Impressões, etc., porque participei do "Exercício de Ciência de Dados para Trabalhadores (Departamento de Estatísticas)"
O 3º Curso Online de Ciência de Dados do Ministério de Assuntos Internos e Comunicações "Exercícios de Ciência de Dados para Trabalhadores" está agora aberto.
Neste curso, você aprenderá métodos práticos de análise de dados em negócios por meio de aulas em vídeo e exercícios usando o Excel.
Desta vez, terminei de assistir a todas as aulas, então vou resumir o esboço da aula e as impressões.Como eu tinha um conhecimento básico (embora seja realmente o básico do básico), consegui responder todos os exercícios corretamente.
Curso alvo
"Exercícios de Ciência de Dados para Trabalhadores", fornecido pelo Bureau de Estatísticas, Ministério de Assuntos Internos e Comunicações
http://gacco.org/stat-japan2
Materiais suplementares para este curso (4 páginas em tamanho A135) também estão à venda.Você pode comprá-lo oficialmente da Amazon ou da Japan Statistical Association.
Exercícios de ciência de dados para trabalhadores, edição oficial da nota de estudo revisada
Se você perdeu a aula, por que não esperar até a próxima aula ou veja aqui.
概要
Tempo total de estudo: (XNUMX vez XNUMX-XNUMX minutos x XNUMX-XNUMX aulas) x XNUMX semanas
Semana 1: o que é ciência de dados?
O que é "ciência de dados"?
Antecedentes exigidos, habilidades / conhecimentos exigidos
Como proceder e método de análise
Semana 2: conceitos analíticos e exemplos
Compreenda e compare dados sobre questões práticas de negócios.
Semana 3: Método específico de análise
Tabulação cruzada
Gráfico de dispersão e correlação
Como ler e interpretar dados de série temporal
Semana 4: Relatório de previsões de negócios e resultados de análises
Análise de regressão e avaliação do modelo
Relatório de resultados de análise
Métodos típicos, como previsão e classificação e situações de uso
Semana 5: para realizar a ciência de dados nos negócios
Revisão, resumo
Estudo de caso de resolução de problemas com base na análise de dados
Vários cientistas de dados
Pontos-chave para a realização da ciência de dados em uma empresa
Impressões
Nível do curso
Impressão de que muitos dos conteúdos eram básicos.Parece que deve ser tirado após "Introdução à Ciência de Dados para Trabalhadores".
No entanto, se você tem conhecimento de estatísticas básicas, como mediana, coeficiente de correlação, variância e análise de regressão, não houve problema, mesmo se você não recebeu "introdução".
Sobre o conteúdo
Por se tratar de um exercício, parte-se do pressuposto de que você possui conhecimentos básicos, e o conteúdo é servir de exemplo de como proceder na hora de realmente analisar dados em um ambiente empresarial.
Os professores encarregados de cada palestra eram membros como especialistas envolvidos em ciência de dados, professores universitários e funcionários do Departamento de Estatística do Ministério de Assuntos Internos e Comunicações.Foi muito revigorante e agradável para mim como aluno ouvir as parábolas que os professores pareciam ter realmente enfrentado em campo.
Sobre exercícios
Foi basicamente um exercício, em vez de uma palestra. Vou resolver isso com o excel, mas achei que não haveria problema se eu resolvesse com R ou python para aqueles que estão começando a ciência de dados a sério.
Por outro lado, fui lembrado de que posso fazer coisas avançadas com o Excel.Eu não sabia que a análise de série temporal poderia quebrar tendências, flutuações sazonais e flutuações irregulares ...
Toda semana tem prova, mas tirei nota perfeita porque a palestra foi educada.Estou ansioso para emitir um certificado de conclusão.
Tente resolver isso com Python
Quando quero começar a ciência de dados / aprendizado de máquina para valer, ainda quero analisar dados de maneira flexível com python e R.Então tentei resolver isso com python, além de aprender programação.
Clique aqui para o código.Se você gostaria de praticar Python da mesma maneira, use-o.
https://github.com/echomint/Data-science-practice-for-workers
Levei muito tempo para resolvê-lo enquanto aprendia o código básico e os dados.
Para análises de rotina, um software GUI como o Excel é suficiente.
Se você tentar fazer uma análise mais complicada, ajustando o modelo de previsão, agarrando o interior do modelo, a programação será mais flexível e você pode lidar com isso, e eu acho que foi bom em termos de experimentar os fundamentos da análise com python ...