Chia Sẻ Khóa Học Data Analytics 360 - Trở Thành Data Analyst Trong Python & Excel 2024 [Khóa 6679 A]
Làm chủ Python và Excel - 2 công cụ được sử dụng rộng rãi cho Data Analysis từ A-Z với nền tảng hoàn chỉnh và các ứng dụng thực hành.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Bạn sẽ nắm vững các nền tảng của data analytics, bao gồm lý thuyết và thực tế, statistical analysis, hypothesis testing, và machine learning.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu cách áp dụng Conditional Formatting trong Excel để làm nổi bật trực quan các xu hướng, thông tin chi tiết và các điểm bất thường chính trong dữ liệu của bạn.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu các công thức và hàm Excel cần thiết như SUM, AVERAGE, COUNT và câu lệnh IF, v.v., cho phép bạn thao tác dữ liệu một cách hiệu quả.
- ✓ Bạn sẽ học cách sử dụng các hàm tra cứu của Excel (VLOOKUP, HLOOKUP, XLOOKUP) để tìm kiếm và truy xuất thông tin cụ thể trong bộ dữ liệu một cách hiệu quả.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu các loại biểu đồ và đồ thị khác nhau trong Excel để trực quan hóa dữ liệu, bao gồm bar chart, pie chart, scatter plot, v.v. để truyền đạt thông tin chuyên sâu.
- ✓ Bạn sẽ học cách phân tích nâng cao bằng cách sử dụng PivotTable và PivotChart, cho phép bạn phân tích và trực quan hóa các tập dữ liệu phức tạp một cách dễ dàng và có tính tương tác.
- ✓ Bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu tích hợp của Excel cho statistical analysis, ví dụ descriptive statistics, t-tests, ANOVA, correlation, và regression.
- ✓ Bạn sẽ học cách thiết kế và tạo DASHBOARD động trong Excel, bằng định dạng tương tác trực quan để đưa ra quyết định và báo cáo hiệu quả.
- ✓ Bạn sẽ tìm hiểu các kiến thức cơ bản về lập trình Python quan trọng như đặt tên biến, kiểu dữ liệu, 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 visualizations, exploratory data analysis, statistical analysis, hypothesis testing methods và machine learning models.
- ✓ 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 đã sẵn sàng bắt đầu cuộc hành trình vào thế giới data analytics chưa? Chào mừng bạn đến với Data Analytics 360, nơi bạn sẽ thành thạo hai công cụ mạnh mẽ nhất trong lĩnh vực này: Python và Excel. Trong khóa học toàn diện này, bạn sẽ đi sâu vào các nền tảng của phân tích dữ liệu, từ các khái niệm thống kê cơ bản đến các kỹ thuật machine learning nâng cao.
Làm chủ nền tảng: Có được sự hiểu biết vững chắc về các nguyên tắc phân tích dữ liệu, bao gồm statistical analysis, hypothesis testing, và machine learning. Cho dù bạn là người mới tham gia lĩnh vực này hay đang muốn nâng cao kỹ năng của mình, khóa học này sẽ cung cấp điểm khởi đầu hoàn hảo.
Excel for Data Analysis: Khai thác toàn bộ tiềm năng của Excel như một công cụ data analysis. Tìm hiểu các công thức và hàm thiết yếu, khai thác sức mạnh của conditional formatting để xác định các xu hướng và điểm bất thường, đồng thời sử dụng các hàm tra cứu để truy xuất dữ liệu hiệu quả. Khám phá nghệ thuật trực quan hóa dữ liệu với nhiều loại biểu đồ khác nhau và nắm vững cách phân tích nâng cao với PivotTable và PivotChart.
Python Essentials: Đi sâu vào kiến thức cơ bản về lập trình Python, từ biến và kiểu dữ liệu cho đến vòng lặp và hàm. Khám phá các phương pháp data cleaning, sorting, filtering, và manipulation cũng như các kỹ thuật exploratory data analysis và hypothesis testing. Khai thác sức mạnh của các thư viện Python để trực quan hóa dữ liệu và machine learning.
Các Project thực hành: Test các kỹ năng của bạn với các dự án phân tích dữ liệu thực tế. Từ làm sạch và tiền xử lý dữ liệu đến xây dựng các mô hình machine learning, bạn sẽ giải quyết các thách thức trong thế giới thực và nâng cao khả năng giải quyết vấn đề của mình trong quá trình thực hiện.
Trở thành một Data Analyst: Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có kiến thức và kỹ năng để trở thành một data analyst xuất sắc. Cho dù bạn đang muốn thăng tiến trong sự nghiệp hay khám phá những cơ hội mới, Data Analytics 360 đều trang bị cho bạn những công cụ cần thiết để thành công trong thế giới dữ liệu.
Hãy đăng ký ngay bây giờ và thực hiện bước đầu tiên để trở thành một data analyst thành thạo với Data Analytics 360.
Mục lục:
- ✓ 01. Tất cả những điều bạn cần biết về Data Analysis.
- ✓ 02. Data Collection: Các phương pháp và cân nhắc.
- ✓ 03. Tìm hiểu Data Cleaning và các phương pháp của nó.
- ✓ 04. Khám phá các phương pháp Joining và Concatenatin.
- ✓ 05. Bức tranh hoàn chỉnh về Exploratory Data Analysis.
- ✓ 06. Mọi thứ về Statistical Data Analysis.
- ✓ 07. Các khái niệm về Probabilities trong Data Analysis.
- ✓ 08. Hypothesis Testing trong Statistical Analysis.
- ✓ 09. Khám phá Data Transformation và các phương pháp của nó.
- ✓ 10. Machine Learning để dự đoán hiệu quả.
- ✓ 11. Khám phá Data Visualizations và các phương pháp của nó.
- ✓ 12. Excel - Data Cleaning và Formatting.
- ✓ 13. Excel - Data Sorting và Filtering.
- ✓ 14. Excel - Áp dụng Conditional Formatting.
- ✓ 15. Excel - Formulas và Functions for Data Analysis.
- ✓ 16. Excel - Graphs và Charts for Data Visualization.
- ✓ 17. Excel - Data Analysis trong PivotTables và PivotCharts.
- ✓ 18. Excel - Data Analysis ToolPack cho Statistical Analysis.
- ✓ 19. Excel - Tạo Dashboard tương tác.
- ✓ 20. Project 1 - Bank Churn Data Analysis.
- ✓ 21. Thiết lập Python và Jupyter Notebook.
- ✓ 22. Python - Bắt đầu với Biến đến kiểu dữ liệu.
- ✓ 23. Python - Toán tử trong lập trình Python.
- ✓ 24. Python - Xử lý cấu trúc dữ liệu.
- ✓ 25. Python - Vòng lặp có điều kiện và hàm.
- ✓ 26. Python - Sequential Cleaning và Modifying Data.
- ✓ 27. Python - Các Method khác nhau của Data Manipulation.
- ✓ 28. Python - Merging và Concatenating Dataframes.
- ✓ 29. Python - Áp dụng các phương pháp Exploratory Data Analysis.
- ✓ 30. Python - Khám phá các phương pháp Data Visualisations.
- ✓ 31. Python - Các phương pháp Data Transformation thực tế.
- ✓ 32. Python - Statistical Tests và Hypothesis Testing.
- ✓ 33. Python - Khám phá các phương pháp Feature Engineering.
- ✓ 34. Python - Data Preprocessing for Machine Learning.
- ✓ 35. Python - Supervised Regression ML Models.
- ✓ 36. Python - Supervised Classification ML Models.
- ✓ 37. Python - Segmentation với KMeans Clustering.
- ✓ 38. Project 2 - Sports Data Analytics.
- ✓ 39. Resources - Python & Excel.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Những người rất quan tâm đến việc học phân tích dữ liệu hoàn chỉnh bằng Python.
- ✓ Các cá nhân mong muốn phát triển kiến thức toàn diện về data cleaning, analysis, visualization, và tạo dashboard trong Excel.
- ✓ Khóa học này KHÔNG dành cho những người muốn tìm hiểu về data science hoặc ứng dụng machine learning nâng cao.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU