Chia Sẻ Khóa Học Business & Data Analytics Trong Python 2024 [Khóa 6687 A]
10 tháng 5 2024
/
No Comments
Làm chủ Data-Driven Insights và trở thành một Business Analytics Practitioner.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Làm chủ Business Analytics Basic: Hiểu các khái niệm nền tảng và kỹ thuật data-driven decision-making.
- ✓ Thành thạo Python: Đạt được kỹ năng về Python để phân tích dữ liệu với các thư viện chính như Pandas và NumPy.
- ✓ Statistical Decision Making: Tìm hiểu Suy luận thống kê để support các business insight.
- ✓ Econometrics & Regression: Nắm vững các mô hình kinh tế lượng và phân tích hồi quy để dự đoán kết quả.
- ✓ Time-Series Analysis: Có được kỹ năng forecasting bằng cách sử dụng Python cho các xu hướng kinh tế và kinh doanh.
- ✓ Phân khúc khách hàng (Customer Segmentation): Phân tích hành vi của khách hàng và phân khúc thị trường để đưa ra các chiến lược mục tiêu.
- ✓ Trau dồi tư duy dựa trên dữ liệu: Phát triển tư duy phản biện để giải thích dữ liệu và ra quyết định.
- ✓ Thực hành dữ liệu trong thế giới thực: Áp dụng các kỹ thuật business analytics cho các bộ dữ liệu dành riêng cho ngành.
- ✓ High Academic Quality: Trải nghiệm nội dung và phương pháp ở cấp độ các lớp sau đại học.
- ✓ Chuẩn bị nghề nghiệp: Trang bị cho mình các vai trò trong business analytics với các kỹ năng và kiến thức có nhu cầu.
Mô tả khóa học:
Chào mừng bạn đến với "Business & Data Analytics Trong Python 2024", nơi bạn bắt đầu hành trình biến đổi để làm sáng tỏ sự phức tạp của business analytics bằng Python. Khóa học này được thiết kế tỉ mỉ để trang bị cho bạn kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm thực tế cần thiết để vượt trội trong thế giới business analytics đang phát triển nhanh chóng.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Các nguyên tắc cơ bản về business và data analytics cũng như ứng dụng của chúng trong các tình huống thực tế.
- ✓ Thực hành thành thạo Python để thu thập, thao tác, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
- ✓ Các phương pháp thống kê nâng cao để phân tích dữ liệu sâu sắc và ra quyết định.
- ✓ Các kỹ thuật dự báo, hồi quy và kinh tế lượng để dự đoán xu hướng thị trường và hiệu quả kinh doanh.
- ✓ Hiểu cách sử dụng time series analysis để dự đoán hiệu suất trong tương lai, bao gồm cả chuỗi thời gian đầy thử thách như giá cổ phiếu.
- ✓ Ứng dụng thực tế của mô hình Meta Prophet, hiểu các thành phần, ước tính tham số và khả năng dự báo của nó.
- ✓ Các công cụ suy luận nhân quả mạnh mẽ như Difference in Difference framework và Google Causal Impact model.
- ✓ Kiến thức thiết yếu về Markov Models, khám phá tầm quan trọng của chúng trong phân tích dự đoán.
Các tính năng khóa học:
- ✓ Các bài giảng video toàn diện kết hợp kiến thức lý thuyết với các ứng dụng thực tế.
- ✓ Python notebook tương tác và bộ dữ liệu trong thế giới thực để học tập thực hành trong Google Colab.
- ✓ Các Case study và ví dụ từ các ngành khác nhau để minh họa tác động của business analytics.
- ✓ Các Quiz và bài tập để củng cố việc học và áp dụng các khái niệm.
Ai nên đăng ký:
- ✓ Các chuyên gia data analysts và business đầy tham vọng đang tìm cách tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định chiến lược.
- ✓ Các chuyên gia IT và software developer mong muốn phát triển hoặc thăng tiến trong lĩnh vực business analytics.
- ✓ Các doanh nhân và chủ doanh nghiệp đang tìm cách hiểu và áp dụng phân tích dữ liệu để phát triển kinh doanh.
- ✓ Bất kỳ ai mong muốn một cách tiếp cận thực tế, thực hành để học business analytics.
Điều kiện tiên quyết:
- ✓ Hiểu biết cơ bản về lập trình Python.
- ✓ Sự tò mò và sẵn sàng đi sâu vào thế giới business analytics dựa trên dữ liệu.
Bắt tay vào hành trình này với "Business & Data Analytics trong Python" và chuyển đổi khả năng phân tích, dự đoán và đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt của bạn bằng cách sử dụng sức mạnh của data analytics.
Mục lục:
- ✓ 01 - Hành trình Business Analytics của bạn.
- ✓ 02 - Giới thiệu về Business Analytics.
- ✓ 03 - Statistics trong Business Analytics.
- ✓ 04 - Descriptive Statistics.
- ✓ 05 - Inferential Statistics.
- ✓ 06 - Data Preprocessing.
- ✓ 07 - Estimation & Regression Models.
- ✓ 08 - Time Series & Econometrics.
- ✓ 09 - Causal Inference.
- ✓ 10 - Customer Segmentation.
- ✓ 11 - Forecasting.
- ✓ 12 - Bonus - Kết thúc khóa học.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Data Analysts và Business Analysts đầy tham vọng: Những người mới bắt đầu hoặc những người chuyển đổi từ các lĩnh vực khác muốn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực data analytics hoặc business analytics.
- ✓ Các chuyên gia trong lĩnh vực Kinh doanh và Tài chính: Các cá nhân trong lĩnh vực kinh doanh, tài chính, tiếp thị hoặc các lĩnh vực liên quan đang tìm cách nâng cao khả năng ra quyết định của họ bằng những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu.
- ✓ Doanh nhân và chủ doanh nghiệp nhỏ: Những người muốn tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt, hiểu xu hướng thị trường và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.
- ✓ Giám đốc kinh doanh trong Phòng phân tích: Các nhà quản lý và giám sát đang tìm cách nâng cao khả năng phân tích của mình để thúc đẩy việc ra quyết định và chiến lược.
- ✓ Sinh viên ngành Kinh doanh, Kinh tế hoặc IT: Sinh viên đại học hoặc sau đại học mong muốn nâng cao kiến thức học thuật của mình bằng các kỹ năng phân tích thực tế và Python.
- ✓ Các chuyên gia IT và Software Developer: Những người muốn mở rộng kỹ năng của họ sang business analytics để hỗ trợ các dự án dựa trên dữ liệu hoặc chuyển sang vai trò phân tích.
- ✓ Người học tò mò: Bất kỳ ai quan tâm đến việc áp dụng Python để giải quyết các thách thức kinh doanh trong thế giới thực và đưa ra quyết định bằng dữ liệu.
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.
