[ПОВТОР][Udemy] Tableau анадиз данных

Складчина: [ПОВТОР][Udemy] Tableau анадиз данных

[Udemy] Tableau от A до Я - Вводный курс по Tableau 10 для анализа данных
Tableau 10 A-Z: Hands-On Tableau Training For Data Science!

Вводный курс по работе с крутым инструментом по визуализации и анализу данных






описание

Спойлер

Learn data visualization through Tableau 10 and create opportunities for you or key decision makers to discover data patterns such as customer purchase behavior, sales trends, or production bottlenecks.

You'll learn all of the features in Tableau that allow you to explore, experiment with, fix, prepare, and present data easily, quickly, and beautifully.

Use Tableau to Analyze and Visualize Data So You Can Respond Accordingly

• Connect Tableau to a Variety of Datasets
• Analyze, Blend, Join, and Calculate Data
• Visualize Data in the Form of Various Charts, Plots, and Maps

Convert Raw Data Into Compelling Data Visualizations Using Tableau 10

Because every module of this course is independent, you can start in whatever section you wish, and you can do as much or as little as you like.

Each section provides a new data set and exercises that will challenge you so you can learn by immediately applying what you're learning.

Content is updated as new versions of Tableau are released. You can always return to the course to further hone your skills, while you stay ahead of the competition.

Contents and Overview

This course begins with Tableau basics. You will navigate the software, connect it to a data file, and export a worksheet, so even beginners will feel completely at ease.

To be able to find trends in your data and make accurate forecasts, you'll learn how to work with data extracts and timeseries.

Also, to make data easier to digest, you'll tackle how to use aggregations to summarize information. You will also use granularity to ensure accurate calculations.

In order to begin visualizing data, you'll cover how to create various charts, maps, scatterplots, and interactive dashboards for each of your projects.

You'll even learn when it's best to join or blend data in order to work with and present information from multiple sources.

Finally, you'll cover the latest and most advanced features of data preparation in Tableau 10, where you will create table calculations, treemap charts, and storylines.

By the time you complete this course, you'll be a highly proficient Tableau user. You will be using your skills as a data scientist to extract knowledge from data so you can analyze and visualize complex questions with ease.

You'll be fully prepared to collect, examine, and present data for any purpose, whether you're working with scientific data or you want to make forecasts about buying trends to increase profits.

• Install Tableau Desktop 10
• Connect Tableau to various Datasets: Excel and CSV files
• Create Barcharts
• Create Area Charts
• Create Maps
• Create Scatterplots
• Create Piecharts
• Create Treemaps
• Create Interactive Dashboards
• Create Storylines
• Understand Types of Joins and how they work
• Work with Data Blending in Tableau
• Create Table Calculations
• Work with Parameters
• Create Dual Axis Charts
• Create Calculated Fields
• Create Calculated Fields in a Blend
• Export Results from Tableau into Powerpoint, Word, and other software
• Work with Timeseries Data (two methods)
• Creating Data Extracts in Tableau
• Understand Aggregation, Granularity, and Level of Detail
• Adding Filters and Quick Filters
• Create Data Hierarchies
• Adding Actions to Dashboards (filters & highlighting)
• Assigning Geographical Roles to Data Elements
• Advanced Data Preparation (including latest updates in Tableau 9)
• You should take this course if want to learn Tableau completely from scratch
• You should take this course if you know some Tableau skills but want to get better
• You should take this course if you are good with Tableau and want to take your skills to the next level and truly leverage the full potential of Tableau

Summary

To sum up, I am absolutely and utterly passionate about both Data Science and Forex Trading and I am looking forward to sharing my passion and knowledge with you!

Hi there,

We are the SuperDataScience team. You will find us in the Data Science courses taught by Kirill Eremenko - we are here to help you out with any questions and make sure your journey through the courses is always smooth sailing!

The best way to get in touch is to post a discussion in the Q&A of the course you are taking. In most cases we will respond within 24 hours.

We're passionate about helping you enjoy the courses!

See you in class,

Sincerely,

The Real People at SuperDataScience



Узнать визуализации данных с помощью таблицы 10 и создать возможности для Вас или ключевых лиц, принимающих решения, чтобы обнаружить данные моделей, таких как покупательское поведение клиентов, тенденции продаж, или "узкие места" производства.

Вы узнаете все возможности в таблицы, которые позволяют изучать, экспериментировать с ними, отремонтировать, подготовить и представить информацию легко, быстро и красиво.

использовать таблицу для анализа и визуализации данных, так что Вы можете реагировать соответствующим образом

\

• Подключите табло к различным наборам данных
• Анализ, смеси, соединения, и расчета данных
• Визуализация данных в виде различных диаграмм, графиков и карт

Преобразовать Необработанные Данные В Убедительной Визуализации Данных С Помощью Таблицы 10

Потому что каждый модуль данного курса является независимым, вы можете начать в любом разделе Вы хотите, и вы можете сделать как много или как мало, как вам нравится.

Каждый раздел содержит новый набор и упражнений информацию, которая бросит вызов Вам так что вы сможете узнать сразу же применять то, что вы изучаете.

Контент обновляется по мере выхода новых версий таблицы. Вы всегда можете вернуться к курсу для дальнейшего отточить свои навыки, в то время как вы остаться впереди конкуренции.

содержание и обзор

Этот курс начинается с основ таблицы. Вы будете ориентироваться на программы, Подсоедините его к файлу данных, и экспортировать лист, поэтому даже новички будут чувствовать себя вполне вольготно.

Уметь находить тренды в ваших данных и делать более точные прогнозы, вы узнаете, как работать с извлечение данных и временных рядов.

Кроме того, чтобы облегчить информацию для переваривания, вы будете решать, как использовать агрегаты для обобщения информации. Вы также будете использовать гранулярности для обеспечения точного расчета.

Для того, чтобы приступить к визуализации данных, мы расскажем, как для создания различных диаграмм, карт, диаграмм и интерактивных информационных панелей для каждого из ваших проектов.

Вы даже узнаете, когда лучше вступать или смесь данных для того, чтобы работать с и представить информацию из нескольких источников.

Наконец, Вы будете освещать последние и самые передовые функции подготовки данных в таблицы 10, где вы будете создавать расчеты, таблицы, графики, карты и сюжетные линии.

К тому времени, вы закончите этот курс, Вы будете высококвалифицированным пользователей доски. Вы будете использовать свои навыки в качестве аналитика данных для извлечения знаний из данных, так что вы можете анализировать и визуализировать сложные вопросы с легкостью.

Вы будете полностью готовы, чтобы собрать, изучить и представить данные по любой цели, работаете ли вы с научными данными, или вы хотите сделать прогнозы о тенденции увеличения прибыли.

\

• Установить Доски Стола 10
• Подключите таблицы для различных наборов данных: Excel и CSV файлов
• Создать Barcharts
• Создание Диаграмм
• Создание Карт
• Создание Диаграммы Рассеивания
• Создание Круговых Диаграмм
• Создавать Карты Дерева
• Создание Интерактивных Панелей
• Создавать Сюжетные Линии
• Понять типы соединений и как они работают
• Работа с смешивания данных в tableau
• Создание Расчетов Таблицы
• Работа с параметрами
• Создать Двойной Оси Диаграммы
• Создавать Вычисляемые Поля
• Создание Вычисляемых полей в смесь
• Экспорт результатов из таблицы в PowerPoint, Word и другие программы
• Работа с Таймсерии данных (двумя способами)
• Создание извлекает данные в tableau
• Понять, Агрегирования, детализации и уровень детализации
• Добавление фильтров и быстрые фильтры
• Создать Иерархию Данных
• Добавление действий к панели (фильтры &амп; подсветка)
• Назначение географического роли данных элементов
• Предварительная Подготовка данных (включая последние обновления в таблицы 9)
• Вы должны принять этот курс, если хотите полностью изучить картину с нуля
• Вы должны принять этот курс, если вы знаете какие-то навыки картина, но хочу сделать лучше
• Вы должны принять этот курс, если вы хорошо с tableau и хотите взять свои навыки на следующий уровень и действительно использовать весь потенциал доски

Резюме

Подводя итог, я абсолютно и совершенно увлечены как данные науки и Форекс, и я с нетерпением жду, чтобы поделиться своей страстью и знаниями с вами!

Привет там,

Мы SuperDataScience команда. Вы найдете нас в науке данных и nbsp;преподаваемые дисциплины и nbsp;Еременко Кирилл - мы здесь, чтобы помочь Вам с любыми вопросами и убедитесь, что ваш путь через курсы всегда гладко!

Лучший способ войти в контакт, чтобы после обсуждения в Q&амп;a из курса Вы принимаете. В большинстве случаев мы ответим Вам в течение 24 часов.

Мы увлечены помогая Вам посетить курсы!

Увидимся в классе,

С уважением,

Реальные люди в SuperDataScience

содержание

Спойлер

Curriculum

Блок 1: It's super easy to get Started
Урок 1 - Welcome! What is Tableau & Course Overview [06:48]
Урок 2 - Installation [04:26]
Урок 3 - Exercise - Get Excited! [05:01]
Урок 4 - BONUS: Interview With A Graduate Of This Course [00:28]

Блок 2: Tableau Basics: Your First Bar chart
Урок 5 - The Business Challenge - Who Gets the Annual Bonus? [03:43]
Урок 6 - Connecting Tableau to a Data File - CSV File [06:10]
Урок 7 - Navigating Tableau [08:54]
Урок 8 - Creating Calculated Fields [06:27]
Урок 9 - Adding Colors [07:47]
Урок 10 - Adding Labels and Formatting [11:09]
Урок 11 - Exporting Your Worksheet [06:26]
Урок 12 - Get The Viz [01:13]


Блок 3: Time series, Aggregation, and Filters
Урок 13 -
Блок Intro [02:15]
Урок 14 - Working with Data Extracts in Tableau [08:07]
Урок 15 - Working with Time Series [09:42]
Урок 16 - Understanding Aggregation, Granularity, and Level of Detail [09:29]
Урок 17 - Creating an Area Chart & Learning About Highlighting [08:55]
Урок 18 - Adding a Filter and Quick Filter [08:58]


Блок 4: Maps, Scatterplots, and Your First Dashboard
Урок 19 -
Блок Intro [01:14]
Урок 20 - Joining Data in Tableau [10:01]
Урок 21 - Creating a Map, Working with Hierarchies [11:09]
Урок 22 - Creating a Scatter Plot, Applying Filters to Multiple Worksheets [10:24]
Урок 23 - Let's Create our First Dashboard! [07:25]
Урок 24 - Adding an Interactive Action - Filter [08:29]
Урок 25 - Adding an Interactive Action - Highlighting [09:33]


Блок 5: Joining and Blending Data, PLUS: Dual Axis Charts
Урок 26 -
Блок Intro [04:26]
Урок 27 - Understanding how LEFT, RIGHT, INNER, and OUTER Joins Work [06:26]
Урок 28 - Joins With Duplicate Values [02:41]
Урок 29 - Joining on Multiple Fields [05:31]
Урок 30 - The Showdown: Joining Data v.s. Blending Data in Tableau [10:57]
Урок 31 - Data Blending in Tableau [15:25]
Урок 32 - Dual Axis Chart [12:16]
Урок 33 - Creating Calculated Fields in a Blend (Advanced Topic) [13:24]
Урок 34 -
Блок Recap [07:11]


Блок 6: Table Calculations, Advanced Dashboards, Storytelling
Урок 35 -
Блок Intro [00:56]
Урок 36 - Downloading the Dataset and Connecting to Tableau [04:02]
Урок 37 - Mapping: how to Set Geographical Roles [06:38]
Урок 38 - Creating Table Calculations for Gender [05:09]
Урок 39 - Creating Bins and Distributions For Age [06:38]
Урок 40 - Leveraging the Power of Parameters [08:00]
Урок 41 - How to Create a Tree Map Chart [02:21]
Урок 42 - Creating a Customer Segmentation Dashboard [06:11]
Урок 43 - Advanced Dashboard Interactivity [04:21]
Урок 44 - Analyzing the Customer Segmentation Dashboard * [10:57]
Урок 45 - Creating a Storyline [12:45]


Блок 7: Advanced Data Preparation
Урок 46 -
Блок Intro [02:11]
Урок 47 - What Format Your Data Should Be In [05:19]
Урок 48 - Data Interpreter [11:33]
Урок 49 - Pivot [02:47]
Урок 50 - Splitting a Column into Multiple Columns [03:21]
Урок 51 - MetaData Grid [07:04]
Урок 52 - Fixing Geographical Data Errors in Tableau [07:25]


Блок 8: What's new in Tableau 10
Урок 53 -
Блок Intro [06:38]
Урок 54 - The Challenge: Startup Expansion Analytics [08:13]
Урок 55 - Custom Territories Via Groups [09:17]
Урок 56 - Custom Territories Via Geographic Roles [04:31]
Урок 57 - Adding a Highlighter [05:48]
Урок 58 - Clustering In Tableau [07:10]
Урок 59 - Cross-Database Joins [08:22]
Урок 60 - Modeling With Clusters [12:20]
Урок 61 - Saving Your Clusters [03:43]
Урок 62 - New Design Features [04:23]
Урок 63 - New Mobile Features [04:19]
Урок 64 -
Блок Recap [05:19]


Блок 9: Conclusion
Урок 65 - Course overview and roadmap download [08:51]
Урок 66 - ***YOUR SPECIAL BONUS*** [01:59] Учебный план

Блок 1: Это очень легко начать
Урок 1 - Добро Пожаловать! Что такое таблицы & Обзор курса [06:48]
Урок 2 - Установка [04:26]
Урок 3 - Упражнения - Горячись! [05:01]
Урок 4 - бонус: интервью с выпускником этого курса [00:28]

Блок 2: Основы доски: первый гистограмма
Урок 5 - бизнес-проблемы - кто получает годовой бонус? [03:43]
Урок 6 - Подключение таблицы в файл данных - файл CSV [06:10]
Урок 7 - Навигационные Таблицы [08:54]
Урок 8 - Создание Вычисляемых Полей [06:27]
Урок 9 - Добавление Цветов [07:47]
Урок 10 - Добавление меток и форматирование [11:09]
Урок 11 - Экспорт Листа [06:26]
Урок 12 - Получаем Виз [01:13]


Блок 3: временные ряды, агрегаты и Фильтры
Урок 13 -
Блок Интро [02:15]
Урок 14 Работа с извлечение данных в tableau [08:07]
Урок 15 - Работа со временных рядов [09:42]
Урок 16 - понимание Агрегирования, детализации и уровня детализации [09:29]
Урок 17 - создание графики и узнать о Подсветка [08:55]
Урок 18 - Добавление фильтра и быстрый фильтр [08:58]


Блок 4: карты, диаграммы рассеивания, и Ваша первая панель
Урок 19 -
Блок Интро [01:14]
Урок 20 - присоединение данных в tableau [10:01]
Урок 21 - создание карты, Работа с Иерархиями [11:09]
Урок 22 - создание точечной диаграммы, применение фильтров для нескольких листов [10:24]
Урок 23 - давайте создадим нашу первую панель! [07:25]
Урок 24 - Добавление интерактивных действий - фильтр [08:29]
Урок 25 - Добавление интерактивных действий - Подсветка [09:33]


Блок 5: присоединение и сведения смешивания, плюс: * Двойная графика оси
Урок 26 -
Блок Интро [04:26]
Урок 27 - понимание того, как левый, правый, внутренний, и внешние соединения работать [06:26]
Урок 28 - Соединений С Повторяющимися Значениями [02:41]
Урок 29 - присоединение по нескольким полям [05:31]
Урок 30 - Шоудаун: присоединение данных в. с. Смешивание данных в tableau [10:57]
Урок 31 - смешивание данных в tableau [15:25]
Урок 32 - Двойная Ось Диаграммы [12:16]
Урок 33 - создание Вычисляемых полей в смеси (расширенные настройки) [13:24]
Урок 34 -
Блок Повторение [07:11]


Блок 6: Расчеты, Таблицы, Дополнительные Панели, Рассказ
Урок 35 -
Блок Интро [00:56]
Урок 36 - Загрузка набора данных и подключение к tableau [04:02]
Урок 37 - сопоставление: как установить Географическое ролей [06:38]
Урок 38 - создание расчетов таблицы для Пол [05:09]
Урок 39 - создания интервалов и распределений по возрасту [06:38]
Урок 40 - максимальным использованием параметров [08:00]
Урок 41 - способы создания дерева [02:21]
Урок 42 - создание Сегментация панель мониторинга клиента [06:11]
Урок 43 - Расширенная Приборная Панель Интерактивность [04:21]
Урок 44 - анализа сегментации приборная панель клиента * [10:57]
Урок 45 - создание сюжетной линии [12:45]


Блок 7: Предварительная Подготовка Данных
Урок 46 -
Блок Интро [02:11]
Урок 47 - В Каком Формате Данные Должны Быть В [05:19]
Урок 48 - Интерпретатор Данных [11:33]
Урок 49 - Центр [02:47]
Урок 50 - разбиение столбца на несколько столбцов [03:21]
Урок 51 - Метаданные Сетки [07:04]
Урок 52 - исправление ошибок географических данных в tableau [07:25]


Блок 8: Что нового в tableau 10
Урок 53 -
Блок Интро [06:38]
Урок 54 Задачи: Аналитика Расширение Автозагрузки [08:13]
Урок 55 - Таможенные Территории Через Группы [09:17]
Урок 56 - Таможенные Территории По Географической Роли [04:31]
Урок 57 - Добавление маркера [05:48]
Урок 58 - Кластеризации В Tableau [07:10]
Урок 59 - Межбазовых Соединений [08:22]
Урок 60 - Моделирование Кластеров [12:20]
Урок 61 - Экономия Вашего Кластеров [03:43]
Урок 62 - Новые Конструктивные Особенности [04:23]
Урок 63 - Новые Мобильные Функции [04:19]
Урок 64 -
Блок Повторение [05:19]


Блок 9: Заключение
Урок 65 - обзор курса и скачать Дорожная карта [08:51]
Урок 66 - ***ваш специальный бонус*** [01:59]

продажник
Скрытая ссылка

[Udemy] Tableau - Продвинутый курс: Использование Tableaut в DataSience

Tableau 10 Advanced Training: Master Tableau in Data Science
Продвинутый курс по работе с крутым инструментом по визуализации и анализу данных




описание

Спойлер

Ready to take your Tableau skills to the next level? 

Want to truly impress your boss and the team at work?

This course is for you!

nalytics of the REAL WORLD.

In this course you will learn:

• How to use Groups and Sets to increase your work efficiency 10x
• Everything about Table Calculations and how to use their power in your analysis
• How to perform Analytics and Data Mining in Tableau
• How to create Animations in Tableau
• And much, much more!

Each module is independent so you can start learning from wherever you see fit. The more you learn the better you will get. However, you can stop at any time you will still have a strong set of skills to take with you.

• Create and use Groups
• Understand the difference between Groups and Sets
• Create and use Static Sets
• Create and use Dynamic Sets
• Combine Sets into more Sets
• Use Sets as filters
• Create Sets via Formulas
• Control Sets with Parameters
• Control Reference Lines with Parameters
• Use multiple fields in the colour property
• Create highly interactive Dashboards
• Develop an intrinsic understanding of how table calculations work
• Use Quick Table calculations
• Write your own Table calculations
• Combine multiple layers of Table Calculations
• Use Table Calculations as filters
• Use trendlines to interrogate data
• Perform Data Mining in Tableau
• Create powerful storylines for presentation to Executives
• This course is for anyone with solid beginner level skills in Tableau
• This course is for anyone who wants to take their Tableau expertise to the next level

Summary

To sum up, I am absolutely and utterly passionate about both Data Science and Forex Trading and I am looking forward to sharing my passion and knowledge with you!

Hi there,

We are the SuperDataScience team. You will find us in the Data Science courses taught by Kirill Eremenko - we are here to help you out with any questions and make sure your journey through the courses is always smooth sailing!

The best way to get in touch is to post a discussion in the Q&A of the course you are taking. In most cases we will respond within 24 hours.

We're passionate about helping you enjoy the courses!

See you in class,

Sincerely,

The Real People at SuperDataScience



Готов взять свои навыки таблицы на следующий уровень? вы

Хотите по-настоящему удивить босса и коллектив на работе?

этот курс для вас!

nalytics реального мира.

В этом курсе вы узнаете:

\

• Как использовать группы и наборы, чтобы увеличить эффективность вашей работы 10х
• Все о таблицы расчетов и как использовать их силу в своем анализе
• Как выполнить аналитики и интеллектуального анализа данных в tableau
• Как создать анимацию в tableau
• И многое, многое другое!

Каждый модуль является независимым, так что вы можете и nbsp;начать обучение независимо от того, где вы считаете нужным. и nbsp;чем больше вы узнаете, тем лучше вы получите. Однако, вы можете остановиться в любой момент вы по-прежнему имеют сильный набор навыков, чтобы взять с собой.

\

• Создавать и использовать группы
• Понять разницу между группами и наборы
• Создание и использование статических наборов
• Создание и использование динамических наборов
• Объединение наборов в более комплектов
• Использование наборов фильтров
• Создавать наборы по формулам
• Контроль наборы параметров
• Контроль опорных линий с параметрами
• Использовать несколько полей в цвету собственность
• Создание интерактивных информационных панелей
• Развивать внутреннее понимание того, как расчеты Таблица работы
• Использовать быстрые расчеты таблицы
• Писать собственные расчеты Таблица
• Объединить несколько слоев таблицы расчетов
• Использовать таблицы расчетов в качестве фильтров
• Использовать линии тренда для проверки данных
• Выполнять интеллектуальный анализ данных в tableau
• Создать мощный сюжетных линий для представления руководителям
• Этот курс для тех, кто с твердой начального уровня в tableau
• Этот курс для тех, кто хочет взять свои знания таблицы на следующий уровень

Резюме

Подводя итог, я абсолютно и совершенно увлечены как данные науки и Форекс, и я с нетерпением жду, чтобы поделиться своей страстью и знаниями с вами!

Привет там,

Мы SuperDataScience команда. Вы найдете нас в науке данных и nbsp;преподаваемые дисциплины и nbsp;Еременко Кирилл - мы здесь, чтобы помочь Вам с любыми вопросами и убедитесь, что ваш путь через курсы всегда гладко!

Лучший способ войти в контакт, чтобы после обсуждения в Q&амп;a из курса Вы принимаете. В большинстве случаев мы ответим Вам в течение 24 часов.

Мы увлечены помогая Вам посетить курсы!

Увидимся в классе,

С уважением,

Реальные люди в SuperDataScience

содержание

Спойлер

Curriculum

Блок 1: Introduction
Урок 1 - Welcome to the Tableau Advanced course [08:36]

Блок 2: Groups and Sets
Урок 2 -
Блок s Intro [00:51]
Урок 3 - Project Brief: 1,000 Startups [07:07]
Урок 4 - Working with Groups [11:09]
Урок 5 - Creating Static Set [12:24]
Урок 6 - Creating Dynamic Set [07:26]
Урок 7 - Combining Sets [06:02]
Урок 8 - Controlling Sets With Parameters [07:18]
Урок 9 - Dashboard: The Startup Quadrant [11:38]
Урок 10 - Dashboard Tricks [15:48]
Урок 11 -
Блок Recap [05:33]


Блок 3: Advanced Table Calculations
Урок 12 -
Блок 3: SECTIONS INTRO [01:12]
Урок 13 - Project Brief: Coal Terminal Utilization Analysis [16:54]
Урок 14 - Creating Multiple Joins in Tableau [10:30]
Урок 15 - Calculated Fields vs Table Calculations [09:08]
Урок 16 - Creating Advanced Table Calculations [12:55]
Урок 17 - Saving a Quick Table Calculation [08:49]
Урок 18 - Specifying Direction of Computation [10:07]
Урок 19 - Writing your own Table Calculations [19:07]
Урок 20 - Adding a Second Layer Moving Average [08:18]
Урок 21 - Quality Assurance For Table Calculations [13:07]
Урок 22 - Trendlines for Power-Insights [14:36]
Урок 23 - Creating a Storyline [16:13]
Урок 24 - Executive Report is Ready [06:22]


Блок 4: Advanced Data Prep + Analytics In Tableau
Урок 25 -
Блок intro [01:01]
Урок 26 - Project Brief: Retail Sector Forecasts [05:01]
Урок 27 - Building Box Plots in Tableau [07:21]
Урок 28 - Analysing Box Plots [13:42]
Урок 29 - Working with Large Data Sources [12:35]
Урок 30 - Pivot & Split [02:43]
Урок 31 - What Does Real World Retail Look Like? [11:03]
Урок 32 - Primary Use Case For Data Source Filters [06:49]
Урок 33 - Trendlines [10:38]
Урок 34 - Data Prep Exercise [06:05]
Урок 35 - Advanced Timeseries Blending [15:51]
Урок 36 - Calculating Sales Per Capita [10:04]
Урок 37 - Forecasting in Tableau [11:24]
Урок 38 - How to Present a Storyline [11:48]


Блок 5: Creating Animations in Tableau
Урок 39 -
Блок Intro [01:01]
Урок 40 - Project Brief: World Health Trends [05:20]
Урок 41 - Editing Blending Relationships [08:08]
Урок 42 - Building the Visualisation [05:31]
Урок 43 - Adding Animation [07:30]
Урок 44 - Manually Sorting Blended Data [03:57]
Урок 45 - Leaving a Trail in your Animations [08:58]
Урок 46 - Finalizing the Dashboard [06:56]


Блок 6: Level Of Detail Calculations (LOD)
Урок 47 -
Блок Intro [01:07]
Урок 48 - Project Brief: Regional Profit Analysis [03:52]
Урок 49 - Preparing the workbook [04:30]
Урок 50 - Aggregation and Granularity (refresher) [03:54]
Урок 51 - LOD Calculations Intuition [10:34]
Урок 52 - LOD Type 1: INCLUDE [13:21]
Урок 53 - Understanding ATTR() in Tableau [07:41]
Урок 54 - LOD Type 2: EXCLUDE (Part 1) [13:44]
Урок 55 - LOD Type 2: EXCLUDE (Part 2) [13:49]
Урок 56 - Multiple fields in an LOD Calculation [06:27]
Урок 57 - LOD Type 3: FIXED [11:49]
Урок 58 - Finalizing the Visualization [06:20]


Блок 7: Conclusion
Урок 59 - Course Overview [11:27]

Блок 8: Bonus Урок s - Lecture 60 [***YOUR SPECIAL BONUS***]
01:55

Учебный план

Блок 1: Введение
Урок 1 - Добро пожаловать на Продвинутый курс таблицы [08:36]

Блок 2: группы и наборы
Урок 2 -
Блок с Интро [00:51]
Урок 3 - Краткая Проекта: 1,000 Стартапов [07:07]
Урок 4 - Работа с группами [11:09]
Урок 5 - Создание Статических Набор [12:24]
Урок 6 - Создание Динамического Набора [07:26]
Урок 7 - Объединение Множеств [06:02]
Урок 8 - Контрольный Наборы Параметров [07:18]
Урок 9 - Приборная Панель: Загрузочный Сектор [11:38]
Урок 10 - Панель Трюков [15:48]
Урок 11 -
Блок Повторение [05:33]


Блок 3: Предварительные Расчеты Таблица
Урок 12 -
Блок 3: разделы интро [01:12]
Урок 13 - Краткое Описание Проекта: Анализ Использования Угольного Терминала [16:54]
Урок 14 - создание нескольких соединений в tableau [10:30]
Урок 15 - Вычисляемые поля против таблицы расчетов [09:08]
Урок 16 - Создание Сложных Расчетов Таблицы [12:55]
Урок 17 - сохранение быстрая Таблица расчета [08:49]
Урок 18 - задание направления вычислений [10:07]
19 Урок - написание собственных расчетов Таблица [19:07]
Урок 20 - Добавление второго слоя скользящего среднего [08:18]
Урок 21 - Гарантия Качества Для Расчетов Таблицы [13:07]
Урок 22 - линии для питания-выводы [14:36]
Урок 23 - создание сюжетной линии [16:13]
Урок 24 - исполнительный отчет готов [06:22]


Блок 4: Расширенные Данные ДКП + Аналитика В Tableau
Урок 25 -
Блок интро [01:01]
Урок 26 - Краткое Описание Проекта: Прогнозы Розничного Сектора [05:01]
Урок 27 - здание ящичковые диаграммы в tableau [07:21]
Урок 28 - Анализ Ящичковые Диаграммы [13:42]
Урок 29 - Работа с большими источниками данных [12:35]
Урок 30 - Пивот И Секущиеся [02:43]
Урок 31 - В Каком Реальном Мире Розничная Выглядеть? [11:03]
Урок 32 - Первичное Использование Чехол Для Фильтров Источник Данных [06:49]
Урок 33 - Линии [10:38]
Урок 34 - Данные Подготовительные Упражнения [06:05]
Урок 35 - Расширенный Таймсерии Смешивания [15:51]
Урок 36 - Расчет Объема Продаж На Душу Населения [10:04]
Урок 37 - Прогнозирование в tableau [11:24]
Урок 38 - как представить сюжет [11:48]


Блок 5: создание анимации в tableau
Урок 39 -
Блок Интро [01:01]
Урок 40 - Краткое Описание Проекта: Тенденции Мирового Здравоохранения [05:20]
Урок 41 - Редактирования, Смешивания Отношений [08:08]
Урок 42 - строительной визуализации [05:31]
Урок 43 - Добавление Анимации [07:30]
Урок 44 - Ручная Сортировка Смешанных Данных [03:57]
Урок 45 - оставляя след в вашей анимации [08:58]
Урок 46 - доработка приборной панели [06:56]


Блок 6: уровень детализации расчетов (ЛОД)
Урок 47 -
Блок Интро [01:07]
48 Урок - Проект: Региональный Анализ Прибылей [03:52]
Урок 49 - готовит книгу [04:30]
Урок 50 - агрегации и детализации (повышения квалификации) [03:54]
Урок 51 - ЛОД Расчеты интуиции [10:34]
Урок 52 - ЛОД Тип 1: включить [13:21]
Урок 53 - понимание М() В tableau [07:41]
Урок 54 - ЛОД Тип 2: исключить (Часть 1) [13:44]
Урок 55 - ЛОД Тип 2: исключить (Часть 2) [13:49]
Урок 56 - несколько полей в расчет ЛОД [06:27]
Урок 57 - ЛОД Тип 3: Исправлена [11:49]
Урок 58 - отработка визуализации [06:20]


Блок 7: Заключение
Урок 59 - Обзор Курса [11:27]

Блок 8: бонусный Урок ы - Лекция 60 [***ваш специальный бонус***]
01:55

прожажник
Скрытая ссылка

[Udemy] DataSience от А до Я - Настроящая обработка данных с упраженениями

Спойлер: описание

Extremely Hands-On... Incredibly Practical... Unbelievably Real!

This is not one of those fluffy classes where everything works out just the way it should and your training is smooth sailing. This course throws you into the deep end.

In this course you WILL experience firsthand all of the PAIN a Data Scientist goes through on a daily basis. Corrupt data, anomalies, irregularities - you name it!

This course will give you a full overview of the Data Science journey. Upon completing this course you will know:

• <li style="">How to clean and prepare your data for analysis</li><li style="">How to perform basic visualisation of your data</li><li style="">How to model your data</li><li style="">How to curve-fit your data</li><li style="">And finally, how to present your findings and wow the audience</li>

This course will give you so much practical exercises that real world will seem like a piece of cake when you graduate this class. <span></span>This course has homework exercises that are so thought provoking and challenging that you will want to cry... But you won't give up! You will crush it. In this course you will develop a good understanding of the following tools:

• <li style="">SQL</li><li style="">SSIS</li><li style="">Tableau</li><li style="">Gretl</li>

This course has pre-planned pathways. Using these pathways you can navigate the course and combine sections into YOUR OWN journey that will get you the skills that YOU need.

Or you can do the whole course and set yourself up for an incredible career in Data Science.

The choice is yours. Join the class and start learning today!

See you inside,

Sincerely,

Kirill Eremenko

• Successfully perform all steps in a complex Data Science project
• Create Basic Tableau Visualisations
• Perform Data Mining in Tableau
• Understand how to apply the Chi-Squared statistical test
• Apply Ordinary Least Squares method to Create Linear Regressions
• Assess R-Squared for all types of models
• Assess the Adjusted R-Squared for all types of models
• Create a Simple Linear Regression (SLR)
• Create a Multiple Linear Regression (MLR)
• Create Dummy Variables
• Interpret coefficients of an MLR
• Read statistical software output for created models
• Use Backward Elimination, Forward Selection, and Bidirectional Elimination methods to create statistical models
• Create a Logistic Regression
• Intuitively understand a Logistic Regression
• Operate with False Positives and False Negatives and know the difference
• Read a Confusion Matrix
• Create a Robust Geodemographic Segmentation Model
• Transform independent variables for modelling purposes
• Derive new independent variables for modelling purposes
• Check for multicollinearity using VIF and the correlation matrix
• Understand the intuition of multicollinearity
• Apply the Cumulative Accuracy Profile (CAP) to assess models
• Build the CAP curve in Excel
• Use Training and Test data to build robust models
• Derive insights from the CAP curve
• Understand the Odds Ratio
• Derive business insights from the coefficients of a logistic regression
• Understand what model deterioration actually looks like
• Apply three levels of model maintenance to prevent model deterioration
• Install and navigate SQL Server
• Install and navigate Microsoft Visual Studio Shell
• Clean data and look for anomalies
• Use SQL Server Integration Services (SSIS) to upload data into a database
• Create Conditional Splits in SSIS
• Deal with Text Qualifier errors in RAW data
• Create Scripts in SQL
• Apply SQL to Data Science projects
• Create stored procedures in SQL
• Present Data Science projects to stakeholders
• Anybody with an interest in Data Science
• Anybody who wants to improve their data mining skills
• Anybody who wants to improve their statistical modelling skills
• Anybody who wants to improve their data preparation skills
• Anybody who wants to improve their Data Science presentation skills

Summary

To sum up, I am absolutely and utterly passionate about both Data Science and Forex Trading and I am looking forward to sharing my passion and knowledge with you!

Hi there,

We are the SuperDataScience&nbsp;team. You will find us in the Data Science&nbsp;courses taught&nbsp;by Kirill Eremenko - we are here to help you out with any questions and make sure your journey through the courses is always smooth sailing!

The best way to get in touch is to post a discussion in the Q&amp;A of the course you are taking. In most cases we will respond within 24 hours.

We're passionate about helping you enjoy the courses!

See you in class,

Sincerely,

The Real People at SuperDataScience



Чрезвычайно Практический... Невероятно Практично... Невероятно Реальные!

Это не один из тех, пушистый классы, где все работает только так и надо и тренировки гладко. Этот курс погрузит вас в глубокий конец.

В этом, конечно, вы испытаете всю боль ученым данные проходят через на ежедневной основе. Поврежденные данные, аномалии, нарушения - вы называете это!

Этот курс даст Вам полный обзор научных данных путешествии. После завершения этого курса Вы будете знать:

\

• <ли стиль="">как очистить и подготовить данные для анализа</литий><литий стиль="">как выполнять базовые визуализации данных</литий><литий стиль="">как модель данных</литий><литий стиль="">как по кривым данных</литий><литий стиль="">и, наконец, как представить свои результаты и WoW аудитории</литий>

этот курс даст вам так много практических упражнений, что реальный мир будет выглядеть как кусок пирога, когда вы выпускник этого класса. </span>, что этот курс домашних упражнений, которые так провокационно и сложной, что вам хочется плакать... но ты не сдавайся! Вы будете сокрушить его. В этом курсе вы будете развивать хорошее понимание следующих инструментов:
\

• <ли стиль="">среда SQL</литий><литий стиль="">служб ssis</литий><литий стиль="">таблицы</литий><литий стиль="">Гретель</литий>

Этот курс имеет заранее спланированному пути. С помощью этих путей вы можете перемещаться по ходу и объединить разделы в собственное путешествие, которое будет вам навыки, которые вам нужны.

Или вы можете сделать весь курс и настроить себя на невероятную карьеру в науке данных.

Выбор за вами. Присоединиться к классу и начать обучение уже сегодня!

Увидимся внутри,

С уважением,

Еременко Кирилл

\

• Успешно выполнить все шаги в сложной науке данных проекта
• Создать Базовый Визуализации Таблицы
• Выполнять интеллектуальный анализ данных в tableau
• Понять, как применить Хи-квадрат статистическая проверка
• Применение метода наименьших квадратов для создания линейной регрессии
• Оценки R-квадрат для всех типов моделей
• Оценить Скорректированный R-квадрат для всех типов моделей
• Создать простой линейной регрессии (зеркальные)
• Создать множественной линейной регрессии (МЛР)
• Создание Фиктивных Переменных
• Интерпретировать коэффициенты МЛР
• Чтение статистических данных программного обеспечения для создания моделей
• Использовать исключение, отбор и Двунаправленную ликвидации методов для создания статистической модели
• Создание логистической регрессии
• Интуитивно понять логистическую Регрессию
• Работать с ложных срабатываний и ложных негативов и знаю разницу
• Прочитать матрицу путаницы
• Создать надежную модель Геодемографическая Сегментация
• Преобразование независимых переменных для целей моделирования
• Получают новых независимых переменных для целей моделирования
• Проверка на мультиколлинеарность с помощью ВИФ и корреляционной матрицы
• Я понимаю, что интуиция мультиколлинеарности
• Применять кумулятивный профиль точность (крышка) для оценки моделей
• Построить кривую шапку в Excel
• Использование обучающих и тестовых данных для построения надежных моделей
• Извлечь выводы из Кривой крышкой
• Понять отношение шансов
• Выводят бизнес идеи из коэффициентов логистической регрессии
• Понять, что модель ухудшения на самом деле выглядит
• Применяются три уровня обслуживания модели для предотвращения ухудшения модель
• Установить и перейти на SQL сервер
• Установка и перейдите в Visual Studio оболочка
• Очистить данные и искать аномалии
• Использовать службы интеграции SQL сервер (ssis) для загрузки данных в базу данных
• Создать условный шпагат в ssis
• Ошибки Квалификатор текста в исходных данных
• Создавать скрипты в SQL
• Применение SQL для научных данных проектов
• Создание хранимых процедур в SQL
• Настоящее время научных данных проектов с заинтересованными сторонами
• Кто с интересом в области науки данных
• Всем, кто хочет улучшить свои навыки добычи данных
• Всем, кто хочет улучшить свои статистические навыки моделирования
• Всем, кто хочет улучшить свои навыки подготовки данных
• Всем, кто хочет улучшить свои научные данные навыки презентации

Резюме

Подводя итог, я абсолютно и совершенно увлечены как данные науки и Форекс, и я с нетерпением жду, чтобы поделиться своей страстью и знаниями с вами!

Привет там,

Мы SuperDataScience&nbsp;команда. Вы найдете нас в науке данных и nbsp;преподаваемые дисциплины и nbsp;Еременко Кирилл - мы здесь, чтобы помочь Вам с любыми вопросами и убедитесь, что ваш путь через курсы всегда гладко!

Лучший способ войти в контакт, чтобы после обсуждения в Q&амп;a из курса Вы принимаете. В большинстве случаев мы ответим Вам в течение 24 часов.

Мы увлечены помогая Вам посетить курсы!

Увидимся в классе,

С уважением,

Реальные люди в SuperDataScience

содержание

Спойлер

Curriculum

Блок 1: Get Excited
Урок 1 - Welcome to Data Science A-Z™ [04:41]

Блок 2: What is Data Science?
Урок 2 - Intro (what you will learn in this section) [00:44]
Урок 3 - Profession of the future [06:58]
Урок 4 - Areas of Data Science [05:58]
Урок 5 - IMPORTANT: Course Pathways [05:52]
Урок 6 - BONUS: Inspiring Data Science Interview [00:38]

Блок 3: --------------------------- Part 1: Visualisation ---------------------------
Урок 7 - Welcome to Part 1 [01:57]

Блок 4: Introduction to Tableau
Урок 8 - Intro (what you will learn in this section) [00:28]
Урок 9 - Installing Tableau Desktop and Tableau Public (FREE) [06:08]
Урок 10 - Challenge description + view data in file [02:32]
Урок 11 - Connecting Tableau to a Data file - CSV file [05:17]
Урок 12 - Navigating Tableau - Measures and Dimensions [08:42]
Урок 13 - Creating a calculated field [06:14]
Урок 14 - Adding colours [07:37]
Урок 15 - Adding labels and formatting [11:00]
Урок 16 - Exporting your worksheet [07:40]
Урок 17 -
Блок Recap [03:34]


Блок 5: How to use Tableau for Data Mining
Урок 18 - Intro (what you will learn in this section) [00:44]
Урок 19 - Get the Dataset + Project Overview [07:12]
Урок 20 - Connecting Tableau to an Excel File [03:56]
Урок 21 - How to visualise an ad-hoc A-B test in Tableau [06:29]
Урок 22 - Working with Aliases [04:05]
Урок 23 - Adding a Reference Line [04:53]
Урок 24 - Looking for anomalies [08:35]
Урок 25 - Handy trick to validate your approach / data [09:13]
Урок 26 -
Блок Recap [05:04]

Блок 6: Advanced Data Mining With Tableau
Урок 27 - Intro (what you will learn in this section) [00:44]
Урок 28 - Creating bins & Visualizing distributions [09:55]
Урок 29 - Creating a classification test for a numeric variable [04:25]
Урок 30 - Combining two charts and working with them in Tableau [08:31]
Урок 31 - Validating Tableau Data Mining with a Chi-Squared test [10:29]
Урок 32 - Chi-Squared test when there is more than 2 categories [08:15]
Урок 33 - Visualising Balance and Estimated Salary distribution [11:04]
Урок 34 - Bonus: Chi-Squared Test (Stats Tutorial) [19:12]
Урок 35 - Bonus: Chi-Squared Test Part 2 (Stats Tutorial) [09:10]
Урок 36 -
Блок Recap [05:44]
Урок 37 - Part Completed [01:38]

Блок 7: --------------------------- Part 2: Modelling ---------------------------
Урок 38 - Welcome to Part 2 [03:54]

Блок 8: Stats Refresher
Урок 39 - Intro (what you will learn in this section) [00:29]
Урок 40 - Types of variables: Categorical vs Numeric [05:26]
Урок 41 - Types of regressions [08:09]
Урок 42 - Ordinary Least Squares [03:11]
Урок 43 - R-squared [05:11]
Урок 44 - Adjusted R-squared [09:56]

Блок 9: Simple Linear Regression
Урок 45 - Intro (what you will learn in this section) [00:37]
Урок 46 - Introduction to Gretl [02:34]
Урок 47 - Get the dataset [04:03]
Урок 48 - Import data and run descriptive statistics [04:25]
Урок 49 - Reading Linear Regression Output [06:48]
Урок 50 - Plotting and analysing the graph [04:22]

Блок 10: Multiple Linear Regression
Урок 51 - Intro (what you will learn in this section) [01:15]
Урок 52 - Caveat: assumptions of a linear regression [01:47]
Урок 53 - Get the dataset [04:12]
Урок 54 - Dummy Variables [08:05]
Урок 55 - Dummy Variable Trap [02:10]
Урок 56 - Ways to build a model: BACKWARD, FORWARD, STEPWISE [15:41]
Урок 57 - Backward Elimination - Practice time [16:08]
Урок 58 - Using Adjusted R-squared to create Robust models [10:17]
Урок 59 - Interpreting coefficients of MLR [12:47]
Урок 60 -
Блок Recap [04:15]

Блок 11: Logistic Regression
Урок 61 - Intro (what you will learn in this section) [01:34]
Урок 62 - Get the dataset [04:13]
Урок 63 - Binary outcome: Yes/No-Type Business Problems [09:09]
Урок 64 - Logistic regression intuition [17:03]
Урок 65 - Your first logistic regression [08:04]
Урок 66 - False Positives and False Negatives [08:01]
Урок 67 - Confusion Matrix [04:57]
Урок 68 - Interpreting coefficients of a logistic regression [10:03]

Блок 12: Building a robust geodemographic segmentation model
Урок 69 - Intro (what you will learn in this section) [01:01]
Урок 70 - Get the dataset [07:32]
Урок 71 - What is geo-demographic segmenation? [05:05]
Урок 72 - Let's build the model - first iteration [08:26]
Урок 73 - Let's build the model - backward elimination: STEP-BY-STEP [11:11]
Урок 74 - Transforming independent variables [10:09]
Урок 75 - Creating derived variables [06:09]
Урок 76 - Checking for multicollinearity using VIF [08:11]
Урок 77 - Correlation Matrix and Multicollinearity Intuition [08:20]
Урок 78 - Model is Ready and
Блок Recap [06:27]

Блок 13: Assessing your model
Урок 79 - Intro (what you will learn in this section) [00:37]
Урок 80 - Accuracy paradox [02:11]
Урок 81 - Cumulative Accuracy Profile (CAP) [11:16]
Урок 82 - How to build a CAP curve in Excel [14:47]
Урок 83 - Assessing your model using the CAP curve [07:11]
Урок 84 - Get my CAP curve template [06:20]
Урок 85 - How to use test data to prevent overfitting your model [03:34]
Урок 86 - Applying the model to test data [08:09]
Full Curriculum Учебный план

Блок 1: Горячиться
Урок 1 - Добро пожаловать в науку о данных а-Z™ [04:41]

Блок 2: Что такое наука о данных?
Урок 2 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:44]
Урок 3 - Профессия будущего [06:58]
Урок 4 - направления научных данных [05:58]
Урок 5 - важно: тропа курс [05:52]
Урок 6 - бонус: вдохновляющее данные науки интервью [00:38]

Блок 3: --------------------------- Часть 1: Визуализация ---------------------------
Урок 7 - Добро пожаловать в Часть 1 [01:57]

Блок 4: Введение в tableau
Урок 8 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:28]
Урок 9 - Установка табло настольных и общественных доски (бесплатно) [06:08]
Урок 10 - вызов описание + просмотр данных в файл [02:32]
Урок 11 - Подключение таблицы в файл данных - файл CSV [05:17]
Урок 12 - навигационные таблицы мер и размеры [08:42]
Урок 13 - создание вычисляемого поля [06:14]
Урок 14 - Добавление цветов [07:37]
Урок 15 - Добавление меток и форматирование [11:00]
Урок 16 - экспортеров лист [07:40]
Урок 17 -
Блок Повторение [03:34]


Блок 5: Как использовать таблицы для анализа данных
Урок 18 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:44]
Урок 19 - получить набор данных + Обзор проекта [07:12]
Урок 20 - Подключение таблицы в файл Excel [03:56]
Урок 21 - как визуализировать специальной А-Б тестирование в tableau [06:29]
Урок 22 - Работа с псевдонимами [04:05]
Урок 23 - Добавление опорной линии [04:53]
Урок 24 - Ищу аномалии [08:35]
Урок 25 - удобный трюк, чтобы проверить свой подход / данных [09:13]
Урок 26 -
Блок Повторение [05:04]

Блок 6: Расширенный Интеллектуальный Анализ Данных С Таблицы
Урок 27 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:44]
Урок 28 - создание ячеек распределений & визуализации [09:55]
Урок 29 - создание тестовой классификации для числовой переменной [04:25]
Урок 30 - совмещение двух графиков и работы с ними в tableau [08:31]
Урок 31 - проверка данных таблицы добычи с помощью теста Хи-квадрат [10:29]
Урок 32 - тест Хи-квадрат при наличии более чем 2 категории [08:15]
Урок 33 - Отображение баланса и примерное распределение заработной платы [11:04]
Урок 34 - Бонус: Тест Хи-Квадрат Статистики (Учебник) [19:12]
Урок 35 - Бонус: Хи-Квадрат Тест, Часть 2 (Статистика Учебник) [09:10]
Урок 36 -
Блок Повторение [05:44]
Урок 37 Часть Завершена [01:38]

Блок 7: --------------------------- Часть 2: Моделирование ---------------------------
Урок 38 - Добро пожаловать в Часть 2 [03:54]

Блок 8: Статистика Повышения Квалификации
Урок 39 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:29]
Урок 40 - типы переменных: категорический против числовые [05:26]
Урок 41 - типы регрессий [08:09]
Урок 42 - Обычным Методом Наименьших Квадратов [03:11]
Урок 43 - R-квадрат [05:11]
Урок 44 - Скорректированный R-квадрат [09:56]

Блок 9: Простая Линейная Регрессия
Урок 45 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:37]
Урок 46 - Введение в Гретель [02:34]
Урок 47 - получить набор данных [04:03]
Урок 48 - Импорт данных и описательной статистики [04:25]
Урок 49 - Значение Выходная Линейная Регрессия [06:48]
Урок 50 - построение и анализ графика [04:22]

Блок 10: Множественная Линейная Регрессия
Урок 51 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [01:15]
Урок 52 - предостережение: предположения о линейной регрессии [01:47]
Урок 53 - получить набор данных [04:12]
Урок 54 - Фиктивные Переменные [08:05]
Урок 55 - Переменная Капкан [02:10]
Урок 56 - способы создания модели: назад, вперед, ступенчато [15:41]
Урок 57 - исключение практикой [16:08]
Урок 58 - используя Скорректированный R-квадрат для создания надежных моделей [10:17]
Урок 59 - интерпретация коэффициентов линейной регрессии [12:47]
Урок 60 -
Блок Повторение [04:15]

Блок 11: Логистическая Регрессия
Урок 61 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [01:34]
Урок 62 - получить набор данных [04:13]
Урок 63 - бинарный исход: Да/Нет-Тип бизнес-проблемы [09:09]
Урок 64 - логистическая регрессия интуиции [17:03]
Урок 65 - первая логистическая регрессия [08:04]
Урок 66 - ложноположительных и ложноотрицательных результатов [08:01]
Урок 67 - Матрица Неточностей [04:57]
Урок 68 - интерпретация коэффициентов логистической регрессии [10:03]

Блок 12: построение надежной модели геодемографическая сегментация
Урок 69 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [01:01]
Урок 70 - получить набор данных [07:32]
Урок 71 - что такое гео-демографические segmenation? [05:05]
Урок 72 - давайте построим модель первой итерации [08:26]
Урок 73 - давайте построим модель - исключение: шаг за шагом [11:11]
Урок 74 - преобразование независимых переменных [10:09]
Урок 75 - создание производных переменных [06:09]
Урок 76 - проверка на мультиколлинеарность с помощью ВИФ [08:11]
Урок 77 - Корреляционная Матрица и Мультиколлинеарности интуиция [08:20]
Урок 78 - модель готова и
Блок Повторение [06:27]

Блок 13: Оценка модели
Урок 79 - Интро (то, что вы узнаете в этом разделе) [00:37]
Урок 80 - парадокс точность [02:11]
Урок 81 - совокупная точность профиля (крышка) [11:16]
Урок 82 - Как построить кривую шапку в Excel [14:47]
Урок 83 - оценки модели с использованием кривая крышка [07:11]
Урок 84 - сделать мой шаблон Кривой крышки [06:20]
Урок 85 - как использовать тестовые данные, чтобы избежать переобучения модели [03:34]
Урок 86 - применение модели на тестовых данных [08:09]
Полный Курс Обучения

продажник
Скрытая ссылка