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コース概要
データ分析ツールの概要
- Python、R、Power Query、および Power BI の概要
- 業界横断的なデータ分析の応用
- ツールと環境のセットアップ
データクリーニングと準備
- Python ライブラリ(Pandas)を使用したデータクリーニング
- Power Query を使用したデータクリーニングと変換
- 欠損値や不整合の処理
R を使用した統計的分析
- R での基本的な統計関数とデータ操作
- 探索的データ分析
- 統計モデルの構築と解釈
データ統合と変換
- Power Query を使用した複数ソースからのデータ結合
- Python と R のワークフローを Power BI に統合する
- データの一貫性と品質の確保
Power BI を使用したデータ可視化
- 動的なダッシュボードと可視化の作成
- Power BI を使用してトレンドや洞察を特定する
- レポートの共有と公開
アプリケーションと業界ケーススタディ
- 実世界でのデータ分析のケーススタディ
- 一般的な業界シナリオ向けワークフローの開発
- 学習をまとめた手動プロジェクト
要約と次のステップ
要求
- 統計学の基本的な理解
- スプレッドシートとデータ入力に親しみがあること
- プログラミング経験は不要
対象者
- ビジネスアナリスト
- データ専門家
- プロジェクトマネージャー
- 事務スタッフ
21 時間
お客様の声 (2)
トレーニング方法。
Ineshia Bilankulu - National Transmission Company South Africa
コース - Power BI: Basics to Advanced
機械翻訳
- ダッシュボードの構築 - カウントとSUM、SWITCHの学習 -
Thereso - South African National AIDS Council Trust
コース - Power BI Dashboards
機械翻訳