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
お客様の声 (5)
プレゼンターが質問に対応した方法。コースの提供方法は学生にとって非常に有益でした。実に良い教師でした。
ROSE BALOYI - National Transmission Company South Africa
コース - Power BI: Basics to Advanced
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内容は難しかったですが、その分追加で努力したことで、Power BIをよりよく覚えることができました。
Melvin - TLI Group
コース - Power BI DAX Fundamentals
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私たちの問題について話し合う
Rr Dwi Putri Periska Sari - PT. Becton Dickinson Indonesia
コース - Power BI for Developers
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最も気に入ったのは、コーチが内容の変更についてオープンであり、事前に準備されたアプローチを私たちの実際のニーズに合わせて調整したことです。
Ernesto Sitoe Junior - Electricidade de Mocambique
コース - Advanced Power BI
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2日目、Power BIは非常に使いやすいツールで、Costasもそれをとてもよく知っていました。そのツールについて学ぶのは本当に良かったです。ただし、Power BIを理解する前にExcelのPower Pivotを見なければならず、これはあまりユーザーフレンドリーではありませんが、絶対に最初に見るべきものです。それでも、Power BIは非常にクールに見えます :)
Anne-Cecile Jacquot - Ameropa
コース - Excel to Power BI
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