バーチャル講座「エクセルでマスターデータ分析~バーチャル講座~Coursera」は、約21円の動画授業を提供する、内容の異なる講座です。 完成までXNUMX時間。 その重要な機能を確認し、オレンジ色のボタンをクリックして、Coursera e-Learning プラットフォームの詳細情報を入手してください。
重要: このコースの焦点は、数学、特にデータ分析の概念と方法であり、Excel 自体ではありません。
Excel を使用して計算を行い、すべての数式は Excel スプレッドシートとして提供されますが、Excel マクロ、Visual Basic、ピボット テーブル、またはその他の中間から高度な Excel 機能については説明しません。
このコースでは、データに基づいて現実的な予測モデルを設計および実装する準備をします。
キャップストーン プロジェクト (モジュール 6) では、銀行のビジネス データ アナリストの役割を想定し、XNUMX つの異なる予測モデルを開発して、どのクレジット カード申請者を受け入れるべきか、どのクレジット カード申請者を拒否すべきかを判断します。
最初のモデルは債務不履行のリスクを最小限に抑えることに焦点を当て、XNUMX 番目のモデルは銀行の利益を最大化することに焦点を当てます。
XNUMX つのモデルは、ビジネス メトリックの選択が最適なモデルの選択を促進するという考えを実際的かつ実際的に示しているはずです。
このコースで示そうとする XNUMX つ目の大きなアイデアは、データ分析の結果は、すべての不確実性を排除することを目的とすることはできませんし、そうすべきではないということです。
データ アナリストとしてのあなたの役割は、意思決定者の不確実性を財務的に価値のある増分に減らし、不確実性がどれだけ残っているかを定量化することです。
分類エラー率、情報エントロピー、線形回帰の信頼区間など、ビジネスで使用される最も重要な不確実性尺度を計算して実際の例に適用する方法を学びます。
必要なすべてのデータはコース内で提供され、すべてのタスクは MS Excel で実行されるように設計されており、すべてのタスクを完了するのに十分な Excel を学習します。
このコースでは、最も一般的に使用されるビジネス機能を習得するための Excel の十分な演習を提供し、将来必要になる可能性のあるその他の Excel 機能を学習する準備を整えます (モジュール 1)。
このコースでは、Visual Basic やピボットテーブルについては扱いません。課題を完了するためにそれらは必要ありません。
高度な概念はすべて、関連する質問に答えるために使用できる個々の Excel スプレッドシート テンプレートに示されています。
二項分類 (モジュール 2)、情報理論とエントロピー測定 (モジュール 3)、および線形回帰 (モジュール 4 と 5) に基づくビジネス データ分析手法を適用する方法について、十分な語彙と実践的な知識を身に付けます。 Excel よりも複雑なソフトウェア ツール。
また、将来必要になる可能性のあるその他の Excel 機能を学習する準備ができています (モジュール 1)。
このコースでは、Visual Basic やピボットテーブルについては扱いません。課題を完了するためにそれらは必要ありません。
高度な概念はすべて、関連する質問に答えるために使用できる個々の Excel スプレッドシート テンプレートに示されています。
二項分類 (モジュール 2)、情報理論とエントロピー測定 (モジュール 3)、および線形回帰 (モジュール 4 と 5) に基づくビジネス データ分析手法を適用する方法について、十分な語彙と実践的な知識を身に付けます。 Excel よりも複雑なソフトウェア ツール。
また、将来必要になる可能性のあるその他の Excel 機能を学習する準備ができています (モジュール 1)。
このコースでは、Visual Basic やピボットテーブルについては扱いません。課題を完了するためにそれらは必要ありません。
高度な概念はすべて、関連する質問に答えるために使用できる個々の Excel スプレッドシート テンプレートに示されています。
二項分類 (モジュール 2)、情報理論とエントロピー測定 (モジュール 3)、および線形回帰 (モジュール 4 と 5) に基づくビジネス データ分析手法を適用する方法について、十分な語彙と実践的な知識を身に付けます。 Excel よりも複雑なソフトウェア ツール。
高度な概念はすべて、関連する質問に答えるために使用できる個々の Excel スプレッドシート テンプレートに示されています。
二項分類 (モジュール 2)、情報理論とエントロピー測定 (モジュール 3)、および線形回帰 (モジュール 4 と 5) に基づくビジネス データ分析手法を適用する方法について、十分な語彙と実践的な知識を身に付けます。 Excel よりも複雑なソフトウェア ツール。
高度な概念はすべて、関連する質問に答えるために使用できる個々の Excel スプレッドシート テンプレートに示されています。
二項分類 (モジュール 2)、情報理論とエントロピー測定 (モジュール 3)、および線形回帰 (モジュール 4 と 5) に基づくビジネス データ分析手法を適用する方法について、十分な語彙と実践的な知識を身に付けます。 Excel よりも複雑なソフトウェア ツール。
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