Business Analytik pre Data Science I.
- Level
- Chapters
- 88
- Category
- Programovanie
- Rating
- 5,0 of 5
- Length
- 8h 47min
- Language
- SK
This course is part of your subscription, along with
- Access to all online courses
-
Skillmea AI
An AI assistant that helps you learn
-
Skillmea Community
A community of students and teachers
-
Progress tracking
An overview of your progress across courses
Online course chapters
Vitajte v kurze! (1)
O tomto kurze
3:39
Nápad na projekt Data Science (10)
O kapitole "Nápad na projekt Data Science"
2:05
Nápad na projekt Data Science
7:13
Vyhľadávajte komplexnú heuristiku
5:11
Nahradzujte intuitívne rozhodovanie
4:09
Vyhľadávajte odvodené dáta
7:52
Kombinujte datasety
2:49
Opustite budovu
5:06
Crowdsourcing nápadov
4:40
Si slon alebo myš?
4:06
Spochybňujte nápady
8:20
Formulácia konkrétnej hypotézy (7)
O kapitole "Formulácia konkrétnej hypotézy"
6:42
Rozložte svoj model
4:34
Aký cieľ sledujeme?
4:13
Definujte cieľovú premennú
7:20
Akcia, dôsledok, výsledok a vedľajší účinok
7:08
Ktoré dáta použijeme?
7:42
Príklad konkrétnej hypotézy
4:16
Návrh riešenia (9)
Je Data Science tá správna cesta?
4:13
Stanovte si metriky
9:23
Vypočítajte business hodnotu
8:42
Definujte AB testovanie
8:00
Strojové učenie bez strojového učenia
3:21
Ako môžem čo najrýchlejšie zlyhať?
8:30
Vyberte si jeden z prístupov Data Science
6:27
Koľko to bude stáť a ako dlho to bude trvať?
7:34
Založenie tímu a workflow (7)
O kapitole "Založenie tímu a workflow"
2:05
Role v oblasti Data Science
10:31
Tím
10:00
Tím v širšej perspektíve
9:36
Iterovanie nášho produktu
11:16
Rozloženie iterácií projektu na úlohy
5:33
Iterácie našej práce
3:49
Firma založená na dátach (7)
O kapitole "Firma založená na dátach"
3:51
Model, produkt a projekt
5:56
Základné typy Data Science projektov
6:06
Ako začať s Data Science?
7:32
Ako si na seba Data Science zarobí?
3:55
Časový plán projektu
7:06
Poznáme naše vlastné dáta?
7:01
Dáta a ich štruktúry (5)
O kapitole "Dáta a ich štruktúry"
1:16
Reprezentácia sveta okolo nás
9:16
Obdĺžnikové dáta (rectangular data)
9:01
Dáta sietí (network data)
7:37
Kde a ako ukladáme dáta
5:25
Infraštruktúra a hardware (9)
O kapitole "Infraštruktúra a hardware"
1:42
Štyri komponenty počítača
6:24
Práca na laptope
5:53
Práca na vlastnom servri
6:12
Cloud
14:14
Cloud produkty a ich kategórie
3:35
Základné výpočtové a úložné produkty
16:04
Data Science a AI produkty
5:22
Serverless budúcnosť
5:37
Nástroje a software (11)
O kapitole "Nástroje a software"
1:41
Excel
6:32
Business Intelligence nástroje
6:53
SQL (Structured Query Language)
7:47
Keď sa dve odvetvia stretnú
4:54
R a R-studio
8:26
Python
8:55
Od skriptov k notebookom
7:17
Iné nástroje
7:12
Posun v nástrojoch
5:16
Firmy a nástroje
5:20
Opis a objavovanie dát (14)
O kapitole "Opis a objavovanie dát"
3:33
Hra náhody
4:31
Prečo objavujeme a vizualizujeme dáta?
3:50
Rozdelenie nášho datasetu
4:43
Estetické prvky vizualizácie
7:12
Boxplot
7:21
Štandardné typy vizualizácií
12:07
Texty a čas
6:11
1, 2, 3
6:30
Skvelé vizualizácie sú modelmi
7:48
Il buono, il brutto, il cattivo
7:14
Neistota vo vizualizáciách
4:36
Žiadna metóda nie je perfektná
3:58
Pasca prílišnej vizualizácie
5:19
Vizuálne skreslenie (6)
O kapitole "Vizuálne skreslenie"
4:30
Vizuálne skreslenie - Časť 1
3:15
Vizuálne skreslenie - Časť 2
1:54
Vizuálne skreslenie - Časť 3
2:32
Vizuálne skreslenie - Časť 4
4:32
Vizuálne skreslenie - Časť 5
3:13
Čo ďalej? (2)
Diskusia a hodnotenie
1:29
Gratulujem! Čo ďalej?
1:23
Course instructor
4,9
Rating
12
Courses
