Chia Sẻ Khóa Học Lộ Trình Sự Nghiệp Data Analytics 2024 [Khóa 6722 A]
Tìm hiểu cách sử dụng Excel, SQL và Python tốt nhất cho Data Analysis từ A-Z và trở thành một Data Analyst thành công trong 2024.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Bạn sẽ đạt được trình độ thành thạo về Excel, SQL và Python để phân tích dữ liệu. Chuẩn bị cho sự nghiệp là một Data Analyst với các kỹ năng và kiến thức chuyên môn cần thiết.
- ✓ Bạn sẽ làm việc trong các dự án phân tích dữ liệu thực tế để áp dụng các kỹ năng đã học. Nâng cao khả năng giải quyết vấn đề thông qua các bài tập phân tích dữ liệu thực hành.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu các sự kiện và lý thuyết cho data analysis, statistical analysis, hypothesis testing, và machine learning để làm nền tảng cho data analytics.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu các phương pháp data cleaning và manipulation từ A-Z, sắp xếp, sắp xếp và lọc có điều kiện, formula, và function, graph và chart trong Excel.
- ✓ Bạn sẽ học phân tích nâng cao trong PIVOT tables và charts, Data Analysis ToolPak for statistical analysis và dashboard tương tác trong Excel.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu các nền tảng của RDBMS, bao gồm các khái niệm chính như khóa chính và khóa ngoại, kiểu dữ liệu cũng như các loại RDBMS khác nhau, v.v.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu full stack manipulation của tables, columns, constraints, indices, null values, filtering, các phương thức nối trong MySQL hoặc ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu các kiến thức cơ bản về lập trình Python quan trọng như lists, dictionaries, dataframes, sets, loops, functions, v.v.
- ✓ Bạn sẽ nắm vững một loạt các phương pháp và kỹ thuật cho data cleaning, sorting, filtering, data manipulation, transformation, và data preprocessing trong Python.
- ✓ Bạn sẽ học cách sử dụng Python cho data visualization, exploratory data analysis, statistical analysis, các phương pháp hypothesis testing và các mô hình machine learning.
- ✓ Bạn sẽ vượt qua hơn 50 bài tập thực tế, hơn 140 bài tập coding, 10 quiz với hơn 100 câu hỏi, về tất cả các chủ đề trong toàn bộ chặng đường sự nghiệp.
- ✓ Cuối cùng, bạn sẽ hoàn thành hai dự án quan trọng về phân tích dữ liệu Ngân hàng (Bank data analysis) và phân tích dữ liệu Thể thao (Sport data analysis) để có được cái nhìn đầy đủ về quy trình phân tích dữ liệu.
Bạn có háo hức tham gia vào một hành trình bổ ích vào thế giới data analytics không? Chào mừng bạn đến với Data Analytics Career Track, nơi bạn sẽ có được bộ kỹ năng toàn diện và kiến thức vô giá để phát triển với tư cách là một Data Analyst.
Tổng quan về khóa học: Trong khóa học được xây dựng tỉ mỉ này, bạn sẽ đi sâu vào các công cụ và kỹ thuật cốt lõi của data analysis: Excel, SQL và Python. Từ các khái niệm nền tảng đến các phương pháp nâng cao, mỗi module được thiết kế để trang bị cho bạn kiến thức chuyên môn cần thiết để vượt trội trong lĩnh vực data analytics năng động.
Mục tiêu chính:
- ✓ Thành thạo các công cụ cần thiết: Làm chủ Excel, SQL và Python CHO data analysis, cung cấp cho bạn bộ công cụ linh hoạt để giải quyết các thách thức trong thế giới thực.
- ✓ Trải nghiệm thực hành: Tham gia vào các dự án phân tích dữ liệu thực tế và bài tập coding, trau dồi kỹ năng giải quyết vấn đề của bạn thông qua trải nghiệm học tập phong phú.
- ✓ Kiến thức nền tảng: Hiểu biết sâu sắc về lý thuyết phân tích dữ liệu, các phương pháp thống kê, hypothesis testing và các nền tảng về machine learning, tạo nền tảng vững chắc cho sự nghiệp của bạn.
- ✓ Làm chủ Data Manipulation: Tìm hiểu các kỹ thuật data cleaning và manipulation từ A-Z, bao gồm sorting, filtering, conditional formatting và phân tích nâng cao với pivot tables và charts.
- ✓ Database Fundamentals: Có được sự hiểu biết sâu sắc về các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS), bao gồm các khái niệm chính như khóa chính, khóa ngoại và thao tác SQL.
- ✓ Thành thạo Python: Khám phá các kiến thức cơ bản về lập trình Python và các kỹ thuật data analysis nâng cao, bao gồm data visualization, exploratory data analysis và triển khai mô hình machine learning.
- ✓ Bài tập thực hành: Thử thách bản thân với hơn 50 bài tập thực tế, 140 bài tập coding và 10 câu hỏi trải dài trong toàn bộ chương trình giảng dạy của khóa học.
- ✓ Các Capstone Project: Áp dụng các kỹ năng mới tìm thấy của bạn vào các tình huống trong thế giới thực với hai dự án capstone toàn diện tập trung vào phân tích dữ liệu ngân hàng và phân tích dữ liệu thể thao, cung cấp cái nhìn toàn diện về quy trình phân tích dữ liệu.
Lợi ích của khóa học:
- ✓ Sẵn sàng cho nghề nghiệp: Chuẩn bị cho sự nghiệp thành công với tư cách là một data analyst với các kỹ năng chuyên môn cần thiết và kiến thức thực tế.
- ✓ Tính linh hoạt: Đạt được trình độ thành thạo nhiều công cụ và kỹ thuật, giúp bạn có thể thích ứng với các tình huống phân tích dữ liệu đa dạng và nhu cầu của ngành.
- ✓ Kỹ năng giải quyết vấn đề: Nâng cao khả năng tư duy phân tích và phản biện của bạn thông qua các bài tập phân tích dữ liệu thực hành và các thử thách coding.
- ✓ Học tập phù hợp với ngành: Luôn dẫn đầu với những hiểu biết cập nhật về phương pháp phân tích dữ liệu và các phương pháp hay nhất.
- ✓ Nâng cấp Portfolio: Xây dựng một Portfolio mạnh mẽ thể hiện chuyên môn của bạn thông qua các dự án và nhiệm vụ thực tế, thể hiện sự sẵn sàng của bạn đối với thị trường việc làm.
Hãy tham gia cùng chúng tôi trên Con đường Sự nghiệp Data Analytics và mở khóa những khả năng vô tận trong thế giới phân tích dữ liệu. Cho dù bạn là một chuyên gia dày dạn kinh nghiệm hay một người đam mê mới làm quen, khóa học này là cánh cửa dẫn đến sự nghiệp thành công và thịnh vượng trong lĩnh vực data analytics. Hãy đăng ký ngay hôm nay và bắt tay vào hành trình đi đến thành công của bạn!
Mục lục:
- ✓ 01 - Giai đoạn 1 - Data Analytics Fundamentals.
- ✓ 02 - Tất cả những gì bạn cần biết vềData Analysis.
- ✓ 03 - Data Collection: Các Phương pháp và cân nhắc.
- ✓ 04 - Tìm hiểu Data Cleaning các phương pháp của nó.
- ✓ 05 - Khám phá các phương pháp Joining và Concatenating.
- ✓ 06 - Bức tranh hoàn chỉnh về Exploratory Data Analysis.
- ✓ 07 - Mọi thứ về Statistical Data Analysis.
- ✓ 08 - Các khái niệm về Probabilities trong Data Analysis.
- ✓ 09 - Hypothesis Testing trong Statistical Analysis.
- ✓ 10 - Khám phá Data Transformation và các phương pháp của nó.
- ✓ 11 - Machine Learning for Predictive Efficiency.
- ✓ 12 - Khám phá Data Visualizations và các phương pháp của nó.
- ✓ 13 - Giai đoạn 2 - Data Analytics trong Microsoft Excel.
- ✓ 14 - Excel - Data Cleaning & Formatting.
- ✓ 15 - Excel - Data Sorting & Filtering.
- ✓ 16 - Excel - Áp dụng Conditional Formatting.
- ✓ 17 - Excel - Formulas & Functions for Data Analysis.
- ✓ 18 - Excel - Graphs & Charts for Data Visualization.
- ✓ 19 - Excel - Data Analysis trong PivotTables và PivotCharts.
- ✓ 20 - Excel - Data Analysis ToolPack for Statistical Analysis.
- ✓ 21 - Excel - Tạo Dashboard tương tác.
- ✓ 22 - Excel - Project Bank Churn Data Analysis.
- ✓ 23 - Giai đoạn 3 - Database Management trong MySQL.
- ✓ 24 - Các nền tảng cần thiết của RDBMS.
- ✓ 25 - Giới thiệu về SQL cho RDBMS.
- ✓ 26 - Cài đặt & Load data trong MySQL Interface.
- ✓ 27 - SQL - Bắt đầu: Database Management.
- ✓ 28 - SQL - Fundamental Queries trong SQL.
- ✓ 29 - SQL - Quản lý Tables trong Database System.
- ✓ 30 - SQL - Làm việc với Columns & Constraint.
- ✓ 31 - SQL - Làm việc với Indexing Operation.
- ✓ 32 - SQL - Xử lý NULL/MISSING values.
- ✓ 33 - SQL - Các khía cạnh khác nhau của Filtering Data.
- ✓ 34 - SQL - Các hàm String QUAN TRỌNG của MySQL.
- ✓ 35 - SQL - Các hàm số học QUAN TRỌNG của MySQL.
- ✓ 36 - SQL - Các hàm Transformation QUAN TRỌNG của MySQL.
- ✓ 37 - SQL - Các hàm Datetime QUAN TRỌNG của MySQL.
- ✓ 38 - SQL - Grouping và Sorting data trong SQL.
- ✓ 39 - SQL - JOINS để truy xuất dữ liệu trong SQL.
- ✓ 40 - SQL - Các Hàm và toán tử nâng cao.
- ✓ 41 - SQL - Stored Procedure & Comments.
- ✓ 42 - Giai đoạn 4 - Data Analytics A-Z trong Python.
- ✓ 43 - Thiết lập Python và Jupyter Notebook.
- ✓ 44 - Python - Bắt đầu với Variables đến Data Types.
- ✓ 45 - Python - Toán tử trong lập trình Python.
- ✓ 46 - Python - Xử lý các cấu trúc dữ liệu.
- ✓ 47 - Python - Vòng lặp có điều kiện và hàm.
- ✓ 48 - Python - Sequential Cleaning và Modifying Data.
- ✓ 49 - Python - Các Method khác nhau của Data Manipulation.
- ✓ 50 - Python - Merging & Concatenating Dataframes.
- ✓ 51 - Python - Applied Exploratory Data Analysis Methods.
- ✓ 52 - Python - Khám phá các phương pháp Data Visualisations.
- ✓ 53 - Python - Practical Data Transformation Methods.
- ✓ 54 - Python - Statistical Tests & Hypothesis Testing.
- ✓ 55 - Python - Khám phá Feature Engineering Methods.
- ✓ 56 - Python - Data Preprocessing for Machine Learning.
- ✓ 57 - Python - Supervised Regression ML Models.
- ✓ 58 - Python - Supervised Classification ML Models.
- ✓ 59 - Python - Segmentation với KMeans Clustering.
- ✓ 60 - Final Project - Sports Data Analytics.
- ✓ 61 - Tiếp theo là gì?
- ✓ 62 - Phần bổ sung - Python Error Message.
- ✓ 63 - Phần bổ sung - Fasten Your Coding.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Những người quan tâm đến lĩnh vực data analytics và muốn tìm hiểu các công cụ và kỹ thuật hoàn chỉnh được sử dụng trong ngành.
- ✓ Những người rất quan tâm đến việc học data analytics hoàn chỉnh bằng Excel, SQL và Python.
- ✓ Khóa học này KHÔNG dành cho những người muốn tìm hiểu về khoa học dữ liệu hoặc ứng dụng học máy nâng cao.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU