After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Veri kümen bir tablo ya da veritabanı olarak temsil edildiğinde, boyutu ve içerdiği değişken türleri dışında hakkında çok şey görmek zordur. Bu kursta, verinin yapısını ortaya çıkarmaya başlamak için grafiksel ve sayısal teknikleri nasıl kullanacağını öğreneceksin. Hangi değişkenler ilginç ilişkiler öneriyor? Hangi gözlemler sıra dışı? Kursun sonunda, bu sorulara ve daha fazlasına yanıt verebilecek, aynı zamanda hem içgörü sağlayan hem de estetik grafikler üretebileceksin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Kategorik Veriyi Keşfetme
Bu bölümde, iki kategorik değişkenin grafiksel ve sayısal özetlerini oluşturmayı öğreneceksin.
- Kategorik verileri keşfetme50 XP
- Çubuk grafik beklentileri50 XP
- Çapraz tablo gözden geçirme100 XP
- Düzeyleri düşürme100 XP
- Yanyana çubuk grafikler100 XP
- Çubuk grafik yorumlama50 XP
- Sayım mı, oran mı?50 XP
- Koşullu oranlar50 XP
- Sayımlar ve oranlar (2)100 XP
- Tek bir değişkenin dağılımı50 XP
- Marjinal çubuk grafik100 XP
- Koşullu çubuk grafiği100 XP
- Pasta grafiğini iyileştir100 XP
2
Sayısal Veriyi Keşfetme
Bu bölümde, sayısal veriyi grafiklerle özetlemeyi öğreneceksin.
3
Sayısal Özetler
Artık kategorik ve sayısal veriyi keşfetmeyi gördüğümüze göre, veri dağılımlarını tanımlamak için yararlı bazı istatistikleri öğreneceksin.
4
Vaka Çalışması
Bu e-posta spam vaka çalışmasında, öğrendiklerini gerçek bir veri kümesini keşfetmek ve özetlemek için uygula.
R
R ile Keşifsel Veri Analizi
Kurs
Tamamlandı
