Plan Szkolenia

Wprowadzenie do narzędzi do analizy danych

  • Przegląd Python, R, Power Query i Power BI
  • Zastosowania analizy danych w różnych branżach
  • Konfiguracja narzędzi i środowiska

Czyszczenie i przygotowanie danych

  • Używanie bibliotek Python (Pandas) do czyszczenia danych
  • Czyszczenie i transformacja danych za pomocą Power Query
  • Radzenie sobie z brakującymi danymi i niespójnościami

Analiza statystyczna z R

  • Podstawowe funkcje statystyczne i manipulacja danymi w R
  • Eksploracyjna analiza danych
  • Budowanie i interpretacja modeli statystycznych

Integracja i transformacja danych

  • Łączenie danych z wielu źródeł za pomocą Power Query
  • Integracja przepływów pracy Python i R z Power BI
  • Zapewnianie spójności i jakości danych

Wizualizacja danych za pomocą Power BI

  • Tworzenie dynamicznych pulpitów nawigacyjnych i wizualizacji
  • Używanie Power BI do identyfikowania trendów i wniosków
  • Udostępnianie i publikowanie raportów

Zastosowania i studia przypadków z branży

  • Studia przypadków z rzeczywistych analiz danych
  • Rozwijanie przepływów pracy dla typowych scenariuszy branżowych
  • Praktyczny projekt w celu utrwalenia wiedzy

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość statystyki
  • Znajomość arkuszy kalkulacyjnych i wprowadzania danych
  • Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w programowaniu

Grupa docelowa

  • Analitycy biznesowi
  • Specjaliści ds. danych
  • Kierownicy projektów
  • Pracownicy administracyjni
 21 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (5)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie