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コース概要
導入
- データ サイエンティストの Data Science プロセスの役割と責任
開発環境の準備
- ライブラリ、フレームワーク、言語、ツール ローカル開発 Web ベースの共同開発
データ収集
- さまざまなタイプのデータ構造 ローカル データベース データベース コネクタ 一般的な形式: xlxs、XML、Json、csv など
取り込み、選択、クレンジング、変換 データ品質の確保 - 正確性、意味、セキュリティ 例外レポート
- Languages 準備、処理、分析に使用
R 言語 R の概要 データ操作、計算、およびグラフィック表示
- Python Python の紹介
データの操作、処理、クリーニング、および処理
- データ分析
Machine Learning 監視ありと監視なし
- いつどのモデルを使用するか
要求
- データベースの概念を一般的に理解していること 。
- 統計の基本的な理解
35 時間
お客様の声 (2)
Dużo cierpliwości
Mateusz - WestWind Energy Polska Sp. z o.o.
コース - ArcGIS for Spatial Analysis
トレーナーは教材と内容を私たちにとって最適だと考えたものに適応させ、成功しました。トレーニングの質は素晴らしかったです。
Jorge Sanchez Hernandez - CSMART - Carnival
コース - QGIS for Geographic Information System
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