Программирование [Product University] AI Аналитик - Анализ и визуализация данных с помощью AI-инструментов (2023)

[RoBot]

Описание [Product University] AI Аналитик - Анализ и визуализация данных с помощью AI-инструментов (2023):

1. Введение в анализ данных:

• типы данных (качественные и количественные);
• методы сбора данных в эпоху ИИ;
• применение статистических методов в анализе данных;
• введение в визуализацию данных и инструменты искусственного интеллекта;
• обзор и установка инструментов для курса (Python, Tableau, Excel, Google Sheets, PowerBI, JS-библиотеки, инструменты ИИ, Code Interpreter, ChatGPT);
• практика на проектах из реальной жизни (анализ финансовых данных онлайн-магазина, исследование динамики продаж продуктов).

1. Excel, Google Таблицы и ИИ-расширения:

• основы работы с Excel и Google Sheets;
• расширенные функции Excel и предиктивный анализ с помощью ИИ-расширений;
• сводные таблицы, диаграммы и аналитические данные ИИ в Excel;
• Google Sheets для анализа данных и интеграции с ИИ;
• визуализация и прогнозирование с помощью ИИ в Google Sheets;
• практика на проектах из реальной жизни (анализ трендов в социальных сетях, прогнозирование успеха маркетинговых кампаний с помощью ИИ).

1. Бизнес-аналитика с помощью PowerBI и ИИ-инструментов:

• введение в PowerBI;
• импорт, очистка и ИИ-анализ в PowerBI;
• расширенные возможности PowerBI: измерения и интеграция с ИИ-расширениями;
• интерактивная визуализация данных в PowerBI;
• проекты недели (анализ отзывов покупателей о продукте, прогнозирование потребности в запасах с помощью искусственного интеллекта).

1. Визуализация данных с помощью Tableau и ИИ-инструментов:

• введение в Tableau;
• подключение источников данных к Tableau;
• приборные панели, истории и прогнозы ИИ в Tableau;
• ИИ-инструменты и расширения для визуализации;
• рассказ историй с помощью данных;
• проекты недели (анализ популярных фильмов на Netflix, прогнозирование продаж для сайта электронной коммерции).

1. Анализ данных с помощью Python:

• введение в Python для анализа данных;
• настройка Python, Jupyter Notebook и библиотек;
• основы Pandas и манипулирование данными;
• очистка данных с помощью Pandas;
• основные методы анализа данных с помощью Python;
• визуализации с помощью Python и AI Insights;
• проекты (анализ цен на криптовалюты, прогнозирование цен на недвижимость).

1. SQL и базы данных:

• использование языка SQL для анализа данных;
• основы языка и операции с таблицами;
• использование SQL для статистического анализа;
• визуализация результатов запросов;
• проекты (определение наиболее прибыльных клиентов и сезонных трендов, анализ обращений клиентов в службу поддержки с помощью SQL запросов).

1. JavaScript для визуализации данных:

• введение в JavaScript для визуализации данных;
• основы D3.js;
• создание интерактивных диаграмм с помощью D3.js и AI-инструментов;
• другие библиотеки JS (Chart.js, Plotly.js);
• реальные проекты (визуализация посещаемости сайта и поведения пользователей, визуализация популярности контента).

Подробнее:

Скачать курс [Product University] AI Аналитик - Анализ и визуализация данных с помощью AI-инструментов (2023):