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在线数据分析初级课程

使用 Excel 和 Python 等工具学习初级数据分析技术。了解如何对数据进行 Cleaning、分析和 Visualization 以获得洞察力。

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探索初级 Data Analysis 课程目录

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    适用于数据分析的 Excel 基础知识

    您将获得的技能: 数据清理, 数据整理, 数据操作, 数据科学, 信息隐私, 数据分析, 微软Excel, 电子表格软件, 数据导入/导出, 数据质量, 谷歌工作表, Excel 公式, 数据完整性, 透视表和图表

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    数据分析导论

    您将获得的技能: 数据清理, 数据科学, 数据收集, 数据可视化软件, 微软Excel, 数据分析, 数据湖, Apache Spark, 大数据, Apache Hadoop, 关系数据库, 统计分析, 数据仓库, 数据可视化, Apache Hive

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
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    P

    Pearson

    Data Science Fundamentals, Part 1

    您将获得的技能: Extract, Transform, Load, Data Validation, Data Transformation, Applied Machine Learning, Object-Relational Mapping, Data Wrangling, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Integration, Web Scraping, Data Quality, Data Pipelines, Pandas (Python Package), Descriptive Statistics, Data Modeling, Data Science, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Extensible Markup Language (XML), Data Analysis

    初级 · 专项课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 Python 进行数据分析

    您将获得的技能: 数据整理, 数据清理, 探索性数据分析, Matplotlib, 数据分析, 数据操作, 回归分析, 数据驱动的决策制定, 预测建模, 数据转换, 数据导入/导出, NumPy, Python 程序设计, 统计分析, Pandas(Python 软件包), 数据可视化, 数据管道, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.9万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    S

    S.P. Jain Institute of Management and Research

    Data Analysis

    您将获得的技能: Data Analysis, Quantitative Research, Statistical Hypothesis Testing, Sampling (Statistics), Descriptive Statistics, Business Analytics, Regression Analysis, Business Mathematics, Data-Driven Decision-Making, Statistical Analysis, Probability Distribution, Microsoft Excel, Statistical Inference, Probability, Variance Analysis, Estimation

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    18 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    G

    Google

    Foundations: Data, Data, Everywhere

    您将获得的技能: Data Ethics, Data Analysis, Analytics, Data-Driven Decision-Making, Google Sheets, Business Analytics, Spreadsheet Software, Analytical Skills, Tableau Software, Data Sharing, Data Collection, Data Cleansing, Data Processing, Data Visualization Software, Data Visualization, SQL

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    12万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:预览
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    S

    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 统计方法, 探索性数据分析, 数据分析, 回归分析, 统计建模, 统计推理, 抽样(统计), 统计, 统计假设检验, 概率分布, 描述性统计, 概率, 统计分析, 定量研究

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4206 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:预览
    预览
    O

    O.P. Jindal Global University

    Statistical Methods and Data Analysis

    您将获得的技能: Sampling (Statistics), Statistical Analysis, Probability Distribution, Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Statistical Methods, Correlation Analysis, Regression Analysis, R (Software), R Programming, Statistical Modeling, Statistical Inference, Probability, Big Data, Decision Tree Learning

    攻读学位

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    M

    Macquarie University

    Statistics and Data Analysis with Excel

    您将获得的技能: Interactive Data Visualization, Pivot Tables And Charts, Data Visualization, Data Presentation, Data-Driven Decision-Making, Microsoft Excel, Correlation Analysis, Forecasting, Regression Analysis, Excel Formulas, Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Data Analysis, Business Analytics, Statistical Inference, Box Plots, Statistical Analysis, Statistical Modeling, Statistical Visualization

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
    ·
    25 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 R 进行数据分析

    您将获得的技能: 数据整理, 预测建模, 数据科学, 数据分析, 探索性数据分析, 数据操作, Machine Learning 方法, 回归分析, R 语言程序设计(中文版), 统计建模, 预测分析, 功能工程, 数据可视化, 统计分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    338 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
    预览
    U

    University of Leeds

    Exploratory Data Analysis

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Statistical Methods, Statistical Modeling, Data Visualization, Statistics, R (Software), Data Analysis, Descriptive Statistics, Box Plots, Data Visualization Software, Histogram, Probability, Probability Distribution

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    9 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    L

    LearnQuest

    数据分析基础

    您将获得的技能: SQL, 数据清理, 数据分析, 数据收集, 探索性数据分析, 数据展示, 电子表格软件, 数据驱动的决策制定, 统计, R(软件), 定量研究, 分析, 数据处理, 描述性分析, 数据挖掘, 数据可视化, 统计分析, 预测分析

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    32 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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初级数据分析
数据分析
初级 Data Science
分析
R
初级数据分析
R 编程初学者
数据
1234…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 beginner data analysis 课程

  • 适用于数据分析的 Excel 基础知识: IBM
  • 数据分析导论: IBM
  • Data Science Fundamentals, Part 1: Pearson
  • 使用 Python 进行数据分析: IBM
  • Data Analysis: S.P. Jain Institute of Management and Research
  • Foundations: Data, Data, Everywhere: Google
  • 统计入门: Stanford University
  • Statistical Methods and Data Analysis : O.P. Jindal Global University
  • Statistics and Data Analysis with Excel: Macquarie University
  • 使用 R 进行数据分析: IBM

关于 Beginner Data Analysis 的常见问题

初级数据分析是一门基础性课程或技能,主要教授个人如何收集、清理、组织、解释和可视化数据。 它向学习者介绍数据分析的关键概念和技术,如数据探索、数据处理和基本统计分析。 在整个课程中,学员将获得使用 Excel 或 Python 等常用数据分析工具和软件的实践经验,并学习如何将这些工具应用于真实世界的数据集。 通过掌握初级数据分析,学习者可以发展必要的技能来理解数据并从中获得洞察力,为更高级的数据分析技术和应用打下坚实的基础。 ‎

要开始数据分析之旅,您应该重点学习几项关键技能:

  1. 数学与统计学:扎实掌握代数、概率和微积分等数学概念对数据分析至关重要。 此外,统计学知识(包括描述性统计和推论性统计)将帮助您准确分析和解释数据。

  2. 编程语言:学习 Python 或 R 等编程语言对数据分析至关重要。 这些语言提供各种库和工具,可简化数据操作、分析和可视化。

  3. SQLSQL(结构化查询语言)通常用于查询和管理数据库中的大型数据集。 熟悉 SQL 可以让您高效地检索、过滤和汇总数据。

  4. 数据可视化:作为一名数据分析师,您需要能够有效地传达您的研究结果。 学习 Tableau、Power BI 或 Matplotlib 等数据可视化工具将帮助您创建具有视觉吸引力和洞察力的图形、图表和仪表盘。

  5. Excel:熟练掌握 Microsoft Excel 对于数据处理、分析和报告至关重要。 了解 Excel 中的函数、数据透视表和数据清理技术将对您的数据分析之旅大有裨益。

  6. 数据清理和预处理:现实世界的数据集往往杂乱无章、不完整。 掌握数据清理和预处理技术将使您能够处理缺失数据、移除异常值,并将数据转换为可用格式以供分析。

  7. 批判性思维和解决问题:数据分析需要逻辑推理和批判性思维能力。 培养分析性思维能力有助于你提出正确的问题,解决复杂的问题,并从数据中得出有意义的见解。

请记住,数据分析是一个不断学习的过程,因此,保持好奇心、适应性和致力于建立自己的知识库将促进你在这一领域的成长。 ‎

掌握初级数据分析技能后,您就可以开始探索数据分析师、初级数据科学家、商业智能分析师、数据工程师和市场研究分析师等初级职位。 这些职位将使您获得收集、清理、分析和展示数据的实际经验,为各行业的决策者提供有价值的见解。 随着技能的不断发展,您可以晋升到更高级的职位,并专攻数据可视化、机器学习或预测分析等领域。 ‎

初级数据分析课程最适合那些对数据工作有浓厚兴趣,并对发现洞察力和模式充满好奇的人。 本课程非常适合那些喜欢解决问题、批判性思维并对数学有基本了解的人。 此外,注重细节、具有良好的分析技能并乐于使用技术的人将在学习初级数据分析时表现出色。 ‎

以下是一些与初级数据分析相关的主题,供您学习:

  1. 数据分析入门
  2. 统计和数据分析
  3. 数据可视化
  4. 数据清理和预处理
  5. 探索性数据分析
  6. 数据分析 Python/R 入门
  7. 数据分析 SQL
  8. 数据分析机器学习入门
  9. Excel 中的数据分析
  10. 用于数据分析的 Tableau 简介

这些主题将为您打下初级数据分析领域的坚实基础,并使您掌握有效执行数据分析任务的必要技能。 ‎

在线初级数据分析课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的知识。 初级数据分析是一种基础级别的课程或技能,重点是教授个人如何收集、清理、组织、解释和可视化数据。 它向学习者介绍数据分析的关键概念和技术,如数据探索、数据处理和基本统计分析。 在整个课程中,学员将获得使用 Excel 或 Python 等常用数据分析工具和软件的实践经验,并学习如何将这些工具应用于真实世界的数据集。 通过掌握初级数据分析,学习者可以发展必要的技能来理解数据并从中获得洞察力,为更高级的数据分析技术和应用打下坚实的基础。 技能由顶尖大学和行业领导者提供的各种初级数据分析课程可满足不同技能水平的需求。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的初级数据分析课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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