Sukces przedsi

Osoby które kupowały "Zaawansowana analiza danych. Jak przej", wybierały także:

• Tabele i wykresy przestawne dla ka 199,00 zł, (69,65 zł -65%)
• Python i Excel. Nowoczesne środowisko do automatyzacji i analizy danych 86,25 zł, (34,50 zł -60%)
• Excel 2019. Kurs video. Postaw pierwsze kroki! 79,00 zł, (31,60 zł -60%)
• Power Query i Power Pivot. Kurs video. Poznaj narzędzia Excel BI 249,00 zł, (99,60 zł -60%)
• Excel zaawansowany. 45 trików w Excelu na formatowanie i porządkowanie danych 77,13 zł, (30,85 zł -60%)

Spis treści

Zaawansowana analiza danych. Jak przejść z arkuszy Excela do Pythona i R -- spis treści

• Wprowadzenie (9)

CZĘŚĆ I. PODSTAWY ANALIZY DANYCH W EXCELU (17)

• 1. Podstawy eksploracyjnej analizy danych (19)
  
  • Czym jest eksploracyjna analiza danych? (19)
    • Obserwacje (21)
    • Zmienne (21)
  • Przykład: klasyfikacja zmiennych (24)
  • Przypomnienie: typy zmiennych (26)
  • Eksploracja zmiennych w Excelu (26)
    • Eksploracja zmiennych kategorialnych (27)
    • Eksploracja zmiennych ilościowych (29)
  • Wnioski (40)
  • Ćwiczenia (40)
• 2. Podstawy prawdopodobieństwa (41)
  
  • Prawdopodobieństwo i losowość (41)
  • Prawdopodobieństwo i przestrzeń zdarzeń elementarnych (41)
  • Prawdopodobieństwo i eksperymenty (42)
  • Prawdopodobieństwo bezwarunkowe i warunkowe (42)
  • Rozkłady prawdopodobieństwa (42)
    • Dyskretne rozkłady prawdopodobieństwa (43)
    • Ciągłe rozkłady prawdopodobieństwa (46)
  • Wnioski (53)
  • Ćwiczenia (53)
• 3. Podstawy wnioskowania statystycznego (54)
  
  • Ramy wnioskowania statystycznego (54)
    • Zbierz reprezentatywną próbkę (55)
    • Sformułuj hipotezy (56)
    • Stwórz plan analizy (57)
    • Przeanalizuj dane (59)
    • Podejmij decyzję (62)
  • To Twój świat... Dane się tylko w nim znajdują (68)
  • Wnioski (69)
  • Ćwiczenia (70)
• 4. Korelacja i regresja (71)
  
  • Korelacja nie oznacza przyczynowości (71)
  • Wprowadzenie do korelacji (72)
  • Od korelacji do regresji (76)
  • Regresja liniowa w Excelu (78)
  • Zastanówmy się raz jeszcze - pozorne związki (84)
  • Wnioski (85)
  • Przejście do programowania (85)
  • Ćwiczenia (85)
• 5. Stos analizy danych (87)
  
  • Statystyka, analiza danych, nauka o danych (87)
    • Statystyka (87)
    • Analiza danych (87)
    • Analityka biznesowa (88)
    • Nauka o danych (88)
    • Uczenie maszynowe (88)
    • Różne, ale nie rozłączne (89)
  • Znaczenie stosu analizy danych (89)
    • Arkusze kalkulacyjne (90)
    • Bazy danych (92)
    • Platformy analityki biznesowej (94)
    • Języki programowania danych (94)
  • Wnioski (95)
  • Co dalej (96)
  • Ćwiczenia (96)

CZĘŚĆ II. Z EXCELA DO R (97)

• 6. Pierwsze kroki w R dla użytkowników Excela (99)
  
  • Pobieranie R (99)
  • Pierwsze kroki w RStudio (99)
  • Pakiety w R (108)
  • Aktualizacja pakietów, RStudio i języka R (109)
  • Wnioski (110)
  • Ćwiczenia (110)
• 7. Struktury danych w R (112)
  
  • Wektory (112)
  • Indeksowanie i wybór elementów z wektorów (114)
  • Od tabel Excela do ramek danych R (115)
  • Importowanie danych w R (117)
  • Eksploracja ramki danych (120)
  • Indeksowanie i wybór elementów z ramek danych (122)
  • Zapisywanie ramek danych (123)
  • Wnioski (124)
  • Ćwiczenia (124)
• 8. Przetwarzanie i wizualizacja danych w R (125)
  
  • Przetwarzanie danych za pomocą dplyr (126)
    • Operacje kolumnowe (126)
    • Operacje wierszowe (128)
    • Agregacja i łączenie danych (131)
    • dplyr i potęga operatora potoku (%>%) (133)
    • Przekształcanie danych za pomocą tidyr (135)
  • Wizualizacja danych w ggplot2 (137)
  • Wnioski (142)
  • Ćwiczenia (142)
• 9. R w analizie danych (143)
  
  • Eksploracyjna analiza danych (144)
  • Testowanie hipotez (147)
    • Test t-Studenta dla prób niezależnych (148)
    • Regresja liniowa (150)
    • Podział na zbiór uczący i testowy, walidacja (151)
  • Wnioski (154)
  • Ćwiczenia (154)

CZĘŚĆ III. Z EXCELA DO PYTHONA (155)

• 10. Pierwsze kroki w Pythonie dla użytkowników Excela (157)
  
  • Pobieranie Pythona (157)
  • Pierwsze kroki z Jupyterem (158)
  • Moduły w Pythonie (166)
  • Aktualizacja pakietów, Anacondy i Pythona (167)
  • Wnioski (167)
  • Ćwiczenia (168)
• 11. Struktury danych w Pythonie (169)
  
  • Tablice NumPy (170)
  • Indeksowanie i wybieranie elementów z tablic NumPy (171)
  • Ramki danych pandas (172)
  • Importowanie danych w Pythonie (174)
  • Eksploracja ramki danych (175)
    • Indeksowanie i pobieranie wartości z ramek danych (177)
    • Zapis ramek danych (178)
  • Wnioski (178)
  • Ćwiczenia (178)
• 12. Przetwarzanie i wizualizacja danych w Pythonie (179)
  
  • Operacje kolumnowe (180)
  • Operacje wierszowe (182)
  • Agregacja i łączenie danych (183)
  • Przekształcanie danych (185)
  • Wizualizacja danych (186)
  • Wnioski (192)
  • Ćwiczenia (192)
• 13. Python w analizie danych (193)
  
  • Eksploracyjna analiza danych (194)
  • Testowanie hipotez (196)
    • Test t-Studenta dla prób niezależnych (196)
    • Regresja liniowa (197)
    • Podział zbioru na zbiór treningowy i testowy oraz walidacja modelu (198)
  • Wnioski (200)
  • Ćwiczenia (200)
• 14. Wnioski i kolejne kroki (201)
  
  • Kolejne warstwy stosu (201)
  • Projektowanie badań i eksperymenty biznesowe (201)
  • Inne metody statystyczne (202)
  • Nauka o danych i uczenie maszynowe (202)
  • Kontrola wersji (202)
  • Etyka (203)
  • Idź naprzód i ciesz się danymi (203)
  • Na pożegnanie (203)
• Skorowidz (204)