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研究商业原则与 Data Analytics 之间的相互作用。
通过安装和使用数据解析语言、集成开发环境 (IDE) 和关键模块，打好数据解析的基础。
使用函数操作最常用的数据类型。
开发高效、易读的方法，用于汇集和处理分析数据。
熟悉用于分析和 Visualization 数字化数据的一系列工具和技术。
了解使用各种 Data Visualization 方法的动机。
了解用于有效传达数据见解的 Visualization 方法。
亲身实践，了解有效数据展示和差劲数据展示之间的细微差别。
培养处理业务问题的分析思维。
利用汇总统计和数据 Visualization 评估数据集价值以解决业务问题的能力。
具备操作商业分析软件应用程序进行探索性数据分析的能力。
实施机器学习算法的概念框架，为业务问题找到可操作的见解。
应用概念基础来解释 Regression、Classification 和 Clustering 算法的机器学习结果。
将 Algorithm 应用于业务数据。
能够设计实验并应用准实验方法来确定和衡量营销干预措施的影响。
利用机器学习和 AI 技术预测客户行为和营销结果。
通过计算文本和网络分析，分析消费者情感和用户生成的内容。
估计客户偏好和需求模式，计算客户终身价值，为营销战略提供依据。
了解会计分析问题和主题。
使用 Alteryx 和 Python 执行审计和控制测试任务。
使用 Python 执行自动化。
了解 Data Governance。
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专项课程 是 University of Illinois Urbana-Champaign提供的以下学位课程的一部分。如果您被录取并注册，您已完成的课程可计入您的学位学习，您的学习进度也可随之转移。
完成课程所需的时间根据您的日程安排会有很大的不同，但大多数学员都能在 3-6 个月内完成专业课程。
建议具备基本的业务知识和 Excel 数据使用经验。
建议按照概述的顺序学习专业课程。
提供助学金，
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