Le cours regorge d’exemples de projets réels

1. Transformez-vous de Débutant à expert .
2. Devenez expert dans l’utilisation de Python Pandas, bibliothèques NumPy (les plus demandées)
3. Devenez expert en programmation R.
4. Les codes sources sont fournis pour chaque session en Python afin que vous puissiez vous entraîner avec les conférences.
5. Commencez à faire analyse de données extrapolatoires (EDA) sur tout type de données et commencez à prendre des décisions commerciales significatives
6. Début programmation python et R professionnellement
7. Extraire des données de diverses sources telles que des sites Web, des fichiers pdf, des bases de données csv et RDBMS
8. Commencez à utiliser le les bibliothèques les plus demandées utilisées dans le projet Data Science / Data Analysis: Pandas, NumPy, ggplot
9. Commencer à faire graphiques de visualisations – diagramme à barres, boîtes à moustaches qui donneront des informations significatives
10. Apprenez l’art de Analyse de données, visualisations pour les projets de science des données
11. Apprenez à jouer avec SQL sur R et Python Console.
12. Intégrer la base de données SGBDR avec R et Python

Études de cas du monde réel Inclut l’analyse des ensembles de données suivants

1. Immobilier de Melbourne (Python)

2. Données factuelles du marché (Python)

3. Jeux de données de voiture (Python)

4. Ensembles de données Covid 19 (Python)

5. Écart entre l’offre et la demande d’Uber (R)

6. Ensembles de données de marketing bancaire (R)

7. Étude de cas d’investissement (Excel)

8. Données factuelles sur le marché (SQL)