资源分类: 人工智能	查看预览
最近更新: 2025-10-13	文件内容: 视频+中英文字幕+配套课件
视频分辨率: 1080P 高清	文件大小: 0.47GB
视频语言: 英语	视频字幕: 中英字幕

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数据素养课程：学习如何与数据协作

阅读、理解和分析数据

讲师：365 Careers, Olivier Maugain

你将学到的内容

掌握数据素养
从拥有丰富经验和成功记录的专业人士那里学习
精通数据语言
专业地解读数据
熟悉现代商业分析技术
学习如何利用数据改善商业决策
提升你的职业发展前景
使用数据做出更高效、更快速的决策
有效运用数据
独立发现见解与成果

课程要求

无需任何先前经验。该课程适合初学者。

课程描述

具备数据素养意味着你拥有处理数据所需的必要能力。

无论你的专业领域是什么——如果你想开启一条有成就感的职业道路——这些技能都将对你大有裨益。

任何一位有远见的管理者或商业高管都能够准确阐述一个可以通过数据解决的问题。

因此，如果你想在任何行业中建立成功的职业生涯，掌握全面的数据素养无疑是你的重要目标之一。

具备数据素养的人将能够：
阐述一个可以通过数据解决的潜在问题
理解所涉及的数据来源
检查所涉及数据的充分性与适用性
解读分析结果并提取洞察
根据这些洞察做出决策
通过一个实际案例来解释所产生的价值

通过本课程，你将掌握所有这些技能。我们将共同提升你的量化能力，并确保你具备坚实的基础。

本课程分为四个主要章节。首先，你将学习数据术语，我们将讨论不同类型的数据、数据存储系统以及分析数据所需的技术工具。

接着，我们将展示你如何使用数据。我们将涉及商业智能（BI）、人工智能（AI），以及各种机器学习和深度学习技术。

在课程的第三部分，你将学习如何理解数据、进行数据质量评估，并掌握主要的统计方法（集中趋势指标和离散程度指标）。

最后，我们将用一个详尽的部分来讲解数据解读。你将熟悉基础的分析技术，如相关性、简单线性回归（r-squared 和 p 值的含义）、预测、统计检验等。

课程结束后，你将能够理解和运用数据语言。

本课程的讲师是 Olivier Maugain。很少有在线课程是由像他这样拥有丰富职业经历的专家讲授的。Olivier 曾在多个行业工作，包括软件分发、咨询和消费品领域。目前，他在一家大型欧洲零售商担任决策智能经理，支持该组织通过数据做出更高效、更快速的决策。

你即将加入一门能够推动你整个职业生涯的课程！

你还在等什么？

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适合谁学习：

希望在商业领域获得成功职业生涯的人
商业高管
有抱负的管理者
商业智能分析师
商业分析师
财务分析师
希望了解如何衡量商业表现的人
正在准备进入一个数据技能日益关键的工作环境的学生
希望未来保障自己职业生涯的员工
希望在日益被数据塑造的就业市场中保持竞争力的人

共 58 节课程 • 总时长 4 小时 12 分钟
第一章引言
1. 这门课程涵盖什么内容？什么是数据素养？	4分23秒
2. 为什么我们需要数据素养	4分59秒
3. 数据驱动决策	5分2秒
4. 数据素养的好处	5分26秒
5. 如何开始	4分30秒
第二章理解数据
1. 数据定义	2分9秒
2. 定性数据与定量数据	6分59秒
3. 结构化数据与非结构化数据	4分18秒
4. 静态数据与动态数据	2分9秒
5. 事务性数据与主数据	5分19秒
6. 大数据	6分42秒
7. 存储数据	57秒
8. 数据库	3分35秒
9. 数据仓库	1分46秒
10. 数据集市	2分28秒
11. ETL流程	2分43秒
12. Apache Hadoop	4分20秒
13. 数据湖	3分8秒
14. 云系统	2分58秒
15. 边缘计算	3分45秒
16. 批处理与流处理	4分18秒
17. 图数据库	5分9秒
第三章使用数据
1. 分析 vs. 分析学	3分24秒
2. 描述性统计	3分
3. 推断统计	5分13秒
4. 商业智能 (BI)	2分38秒
5. 人工智能 (AI)	4分3秒
6. 机器学习 (ML)	5分50秒
7. 监督学习	3分56秒
8. 回归分析	5分56秒
9. 时间序列预测	4分7秒
10. 分类	5分51秒
11. 无监督学习	3分22秒
12. 聚类	5分19秒
13. 关联规则	3分39秒
14. 强化学习	4分23秒
15. 深度学习	4分48秒
16. 自然语言处理 (NLP)	5分49秒
第四章读取数据
1. 读取数据	59秒
2. 数据质量评估	6分31秒
3. 数据描述	2分52秒
4. 集中趋势度量	10分12秒
5. 离散程度指标	9分1秒
第五章解释数据
1. 数据分析	1分8秒
2. 相关性分析	6分22秒
3. 相关系数	3分43秒
4. 相关性与因果关系	3分53秒
5. 简单线性回归	5分45秒
6. R平方	6分46秒
7. 预测	1分40秒
8. 预测误差	6分30秒
9. 统计检验	2分58秒
10. 假设检验	5分25秒
11. P值	3分45秒
12. 统计显著性	3分56秒
13. 分类	4分11秒
14. 准确度	2分6秒
15. 召回率和精确率	6分7秒

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THE END