Résolution de problèmes basée sur les données pour les analystes de données

Aperçu

Les analystes de données doivent gérer des problèmes commerciaux complexes et traduire des données brutes en informations exploitables, en utilisant plusieurs outils pour mettre en œuvre le cycle de vie complet d'un projet d'analyse de données. Dans ce cours, Résolution de problèmes axée sur les données pour les analystes de données, vous acquerrez la capacité de comprendre le flux de travail typique d'un projet d'analyse de données, de la définition des problèmes à leur présentation aux parties prenantes, en utilisant des outils tels que Microsoft Excel, Python et Tableau.

Tout d'abord, vous explorerez comment définir des problèmes commerciaux orientés données et le processus d'exploration des données. Ensuite, vous découvrirez le processus de nettoyage et de préparation des données, ainsi que l'identification des tendances clés.

Enfin, vous apprendrez comment le processus d'analyse de données peut aboutir à la création de visualisations convaincantes et à la présentation efficace de vos conclusions aux parties prenantes. Une fois ce cours terminé, vous aurez les compétences et les connaissances sur la manière dont le flux de travail complet de l'analyse de données est appliqué pour aborder des problèmes commerciaux réels et fournir des recommandations exploitables soutenues par des données.

Programme

• Introduction à la résolution de problèmes basée sur les données
Aperçu du cours et objectifs
Introduction au cycle de vie de l'analyse de données
• Définir les problèmes commerciaux basés sur les données
Comprendre les besoins et objectifs commerciaux
Traduire les problèmes commerciaux en questions de données
Techniques pour une définition efficace des problèmes
• Exploration des données
Introduction aux sources de données et à la collecte de données
Exploration des données avec Microsoft Excel
Exploration des données en utilisant Python
• Nettoyage et préparation des données
Importance du nettoyage des données
Techniques de nettoyage de données dans Excel
Nettoyage et préparation des données en Python
Gestion des données manquantes et des valeurs aberrantes
• Identification des tendances clés et des insights
Techniques d'analyse de données
Utilisation d'Excel pour l'analyse des tendances
Python pour l'analyse statistique
• Visualisation et communication des insights
Principes de la visualisation des données efficace
Création de visualisations avec Tableau
Techniques de visualisation avancées en Python
• Présentation des résultats aux parties prenantes
Élaboration d'un récit convaincant
Conception de supports de présentation avec des insights clés
Techniques pour une communication efficace
• Étude de cas : Projet d'analyse de données de bout en bout
Définition du problème
Exploration et préparation des données
Analyse des tendances et visualisation
Présentation et recommandations
• Conclusion du cours et prochaines étapes
Résumé des apprentissages clés
Ressources supplémentaires et apprentissage approfondi
Soumission du projet final et retours

Enseigné par

Ria Cheruvu

Sujets

Science des données