Data Science A-Z™: Real-Life Data Science Exercises Included

通过真实的分析示例逐步学习数据科学。数据挖掘、建模、Tableau 可视化等等！

你将会学到的

成功执行复杂数据科学项目中的所有步骤
创建基本的 Tableau 可视化
在 Tableau 中执行数据挖掘
了解如何应用卡方统计检验
应用普通最小二乘法创建线性回归
评估所有类型模型的 R-Squared
评估所有类型模型的调整后 R 平方
创建简单线性回归 (SLR)
创建多元线性回归 (MLR)
创建虚拟变量
解释 MLR 的系数
读取已创建模型的统计软件输出
使用后向消除、前向选择和双向消除方法创建统计模型
创建逻辑回归
直观地理解逻辑回归
使用假阳性和假阴性进行操作并了解区别
阅读混淆矩阵
创建稳健的地理人口细分模型
为建模目的转换自变量
为建模目的导出新的自变量
使用 VIF 和相关矩阵检查多重共线性
理解多重共线性的直觉
应用累积准确度配置文件 (CAP) 来评估模型
在 Excel 中构建 CAP 曲线
使用训练和测试数据构建稳健的模型
从 CAP 曲线中获得见解
了解优势比
从逻辑回归的系数中获得业务洞察力
了解模型退化的实际情况
应用三个级别的模型维护以防止模型退化
安装和导航 SQL Server
安装和导航 Microsoft Visual Studio Shell
清理数据并查找异常
使用 SQL Server Integration Services (SSIS) 将数据上传到数据库
在 SSIS 中创建条件拆分
处理 RAW 数据中的文本限定符错误
在 SQL 中创建脚本
将 SQL 应用于数据科学项目
在 SQL 中创建存储过程
向利益相关者展示数据科学项目

要求

只有对成功的热情
本课程中使用的所有软件均可免费获得或作为演示版获得

说明

非常实用……非常实用……难以置信的真实！

这不是那些毛茸茸的课程之一，一切都按应有的方式进行，并且您的培训一帆风顺。本课程将您带入深渊。

在本课程中，您将亲身体验数据科学家每天经历的所有痛苦。损坏的数据、异常情况、违规行为 – 应有尽有！

本课程将让您全面了解数据科学之旅。完成本课程后，您将了解：

如何清理和准备数据以供分析
如何执行数据的基本可视化
如何对数据建模
如何曲线拟合您的数据
最后，如何展示你的发现并让观众惊叹

本课程将为您提供如此多的实践练习，当您毕业这门课程时，现实世界就像小菜一碟。这门课程的家庭作业非常发人深省，具有挑战性，你会想哭……但你不会放弃的！你会粉碎它。在本课程中，您将深入了解以下工具：

SQL
SSIS
Tableau
Gretl

本课程有预先计划的途径。使用这些途径，您可以导航课程并将部分组合到您自己的旅程中，这将使您获得所需的技能。

或者，您可以完成整个课程，为自己在数据科学领域的非凡职业生涯做好准备。

这是你的选择。加入课堂，从今天开始学习！

里面见，

真挚地，

基里尔·埃列缅科

此课程面向哪些人：

任何对数据科学感兴趣的人
任何想提高数据挖掘技能的人
任何想提高统计建模技能的人
任何想要提高数据准备技能的人
任何想要提高数据科学演示技能的人

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要求

说明

此课程面向哪些人：

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