LSE Data Analytics Career Accelerator
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このリポジトリには、LSE Data Analytics Career Accelerator の 3 つのコースにわたる Python と R の実践的なアクティビティがすべて含まれています。
ロンドン スクール オブ エコノミクス アンド ポリティカル サイエンス (LSE) のオンライン Data Analytics Career Accelerator は、さまざまな業界の組織で、データに基づいた重要な意思決定を主導するために必要な知識を、働く専門家やキャリアスターターに提供することを目的としています。
6 か月間かけて、エンタープライズ データベースやツール全体にわたるデータ分析の基礎的な知識、スキル、応用プロジェクトの経験を開発しました。私は、需要の高いデータ プログラミング言語 Python と R のコーディング スキルを構築し、本格的なビジネス シナリオでデータ プロジェクトへの適用を実践しました。また、実用的なビジネス上の意思決定をサポートするための分析と洞察を確保するために、データの視覚化を含むコミュニケーション スキルをさらに開発および強化しました。
プログラムの内容には 3 つのコースと雇用主プロジェクトが含まれており、そこで私は、内省的な実践者となり、問題や問題を解決するための考え方とツールを身につけることに重点を置き、新たに学んだスキルと能力を紹介するための証拠のポートフォリオを構築しました。新しい技術、ビジネス、人間的スキルを効果的に習得します。
必要な分析プロセスをサポートするために、さまざまな関連ソースからデータを特定し、入手し、基本的なクレンジングを実行します。 探索的で記述的な分析を実施します。 データ管理と分析をサポートするデータベースを確立して利用します。 正当で関連性があり、有用な洞察を重要なビジネス関係者に効果的に伝達します。データ分析プロセスを通じたビジネス価値 ツール/言語: Tablueau、Excel、SQL Postgres、SQL データベース 評価: 特定のデータセットと対応するビジネス シナリオを参照し、SQL とExcel を使用してデータ分析を通じて洞察を特定します。 Tableau を使用してダッシュボードを作成し、重要なビジネス指標とともに洞察を伝達し、主要な関係者がデータに基づいた意思決定を行えるようにします。
Python を利用して、Web スクレイピング技術などのさまざまなアプローチで大量の複雑なデータを収集およびインポートする Python を利用して、効果的な分析のためにデータをラングリングする 高度な分析プロセスを完了して、データセットから重要なビジネス洞察を決定する 洞察を収集し、傾向を調査するための包括的で複雑な視覚化を準備する重要なビジネス上の意思決定をサポートするための洞察を提示します 採用されたアプローチ、洞察の解釈、および推奨事項を正当化します ツール/言語: Python、Git/GitHub/BASH、SQL データベース 評価:与えられたデータセットと対応するビジネス シナリオに応じて、Python を使用して探索的データ分析を実行し、洞察を明らかにし、潜在的な原因を特定します。分析と視覚化を通じて、傾向と洞察に寄与する要因を特定し、重要な発見を伝えます。
予測モデルを適用して洞察を実行可能な戦略に変換し、ビジネス目標をサポートする 方法論を確立し、効果的かつ倫理的なデータドリブンなビジネス慣行を促進する文化を発展させる 高度なデータ視覚化とデータ ストーリーを準備して、説得力のあるガイド付きの物語を伝え、ビジネス上の意思決定を効果的にサポートするビジネス上の問題を解決し、ベスト プラクティスと高度なデータ分析アプローチを活用した戦略的推奨事項を正当化する ツール/言語: Python、R、Git/GitHub/BASH 評価:特定のデータセットと対応するビジネス シナリオを参照して、Python または R を使用して探索的データ分析を実行し、将来の結果を予測します。視覚化を使用してこれらの予測に基づいてビジネス上の推奨事項を作成し、重要な洞察を明らかにして伝達します。
最初の 3 つのコースで習得したスキルの集大成として、実際の雇用主プロジェクトで他の学習者と協力します。このプロジェクトは、業界で必要とされる実践的なスキルを反映するために、大手テクノロジー企業によって設計されています。開発された方法と技術の総合が必要であり、雇用主の真のニーズと関心に基づいています。
