Global Certificate in Data Analysis Essentials: Analytical Methods
-- ViewingNowThe Global Certificate in Data Analysis Essentials: Analytical Methods is a comprehensive course that equips learners with essential data analysis skills demanded by various industries. This certification program focuses on teaching analytical methods that enable data-driven decision-making, a critical skill in today's data-driven world.
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Students enrolled
GBP £ 140
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À propos de ce cours
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2 mois pour terminer
à 2-3 heures par semaine
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Aucune période d'attente
Détails du cours
• Introduction to Data Analysis: Defining data analysis, understanding its importance, and exploring various data analysis techniques and tools.
• Data Collection Methods: Exploring different data collection methods, including surveys, interviews, and observation, and understanding how to choose the appropriate method for a given scenario.
• Data Cleaning and Preparation: Learning how to clean, prepare, and transform data for analysis, including handling missing values, outliers, and data formatting.
• Descriptive Statistics: Understanding measures of central tendency, dispersion, and association, and how to calculate and interpret these measures for a given dataset.
• Inferential Statistics: Learning how to make inferences about a population based on a sample, including hypothesis testing, confidence intervals, and p-values.
• Data Visualization: Exploring various data visualization techniques, including charts, graphs, and maps, and understanding how to choose the appropriate visualization for a given dataset.
• Regression Analysis: Understanding the principles of regression analysis, including simple linear regression, multiple regression, and logistic regression, and how to apply these techniques to real-world datasets.
• Time Series Analysis: Learning how to analyze data over time, including understanding trends, seasonality, and cyclical patterns, and how to forecast future values.
• Data Mining and Machine Learning: Exploring various data mining and machine learning techniques, including clustering, classification, and prediction, and understanding how to apply these techniques to real-world datasets.
• Ethics and Data Analysis: Understanding the ethical considerations of data analysis, including data privacy, confidentiality, and informed consent.
Parcours professionnel
Exigences d'admission
- Compréhension de base de la matière
- Maîtrise de la langue anglaise
- Accès à l'ordinateur et à Internet
- Compétences informatiques de base
- Dévouement pour terminer le cours
Aucune qualification formelle préalable requise. Cours conçu pour l'accessibilité.
Statut du cours
Ce cours fournit des connaissances et des compétences pratiques pour le développement professionnel. Il est :
- Non accrédité par un organisme reconnu
- Non réglementé par une institution autorisée
- Complémentaire aux qualifications formelles
Vous recevrez un certificat de réussite en terminant avec succès le cours.
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Questions fréquemment posées
Frais de cours
- 3-4 heures par semaine
- Livraison anticipée du certificat
- Inscription ouverte - commencez quand vous voulez
- 2-3 heures par semaine
- Livraison régulière du certificat
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- Accès complet au cours
- Certificat numérique
- Supports de cours
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