آموزش مبانی آمار 1: مبانی

پایتون امکانات بی شماری را برای تهیه، تجزیه و تحلیل و گزارش داده ها ارائه می دهد. اگر در حال شروع حرفه ای در تجزیه و تحلیل داده ها هستید یا به دنبال بهبود مهارت های خود هستید، این دوره ها می توانند به شما کمک کنند. هماهنگ شوید، امتحان نهایی را قبول کنید و گواهینامه خود را دریافت کنید.<br><br>این گواهی توسط Anaconda، یک پلت فرم پایتون/R قابل اعتماد برای علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تایید شده است. سفر یادگیری پایتون خود را در <a href="https://learning.anaconda.cloud/" target="_blank">آموزش آناکوندا</a> ادامه دهید.

آموزش مبانی آمار 1: مبانی ، ایستگاه شماره 2 در مسیر یادگیری آناکوندا پایتون برای گواهینامه حرفه ای علم داده ، است.

مفاهیم و مهارت های مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل داده ها، از جمله آمار، پیش بینی مالی، داده کاوی، تجزیه و تحلیل پیش بینی و متاآنالیز را به طور کامل به دست آورید.

آموزش مبانی آمار 1: مبانی ، ایستگاه شماره 7 در مسیر یادگیری یک متخصص تجزیه و تحلیل داده ها شوید ، است.

چه در IT کار می کنید و چه به سادگی علاقه مند به ورود به حوزه هیجان انگیز هستید، این مسیر یادگیری شما را در توسعه حرفه ای در علم داده پشتیبانی می کند. در مورد مراحل اساسی کار علم داده، از مهندسی آمار و سیستم گرفته تا داده کاوی و یادگیری ماشین بیاموزید.

آموزش مبانی آمار 1: مبانی ، ایستگاه شماره 5 در مسیر یادگیری دانشمند داده شوید ، است.

کمربند زرد شش سیگما اصول روش شناسی ناب شش سیگما و تعالی عملیاتی را درک می کند. بیاموزید که چگونه با مهارت های کمربند زرد شش سیگما به تیم خود کمک کنید تا پروژه های پیچیده تر بهبود فرآیند را هدایت کند.

آموزش مبانی آمار 1: مبانی ، ایستگاه شماره 4 در مسیر یادگیری تبدیل به یک کمربند زرد شش سیگما شوید ، است.

آخرین به روز رسانی ژوئیه 2022. <br><br>دنیای کسب و کار توسط داده ها هدایت می شود و آمار یک مهارت اصلی برای بسیاری از مشاغل است، به ویژه تجزیه و تحلیل داده ها و تجزیه و تحلیل داده ها. این مسیر یادگیری برای کسانی که در علم داده، تجارت و تجزیه و تحلیل تجاری کار می کنند - یا هرکس دیگری که می خواهد بداند آمار در دنیای واقعی چگونه کار می کند، ضروری است.

آموزش مبانی آمار 1: مبانی ، ایستگاه شماره 1 در مسیر یادگیری مهارت های تحلیلی خود را با تجزیه و تحلیل آماری ایجاد کنید ، است.

اگر شغل شما شامل تجزیه و تحلیل داده ها به هر درجه ای است و با مفاهیم و کاربردهای اصلی تجزیه و تحلیل داده ها (از جمله ابزارهای محبوب) آشنا هستید، مهارت های خود را به سطح بعدی ارتقا دهید. برای به دست آوردن مهارت های داده ای که برای رشد یا تغییر شغل خود نیاز دارید، در این مسیر یادگیری تنظیم کنید.

آموزش مبانی آمار 1: مبانی ، ایستگاه شماره 2 در مسیر یادگیری مهارت های تجزیه و تحلیل داده های خود را توسعه دهید ، است.

پس از تکمیل این مسیر یادگیری، درک کاملی از مهارت های مورد نیاز برای مشاغل در تجزیه و تحلیل و تجزیه و تحلیل داده ها خواهید داشت. شما انواع مختلفی از نقش های شغلی را به همراه مفاهیم و مهارت های نرم افزاری که کارفرمایان در استخدام آینده نگر به دنبال آن هستند بررسی خواهید کرد.

آموزش مبانی آمار 1: مبانی ، ایستگاه شماره 3 در مسیر یادگیری کاوش شغلی در تجزیه و تحلیل داده ها ، است.

با فراگیر شدن استراتژی‌های داده در تمام بخش‌های تجاری و سازمانی، اکسل به عنوان یک ابزار پل برای دانشمندان غیرداده‌ای که کارهای بیشتری را با داده‌ها انجام می‌دهند، محبوب‌تر خواهد شد. این مسیر یادگیری نقطه ورود عالی به دنیای پروژه ها و مهارت های داده محور است.

آموزش مبانی آمار 1: مبانی ، ایستگاه شماره 1 در مسیر یادگیری استاد اکسل برای علوم داده ، است.

در دنیای مبتنی بر داده که در آن هر کسب و کار در سطوحی یک کسب و کار داده است، همه به درک اساسی از نحوه عملکرد اجزای کلیدی تجزیه و تحلیل داده نیاز دارند. این مسیر یادگیری برای ارائه توضیحاتی عمیق برای کسانی که با تیم های داده کار می کنند طراحی شده است و همه ذینفعان را برای موفقیت آماده می کند.

آموزش مبانی آمار 1: مبانی ، ایستگاه شماره 2 در مسیر یادگیری تسلط بر تجزیه و تحلیل داده های سطح اجرایی ، است.

آیا شما یک تحلیلگر داده هستید که می خواهید به عنوان یک دانشمند داده به یک شغل جدید توجه کنید؟ این مسیر یادگیری کمک ارزشمندی در انتقال مهارت های شما می کند. شما مهارت های موجود در زبان های برنامه نویسی مانند Python، SQL، DAX و R را خواهید آموخت و سپس یاد خواهید گرفت که چگونه از آنها در یک زمینه توسعه یافته استفاده کنید. همچنین مهارت‌های قدرت را در ابزارهای اصلی مانند Tableau، Spark و KNIME توسعه می‌دهید و در مهارت‌های آماری پایه قوی خواهید داشت.

آموزش مبانی آمار 1: مبانی ، ایستگاه شماره 6 در مسیر یادگیری حرکت از تحلیلگر داده به دانشمند داده ، است.