探索性数据分析课程可以帮助您学习数据可视化技术、统计摘要和数据清洗方法。您可以掌握识别模式、检测异常和解释结果的技能,为决策提供依据。许多课程都会介绍 Python、R 和 Tableau 等工具,这些工具有助于分析和展示数据见解,让您能够有效地交流研究结果并支持数据驱动战略。

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 探索性数据分析, 散点图, 统计可视化, 数据分析, 箱形图, 降维, 数据可视化软件, 统计方法, Ggplot2, 无监督学习, 柱状图, R 语言程序设计(中文版), 绘图(图形)
混合 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 机器学习, 数据操作, 统计分析, 人工智能, 统计推理, 数据科学, Pandas(Python 软件包), 数据分析, 概率与统计, 数据转换, 探索性数据分析, 数据清理, 统计假设检验, 数据访问, 数据质量, 功能工程, Jupyter
中级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: Python 程序设计, 数据整理, 数据操作, 统计分析, 预测建模, 探索性数据分析, 回归分析, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, 数据转换, NumPy, 数据清理, 数据驱动的决策制定, 数据分析, Matplotlib, 数据可视化, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库), 数据管道
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Generative AI, Responsible AI, Exploratory Data Analysis, OpenAI, Data-Driven Decision-Making, Artificial Intelligence, Pandas (Python Package), Automation, Data Processing, Data Visualization Software, Descriptive Statistics
中级 · 课程 · 1-3 个月

University of Leeds
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
中级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 数据整理, Apache Hadoop, 统计分析, 数据收集, 数据科学, 数据分析, 分析, 数据清理, 数据可视化软件, Data Mart, 微软Excel, 数据可视化, 数据仓库, 大数据, Apache Hive, 数据湖, Apache Spark
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Pandas (Python Package), Pivot Tables And Charts, Data Manipulation, Data Import/Export, NumPy, Time Series Analysis and Forecasting, Business Reporting, Jupyter, Data Wrangling, Microsoft Excel, Data Transformation, Matplotlib, Data Analysis, Data Cleansing, Analytics, Data Processing, Management Reporting, Business Analytics, Python Programming, Numerical Analysis
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Prompt Engineering, Data Storytelling, Data Presentation, Dashboard, Interactive Data Visualization, Generative AI, Data Ethics, Responsible AI, Infographics, Data Visualization, Anomaly Detection, Excel Formulas, Predictive Modeling, Data Visualization Software, Microsoft Copilot, Business Reporting, Risk Analysis, Text Mining, Predictive Analytics, Automation
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Correlation Analysis, Matplotlib, Seaborn, Data Cleansing, Data Visualization, Pandas (Python Package), Data Analysis, Data Manipulation, NumPy, Statistical Analysis, Python Programming
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时
University of Illinois Urbana-Champaign
您将获得的技能: Python 程序设计, 数据可视化软件, 数据操作, 探索性数据分析, 关系数据库, Pandas(Python 软件包), 数据转换, 数据质量, 数据清理, 商业分析, 应用编程接口 (API), SQL, 数据叙事, 摘录, 分析技能, Jupyter, 数据驱动的决策制定
攻读学位
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Rmarkdown, Knitr, Exploratory Data Analysis, Dimensionality Reduction, Ggplot2, Plotly, Data Visualization, Interactive Data Visualization, Data Visualization Software, Statistical Visualization, Data Storytelling, Statistical Analysis, Generative AI, R Programming, Correlation Analysis, Data Analysis, Tidyverse (R Package), Scatter Plots, Descriptive Statistics, Data Cleansing
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Data-Driven Decision-Making, Data Visualization, Business Analytics, Data Analysis, Data Cleansing, Statistical Analysis, Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Matplotlib, Data Manipulation, Customer Analysis, Analytical Skills, Trend Analysis, Pandas (Python Package), Python Programming, Jupyter
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时
探索性数据分析(EDA)是一种数据分析方法,用于调查数据集、总结其特征并找出如何以最佳方式利用数据来获取答案,同时提供一种可视化的方式,帮助企业、科学家、研究人员和分析师从数据中了解更多信息。 探索性数据分析可以更容易地发现数据中的模式和异常现象,并可用于确定数据在建模之外所揭示的内容。 作为创建复杂数据模型和分析的一个步骤,它非常有用。 EDA 工具包括用于创建图形的聚类/降维技术、K-均值聚类和预测建模(包括线性回归)。 探索性数据分析主要有四种类型,包括单变量非图形分析、单变量图形分析、多变量非图形分析和多变量图形分析。 所有这些类型都描述了数据,但图形探索性数据分析提供了由数据创建的更完整的图景。
如果您热衷于与数字打交道,并将它们转化为能影响他人的故事,那么学习探索性数据分析可以帮助您在这种热情的基础上开创自己的职业生涯。 这是从事数据科学工作的坚实起步,但您还将获得各种相关技能,包括使用 Python 和 R 进行编码、数据清理和预测建模。 除了开始新的职业生涯或提升现有的职业生涯外,选择学习探索性数据分析的人还能从中获益,包括扎实的解决问题的技能、发现数据与现实世界问题之间联系的能力,以及获得指导重大决策的有用工具,从最大限度地利用营销活动到最大限度地执行项目,再到为组织聘用关键人物,不一而足。
如果您想从事将大量数据转化为可操作建议和解决方案的工作,探索性数据分析可能是您的理想职业,尤其是如果您热衷于使用数据来评估您打算用于分析数据的统计方法是否是最有效的选择。 这一快速发展的领域需求旺盛,技术熟练、知识渊博的探索性数据分析师是各行各业最炙手可热的专业人才。 探索性数据分析有点像解谜,将数据驱动的见解拼凑在一起,帮助雇主和客户根据经过假设、错误和趋势评估的可靠数据做出明智的业务决策。 你可能在华尔街的对冲基金或投资银行工作。 您可以在医疗保健、保险、零售或营销等行业工作。
Coursera 上的在线课程为您提供了从积累基础经验到获得专业认证的各种机会。 如果您是该领域的新手,《使用 MATLAB 进行探索性数据分析》等初级课程可以帮助您奠定数据分析和数据可视化的基础。 如果您希望提高自己的技能,您可以探索通过 IBM 的 IBM 数据分析师产品获得专业认证的选项。 或者,您也可以选择一门专业,比如约翰霍普金斯大学的数据科学专业,该专业将课程与应用学习相结合,帮助您掌握能够在商业环境中应用的第一手知识和技能。
在线探索性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探索性数据分析技能。 由顶尖大学和行业领导者提供的探索性数据分析课程种类繁多,适合不同技能水平的学员选择。
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