Herramientas comunes de análisis de datos, tecnología, plataforma de aprendizaje y código

Algunas herramientas y técnicas comunes para el análisis de datos:

1. Excel :
   Exceles una de las herramientas de análisis de datos más utilizadas. Permite análisis estadístico básico, gráficos y visualización de datos.
2. Python :
   Pythones un lenguaje de programación popular que se utiliza ampliamente en la ciencia de datos. Tiene potentes bibliotecas de análisis de datos como Pandas, NumPy y SciPy.
3. R :
   Res un lenguaje de programación diseñado para la ciencia de datos con potentes capacidades de visualización y análisis de datos.
4. Tableau :
   Tableaues una herramienta de visualización de datos e inteligencia empresarial que presenta datos a través de gráficos intuitivos y paneles interactivos.
5. SQL :
   SQLes un lenguaje utilizado para gestionar y procesar bases de datos relacionales. Permite la consulta, análisis y agregación de datos.

Plataforma y enlace de aprendizaje de análisis de datos:

• Kaggle :
  Kagglees una comunidad de ciencia de datos en línea que ofrece una amplia gama de conjuntos de datos, concursos y recursos tutoriales.

https://www.kaggle.com/

• Coursera :
  Courseraes una plataforma de aprendizaje en línea que ofrece muchos cursos de análisis y ciencia de datos.

https://www.coursera.org/learn/data-analysis

• DataCamp :
  DataCampes una plataforma de aprendizaje de ciencia de datos en línea que ofrece tutoriales sobre herramientas de análisis de datos como Python, R y SQL.

https://www.datacamp.com/

• Udemy :
  Udemyes una plataforma educativa en línea que ofrece una gran cantidad de cursos de análisis de datos y ciencia de datos.

https://www.udemy.com/topic/data-analysis/

• Data.gov :
  Data.goves un repositorio de datos públicos proporcionado por el gobierno de EE. UU. que contiene varios tipos de conjuntos de datos que pueden usarse para análisis e investigación.

https://www.data.gov/

Ejemplo de código de análisis de datos:

1. Python (Libra Pandas)

import pandas as pd

#读取CSV文件为DataFrame
df = pd.read_csv("data.csv")

#查看前几行数据
df.head()

#查看数据信息
df.info()

#计算各列统计信息
df.describe()

2. R :

#读取CSV文件为DataFrame
df <- read.csv("data.csv")

#查看前几行数据
head(df)

#查看数据信息
str(df)

#计算各列统计信息
summary(df)

3. SQL:

--连接数据库
USE dbname;

--查询数据
SELECT column1, column2, column3
FROM tablename
WHERE condition;

--计算各列统计信息
SELECT COUNT(column), AVG(column), MAX(column), MIN(column)
FROM tablename;