- Регистрация
- 27 Авг 2018
- Сообщения
- 38,711
- Реакции
- 581,552
- Тема Автор Вы автор данного материала? |
- #1
Голосов: 0
ОПИСАНИЕ:
1) Введение в анализ данных
- Типы данных: Качественные и количественные данные
- Методы сбора данных в эпоху ИИ
- Применение статистических методов в анализе данных
- Введение в визуализацию данных и инструменты искусственного интеллекта
- Обзор и установка инструментов для курса: Python, Tableau, Excel, Google Sheets, PowerBI, JS-библиотеки, инструменты ИИ, Code Interpreter, ChatGPT.
- Анализ финансовых данных онлайн-магазина.
- Исследование динамики продаж продуктов.
- Основы работы с Excel и Google Sheets.
- Расширенные функции Excel и предиктивный анализ с помощью ИИ-расширений
- Сводные таблицы, диаграммы и аналитические данные ИИ в Excel
- Google Sheets для анализа данных и интеграции с ИИ
- Визуализация и прогнозирование с помощью ИИ в Google Sheets
- Анализ трендов в социальных сетях.
- Прогнозирование успеха маркетинговых кампаний с помощью ИИ.
- Введение в PowerBI
- Импорт, очистка и ИИ-анализ в PowerBI
- Расширенные возможности PowerBI: измерения и интеграция с ИИ-расширениями
- Интерактивная визуализация данных в PowerBI
- Анализ отзывов покупателей о продукте.
- Прогнозирование потребности в запасах с помощью искусственного интеллекта.
- Введение в Tableau
- Подключение источников данных к Tableau
- Приборные панели, истории и прогнозы ИИ в Tableau
- ИИ-инструменты и расширения для визуализация
- Рассказ историй с помощью данных
- Анализ популярных фильмов на Netflix.
- Прогнозирование продаж для сайта электронной коммерции.
- Введение в Python для анализа данных
- Настройка Python, Jupyter Notebook и библиотек
- Основы Pandas и манипулирование данными
- Очистка данных с помощью Pandas
- Основные методы анализа данных с помощью Python
- Визуализации с помощью Python и AI Insights
- Анализ цен на криптовалюты.
- Прогнозирование цен на недвижимость.
- Использование языка SQL для анализа данных.
- Основы языка и операции с таблицами
- Использование SQL для статистического анализа.
- Визуализация результатов запросов.
- Определение наиболее прибыльных клиентов и сезонных трендов.
- С помощью SQL запросов анализируйте обращения клиентов в службу поддержки, выявляя частые проблемы и оптимизируя работу команды.
- Введение в JavaScript для визуализации данных
- Основы D3.js
- Создание интерактивных диаграмм с помощью D3.js и AI-инструментов
- Другие библиотеки JS: Chart.js, Plotly.js
- Визуализация посещаемости сайта и поведения пользователей,
- Визуализация популярности контента
ПРОДАЖНИК:
СКАЧАТЬ: