Pelajari Ilmu Data langkah demi langkah melalui contoh-contoh Analytics nyata. Data Mining, Pemodelan, Visualisasi Tableau dan banyak lagi!
Apa yang Akan Saya Pelajari?
- Berhasil melakukan semua langkah dalam proyek Ilmu Data kompleks
- Buat Visualisasi Tableau Dasar
- Lakukan Data Mining di Tableau
- Memahami bagaimana menerapkan uji statistik Chi-Squared
- Menerapkan metode Ordinary Least Squares untuk Membuat Regresi Linear
- Menilai R-Squared untuk semua jenis model
- Menilai Adjusted R-Squared untuk semua jenis model
- Buat Regresi Linear Sederhana (SLR)
- Buat Multiple Linear Regression (MLR)
- Buat Dummy Variables
- Menafsirkan koefisien MLR
- Baca output perangkat lunak statistik untuk model yang dibuat
- Gunakan Metode Backward Elimination, Forward Selection, dan Bidirectional Elimination untuk membuat model statistik
- Buat Regresi Logistik
- Secara intuitif memahami Regresi Logistik
- Beroperasi dengan Positif Palsu dan Negatif Palsu dan ketahui perbedaannya
- Baca Matriks
- Buat Model Segmentasi Geodemografi yang Kuat
- Transformasikan variabel independen untuk tujuan pemodelan
- Turunkan variabel independen baru untuk tujuan pemodelan
- Periksa multikolinieritas menggunakan VIF dan matriks korelasi
- Memahami intuisi multikolinieritas
- Terapkan Profil Akurasi Kumulatif (CAP) untuk menilai model
- Buat kurva CAP di Excel
- Gunakan Pelatihan dan Uji data untuk membangun model yang tangguh
- Turunkan wawasan dari kurva CAP
- Memahami Odds Ratio
- Turunkan wawasan bisnis dari koefisien regresi logistik
- Memahami seperti apa kemunduran model itu sebenarnya
- Terapkan tiga tingkat perawatan model untuk mencegah kemerosotan model
- Instal dan navigasi SQL Server
- Instal dan arahkan Microsoft Visual Studio Shell
- Bersihkan data dan cari anomali
- Gunakan SQL Server Integration Services (SSIS) untuk mengunggah data ke dalam database
- Buat Splits Bersyarat dalam SSIS
- Berurusan dengan kesalahan Text Qualifier dalam data RAW
- Buat Skrip di SQL
- Terapkan proyek SQL to Data Science
- Buat prosedur yang tersimpan di SQL
- Hadirkan proyek Ilmu Data kepada para pemangku kepentingan
Persyaratan :
- Hanya hasrat yang sangat kuat untuk sukses
- Semua perangkat lunak yang digunakan dalam kursus ini tersedia secara Gratis atau sebagai versi Demo
Deskripsi :
- Kursus ini akan memberi Anda gambaran lengkap tentang perjalanan Sains Data. Setelah menyelesaikan kursus ini Anda akan tahu:Cara membersihkan dan menyiapkan data Anda untuk analisis
Bagaimana cara melakukan visualisasi dasar data Anda
Bagaimana cara memodelkan data Anda
Cara melengkungkan Curva sesuai dengan data Anda
Dan akhirnya, bagaimana mempresentasikan temuan Anda dan memukau penonton - Kursus ini akan memberi Anda begitu banyak latihan praktis sehingga dunia nyata akan tampak seperti sepotong kue ketika Anda lulus dari kelas ini. Kursus ini memiliki latihan pekerjaan rumah yang sangat merangsang pemikiran dan menantang sehingga Anda akan ingin menangis … Tetapi Anda tidak akan menyerah! Anda akan menghancurkannya. Dalam kursus ini Anda akan mengembangkan pemahaman yang baik tentang alat-alat berikut:
SQL
SSIS
Tablo
Gretl - Kursus ini memiliki jalur yang telah direncanakan sebelumnya. Dengan menggunakan jalur ini Anda dapat menavigasi kursus dan menggabungkan bagian ke dalam perjalanan ANDA SENDIRI yang akan memberi Anda keterampilan yang ANDA butuhkan.
Siapa target Peserta Kursus?
- Siapa saja yang berkepentingan dengan Ilmu Data
- Siapa saja yang ingin meningkatkan keterampilan penambangan data mereka
- Siapa saja yang ingin meningkatkan keterampilan pemodelan statistik mereka
- Siapa saja yang ingin meningkatkan keterampilan persiapan data mereka
- Siapa saja yang ingin meningkatkan kemampuan presentasi Ilmu Data mereka
Kurikulum Kursus Ini :
- Apa itu Ilmu Data?
- ————————— Bagian 1: Visualisasi —————————
- Pengantar Tableau
- Cara menggunakan Tableau untuk Data Mining
- Penambangan Data Lanjut Dengan Tableau
- ————————— Bagian 2: Pemodelan ————————–
- Stats Refresher
- Regresi Linear Sederhana
- Regresi Linear Berganda
- Regresi logistik
- Membangun model segmentasi geodemografi yang kuat
- Menilai model Anda
- Menggambar wawasan dari model Anda
- Pemeliharaan model
- ————————— Bagian 3: Persiapan Data ———————
- Alat Business Intelligence (BI)
- ETL Tahap 1: Pengaturan Data sebelum Muatan
- ETL Tahap 2: Panduan langkah demi langkah untuk mengunggah data menggunakan SSIS
- Menangani kesalahan selama ETL (Fase 1 & 2)
- Pemrograman SQL untuk Ilmu Data
- ETL Tahap 3: Pengaturan Data setelah pemuatan
- Menangani kesalahan selama ETL (Tahap 3)
- ————————— Bagian 4: Komunikasi ————————
- Bekerja dengan orang lain
- Menyajikan untuk Ilmuwan Data
- Solusi Pekerjaan Rumah
- Selesai
