After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Yerleşik İstatistiksel İşlevleri Kullanma
Tableau'nun yerleşik istatistiksel işlevleriyle raporlama becerilerinizi bir üst düzeye taşıyın.EDA gerçekleştirin ve regresyon modelleri oluşturun
Sürükle ve bırak analitiğini kullanarak, tek değişkenli ve iki değişkenli keşifsel veri analizi yapmayı ve gizli eğilimleri tespit etmek için regresyon modelleri oluşturmayı öğreneceksiniz.Makine Öğrenimi Tekniklerini Uygula
Gerçek dünya veri kümeleriyle çalışırken, kümeleme ve tahmin gibi makine öğrenimi tekniklerini de kullanacaksınız. Verilerinizi daha derinlemesine incelemenin zamanı geldi!Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Tek değişkenli keşifsel veri analizi
Keşifsel veri analizi (EDA), veri çalışması yaparken temel bir adımdır. Tableau’da verilerinden ilk içgörüleri almak çok kolay: kısa sürede tablolar, çubuk grafikler, histogramlar ve kutu grafikleri oluşturup yorumlayacaksın!
- Kursa hoş geldin!50 XP
- Histogramları yorumlama100 XP
- Tableau'da EDA: tablolar ve çubuk grafikler50 XP
- Superstore verisi: tablo100 XP
- Superstore verisi: çubuk grafik100 XP
- Tableau'da EDA: histogramlar50 XP
- Superstore verisi: histogram promosu100 XP
- Superstore verisi: histogram sınıf (bin) boyutu100 XP
- Kutu grafikleri ve dağılım özellikleri50 XP
- Hangi görselleştirmeyi seçmelisin?100 XP
- Tableau'da EDA: kutu grafikleri50 XP
- Superstore verisi: kutu grafiği100 XP
- Superstore verisi: kutu grafikleri karşılaştır100 XP
2
Yayılım ölçüleri ve güven aralıkları
Bu daha kavramsal bölümde, farklı merkezi eğilim ve yayılım ölçülerinin kullanımına ve bunların Tableau’da nasıl kullanılacağına daha derinlemesine dalacaksın. Özet kartının kullanımını, örneklem ile ana kütle arasındaki farkı, ayrıca varyans, standart sapma ve güven aralıklarının nasıl hesaplanıp görselleştirilebileceğini öğreneceksin.
3
İki değişkenli keşifsel veri analizi
Şimdi aynı anda iki değişkene bakma zamanı. İki değişken arasındaki ilişkiyi tanımlamak, yani regresyon, verindeki eğilimleri yakalamanın harika bir yoludur. Dinozor verilerini kullanarak en iyi eğilim çizgisini nasıl bulacağını, eğilim modelini nasıl tanımlayacağını ve gelecekteki gözlemleri nasıl tahmin edeceğini öğreneceksin!
4
Tahminleme ve kümeleme
Bu son bölümde iki daha ileri düzey istatistiksel tekniği keşfedeceksin: tahminleme ve kümeleme. Tahminleme, zaman serisi verilerindeki yinelenen kalıpları saptamana yardımcı olur ve bu kalıpların gelecekte nasıl değişeceğini öngörebilir. Kümeleme ile etiketlenmemiş verilerdeki kalıpları bulabilir, veri kümeni dilimleyip ayrıştırarak gizli içgörüleri ortaya çıkarabilirsin.
Tableau'da İstatistiksel Teknikler
Kurs
Tamamlandı
