數據科學與商業分析碩士課程

我們將從介紹數據科學開始，涵蓋所有的基礎知識，如統計學，概率等，這是數據分析課程的關鍵主題。

描述性統計是數據科學中的一種統計方法，它使用平均值、中位數等在表格和圖表中對數據進行總結和描述。在本模塊中，您將學習如何使用這種方法更直接地理解數據。

概率是一種用來研究隨機性的數學工具，就像隨機實驗中某個事件發生的可能性一樣。在本模塊中，您將了解在業務分析中使用的概率。

一個統計函數報告一個隨機變量在特定範圍內的所有可能值，稱為概率分布。本模塊將教你概率分布和各種類型，如二項分布、泊鬆分布和正態分布。

本模塊將教你關於假設檢驗和估計。假設檢驗和估計是應用統計學中根據觀測數據進行實驗的必要步驟。

擬合優度檢驗是統計學中的一種假設檢驗，用於從一組觀察結果(如具有正態分布的總體)中檢驗樣本是否足夠地擬合分布。

我們將涵蓋企業財務如何在一個公司運作他們的業務運作的所有基本原理。商業金融是數據分析課程中最重要的主題之一。

商業金融是指你通過商業組織籌集和管理資金。在本模塊中，您將學習商業金融的基礎知識。

營運資本管理是一種商業策略，幫助公司監控他們的流動資產和負債，以保持他們的高效運作。

資本預算是企業用於確定和評估重大項目和投資的計劃策略。在本模塊中，您將了解一個組織的長期投資，如建設新工廠，新機器，新產品和研發項目，這需要資本預算。

企業財務中的資本結構是一個組織利用債務和股權的組合為其資產和負債融資的方法。

在這門商業分析在線課程中，我們將涵蓋企業如何處理其營銷策略和客戶關係管理(CRM)的所有基礎知識。

市場營銷是公司向客戶推廣和銷售產品和服務的策略。你將通過在商業環境中營銷的所有核心概念。

客戶終身價值(CLV)決定了客戶在其生命周期內在產品和服務上的淨支出。

在這裏，我們將涵蓋所有你需要知道的關於SQL編程的知識，如DBMS，規範化，連接等。

數據庫管理係統(DBMS)是一種軟件工具，您可以在數據庫中存儲、編輯和組織數據。本模塊將教你所有你需要知道的關於DBMS的知識。

實體-關係(ER)圖是描繪實體及其屬性之間關係的藍圖。本模塊將教您如何使用多個實體及其屬性製作ER圖。

模式設計是一個模式圖，它指定記錄類型、數據類型和其他約束(如主鍵、外鍵等)的名稱。它是整個數據庫的邏輯視圖。

鍵約束用於在實體集中唯一地標識一個實體，在實體集中有一個主鍵、外鍵等。規範化是DBMS的基本概念之一，用於組織數據以避免數據冗餘。在本模塊中，您將學習如何以及在何處使用所有關鍵約束和規範化基礎知識。

顧名思義，聯接是一種基於其他表中的公共字段組合或聯接來自其他表的數據或行的操作。在本模塊中，您將了解連接的類型並學習如何組合數據。

本模塊將教你如何使用涉及連接和聚合的子查詢/命令。

顧名思義，排序是一種以特定順序排列記錄的技術，以便清楚地理解所報告的數據。本模塊將教你如何在任何層次結構中排序數據，如升序或降序等。

獨立於外部查詢的內部查詢稱為獨立子查詢。本模塊將教你如何使用獨立子查詢。

依賴於外部查詢的內部查詢稱為相關子查詢。本模塊將教你如何使用相關子查詢。

在一組行中確定值並為每一行生成單個結果的函數稱為分析函數。

將兩個或多個查詢組合成一個結果的操作稱為集合操作。在本模塊中，您將實現各種集操作符，如UNION、INTERSECT等。

分組是SQL中的一個特性，它使用SUM、AVG等函數將相同的值排列到組中。過濾是一種功能強大的SQL技術，用於過濾或指定符合特定標準的數據子集。

在這裏，我們將涵蓋你需要學習的關於數據科學Python編程的所有關鍵概念，如NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn等。

Python是一種廣泛實現的高級編程語言，其語法簡單易學，突出了可讀性。這個模塊教你所有Python編程的基礎知識，比如語法和語義。最後，您將執行第一個Python程序。

本節將讓您深入了解如何使用NumPy探索數據集。NumPy是實現最廣泛的Python庫之一，是一個用於科學計算(如處理數組)的包。

Pandas是另一個廣泛實現的Python庫，用於分析和操作數據。本節將讓您深入了解如何使用Pandas探索數據集。

Matplotlib是另一個大量實現的Python庫，是一個創建靜態動畫、交互式可視化的庫。本模塊將讓您深入了解如何使用Matplotlib探索數據集。
Seaborn也是實現最廣泛的Python庫之一。它是Python中基於matplotlib的數據可視化庫。在本模塊中，您將深入了解如何使用Seaborn探索數據集。

本節將深入了解如何在Python編程的幫助下處理數據。

在本數據科學與分析課程中，我們將討論數據科學中使用的高級統計技術，如方差、回歸和降維。

方差分析，也稱為ANOVA，是數據科學中使用的一種統計技術，用於將觀察到的方差數據拆分為不同的組件，以進行額外的分析和測試。本模塊將教你如何識別兩個或多個組的均值之間的顯著差異。

回歸分析是一種統計技術，用於分析因變量和一個或多個自變量之間的關係。在本模塊中，您將學習幾種變體，如線性回歸、多元線性和非線性回歸。

降維將數據從高維空間轉換為低維空間，而不丟失任何重要信息。本模塊將教你如何在機器學習中使用各種降維技術。

數據科學與分析課程的下一個模塊是數據挖掘，您將學習有監督和無監督學習技術、決策樹、神經網絡等。

監督學習和無監督學習技術是機器學習中重要的學習算法之一。監督學習模型使用標記數據進行訓練，而無監督學習模型使用無標記數據進行訓練。

聚類是一種涉及數據分組的無監督學習技術。在本模塊中，您將學習有關該方法及其類型(如K-means聚類，分層聚類等)的所有知識。

決策樹是一種有監督的機器學習算法，用於分類和回歸問題。它是一個層次結構，其中內部節點表示數據集特征，分支表示決策規則，每個葉節點表示結果。

隨機森林是機器學習中常用的監督學習算法。顧名思義，它由所提供數據集的幾個子集上的幾個決策樹組成。然後，它計算平均值，以提高數據集的預測準確性。

神經網絡是一種基於構成人類大腦的生物神經網絡的深度學習計算係統。在本模塊中，您將學習所有神經網絡的應用。

預測建模是一個建立模型的過程，模型可以預測數據。本課程將教授機器學習中使用的各種預測建模技術。

多元線性回歸是一種有監督的機器學習算法，涉及多個數據變量進行分析。它是用多個自變量來預測一個因變量。本模塊將引導您了解機器學習中使用的多元線性回歸的所有概念。

邏輯回歸是最流行的ML算法之一，就像線性回歸一樣。利用自變量對分類因變量進行預測是一種簡單的分類算法。本模塊將引導您了解機器學習中使用的邏輯回歸的所有概念。

線性判別分析(LDA)是一種用於構建機器學習模型的降維技術。本模塊將引導您了解監督機器學習中使用的LDA的所有概念。

本模塊將教你如何根據先前的實驗值預測未來的值。

時間序列分析包括分析時間序列數據以提取有意義的統計數據和其他相關信息的方法。時間序列預測是根據先前觀測到的值來預測未來的值。

本模塊將教你如何解決相關問題。

在本模塊中，您將學習如何收集數據，並根據其獨特的趨勢預測數據的未來價值。這種技術被稱為預測數據。

自回歸模型使用前一個時間序列的回歸數據來預測下一個時間序列的未來數據。

下一個模塊是機器學習在線課程，將教我們在數據科學和商業分析中使用的所有機器學習技術。

非結構化數據可以是圖像、文本等，在本模塊中，您將學習如何使用非結構化數據訓練我們的模型。

本模塊將引導您通過所有機器學習算法的概念，並使用它們來訓練您的模型。

本模塊將引導您通過所有偏差方差權衡概念以及如何與屬性一起工作。

不平衡數據或不平衡數據是指數據沒有明確分類。在本模塊中，您將學習如何在不平衡數據上訓練您的模型。

顧名思義，Boosting是機器學習中的一種元算法，它將幾個弱分類器轉換為健壯的分類器。增強可以進一步分為梯度增強和ADA增強或自適應增強。

本模塊將根據需求評估每個單獨的模型，從而教會您哪種模型最適合架構。

本模塊將教你深度學習中使用的所有優化技術。

線性規劃是一種數學建模技術，使線性函數在線性方程中受幾種約束的情況下最大化和最小化。在本模塊中，您將學習如何在商業分析中使用線性規劃。

目標規劃是一種解決多目標優化問題的優化技術。在本模塊中，您將學習如何在業務分析中使用目標編程。

整數規劃是一種線性規劃方法，其中變量被限製為整數。本模塊將教你如何使用整數編程。

線性規劃被用來最大化或最小化一個線性函數。混合整數規劃增加了一個附加條件。條件是至少有一個變量隻能取整數值。

本模塊將引導您了解關於分布和網絡模型的所有必要知識。

本商業分析在線課程的第一個主題是，您將通過一些在營銷中使用的基本術語，並討論零售分析的應用。

營銷分析是衡量、管理和分析營銷績效的過程，以最大限度地提高效率和優化投資回報。零售分析是分析庫存水平、供應鏈運動、消費者需求、銷售等方麵的業務趨勢和表現的過程。本模塊將教你如何使用數據科學和業務分析分析業務的性能。

客戶分析是分析客戶如何通過預測分析、數據可視化、信息管理和細分來幫助做出關鍵業務決策的過程。

KNIME代表康斯坦茨信息挖掘者。它是一個開源的數據分析、報告和集成平台，其中集成了幾個機器學習和數據挖掘組件，並提供了用於數據預處理和數據分析的軟件。本模塊將教您如何使用KNIME軟件來創建和增加數據科學生產，使您能夠專注於您最擅長的事情。

零售儀表板是一個工具，以跟蹤您的業務在銷售和營銷的表現。本模塊將幫助您使用該工具跟蹤見解。

客戶流失率是指在一段時間內停止使用公司產品和服務的客戶的百分比。在本模塊中，您將學習如何跟蹤停止與您做生意的客戶的分析。

數據挖掘中的關聯規則挖掘是一種識別大型數據庫中變量之間關係的方法。本模塊將幫助您了解如何識別變量之間的模式。

本商業分析在線課程的下一個主題是，您將學習網絡和社交媒體分析中使用的一些基本術語，如穀歌分析，社交媒體活動，文本挖掘等。

網絡分析是通過收集、分析和報告來測量您的互聯網數據，以優化和增強您的網頁。在本模塊中，您將學習如何優化網頁上的數據。

在本模塊中，您將學習如何跟蹤性能和統計數據，以更好地從基本到高級方法的網站。

穀歌分析是數據分析行業中最有用的分析工具之一，幫助您跟蹤網站流量。由於穀歌搜索引擎被大家廣泛使用，大多數公司使用穀歌分析作為他們的Web分析服務來分析他們的網站流量和性能。本模塊將教你如何使用動手演示穀歌分析工作。

Campaign Analytics分析各種營銷活動的數據，如博客、社交媒體活動(YouTube、Instagram、Twitter)、電子郵件等。本模塊將使您學習如何分析來自各種活動的數據。

在本模塊中，您將學習如何將非結構化文本轉換為結構化文本以發現相關見解。這種方法被稱為文本數據挖掘。

下一個主題是，你將學習金融與風險分析中使用的一些基本術語，如信用風險模型、PD模型、市場風險等。

當借款人未能償還任何債務或貸款時，就會產生信用風險。本模塊將教你如何管理信用風險。

本模塊將使您了解各種信用風險模型的所有重要比較。

違約概率(PD)建模提供了借款人無法履行其債務責任的概率估計。

在本模塊中，您將了解PD模型和其他可用的模型。您還將學習製作一個好模型的過程。

市場風險是指投資者由於外部因素影響市場價格而麵臨損失。在本模塊中，您將學習市場風險管理。

風險價值(VaR)是衡量公司在一定時期內財務風險的一種統計方法。

最後一個主題是，您將學習供應鏈和物流分析中使用的一些基本術語，如RNN，庫存管理，預測等。

顧名思義，供應鏈是公司和供應商之間將產品分銷到最終客戶/買家的網絡。

使用順序數據或時間序列數據的人工神經網絡被稱為循環神經網絡。它可以用於語言翻譯、自然語言處理(NLP)、語音識別和圖像字幕。本模塊將教你如何將RNN應用於供應鏈管理。

本模塊將通過案例分析幫助您設計供應鏈和物流分析的最佳策略。

庫存控製是一種控製和最大化公司倉庫庫存的技術。庫存管理是一種跟蹤采購、購買和銷售商品的庫存的方法。

顧名思義，庫存分類是在庫存係統中根據需求、收入、供應等對商品進行分類的過程。

庫存模型是確定公司最有利庫存水平的數學模型。本模塊將教你如何在生產中維護庫存，管理庫存頻率，質量控製等。

在本模塊中，您將了解庫存管理所涉及的成本。

經濟訂貨數量(ECQ)是一種最小化或減少庫存成本的方法。

在本模塊中，您將學習如何收集數據，並根據其獨特的趨勢預測數據的未來價值。這種技術被稱為預測數據。

在本模塊中，您將了解高級預測方法的工作原理，並學習如何將其應用於供應鏈管理和物流分析。

在本模塊中，您將學習供應鏈管理和物流分析的各種示例和案例研究。

數據可視化是本數據分析課程的最後一個模塊，幫助您了解使用Tableau的數據可視化。

數據和信息的圖形化表示過程被稱為數據可視化。本模塊將教您如何使用數據可視化工具來提供數據趨勢和模式。

Tableau是目前應用最廣泛的解決問題的數據可視化工具。本模塊將教你所有你需要知道的關於Tableau。

在本模塊中，您將學習如何創建Tableau儀表板和圖表來組織數據。

通過描述和總結幾個數據集來進行數據分析的研究被稱為描述性分析。它可以是一個地區人口的樣本，也可以是50名學生的成績。本模塊將幫助您理解Tableau中的描述性統計、維度和度量。

視覺分析是分析推理的科學，它是由交互式視覺界麵支持的。

本模塊將教你如何設計一個Tableau儀表盤和各種儀表盤原理。

本模塊將使您了解高級設計原則和組件，並學習如何增強儀表板的功能。

在本模塊中，您將學習Tableau中的各種類型的圖表，如折線圖、柱狀圖、餅圖等。

在本模塊中，您將通過案例研究來實現Tableau。

本模塊將教你如何在穀歌表上集成Tableau。