透過 Linkedin 學習進行主資料分析
學習數據分析在當今的數位世界中至關重要。 Omar Souissi 提供掌握該領域的完整培訓。 《學習資料分析：1基礎》是每個人的必修課程。
培訓從數據分析的定義開始。 Souissi 先生闡明了數據分析師的角色。 這項介紹對於理解該行業的挑戰至關重要。 然後探討了數據工作者的概念。 本節拓寬了資料角色的視角。 每個角色對於數據和分析團隊的成功至關重要。
然後培訓師介紹不同的數據科學專業。 這種多樣性顯示了該領域的豐富性。 資料科學家的技能很詳細，可以清楚地了解需求。
理解數據是培訓的支柱。 教授欄位和資料類型。 這些知識對於有效操作資料至關重要。
它還涵蓋了操作和函數的使用。 這些工具對於創建新數據至關重要。 基本語法和指令解釋清楚。
實際練習和挑戰
培訓包括實際挑戰，例如閱讀 SQL。 這些練習強化了所獲得的技能。 提供的解決方案有助於鞏固學習。 Souissi 先生指導學習者解釋現有數據。 尋找和清理資料是至關重要的方面。 它展示瞭如何理解數據和相關的工作流程。
連結是另一個重要主題。 訓練解釋了它們在數據分析中的用途。 這些技能對於連結不同的資料來源至關重要。 介紹了 CRISP-DM 方法。 這種方法建構了數據分析。 分享提示以避免最常見的錯誤。
使用 Excel 進行網頁抓取是一個創新主題。 我們向您展示如何整合 ETL 資料。 也介紹了使用 Excel 巨集和 Power Query 進行資料清理。
使用 Power Pivot 進行資料建模是一項高階技能。 培訓透過使用關鍵績效指標為學習者提供支援。 這些工具對於有效的數據分析至關重要。
總之，本培訓對於任何想要掌握數據分析的人來說都是一本完整的指南。 它為各種專業環境中數據的探索和利用提供了堅實的基礎。
解碼資料語言：有效分析的關鍵
數據語言是現代分析的關鍵。 理解這種語言為獲得有價值的見解打開了大門。 本文探討了有效解碼資料的基礎知識。
數據分析始於了解數據類型。 每種類型都有其特殊性和用途。 這種理解對於相關分析至關重要。
基礎資料操作是另一個支柱。 它們包括排序、過濾和聚合。 掌握這些操作可以讓你輕鬆操作數據。
統計計算等高級功能至關重要。 它們揭示了趨勢和模式。 這些功能將原始資料轉化為可操作的見解。
數據解釋是一門藝術。 知道如何閱讀和理解數據是一項資產。 這項技能對於得出可靠的結論至關重要。
數據視覺化發揮著重要作用。 他們將複雜的數據轉換為易於理解的圖形。 這些視覺化使傳達結果變得更加容易。
資料建模是一個進階步驟。 它涉及使用 Power Pivot 等工具。 這些工具有助於建立預測模型和深入分析。
解碼資料語言是一項無價的技能。 它允許將數據轉化為明智的決策。 在數據驅動的世界中，這種掌握對於任何專業人士來說都是一項重要資產。
數據科學的趨勢：每個專業人士都需要了解什麼
數據科學正在迅速發展，帶來新的機會。 人工智慧和機器學習佔據主導地位。 它們與數據科學的整合開啟了無限的可能性。 這種整合是創新的驅動力。
大數據的重要性持續成長。 管理大型資料集的能力至關重要。 這種管理可以發現隱藏的見解。 數據分析的自動化也正在普及。 自動化工具可提高效率並減少錯誤。 這種自動化可以節省大量時間。
數據視覺化技能比以往任何時候都更加需要。 它們允許以易於理解的方式呈現複雜的數據。 這些技能對於溝通至關重要。 數據科學倫理正在成為一個熱門話題。 專業人員必須意識到其工作的道德影響。 這種意識對於負責任的實踐至關重要。
深度學習是一個持續的趨勢。 它提供先進的分析功能。 掌握這項技術對專業人士來說是一筆財富。 數據科學正在改變各個領域。 從健康到金融，其影響是普遍的。 這種轉變是決策的一場革命。
數據科學技能已經變得橫向。 他們不再局限於資料科學家。 所有專業人士都可以從這些技能中受益。
跟上最新趨勢至關重要。 在數據驅動的世界中，這些知識至關重要。
