第一章データアナリストのキャリアの概要
1-1概要データアナリストのキャリアの無料トライアル研究
「お金」王のデータアナリストどのように
どのような人々がのためにデータ分析を学ぶ
のデータアナリストの重要な知識
データアナリストの主な任務
第II章データ分析やデータマイニングの概念や理論
2-1無料トライアルの基本的な概念を学ぶ
2-2探索的データ解析
2-3予測と分類
2-4クラスタリングと次元削減
ベースの第III章およびSPSS統計ソフトウェアアプリケーション
3-1記述統計
統計的決定3-2仮説の検証/
サンプリング3-3
3-4一般線形モデルを
前処理第4章での基本的なデータ
解析の前に4-1データ準備を
クレンジング4-2データ
4-3データの正規化を
第V章MySQLのチュートリアル
5-1 SQL入門
5-2基本的なクエリ
5-3クロスクエリとサブクエリ
5-4研修・テーブルクエリ
5-5相関関数
第VI章Excelの分析と可視化
6-1エクセル入門
6-2 Excelの機能のヒント
6-3エクセル迅速なスキルを扱う
6-4 Excelの可視化技術
第VII章高度な統計
7-1多変量解析法の選択戦略
7-2要因
7-3クラスタ分析
7-4対応分析
7-5多次元尺度
7-6時系列解析
7-7ロジスティック
従来のデータマイニングアルゴリズムの章VIII
8-1データマイニングやデータがサンプリング層化
8-2ナイーブベイズを
8-3ディシジョン・ツリー
8-4ニューラルネットワーク
8-5 SVM
8-6アルゴリズムと統合モデル評価
第IX章R言語ポータルと分析
操作する基礎となる9-1 R言語
データ解析記述するために9-2 R言語を
9-3 R言語の回帰アルゴリズム
9-4 R言語分類アルゴリズム
9-5 R言語的クラスタリングと次元削減を
章Xのpythonエントリと分析
10-1の概要と基本操作
10-2 numpyの
10-3パンダ
のpythonマッピングで10-4 matplotlibのを
10-5 Sklearnと機械学習の基礎
章XIコース概要マップ
11-1コースの概要マップ
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