این دوره مقدمه ای بر تکنیک های علوم داده پایه با استفاده از پایتون ارائه می دهد. دانش آموزان با مفاهیم اصلی مانند Data Frames و پیوستن به داده ها آشنا می شوند و یاد می گیرند که چگونه از کتابخانه های تجزیه و تحلیل داده ها مانند پانداها، numpy و matplotlib استفاده کنند. این دوره مروری بر بارگذاری، بازرسی و پرس و جوی داده های دنیای واقعی و چگونگی پاسخ به سوالات اساسی در مورد آن داده ها را ارائه می دهد. دانش‌آموزان مهارت‌هایی در جمع‌آوری و خلاصه‌سازی داده‌ها و همچنین تجسم داده‌های اولیه کسب خواهند کرد.

این دوره شما را با نحوه استفاده از صفحات گسترده و پرس و جوهای SQL برای تجزیه و تحلیل و استخراج داده ها آشنا می کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه به طور عملی چارچوب تجزیه و تحلیل داده های OSEMN و توابع صفحه گسترده را برای پاک کردن داده ها، محاسبه آمار خلاصه، ارزیابی همبستگی ها و موارد دیگر اعمال کنید. شما همچنین به تکنیک های متداول تجسم داده ها می پردازید و یاد می گیرید که چگونه از داشبورد برای گفتن داستانی با داده های خود استفاده کنید. در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: • داده ها را با صفحات گسترده پاک کنید • از فرمول های رایج صفحه گسترده برای محاسبه آمار خلاصه استفاده کنید • روندها و الگوهای داده را شناسایی کنید • عبارات و پرس و جوهای SQL اساسی را برای استخراج داده ها در صفحات گسترده بنویسید • نمودارهایی را در Google Sheets ایجاد کنید و از Tableau برای تجسم داده ها استفاده کنید • از داشبورد برای ایجاد تجسم داده ها استفاده کنید شما نیازی به تجربه بازاریابی یا تجزیه و تحلیل داده ندارید، اما باید مهارت های ناوبری اینترنتی اولیه را داشته باشید و مشتاق مشارکت باشید. در حالت ایده‌آل شما قبلاً دوره 1: بنیاد تجزیه و تحلیل بازاریابی و دوره 2: مقدمه‌ای بر تجزیه و تحلیل داده‌ها را در این برنامه تکمیل کرده‌اید.

تجزیه و تحلیل آماری یک جنبه ضروری از تجزیه و تحلیل داده ها است زیرا به ما امکان می دهد داده ها را جمع آوری، بررسی و تجزیه و تحلیل کنیم تا نتایج ارزشمندی در صنایع مختلف بدست آوریم. به همین دلیل است که پیش بینی می شود بازار آمار در آینده رشد کند. اگر می خواهید تخصص آمار و احتمال خود را ایجاد کنید و در مورد تجسم داده ها بیاموزید، این دوره کوتاه مقدمه ای عالی برای آمار به عنوان هنر یادگیری از داده ها است. با مثال‌های واقعی، تفاوت‌های بین داده‌ها و اطلاعات را کشف خواهید کرد تا نیاز به مدل‌های آماری برای به دست آوردن استنتاج‌های عینی و قابل اعتماد را کشف کنید. شما معنی جمع آوری داده های "بی طرفانه" را در نظر خواهید گرفت و نمونه های مختلفی از ارائه نادرست داده ها، تصور نادرست یا ناقص بودن داده ها را بررسی خواهید کرد که به شما در توسعه شهود آماری و مهارت های تمرین خوب کمک می کند. تجسم داده ها یک مهارت مورد توجه است. برای ایجاد خلاصه‌های گرافیکی و عددی، مهارت‌های نرم‌افزار R را که در RStudio برای تجزیه و تحلیل داده‌های اکتشافی کار می‌کنند، یاد می‌گیرید و تمرین می‌کنید. با تکمیل آزمایش‌های احتمال و شبیه‌سازی رایانه‌ای مسیرهای دوجمله‌ای، به‌عنوان مثال، پرتاب کردن یک سکه یا چرخاندن یک قالب، مفهومی بصری از احتمال ایجاد خواهید کرد. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود نقش مدل های آماری در تجزیه و تحلیل داده ها را درک کنید، خلاصه های عددی و گرافیکی را با استفاده از RStudio ایجاد کنید و آزمایش های احتمال را در شبیه سازی های کامپیوتری انجام دهید. صرف نظر از سطح مهارت ریاضی فعلی شما، چیزی جالب در این دوره خواهید یافت که نمونه های عملی و واقعی بسیاری از آمار را در عمل ارائه می دهد. این دوره یک مزه دوره کارشناسی ارشد آنلاین در علوم داده (آمار) است و همچنین می تواند توسط زبان آموزانی که می خواهند اصول تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و تجسم داده ها را درک کنند تکمیل شود.

در این دوره یاد خواهید گرفت که مانند یک دانشمند داده فکر کنید و از داده های خود سوال بپرسید. شما از ویژگی های تعاملی در متلب برای استخراج زیرمجموعه های داده و محاسبه آمار بر روی گروه های داده های مرتبط استفاده خواهید کرد. شما یاد خواهید گرفت که از MATLAB برای تولید خودکار کد استفاده کنید تا بتوانید در حین کاوش، سینتکس را یاد بگیرید. شما همچنین از اسناد تعاملی، به نام اسکریپت‌های زنده، برای ثبت مراحل تجزیه و تحلیل، ارتباط نتایج و ارائه کنترل‌های تعاملی که به دیگران اجازه می‌دهد با انتخاب گروه‌هایی از داده‌ها آزمایش کنند، استفاده خواهید کرد. این مهارت‌ها برای کسانی که دانش حوزه و تا حدودی در معرض ابزارهای محاسباتی هستند، ارزشمند است، اما هیچ پیش‌زمینه برنامه‌نویسی لازم نیست. برای موفقیت در این دوره، باید اطلاعاتی در مورد آمار اولیه (مانند هیستوگرام، میانگین، انحراف معیار، برازش منحنی، درونیابی) داشته باشید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود داده ها را در MATLAB بارگذاری کنید، آن ها را برای تجزیه و تحلیل آماده کنید، آن ها را تجسم کنید، محاسبات اولیه را انجام دهید و نتایج خود را به دیگران منتقل کنید. در آخرین تکلیف خود، این مهارت ها را برای ارزیابی خسارات ناشی از یک رویداد شدید آب و هوایی ترکیب می کنید و یک توصیه صیقلی را بر اساس تجزیه و تحلیل داده ها ارسال می کنید. شما قادر خواهید بود مکان این رویدادها را روی یک نقشه جغرافیایی تجسم کنید و کنترل‌های کشویی ایجاد کنید که به شما امکان می‌دهد به سرعت نحوه تغییر یک پدیده را در طول زمان تجسم کنید.

این دوره استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون را برای دستکاری مجموعه داده ها به عنوان جایگزینی برای صفحات گسترده معرفی می کند. شما از چارچوب OSEMN تجزیه و تحلیل داده ها پیروی می کنید تا داده ها را بکشید، تمیز کنید، دستکاری کنید و تفسیر کنید و در عین حال اصول برنامه نویسی اساسی و توابع پایه پایتون را یاد بگیرید. شما با کتابخانه پایتون، پانداها و نحوه استفاده از آن برای به دست آوردن، تمیز کردن، کاوش و تجسم داده ها آشنا خواهید شد. در پایان این دوره شما قادر خواهید بود: • از پایتون برای ساخت حلقه ها و ساختارهای داده اولیه استفاده کنید • مرتب سازی، پرس و جو و ساختار داده ها در پانداها، کتابخانه پایتون • تجسم داده ها را با کتابخانه های پایتون ایجاد کنید • مدل سازی و تفسیر داده ها با استفاده از پایتون این دوره برای افرادی طراحی شده است که می خواهند اصول استفاده از پایتون را برای مرتب سازی و ساختار داده ها برای تجزیه و تحلیل داده ها یاد بگیرند. شما نیازی به تجربه بازاریابی یا تجزیه و تحلیل داده ندارید، اما باید مهارت های ناوبری اینترنتی اولیه را داشته باشید و مشتاق مشارکت باشید.

این دوره بر توسعه مهارت های پایتون برای جمع آوری داده های تجاری تمرکز دارد. برخی از مطالب مشابه از مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های حسابداری و تجسم را پوشش می دهد، اما در یک محیط برنامه نویسی با هدف کلی تر (ژوپیتر نوت بوک برای پایتون)، به جای اکسل و ویرایشگر ویژوال بیسیک. این مفاهیم در چارچوب یک یا چند حوزه داده حسابداری (به عنوان مثال، داده های صورت های مالی از EDGAR، داده های سهام، داده های وام، داده های محل فروش) آموزش داده می شوند. نیمه اول دوره از جایی شروع می شود که مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده های حسابداری و تجسم متوقف شد: استفاده در یک محیط توسعه یکپارچه برای خودکارسازی وظایف تجزیه و تحلیل داده ها. ما در مورد نحوه مدیریت کد و اشتراک‌گذاری نتایج در Jupyter Notebook، یک محیط توسعه محبوب برای نرم‌افزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند Python و R بحث می‌کنیم. سپس برخی از مهارت‌های برنامه‌نویسی اساسی، مانند عملگرهای ریاضی، توابع، عبارات شرطی و حلقه‌ها را با استفاده از نرم‌افزار پایتون مرور می‌کنیم. نیمه دوم دوره بر روی جمع آوری داده ها برای اهداف یادگیری ماشین تمرکز دارد. ما دانش آموزان را با قالب های داده پاندا و Numpy برای ساختاردهی و دستکاری داده ها آشنا می کنیم. سپس داده ها را با استفاده از تجسم و رگرسیون خطی تجزیه و تحلیل می کنیم. در نهایت نحوه استفاده از پایتون برای تعامل با داده های SQL را توضیح می دهیم.

در حالی که داستان‌گویی با داده‌ها بخشی از رویه خبری از روزهای اولیه آن بوده است، اما در بحبوحه یک رنسانس است. میزهای گرافیکی که قبلاً به عنوان "بخش هنر" در نظر گرفته می شدند، زیر شاخه ای خارج از کار اتاق های خبر، در حال تبدیل شدن به بخش اصلی فعالیت اتاق های خبر هستند. انتظار می رود از افرادی که گرافیک خبری طراحی می کنند (آنها اغلب عناوین مختلفی دارند: روزنامه نگاران داده، هنرمندان خبری، گزارشگران گرافیکی، توسعه دهندگان و غیره) روزنامه نگاران تمام عیار باشند و از نزدیک با خبرنگاران و سردبیران کار کنند. هدف از این کلاس این است که یاد بگیریم چگونه در مورد ارائه بصری داده ها فکر کنیم، چگونه و چرا کار می کند، و چگونه به روش صحیح انجام دهیم. ما یاد خواهیم گرفت که چگونه نمودارهایی مانند The New York Times، Vox، Pew و FiveThirtyEight بسازیم. در پایان، می‌توانید نمودارهای زیبای خود را در نشریات، پست‌های وبلاگ و وب‌سایت‌ها به اشتراک بگذارید. این دوره فرض می کند که شما مهارت های اولیه کدنویسی، ترجیحا پایتون را درک می کنید. با این حال، ما در ماژول 1 نیز بررسی مختصری در مورد پایتون ارائه می‌کنیم، در صورتی که می‌خواهید خود را در اصول اولیه تجدید کنید و تجزیه و تحلیل ساده داده‌ها را انجام دهید.

در این دوره آموزشی، گرامر گرافیک، سیستمی برای توصیف و ساختن نمودارها، و اینکه چگونه بسته تجسم داده ggplot2 برای R این مفهوم را در نمودارهای میله ای پایه، هیستوگرام ها، نمودارهای دایره ای، نمودارهای پراکنده، نمودارهای خطی و جعبه به کار می برد، یاد خواهید گرفت. توطئه ها همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه نمودارها و نمودارهای خود را با استفاده از تم ها و تکنیک های دیگر سفارشی کنید. سپس یاد خواهید گرفت که چگونه از بسته تجسم داده دیگری برای R به نام Leaflet برای ایجاد نمودارهای نقشه استفاده کنید، روشی منحصر به فرد برای رسم داده ها بر اساس داده های موقعیت جغرافیایی. در نهایت با ایجاد داشبوردهای تعاملی با استفاده از پکیج R Shiny آشنا می شوید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه برنامه های براق را ایجاد و سفارشی کنید، ظاهر برنامه ها را با افزودن اجزای HTML و تصویر تغییر دهید، و برنامه های داده تعاملی خود را در وب مستقر کنید. شما آنچه را که یاد می گیرید تمرین می کنید و با تکمیل آزمایشگاه ها در هر ماژول و یک پروژه نهایی در پایان دوره، تجربه عملی ایجاد می کنید. ویدیوها را تماشا کنید، از طریق آزمایشگاه‌ها کار کنید و مهارت‌های علم داده خود را مشاهده کنید. موفق باشید! توجه: این دوره به دانش کار با R و داده نیاز دارد. اگر این مهارت ها را ندارید، به شدت توصیه می شود قبل از شروع این دوره، ابتدا دوره های مقدماتی برنامه نویسی R برای علم داده و همچنین دوره های تجزیه و تحلیل داده ها با R را از IBM بخوانید. توجه: پیش نیاز این دوره، مهارت های اولیه برنامه نویسی R است.

دوره تجسم داده ها با تابلو به شما درک اساسی از ارائه داده ها از طریق تصاویر واضح و قابل درک با استفاده از Tableau می دهد. در طول دوره، طیف متنوعی از انواع تجسم و کاربردهای ایده آل آنها را با پلتفرم Tableau Public کاوش خواهید کرد. با بررسی اینکه چگونه کارشناسان از Tableau برای ایجاد نمودارها و نقشه‌های استثنایی استفاده می‌کنند و مهارت‌های ساخت جداول تعاملی را به دست می‌آورند، در تکنیک‌های تجسم ضروری مهارت کسب خواهید کرد. درک این تکنیک ها برای کسانی که به دنبال نقش های سطح ابتدایی در زمینه تجزیه و تحلیل تجاری هستند، بسیار مهم است. این دوره برای هرکسی است که کنجکاو در مورد نقش‌های سطح ابتدایی است که به مهارت‌های اساسی جدول نیاز دارند، مانند نقش‌های تحلیلگر هوش تجاری یا نقش‌های تحلیلگر گزارش داده. توصیه می شود (اما نه الزامی) که تجربه ای با Tableau Public داشته باشید، اما حتی اگر در Tableau Public تازه کار هستید، همچنان می توانید در این برنامه موفق باشید. در پایان دوره، شما قادر خواهید بود: -شناسایی ارزش و ساختار Tableau Public همانطور که برای تجسم داده ها در صنعت تجزیه و تحلیل تجاری کاربرد دارد. -تصویرسازی داده‌ها را ایجاد کنید تا بینش‌های تحلیلی را به مخاطبان مورد نظر، مانند سهامداران تجاری، منتقل کنید. با اتصال، آماده سازی و سفارشی کردن داده ها در Tableau Public جداول تعاملی بسازید.

در این دوره آموزشی، توابع پیشرفته اکسل 2013 را به صورت عملی آموزش خواهید دید. شما یاد خواهید گرفت که از PowerPivot برای ساخت پایگاه داده و مدل های داده استفاده کنید. ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه انواع مختلف تحلیل سناریو و شبیه سازی را انجام دهید و شما فرصتی خواهید داشت که این مهارت ها را با استفاده از ابزارهای داخلی اکسل از جمله حل کننده، جداول داده، مدیر سناریو و جستجوی هدف تمرین کنید. در نیمه دوم دوره، نحوه تجسم داده ها، گفتن یک داستان و کاوش داده ها با مرور اصول اصلی تجسم داده ها و داشبورد را پوشش می دهد. از اکسل برای ایجاد نمودارهای پیچیده و گزارش های Power View استفاده می کنید و سپس شروع به ترکیب آنها در داشبوردهای پویا می کنید. توجه: زبان آموزان برای تکمیل برخی از تمرینات به PowerPivot نیاز دارند. لطفا از نسخه MS Excel 2013 استفاده کنید. اگر نسخه‌های MS Excel یا MAC دیگری دارید، ممکن است نتوانید همه تکالیف را تکمیل کنید. این دوره توسط PricewaterhouseCoopers LLP با آدرسی در 300 Madison Avenue, New York, New York, 10017 ایجاد شده است.

در دنیای امروزی مبتنی بر داده، توانایی ایجاد تجسم‌های متقاعدکننده و بیان داستان‌های تاثیرگذار با داده‌ها یک مهارت بسیار مهم است. این دوره جامع شما را در فرآیند تجسم با استفاده از ابزارهای کدنویسی با پایتون، صفحات گسترده و ابزارهای BI (هوش تجاری) راهنمایی می کند. چه یک تحلیلگر داده، یک حرفه ای در کسب و کار یا یک داستان نویس مشتاق داده باشید، این دوره دانش و بهترین شیوه ها را برای برتری در هنر داستان سرایی بصری در اختیار شما قرار می دهد. در طول دوره، یک مجموعه داده ثابت برای تمرین ها استفاده خواهد شد، که به شما امکان می دهد به جای گرفتار شدن در پیچیدگی های داده ها، بر تسلط بر ابزارهای تجسم تمرکز کنید. تاکید بر کاربرد عملی است که به شما امکان می دهد ابزارها را در یک زمینه دنیای واقعی یاد بگیرید و تمرین کنید. برای استفاده کامل از بخش های پایتون این دوره، برنامه نویسی با تجربه قبلی در پایتون توصیه می شود. علاوه بر این، درک کاملی از ریاضیات سطح دبیرستان انتظار می رود. آشنایی با کتابخانه پانداها نیز مفید خواهد بود. در پایان این دوره، شما مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک داستان گوی داده و ارتباط تصویری ماهر را خواهید داشت. با توانایی ایجاد تجسم های قانع کننده و استفاده از ابزارهای مناسب، به خوبی مجهز خواهید بود تا در دنیای داده ها حرکت کنید و تصمیمات آگاهانه ای بگیرید که تأثیر معنی داری داشته باشد.

در این دوره مبتنی بر پروژه، شما علایق خود را دنبال خواهید کرد تا یک نمونه کار با ارزش تک فریم یعنی داستان داده چند فریمی ایجاد کنید که در Tableau Public به اشتراک گذاشته شود. شما از تمام مهارت های آموزش داده شده در این تخصص برای تکمیل این پروژه به صورت گام به گام و با راهنمایی مربیان خود در طول مسیر استفاده خواهید کرد. شما ابتدا یک طرح پیشنهادی برای شناسایی اهداف خود برای پروژه ایجاد خواهید کرد، از جمله سوالی که می خواهید به آن پاسخ دهید یا با داده ها بررسی کنید. سپس داده هایی را پیدا خواهید کرد که اطلاعاتی را که به دنبال آن هستید ارائه می دهد. سپس آن داده ها را به Tableau وارد کرده و برای تجزیه و تحلیل آماده می کنید. سپس یک داشبورد ایجاد می‌کنید که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را عمیقاً بررسی کنید و بینش‌های معنادار را شناسایی کنید. سپس با نوشتن قوس داستان به صورت روایی به داستان داده خود ساختار می دهید. در نهایت، شما چک لیست طراحی خود را برای دستیابی به مفهوم نهایی یا داستان داده در Tableau مشورت خواهید کرد. این فرصت شماست تا به دنیا نشان دهید که چه توانایی هایی دارید - پس بزرگ فکر کنید و به مهارت های خود اطمینان داشته باشید!

در عصری که اکنون توسط «داده‌های بزرگ» هدایت می‌شود، باید نویز را کاهش دهیم و اطلاعات کلیدی را به‌گونه‌ای ارائه کنیم که بتوان به سرعت مصرف کرد و با تبدیل کردن تجسم داده‌ها به یک مهارت مهم فزاینده عمل کرد. تجسم‌ها نه تنها باید داده‌ها را به روشی آسان و جذاب ارائه دهند، بلکه باید زمینه‌ای برای داده‌ها فراهم کنند، داستانی را روایت کنند و به تعادل خوب بین فرم و عملکرد دست یابند. اکسل رقبای زیادی در این فضا دارد، اما همچنان یک انتخاب عالی است، به خصوص اگر اطلاعات شما در آن قرار دارد. این مجموعه ابزارهای زیادی را برای ایجاد تجسم‌هایی به غیر از نمودارها ارائه می‌کند و گزینه‌های نمودار موجود دائماً در حال افزایش و بهبود هستند، بنابراین نسخه‌های جدیدتر اکنون شامل نمودارهای آبشار، نمودارهای آفتاب و حتی نمودارهای نقشه هستند. اما چیزی که اکسل را متمایز می‌کند انعطاف‌پذیری آن است، به ما کنترل خلاقانه کامل بر طرح‌هایمان می‌دهد، بنابراین در صورت نیاز می‌توانیم نمودار سفارشی متحرک خود را تولید کنیم تا داستان مناسب برای داده‌هایمان را بگوییم. در طی پنج هفته، مجموعه‌ای غنی از ابزارهای تجسم اکسل را با استفاده از مطالعات موردی عملی که از دید روهان، یک تحلیلگر محیط زیست دیده می‌شود، بررسی خواهیم کرد. روهان باید تصاویری تولید کند که روندها، پیش‌بینی‌ها، تجزیه و مقایسه‌ها را برای طیف وسیعی از مجموعه داده‌های محیطی نشان دهد. علاوه بر استفاده از انواع نمودارهای معمول، او می‌خواهد از قالب‌های شرطی، خطوط جرقه‌ای، نمودارهای تخصصی استفاده کند و حتی نمودارها و اینفوگرافیک‌های متحرک خود را ایجاد کند. در برخی موارد، او همچنین باید داده ها را با استفاده از جداول محوری آماده کند تا به سوالات بسیار خاص پاسخ دهد. ما می‌خواهیم به او کمک کنیم تا به همه این‌ها دست یابد و تجسم‌های نهایی خود را در گزارش‌ها و داشبوردهای جذابی ارائه کنیم که از ابزارهایی مانند برش‌کن‌ها و ماکروها برای اتوماسیون و تعامل استفاده می‌کنند. اینها موضوعاتی هستند که به آنها خواهیم پرداخت: هفته 1: تجسم های پویا با قالب بندی شرطی، قالب بندی اعداد سفارشی، خطوط جرقه و ماکرو هفته دوم: تکنیک های نمودار برای بیان داستان درست هفته سوم: ایجاد نمودارهای تخصصی و سفارشی هفته چهارم: خلاصه کردن و فیلتر کردن داده ها با جداول محوری و نمودارهای محوری هفته پنجم: ایجاد داشبوردهای تعاملی در اکسل این دومین دوره در تخصص ما در تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم است. دوره اول: مبانی اکسل برای تجزیه و تحلیل داده ها، آماده سازی و تمیز کردن داده ها را پوشش می دهد، اما برخی از پیش نیازهای این دوره مانند جداول و محدوده های نامگذاری شده و همچنین متن، جستجو و توابع منطقی را نیز آموزش می دهد. برای استفاده بیشتر از این دوره، توصیه می کنیم دوره اول را انجام دهید یا تجربه ای در این زمینه داشته باشید. در این دوره ما بر روی تجسم داده ها در اکسل تمرکز می کنیم، برای این سفر هیجان انگیز با ما همراه باشید.

یکی از مهارت هایی که مشخصه تحلیلگران بزرگ داده های کسب و کار است، توانایی برقراری ارتباط پیامدهای عملی تحلیل های کمی با هر نوع مخاطبی است. حتی پیچیده‌ترین تحلیل‌های آماری برای یک کسب‌وکار مفید نیستند، اگر به توصیه‌های عملی منتهی نشوند، یا اگر پاسخ به آن سؤالات تجاری به گونه‌ای که افراد غیر فنی بتوانند آن را درک کنند، منتقل نشود. در این دوره شما یاد خواهید گرفت که چگونه در برقراری ارتباط پیامدهای مرتبط با تجارت از تجزیه و تحلیل داده ها استاد شوید. در پایان، می‌دانید که چگونه پروژه‌های تجزیه و تحلیل داده‌های خود را ساختار دهید تا اطمینان حاصل کنید که ثمرات کار سخت شما نتایج را برای ذینفعان شما به ارمغان می‌آورد. همچنین می‌دانید که چگونه با استفاده از تجسم‌سازی‌ها در Tableau، محبوب‌ترین برنامه تجسم‌سازی در دنیای تجارت، تحلیل‌های خود را ساده کنید و پیامدهای آنها را به طور موثر برجسته کنید. با استفاده از سایر ویژگی‌های Tableau، می‌توانید تجسم‌های مؤثری ایجاد کنید که از تمایلات ادراکی و شناختی ذاتی مغز انسان برای انتقال مستقیم و واضح نتیجه‌گیری استفاده می‌کند. در نهایت، شما در طراحی و ارائه قانع‌کننده «داستان‌های داده» کسب‌وکار که از این تجسم‌ها استفاده می‌کند، با سرمایه‌گذاری بر روش‌های آزمایش‌شده تجاری و اصول طراحی، تمرین خواهید کرد.

با نحوه ایجاد تجسم داده ها و داشبورد با استفاده از صفحات گسترده و ابزارهای تجزیه و تحلیل آشنا شوید. این دوره برخی از اولین گام ها را برای بیان یک داستان قانع کننده با داده های شما با استفاده از انواع مختلف نمودارها و نمودارها پوشش می دهد. شما اصول تجسم داده ها را با Excel و IBM Cognos Analytics بدون نیاز به نوشتن کد یاد خواهید گرفت. شما با ایجاد نمودارهای ساده در اکسل مانند نمودارهای خطی، دایره ای و میله ای شروع می کنید. سپس تجسم های پیشرفته تری را با Treemaps، نمودارهای پراکنده، هیستوگرام ها، نمودارهای نقشه پر شده و Sparklines ایجاد خواهید کرد. در مرحله بعد با ویژگی Excel PivotChart نیز کار خواهید کرد و همچنین چندین تصویرسازی را در داشبورد اکسل جمع آوری خواهید کرد. این دوره همچنین به شما می آموزد که چگونه از ابزارهای هوش تجاری (BI) مانند Cognos Analytics برای ایجاد داشبوردهای تعاملی استفاده کنید. در پایان دوره، شما از نقش کلیدی که تجسم داده ها در انتقال یافته های تجزیه و تحلیل داده های شما ایفا می کند و توانایی ایجاد موثر آنها را قدردانی خواهید کرد. در طول این دوره، آزمایشگاه های عملی متعددی وجود خواهد داشت که به شما کمک می کند تا تجربه عملی را برای کار با Excel و Cognos ایجاد کنید. همچنین یک پروژه نهایی وجود دارد که در آن مجموعه ای از تجسم داده ها و یک داشبورد تعاملی برای اضافه کردن به مجموعه خود ایجاد می کنید، که می توانید آن را با همتایان، جوامع حرفه ای یا کارفرمایان آینده به اشتراک بگذارید.

این دوره زبان آموز را با مبانی تجسم اطلاعات، با تمرکز بر گزارش و ترسیم نمودار با استفاده از کتابخانه matplotlib آشنا می کند. این دوره با یک دیدگاه طراحی و سواد اطلاعاتی شروع می شود و به این موضوع می پردازد که چه چیزی یک تجسم خوب و بد را ایجاد می کند و معیارهای آماری از نظر تجسم به چه چیزی تبدیل می شوند. هفته دوم بر روی فناوری مورد استفاده برای تجسم سازی در پایتون، matplotlib و معرفی بهترین شیوه ها در هنگام ایجاد نمودارهای اساسی و نحوه تحقق تصمیمات طراحی در چارچوب تمرکز خواهد کرد. هفته سوم آموزش عملکردهای موجود در matplotlib خواهد بود و انواع نمودارهای آماری پایه را نشان می دهد که به یادگیرندگان کمک می کند تشخیص دهند که چه زمانی یک روش خاص برای یک مشکل خاص خوب است. این دوره با بحث در مورد اشکال دیگر ساختاردهی و تجسم داده ها به پایان می رسد. این دوره باید بعد از مقدمه ای بر علم داده در پایتون و قبل از باقیمانده دوره های علوم داده کاربردی با پایتون گذرانده شود: یادگیری ماشین کاربردی در پایتون، متن کاوی کاربردی در پایتون، و تحلیل شبکه های اجتماعی کاربردی در پایتون.

پس از تولید داده ها، باید با انجام یک تحلیل آماری مناسب به سؤال تحقیق پاسخ دهیم. مهندسان و متخصصان کسب و کار باید بدانند که از کدام آزمون یا آزمایش استفاده کنند. از طریق این کلاس، شما قادر خواهید بود یک آزمایش نمونه را برای مقایسه با داده های تاریخی انجام دهید. همچنین می توانید روابط آماری معنی داری بین دو متغیر را تعیین کنید. شما می توانید دو آزمون نمونه را برای داده های مستقل و وابسته انجام دهید. در نهایت، داده‌های بیش از دو گروه را با استفاده از تحلیل واریانس تجزیه و تحلیل خواهید کرد. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد مهندسی CU Boulder در مدیریت مهندسی (ME-EM) که در پلت فرم Coursera ارائه می شود، گذراند. ME-EM برای کمک به مهندسان، دانشمندان و متخصصان فنی طراحی شده است تا به سمت نقش های رهبری و مدیریت در بخش های مهندسی و فنی حرکت کنند. با پذیرش مبتنی بر عملکرد و بدون فرآیند درخواست، ME-EM برای افرادی با طیف گسترده ای از تحصیلات کارشناسی و/یا تجربه حرفه ای ایده آل است. درباره برنامه ME-EM در https://www.coursera.org/degrees/me-engineering-management-boulder اطلاعات بیشتری کسب کنید.

به تصمیم گیری مبتنی بر داده خوش آمدید. در این دوره آموزشی، با تجزیه و تحلیل داده ها و نقش آن در تصمیم گیری های تجاری آشنا می شوید. شما یاد خواهید گرفت که چرا داده ها مهم هستند و چگونه تکامل یافته اند. شما با "داده های بزرگ" و نحوه استفاده از آن آشنا خواهید شد. همچنین با چارچوبی برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارها و تکنیک هایی که معمولاً استفاده می شود آشنا خواهید شد. در نهایت، شما فرصتی خواهید داشت که دانش خود را در یک محیط تجاری شبیه سازی شده به کار ببرید. این دوره توسط PricewaterhouseCoopers LLP با آدرسی در 300 Madison Avenue, New York, New York, 10017 ایجاد شده است.

به عنوان رهبران حوزه انتخابی خود، نه تنها باید بدانید که چگونه سؤالات درست بپرسید، بلکه باید با استفاده از روش های مبتنی بر داده به آنها پاسخ دهید. از طریق این کلاس، شما قادر خواهید بود به آنچه که واقعاً می‌خواهید بدانید، داده‌های مرتبط با آن سؤال را توصیف کنید و اطلاعات آن داده‌ها را برای درک و توضیح نتایج تجسم کنید. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد مهندسی CU Boulder در مدیریت مهندسی (ME-EM) که در پلت فرم Coursera ارائه می شود، گذراند. ME-EM برای کمک به مهندسان، دانشمندان و متخصصان فنی طراحی شده است تا به سمت نقش های رهبری و مدیریت در بخش های مهندسی و فنی حرکت کنند. با پذیرش مبتنی بر عملکرد و بدون فرآیند درخواست، ME-EM برای افرادی با طیف گسترده ای از تحصیلات کارشناسی و/یا تجربه حرفه ای ایده آل است. درباره برنامه ME-EM در https://www.coursera.org/degrees/me-engineering-management-boulder اطلاعات بیشتری کسب کنید.

این دوره دانش آموزان را با داده ها و آمار آشنا می کند. در پایان دوره، دانش‌آموزان باید بتوانند آمار توصیفی، تحلیل‌های علّی و تجسم‌سازی را برای به دست آوردن بینش معنادار تفسیر کنند. این دوره ابتدا چارچوبی را برای تفکر در مورد اهداف مختلف تجزیه و تحلیل آماری معرفی می کند. ما در مورد نحوه استفاده تحلیلگران از داده ها برای استنتاج توصیفی، علی و پیش بینی صحبت خواهیم کرد. سپس چگونگی توسعه یک مطالعه تحقیقاتی برای تحلیل علی، محاسبه و تفسیر آمار توصیفی و طراحی تجسم‌های مؤثر را پوشش خواهیم داد. این دوره به شما کمک می کند تا به یک مصرف کننده متفکر و منتقد تجزیه و تحلیل تبدیل شوید. اگر در زمینه ای هستید که به طور فزاینده ای به تصمیم گیری مبتنی بر داده متکی است، اما احساس می کنید برای تفسیر و ارزیابی داده ها آمادگی ندارید، این دوره به شما کمک می کند تا این ابزارهای اساسی سواد داده را توسعه دهید.