Dónde estudiar cursos de formación en análisis de datos

Los cursos de capacitación en análisis de datos son proporcionados por las instituciones de capacitación en análisis de datos CDA, que se pueden estudiar en línea.

Introducción a la institución de capacitación en análisis de datos CDA;

1. Clase de análisis de datos CDA de Shenzhen, teoría práctica + capacitación en proyectos comerciales, las habilidades de aprendizaje son más sólidas y las habilidades aprendidas están en línea con posiciones de big data Conexión perfecta.

2. La institución de capacitación en análisis de datos CDA de Shenzhen ofrece capacitación sobre rastreadores Python, capacitación en cuantificación académica, capacitación en desarrollo de big data, capacitación en visualización de datos, capacitación en ciencia de datos Julia, capacitación en Stata, capacitación DSGE, capacitación en análisis de estrategias de datos y CatBoost. Formación, formación en estrategia empresarial, formación de introducción al lenguaje R y otros cursos.

3. Los requisitos de las empresas para las divisiones de big data han cambiado de una única capacidad especial de big data a una plataforma completa de big data. La división de big data necesita tener capacidades integrales en big data, big data de datos y big data de Python móvil.

Puntos tabú en el análisis de datos:

1. El propósito del análisis de datos no está claro. Cuando queremos analizar un dato, primero debemos determinar nuestro propósito y por qué queremos recopilar y analizar dichos datos. Sólo con un propósito claro podemos saber qué datos recopilar a continuación, cómo recopilarlos y qué datos analizar.

2. No concertar el tiempo de forma razonable. El análisis de datos también requiere una disposición de tiempo razonable. Generalmente tenemos varios pasos: recopilar datos, organizar datos, analizar datos y embellecer tablas. Antes de hacer esto, estima cuánto tiempo te llevará cada paso, qué paso es más importante, requiere más tiempo, etc. , esto debe planificarse antes de comenzar a recopilar datos.

3. Centrarse en la recopilación e ignorar el análisis. Muchos estudiantes cometen este error durante la formación. Se necesitaron tres semanas para completar la tarea, pero más de dos semanas para recopilar los datos. Al final, básicamente no hubo tiempo para analizar, así que entregué apresuradamente un dato que no analicé.