因为参加了“劳动者的数据科学练习（统计局）”而留下的印象等
总务省第三次数据科学在线课程“劳动人民的数据科学练习”现已开放。
在本课程中，您将能够通过视频讲座和使用excel的练习来学习业务中的实用数据分析方法。
这次，我完成了所有的讲座，因此我将总结讲座的大纲和印象。由于我具有基础知识（尽管实际上是基础知识中的基础知识），所以我设法正确回答了所有练习。
目标课程
内政部通信局统计局提供的“劳动者数据科学练习”
http://gacco.org/stat-japan2
该课程的补充材料（A4大小为135页）也正在出售中。您可以从亚马逊或日本统计协会正式购买。
如果您错过了课程，为什么不等到下一堂课或在这里查看。
总结
总学习时间：（XNUMX次XNUMX-XNUMX分钟x XNUMX-XNUMX个讲座）x XNUMX周
第一周：什么是数据科学？
什么是“数据科学”？
所需背景，所需技能/知识
如何进行和分析方法
第二周：分析概念和例子
了解和比较有关实际业务问题的数据。
第三周：具体分析方法
交叉制表
散点图和相关性
如何读取和解释时间序列数据
第四周：报告业务预测和分析结果
回归分析和模型评估
分析结果报告
典型方法，例如预测和分类以及使用情况
第五周：在业务中实现数据科学
评测总结
基于数据分析的问题解决案例研究
各种数据科学家
在公司中实现数据科学的要点
印象数
课程级别
印象很多内容是基本的。似乎应该在“工作人员数据科学导论”之后进行。
但是，如果您具有基本统计数据（例如中值，相关系数，方差和回归分析）的知识，即使没有收到“介绍”也没有问题。
关于内容
据说这是一种练习，它前提是您具有基础知识，并且其内容是在实际分析业务环境中的数据时设置如何进行操作的示例。
每次讲课的老师都是数据科学专家，大学教授以及内务和通信部统计局的工作人员。作为一名学习者，我很耳目一新，也很高兴听到老师们似乎在实地面临的寓言。
关于练习
基本上，这是一种练习，而不是演讲。 我将使用excel解决该问题，但我认为，如果我对那些认真从事数据科学的人使用R或python解决问题，那将是可以的。
另一方面，我想起了我可以用excel做高级的事情。我不知道时间序列分析可以分解趋势，季节性波动和不规则波动...
每周都有一次测试，但是我得到了满分，因为这次演讲很有礼貌。我期待着颁发结业证书。
尝试用Python解决
当我想认真地开始数据科学和机器学习时，我仍然想使用python和R灵活地分析数据。因此，我尝试通过python以及学习编程来解决它。
单击此处获取代码。如果您想以相同的方式练习python，请使用它。
https://github.com/echomint/Data-science-practice-for-workers
在学习基本代码和数据时，我花了很长时间解决它。
对于常规分析，GUI软件（例如Excel）就足够了。
如果您尝试进行更复杂的分析，微调预测模型，掌握模型的内部内容，那么编程将更加灵活并且可以对其进行处理，并且我认为从经验上了解分析的基础上是很好的蟒蛇..