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数据分析基础

Erik Herman

位教师:Erik Herman

3,544 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
3.7

(32 条评论)

初级 等级

推荐体验

2 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 解释数据分析的主要类型

  • 确定数据分析过程的各个阶段

  • 确定进行数据分析所需的工具和技能

要了解的详细信息

可分享的证书

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作业

23 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 数据分析的关键技术 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有5个模块

在课程的第一单元,我们将学习数据分析的主要类型,包括描述性、预测性、诊断性和探索性。我们还将学习一些高级数据分析类型,包括机理分析、因果分析和推论分析。本模块结束时,您将知道如何识别不同类型的数据分析及其用例。那么,让我们开始吧!

涵盖的内容

14个视频6篇阅读材料6个作业10个讨论话题

在本课程的第二个模块中,我们将学习数据分析过程的各个阶段,包括确定数据、定义范围和详细程度。我们将学习从收集目标信息到评估结果的数据收集过程。我们将发现数据清理的重要性,以及如何优先删除、修改和格式化数据,以及数据可视化的好处。

涵盖的内容

15个视频7篇阅读材料7个作业12个讨论话题

在本课程的第三个模块中,我们将学习数据分析所需的工具和技能。我们将学习如何使用电子表格和数据库来分析和管理数据。我们将发现查询语言和多维表达式的强大功能。我们还将介绍数据分析中使用的基本编程语言。

涵盖的内容

9个视频4篇阅读材料4个作业6个讨论话题

在本课程的第四模块中,我们将学习用于数据分析的基础数学和统计学知识。我们还将介绍一些高级数据分析算法及其使用案例,包括线性回归和聚类。

涵盖的内容

6个视频2篇阅读材料3个作业4个讨论话题

在本课程的第五周,我们将学习如何定义数据分析方法和工作流程。

涵盖的内容

6个视频2篇阅读材料3个作业4个讨论话题

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.2 (13个评价)
Erik Herman
LearnQuest
4 门课程13,690 名学生

提供方

LearnQuest

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