Plan du cours

Introduction

  • Aperçu de Tableau
  • Principes fondamentaux de Python, R et SQL

Pour commencer

  • Mise en place de l'environnement de développement
  • Comprendre l'intégration des logiciels

Les principes de base Data Analysis avec Python

  • Principes fondamentaux et programmation de Python
  • Importer des bibliothèques et des ensembles de données
  • Traitement des données
  • Normalisation et formatage des données
  • Analyse exploratoire des données
  • Analyse de régression
  • Développement et évaluation de modèles
  • Visualisation des données

Data Analysis avec R

  • Principes fondamentaux de R et programmation
  • Préparation des données
  • Classer et travailler avec des données dans R
  • Utilisation de fonctions
  • Visualisation des données

de Data Analysis à SQL

  • Configuration de la base de données
  • Connexion Python et SQL
  • Connecter R et SQL
  • SQL agrégations et jointures
  • Interroger la base de données
  • Manipuler les données

[Utiliser les principes de conception de la visualisation Tableau

  • Tableau principes de conception pour la visualisation
  • Créer des tableaux de bord, des graphiques et des tableaux
  • Techniques de cartographie
  • Régressions en R et Tableau
  • Analyse avancée avec R et Tableau
  • Exemples pratiques et cas d'utilisation

Résolution des problèmes

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Expérience pratique de l'analyse de données (par exemple, utilisation de Excel)
  • Compréhension générale des concepts de base de données
  • Aucune expérience en programmation n'est requise

Public

  • Analystes de données
 35 Heures

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