Impresiones, etc. porque asistí al "Ejercicio de ciencia de datos para trabajadores (Oficina de estadísticas)"
El tercer curso en línea de ciencia de datos del Ministerio del Interior y Comunicaciones "Ejercicios de ciencia de datos para trabajadores" ya está abierto.
En este curso, podrá aprender métodos prácticos de análisis de datos en los negocios a través de video conferencias y ejercicios usando Excel.
Esta vez, he terminado de tomar todas las conferencias, así que resumiré el esquema de la conferencia y las impresiones.Como tenía conocimientos básicos (aunque en realidad es lo básico de lo básico), logré responder correctamente todos los ejercicios.
Curso objetivo
"Ejercicios de ciencia de datos para trabajadores" proporcionados por la Oficina de Estadística del Ministerio del Interior y Comunicaciones
http://gacco.org/stat-japan2
También se encuentran a la venta materiales complementarios para este curso (4 páginas en tamaño A135).Puede comprarlo oficialmente en Amazon o en la Asociación de Estadística de Japón.
Ejercicios de ciencia de datos para personas trabajadoras Nota de estudio oficial Edición revisada
Si se perdió la clase, ¿por qué no esperar hasta la próxima clase o ver aquí?
概要
Tiempo total de estudio: (XNUMX vez XNUMX-XNUMX minutos x XNUMX-XNUMX conferencias) x XNUMX semanas
Semana 1: ¿Qué es la ciencia de datos?
¿Qué es la "ciencia de datos"?
Antecedentes requeridos, habilidades / conocimientos requeridos
Cómo proceder y método de análisis.
Semana 2: conceptos analíticos y ejemplos
Comprender y comparar datos sobre cuestiones comerciales prácticas.
Semana 3: método de análisis específico
Tabulación cruzada
Diagrama de dispersión y correlación
Cómo leer e interpretar datos de series de tiempo
Semana 4: informe de previsiones empresariales y resultados de análisis
Análisis de regresión y evaluación de modelos
Informe de resultados de análisis
Métodos típicos como predicción y clasificación y situaciones de uso.
Semana 5: Hacer realidad la ciencia de datos en los negocios
Resumen de la reseña
Estudio de caso de resolución de problemas basado en análisis de datos
Varios científicos de datos
Puntos clave para realizar la ciencia de datos en una empresa
Impresiones
Nivel del curso
Impresión de que muchos de los contenidos eran básicos.Parece que se supone que debe tomarse después de "Introducción a la ciencia de datos para personas trabajadoras".
Sin embargo, si tiene conocimientos de estadísticas básicas como la mediana, el coeficiente de correlación, la varianza y el análisis de regresión, no hubo ningún problema incluso si no recibió la "introducción".
Sobre los contenidos
Como se dice que es un ejercicio, se parte de la premisa de que tiene conocimientos básicos y el contenido es un ejemplo de cómo proceder cuando se analizan datos en un entorno empresarial.
Los profesores a cargo de cada conferencia fueron miembros tales como expertos involucrados en ciencia de datos, profesores universitarios y personal de la Oficina de Estadística del Ministerio del Interior y Comunicaciones.Fue muy reconfortante y agradable para mí, como aprendiz, escuchar las parábolas que los maestros parecían haber enfrentado en el campo.
Sobre ejercicios
Básicamente fue un ejercicio más que una conferencia. Lo resolveré con Excel, pero pensé que estaría bien si lo resolvía con R o Python para aquellos que están comenzando la ciencia de datos en serio.
Por otro lado, se me recordó que puedo hacer cosas avanzadas con Excel.No sabía que el análisis de series de tiempo podía romper tendencias, fluctuaciones estacionales y fluctuaciones irregulares ...
Hay una prueba cada semana, pero obtuve una puntuación perfecta porque la conferencia fue cortés.Espero poder emitir un certificado de finalización.
Intenta resolverlo con Python
Cuando quiero comenzar la ciencia de datos / aprendizaje automático en serio, todavía quiero analizar datos de manera flexible con Python y R.Así que intenté resolverlo con Python además de aprender a programar.
Haga clic aquí para obtener el código.Si desea practicar Python de la misma manera, utilícelo.
https://github.com/echomint/Data-science-practice-for-workers
Me tomó mucho tiempo resolverlo mientras aprendía el código y los datos básicos.
Para análisis de rutina, un software GUI como Excel es suficiente.
Si intentas hacer un análisis más complicado, afinando el modelo de predicción, captando el interior del modelo, la programación será más flexible y podrás manejarlo, y creo que fue bueno en términos de experimentar los conceptos básicos del análisis con pitón ...