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标签： 数据清洗

  • 深入学习SQL：数据整理、分析与AB测试实战课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-wrangling-analysis-abtesting

    在数据驱动的时代，掌握数据整理与分析技能变得尤为重要。Coursera平台上的《Data Wrangling, Analysis and AB Testing with SQL》是一门非常实用的课程，特别适合希望提升SQL实战能力的数据科学爱好者。这门课程通过四个逐步递进的案例，帮助学员将基础SQL技能应用到真实的数据科学问题中。

    课程内容涵盖了从处理未知数据质量、创建干净的数据集，到复杂的SQL问题解决方案，再到实际的AB测试案例。学员将学习如何转换不同类型的时间戳、选择最优的JOIN操作、清洗数据（如去重、处理空值等）、以及进行数据分段分析。每个模块都配备了丰富的实战练习，让你在实操中掌握技能。

    特别值得一提的是，课程中的AB测试案例，帮助你理解如何设计和实施基本的AB测试，应用假设检验验证用户行为变化。这不仅提升你的SQL技能，还增强你用数据支持决策的能力。

    总体而言，这门课程内容丰富，讲解细致，非常适合希望系统学习数据处理和分析的学生和从业者。强烈推荐给希望在数据分析、产品优化、市场调研等领域发展的朋友们！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-wrangling-analysis-abtesting

  • Coursera课程推荐：探索性数据分析在机器学习中的应用

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/ibm-exploratory-data-analysis-for-machine-learning

    在数据驱动的时代，掌握正确的数据分析技能变得尤为重要。今天我为大家推荐一门来自Coursera的优质课程——《Exploratory Data Analysis for Machine Learning》（机器学习中的探索性数据分析），由IBM提供，旨在帮助学习者了解如何为机器学习模型准备高质量的数据。课程从基础讲起，内容丰富实用，适合希望提升数据处理能力的学习者。

    课程亮点包括：
    1. 了解现代人工智能的发展历史及其实际应用，让你对AI行业有更深刻的认识。
    2. 学习如何从SQL、NoSQL等多种数据源中检索数据，掌握数据清洗的技巧，确保数据质量。
    3. 掌握探索性数据分析（EDA）的方法，通过可视化确认数据是否适合建模，学习特征工程和数据变换。
    4. 介绍推断统计和假设检验的重要性，帮助你快速理解数据特性，验证商业假设。
    5. 提供一个可选的荣誉项目，让你动手实践，将所学知识应用到实际数据中，提升实战能力。

    这门课程内容丰富、循序渐进，非常适合数据分析师、机器学习工程师以及对AI感兴趣的开发者。无论你是初学者还是希望系统提升数据处理能力的从业者，都可以通过本课程打下坚实基础，开启你的数据科学之路。

    快来加入课程，掌握数据分析的核心技能，让你的机器学习项目更加高效、精准吧！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/ibm-exploratory-data-analysis-for-machine-learning

  • 全面掌握Power BI中的ETL流程：Coursera优质课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/extract-transform-and-load-data-in-power-bi

    在数据驱动的时代，Power BI作为微软强大的数据分析工具，正逐渐成为行业内的标配能力。今天我要为大家推荐一门来自Coursera的优质课程——《Extract, Transform and Load Data in Power BI》，它是微软Power BI分析师专业证书课程的一部分，非常适合初学者和有一定基础的学习者提升技能。 这门课程全面介绍了ETL流程在Power BI中的应用，涵盖如何从多个数据源收集和配置数据、利用Power Query进行数据清洗与变换，以及深入理解数据加载的高级技巧。课程内容丰富实用，分为几个模块： 1. Power BI中的数据源设置与探索：帮助你理解各种数据源的能力和配置方法。 2. Power BI中的数据转化：练习数据清洗和转变，为后续建模打基础。 3. Power BI中的高级ETL技术：掌握数据加载的优化技巧和数据分析的高级操作。 课程中配备了实际操作练习和评估，确保学习效果。无论你是想进入数据分析行业，还是提升现有技能，这门课程都值得一试。 强烈推荐给希望系统学习Power BI ETL流程的朋友们！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/extract-transform-and-load-data-in-power-bi

  • Coursera课程推荐：供应链中的机器学习基础

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-for-supply-chain-fundamentals

    近年来，数据驱动的决策在供应链管理中变得越发重要。为此，我强烈推荐Coursera上的《Fundamentals of Machine Learning for Supply Chain》课程。本课程由浅入深，带领学员掌握如何利用Python处理复杂的供应链数据，从基础编程到高级数据处理，再到实际应用的优化问题解决。课程内容丰富，包括Python基础、数据科学常用工具（如Numpy和Pandas）、数据清洗与重塑技巧，以及线性规划优化项目，非常适合供应链专业人士及数据分析爱好者学习。课程通过实际案例帮助学员理解供应链中的关键问题，并提供实用的解决方案。学习完毕后，不仅可以提升数据分析能力，还能在实际工作中优化成本与效率。无论你是供应链管理者，还是数据分析师，这门课程都值得一试，为你的职业发展增添重要助力。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-for-supply-chain-fundamentals

  • Coursera课程推荐：获取与清洗数据（Getting and Cleaning Data）

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-cleaning

    在数据驱动的时代，掌握如何有效获取和清洗数据成为数据分析的基础。Coursera上的“Getting and Cleaning Data”课程为学习者提供了系统的入门指导，帮助你掌握从网络、API、数据库以及同事手中获取数据的基本方法。课程内容丰富，涵盖了数据的存储系统、提取工具、数据整理和清理的技巧，特别强调“整洁数据”的概念，极大提高后续分析的效率。每一周的教学内容都紧凑实用，从文件读取到数据库操作，再到文本和日期处理，帮助你建立完整的技能体系。无论你是数据分析新手，还是希望提升实操能力的从业者，这门课程都值得一试。强烈推荐大家报名学习，为你的数据之旅打下坚实基础！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-cleaning

  • 深入学习Google高级数据分析证书中的《超越数字：将数据转化为洞察》课程

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/go-beyond-the-numbers-translate-data-into-insight

    最近我完成了Coursera平台上的一门非常实用的课程——《超越数字：将数据转化为洞察》（Go Beyond the Numbers: Translate Data into Insights）。这门课程是Google高级数据分析证书的第三部分，内容丰富，实操性强，非常适合希望提升数据理解和沟通能力的学习者。

    课程主要围绕如何在海量数据中挖掘故事，学会用数据讲故事，传达关键信息。课程内容包括数据清洗、探索性数据分析（EDA）、数据可视化等核心技能。通过课程中的实际项目，我学习了如何利用Python对原始数据进行清洗、验证和整合，还掌握了各种数据可视化技巧，包括Tableau的高级可视化方法。

    值得一提的是，课程由Google的专业数据团队指导，内容贴近实际工作场景，非常实用。课程还提供了一个完整的项目，让我用Python分析工作场景中的数据，并结合Tableau进行可视化展示。这不仅提升了我的数据处理能力，也增强了我的数据讲故事技巧。

    如果你希望提升数据分析的深度和表达力，尤其是想掌握用数据讲故事的技能，我强烈推荐这门课程。无论你是数据新手，还是有一定基础的分析师，这门课都能带给你实质性的帮助和启发。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/go-beyond-the-numbers-translate-data-into-insight

  • Excel高级技能实战课程推荐：提升您的数据分析与办公效率

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/excel-advanced-es

    在现代办公环境中，Excel已成为不可或缺的工具。无论是财务分析、数据整理还是创建专业的工作报表，掌握高级Excel技能都能显著提升您的工作效率和竞争力。今天为大家推荐一门来自Coursera的优秀课程——《Habilidades de Excel Aplicadas a Negocios: Nivel Avanzado》，这门课程专为有一定基础的用户设计，帮助您深入学习Excel的高级技巧，打造专业的数据分析能力。课程内容丰富，涵盖了从设计和文档化电子表格、使用复杂公式、数据清洗、财务函数、到高级搜索、制作专业仪表盘等实用技能。通过系统学习，您将能够创建灵活、精确、易用的电子表格，自动化繁琐的操作，并用数据讲述故事。无论是提升职场竞争力，还是实现个人职业发展，这门课程都值得一试。强烈推荐希望在Excel方面迈上新台阶的朋友们报名学习！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/excel-advanced-es

  • 全面提升数据分析技能：Coursera上的IBM数据分析师毕业项目课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/ibm-data-analyst-capstone-project

    作为数据分析师的学习者，你是否在寻找一个从实践中提升技能的优质课程？推荐大家参与Coursera平台上的《IBM Data Analyst Capstone Project》课程。这门课程专为希望将所学知识应用到真实商业场景中的学员设计，帮助你从数据收集、清洗、探索，到可视化和报告，全面掌握数据分析的核心技能。

    课程亮点在于其实战导向的项目：你将扮演一名新加入组织的助理数据分析师，面对实际的商业挑战，利用真实世界的数据集进行分析。课程内容丰富，包括互联网数据抓取、API调用、数据清洗、探索性分析、可视化以及最终的仪表盘制作和报告演示，逐步带领你成为一个有实战经验的分析专家。

    特别推荐的是课程中的数据可视化和仪表盘制作部分，利用IBM Cognos Analytics工具，帮助你打造专业、直观的展示平台。此外，最终的项目报告锻炼你的故事讲述能力，让你的分析成果更具说服力。

    无论你是刚入门的初学者，还是希望将分析能力提升到实际应用的人士，这门课程都值得一试。通过它，你将获得宝贵的实战经验，为未来的职业发展打下坚实基础。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/ibm-data-analyst-capstone-project

  • 入门数据分析：Coursera优质课程推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-data-analytics

    随着大数据时代的到来，数据分析成为了许多行业的核心技能。如果你对数据充满兴趣，想要开启自己的数据分析职业生涯，那么《Introduction to Data Analytics》这门Coursera课程绝对值得一试。这门课程由浅入深，系统介绍了数据分析的基础知识、数据生态系统、数据收集与清洗、数据挖掘与可视化，以及职业发展路径，帮助学员全面了解数据分析的方方面面。

    课程亮点之一是对数据生态系统的详细讲解，让学员理解数据仓库、数据湖、ETL流程等关键概念。此外，通过丰富的案例和实际操作，课程指导你掌握数据收集、清洗、分析和可视化的技能，从而能够独立进行数据项目。课程还特别介绍了数据分析师的职责、所需技能以及未来职业发展方向，为转行或提升职业竞争力提供了宝贵建议。

    无论你是刚接触数据分析的新手，还是希望系统学习的在职人员，这门课程都能帮你打下坚实的基础。建议配合课程中的项目实践，深入理解技术细节，提升实战能力。未来，随着数据在各行各业的广泛应用，掌握数据分析技能将为你的职业发展打开更多可能性。千万不要错过这门优质课程，开启你的数据分析之旅！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-data-analytics

  • 深入学习Coursera上的R编程：掌握软件开发的巅峰之作——Capstone项目全解析

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/r-capstone

    在数据科学的世界里，R语言以其强大的数据处理和可视化能力赢得了众多开发者的喜爱。近日，我完成了Coursera上的《Mastering Software Development in R Capstone》课程，深感收获颇丰。该课程不仅帮助我巩固了前期所学的R编程技能，还引领我完成了一个实战项目——基于NOAA地震数据的完整软件包开发。课程内容丰富，从数据获取与清洗到地震事件的可视化，环环相扣，帮助我逐步掌握了数据分析与软件包开发的核心技术。特别是在构建地理信息图层和Leaflet地图时，我学会了如何直观地展示地震发生的时间、地点和震级，极大提升了我的可视化能力。最终，通过撰写详细的文档并将包部署到GitHub，增强了我的软件工程实践经验。强烈推荐所有对R编程感兴趣的学习者，不论你是数据分析师、研究人员还是开发者，这门课程都值得一试。它不仅提升了我的技能，也让我对软件开发有了更深的理解。加入课程，开启你的R语言之旅，掌握从数据处理到软件发布的全流程，让你的数据项目变得更专业、更高效！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/r-capstone