الانطباعات وما إلى ذلك لأنني حضرت "تمرين علوم البيانات للعاملين (مكتب الإحصاء)"

2019 6 年 月 日 182019 7 年 月 日 6

تم افتتاح الدورة التدريبية الإلكترونية الثالثة لعلوم بيانات الاتصالات لوزارة الشؤون الداخلية والاتصالات بعنوان "تمارين علوم البيانات للعاملين".
في هذه الدورة ، سوف تكون قادرًا على تعلم طرق تحليل البيانات العملية في الأعمال التجارية من خلال محاضرات الفيديو والتمارين باستخدام برنامج Excel.

هذه المرة ، انتهيت من إلقاء جميع المحاضرات ، لذا سألخص مخطط المحاضرة والانطباعات.نظرًا لأن لدي معرفة أساسية (على الرغم من أنها حقًا أساسيات الأساسيات) ، فقد تمكنت من الإجابة على جميع التمارين بشكل صحيح.

بالطبع الهدف

"تمارين علم البيانات للعاملين" مقدمة من مكتب الإحصاء ، وزارة الشؤون الداخلية والاتصالات
http://gacco.org/stat-japan2

المواد التكميلية لهذه الدورة (4 صفحة بحجم A135) معروضة للبيع أيضًا.يمكنك شرائه رسميًا من أمازون أو جمعية الإحصاء اليابانية.

تمارين علوم البيانات للعاملين نسخة منقحة من مذكرة الدراسة الرسمية

إذا فاتك الفصل ، فلماذا لا تنتظر حتى الفصل التالي أو انظر هنا.

概要

إجمالي وقت الدراسة: (XNUMX مرة XNUMX-XNUMX دقائق × XNUMX-XNUMX محاضرات) × XNUMX أسابيع

الأسبوع الأول: ما هو علم البيانات؟
ما هو "علم البيانات"؟
الخلفية المطلوبة والمهارات / المعرفة المطلوبة
كيفية المتابعة وطريقة التحليل

الأسبوع الثاني: مفاهيم وأمثلة تحليلية
فهم ومقارنة البيانات المتعلقة بقضايا الأعمال العملية.

الأسبوع 3: طريقة محددة للتحليل
عبر جدولة
مخطط التبعثر والارتباط
كيف تقرأ وتفسر بيانات السلاسل الزمنية

الأسبوع الرابع: تقرير توقعات الأعمال ونتائج التحليل
تحليل الانحدار وتقييم النموذج
تقرير نتائج التحليل
الأساليب النموذجية مثل حالات التنبؤ والتصنيف والاستخدام

الأسبوع الخامس: إدراك علم البيانات في الأعمال
مراجعة وملخص
دراسة حالة حل المشكلات بناءً على تحليل البيانات
علماء بيانات مختلفون
النقاط الرئيسية لتحقيق علم البيانات في الشركة

انطباعات

مستوى الدورة

الانطباع بأن العديد من المحتويات كانت أساسية.يبدو أنه من المفترض أن يتم تناوله بعد "مقدمة في علم البيانات للعاملين".

ومع ذلك ، إذا كانت لديك معرفة بالإحصاءات الأساسية مثل الوسيط ومعامل الارتباط والتباين وتحليل الانحدار ، فلا توجد مشكلة حتى لو لم تتلقى "مقدمة".

حول المحتويات

كما يُقال أنه تمرين ، فمن المفترض أن لديك معرفة أساسية ، والمحتوى هو تقديم مثال لكيفية المتابعة عند تحليل البيانات فعليًا في بيئة عمل.

كان المعلمون المسؤولون عن كل محاضرة أعضاء مثل الخبراء المشاركين في علوم البيانات وأساتذة الجامعات وموظفي مكتب الإحصاء بوزارة الشؤون الداخلية والاتصالات.لقد كان منعشًا وممتعًا للغاية بالنسبة لي كمتعلم لسماع الأمثال التي يبدو أن المعلمين قد واجهوها بالفعل في هذا المجال.

حول التمارين

لقد كانت في الأساس تمرينًا وليس محاضرة. سأحلها باستخدام برنامج Excel ، لكنني اعتقدت أنه سيكون على ما يرام إذا قمت بحلها باستخدام R أو Python لأولئك الذين بدأوا علم البيانات بجدية.

من ناحية أخرى ، تم تذكيرني بإمكاني القيام بأشياء متقدمة باستخدام التفوق.لم أكن أعرف أن تحليل السلاسل الزمنية يمكن أن يكسر الاتجاهات والتقلبات الموسمية والتقلبات غير المنتظمة ...

هناك اختبار كل أسبوع ، لكنني حصلت على درجة ممتازة لأن المحاضرة كانت مهذبة.إنني أتطلع إلى إصدار شهادة إتمام.

حاول حلها باستخدام بايثون

عندما أرغب في بدء علم البيانات / التعلم الآلي بجدية ، ما زلت أرغب في تحليل البيانات بمرونة باستخدام Python و R.لذلك حاولت حلها باستخدام بايثون بالإضافة إلى تعلم البرمجة.

انقر هنا للحصول على التعليمات البرمجية.إذا كنت ترغب في ممارسة بايثون بنفس الطريقة ، فيرجى استخدامها.
https://github.com/echomint/Data-science-practice-for-workers

لقد استغرق الأمر وقتًا طويلاً لحلها أثناء تعلم الكود الأساسي والبيانات.

للتحليل الروتيني ، تعد برامج واجهة المستخدم الرسومية مثل Excel كافية.
إذا حاولت إجراء تحليل أكثر تعقيدًا ، وضبط نموذج التنبؤ ، واستيعاب الجزء الداخلي من النموذج ، فستكون البرمجة أكثر مرونة ويمكنك التعامل معها ، وأعتقد أنها كانت جيدة من حيث تجربة أساسيات التحليل باستخدام الثعبان ..