải pháp, bạn cũng sẽ học cách phát hiện vấn đề tốt hơn.
4. Google Causal Impact - Bây giờ chúng ta sẽ bắt đầu sử dụng một số công cụ chính mà các chuyên gia trong thế giới thực sử dụng, bắt đầu với Google Causal Impact, một gói mã nguồn mở để ước tính các tác động nhân quả theo chuỗi thời gian.
Làm cách nào chúng tôi có thể đo lường số lượng nhấp chuột bổ sung hoặc doanh số bán hàng mà một chiến dịch quảng cáo kỹ thuật số đã tạo ra? Làm cách nào chúng tôi có thể ước tính tác động của một tính năng mới đối với lượt tải xuống ứng dụng của bạn?
Về nguyên tắc, những câu hỏi này có thể được trả lời thông qua causal inference. Nhưng trên thực tế, việc ước tính chính xác tác động nhân quả là rất khó, đặc biệt là khi không có thí nghiệm ngẫu nhiên. Rất may, chúng ta có thể sử dụng Google Causal Impact để phân tích nguyên nhân một cách đơn giản và nhanh chóng.
5. Matching - Tại đây, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng data matching để so sánh dữ liệu được lưu trữ trong các hệ thống khác nhau trong và giữa các tổ chức, giúp bạn giảm trùng lặp dữ liệu và cải thiện độ chính xác của dữ liệu. Cuối cùng, bạn sẽ biết chính xác thời điểm và cách sử dụng data matching để khớp và so sánh dữ liệu một cách hiệu quả.
6. RFM (Recency, Frequency, Monetary) Analysis - Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu về một kỹ thuật marketing có tên là RFM Analysis. Nó được sử dụng để xếp hạng và phân nhóm khách hàng một cách định lượng dựa trên mức độ gần đây, tần suất và tổng số tiền của các giao dịch gần đây của họ để xác định những khách hàng tốt nhất và thực hiện các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu.
Vậy điều đó có ý nghĩa gì?
Chà, bạn có nghĩ Amazon hay Facebook hiển thị cho mỗi khách hàng của họ những thứ giống nhau không? Cảnh báo spoiler: họ chắc chắn không.
Sự thật là một số khách hàng rất cần thiết cho các công ty và một số thì không quan trọng bằng. Các công ty FAANG (và mọi công ty sử dụng phân tích) sử dụng RFM Analysis để xác định khách hàng chính của họ là ai và khách hàng nên được đối xử khác biệt như thế nào (hay còn gọi là "VIP Treatment"?).
7. Gaussian Mixture - Tiếp theo, bạn sẽ tìm hiểu về cách sử dụng Python để tạo một mô hình xác suất có tên là Gaussian Mixture được sử dụng để đại diện các nhóm con được phân phối bình thường trong một nhóm lớn hơn.
8. Predictive Analytics - Random Forest, Facebook Prophet - Được rồi, đây là phần thú vị nhất, nơi bạn bắt đầu sử dụng machine learning để dự đoán tương lai .
Trong mọi công ty, luôn có điều gì đó được dự đoán và con người đơn giản là không thể làm điều đó tốt như máy móc.
Biết trước tương lai có nghĩa là có lợi thế hơn những người khác và đó chính xác là lợi thế mà bạn có thể mang lại với tư cách là nhà phân tích bằng cách sử dụng phân tích dự đoán.
Đó là lý do tại sao bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ như Random Forest và Facebook Prophet để khai thác sức mạnh của máy móc nhằm dự đoán tương lai và lập kế hoạch khả thi từ thông tin đó.
Điểm mấu chốt là gì?
Khóa học này không nhằm mục đích bắt bạn chỉ code mà không hiểu các nguyên tắc để khi bạn hoàn thành khóa học, bạn không biết phải làm gì ngoài việc xem một hướng dẫn khác... Không!
Khóa học này sẽ thúc đẩy và thách thức bạn đi từ một người hoàn toàn mới bắt đầu trở thành một người nằm trong top 10% Business Data Analysts.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu.
- ✓ 02. PHẦN A: STATISTICS:
- ✓ 03. Statistics Basic.
- ✓ 04. Statistics trung cấp.
- ✓ 05. Linear Regression.
- ✓ 06. Multilinear Regression.
- ✓ 07. Logistic Regression.
- ✓ 08. PHẦN B: ECONOMETRICS & CAUSAL INFERENCE:
- ✓ 09. Google Causal Impact (Econometrics và Causal Inference).
- ✓ 10. Matching.
- ✓ 11. PHẦN C: SEGMENTATION:
- ✓ 12. RFM (Recency, Frequency, Monetary) Analysis.
- ✓ 13. Gaussian Mixture.
- ✓ 14. PHẦN D: PREDICTIVE ANALYTICS:
- ✓ 15. Random Forest.
- ✓ 16. Facebook Prophet.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Developer muốn có hướng dẫn từng bước để tìm hiểu và thành thạo Business Data Analytics từ đầu để có thể được tuyển dụng tại một công ty hàng đầu.
- ✓ Những sinh viên muốn vượt qua tất cả các hướng dẫn về Python và Data Analytics dành cho "người mới bắt đầu" hiện có.
- ✓ Các Developer muốn sử dụng các kỹ năng của họ trong một lĩnh vực mới.
- ✓ Các lập trình viên muốn học một trong những kỹ năng được yêu cầu nhiều nhất.
- ✓ Những sinh viên muốn lọt vào top 10% Business Data Analysts.
- ✓ Những sinh viên muốn có kinh nghiệm làm việc trên các bộ dữ liệu lớn, thú vị.
- ✓ Những sinh viên muốn học hỏi từ một chuyên gia trong ngành có kinh nghiệm thực tế, chứ không chỉ là một người hướng dẫn trực tuyến khác dạy ngoài tài liệu.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU