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    • Exploratory Data Analysis
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    "exploratory data analysis"에 대한 138개의 결과

    • Exploratory Data Analysis for Machine Learning by IBM

      Exploratory Data Analysis for Machine Learning

      IBM
      강좌
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      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 683 리뷰
      4.6(683)
      33,000명의 학생
      Intermediate Level
      Intermediate
    • Exploratory Data Analysis With Python and Pandas by Coursera Project Network

      Exploratory Data Analysis With Python and Pandas

      Coursera Project Network

      신규

      안내 프로젝트
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      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 292 리뷰
      4.6(292)
      8.1,000명의 학생
      Beginner Level
      Beginner
    • Exploratory Data Analysis with MATLAB by MathWorks

      Exploratory Data Analysis with MATLAB

      MathWorks
      강좌
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      5점 만점에 4.8점을 받았습니다. 727 리뷰
      4.8(727)
      32,000명의 학생
      Beginner Level
      Beginner
    • Tools for Exploratory Data Analysis in Business by University of Illinois at Urbana-Champaign

      Tools for Exploratory Data Analysis in Business

      University of Illinois at Urbana-Champaign
      강좌
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      5점 만점에 4.9점을 받았습니다. 12 리뷰
      4.9(12)
      3.4,000명의 학생
      Beginner Level
      Beginner
    • Exploratory Data Analysis by Johns Hopkins University

      Exploratory Data Analysis

      Johns Hopkins University
      강좌
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      5점 만점에 4.7점을 받았습니다. 5972 리뷰
      4.7(5,972)
      170,000명의 학생
      Mixed Level
      Mixed
    • Placeholder

      Exploratory Data Analysis with Seaborn

      Coursera Project Network

      신규

      안내 프로젝트
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      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 363 리뷰
      4.6(363)
      10,000명의 학생
      Intermediate Level
      Intermediate
    • Placeholder

      Exploratory Data Analysis in R

      Coursera Project Network

      신규

      안내 프로젝트
      Intermediate Level
      Intermediate
    • Placeholder

      Exploratory Data Analysis with Textual Data in R / Quanteda

      Coursera Project Network

      신규

      안내 프로젝트
      Beginner Level
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    • Placeholder

      Exploratory Data Analysis

      Coursera Project Network

      신규

      안내 프로젝트
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      5점 만점에 4.2점을 받았습니다. 130 리뷰
      4.2(130)
      5.3,000명의 학생
      Intermediate Level
      Intermediate
    • Placeholder

      Exploratory Data Analysis Using AI Platform

      Google Cloud

      신규

      프로젝트
      Intermediate Level
      Intermediate
    • Placeholder

      IBM Data Science

      IBM
      Professional Certificate
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      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 91340 리뷰
      4.6(91,340)
      1.1분명의 학생
      Beginner Level
      Beginner
    • Placeholder

      IBM Data Analyst

      IBM
      Professional Certificate
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      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 48611 리뷰
      4.6(48,611)
      780,000명의 학생
      Beginner Level
      Beginner
    • Placeholder

      Applied Data Science

      IBM
      특화 과정
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      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 37104 리뷰
      4.6(37,104)
      530,000명의 학생
      Beginner Level
      Beginner
    • Placeholder

      Data Science

      Johns Hopkins University
      특화 과정
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      5점 만점에 4.5점을 받았습니다. 48951 리뷰
      4.5(48,951)
      1.2분명의 학생
      Beginner Level
      Beginner
    • Placeholder

      Data Science: Foundations using R

      Johns Hopkins University
      특화 과정
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      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 46372 리뷰
      4.6(46,372)
      1.1분명의 학생
      Beginner Level
      Beginner
    • Placeholder

      Data Visualization with Tableau

      University of California, Davis
      특화 과정
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      5점 만점에 4.5점을 받았습니다. 6652 리뷰
      4.5(6,652)
      180,000명의 학생
      Beginner Level
      Beginner
    • Placeholder

      IBM Machine Learning

      IBM
      Professional Certificate
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      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 902 리뷰
      4.6(902)
      43,000명의 학생
      Intermediate Level
      Intermediate
    • Placeholder

      IBM Introduction to Machine Learning

      IBM
      특화 과정
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      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 846 리뷰
      4.6(846)
      37,000명의 학생
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      Intermediate
    • Placeholder

      Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business

      Duke University
      특화 과정
      Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarHalf Filled Star
      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 14583 리뷰
      4.6(14,583)
      670,000명의 학생
      Beginner Level
      Beginner
    • Placeholder

      Practical Data Science

      DeepLearning.AI, Amazon Web Services
      특화 과정
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      5점 만점에 4.6점을 받았습니다. 304 리뷰
      4.6(304)
      18,000명의 학생
      Advanced Level
      Advanced

    exploratory data analysis과(와) 관련된 검색

    exploratory data analysis for machine learning
    exploratory data analysis with python and pandas
    exploratory data analysis with seaborn
    exploratory data analysis in r
    exploratory data analysis using ai platform
    exploratory data analysis with matlab
    exploratory data analysis with textual data in r / quanteda
    tools for exploratory data analysis in business
    1234…7

    요약하자면, 여기에 가장 인기 있는 exploratory data analysis 강좌 10개가 있습니다.

    • Exploratory Data Analysis for Machine Learning: IBM
    • Exploratory Data Analysis With Python and Pandas: Coursera Project Network
    • Exploratory Data Analysis with MATLAB: MathWorks
    • Tools for Exploratory Data Analysis in Business: University of Illinois at Urbana-Champaign
    • Exploratory Data Analysis: Johns Hopkins University
    • Exploratory Data Analysis with Seaborn: Coursera Project Network
    • Exploratory Data Analysis in R: Coursera Project Network
    • Exploratory Data Analysis with Textual Data in R / Quanteda: Coursera Project Network
    • Exploratory Data Analysis: Coursera Project Network
    • Exploratory Data Analysis Using AI Platform: Google Cloud

    Probability And Statistics에서 학습할 수 있는 스킬

    R 프로그래밍 (19)
    추정 (16)
    선형 회귀 (12)
    통계 분석 (12)
    통계적 추론 (11)
    회귀 분석 (10)
    생물 통계학 (9)
    베이지안 (7)
    로지스틱 회귀 (7)
    확률 분포 (7)
    베이지안 통계 (6)
    의료 통계학 (6)

    탐구 데이터 분석에 대한 자주 묻는 질문

    • Exploratory data analysis (EDA) is an approach to data analysis used to investigate sets of data, summarize their characteristics, and figure out how to best work with data to get answers while providing a visual to help businesses, scientists, researchers, and analysts learn more from that data. Exploratory data analysis makes it easier to find patterns and anomalies in data, and it can be used to determine what the data reveals beyond modeling. It's useful as a step in creating sophisticated data models and analysis. EDA tools include clustering/dimension reduction techniques to create graphs, K-means clustering, and predictive modeling, including linear regression. There are four main types of exploratory data analysis, including univariate non-graphical, univariate graphical, multivariate nongraphical, and multivariate graphical. All of these types describe the data, but graphical exploratory data analysis provides a more complete picture created by the data.‎

    • If you're passionate about working with numbers and transforming them to tell a story that influences others, learning about exploratory data analysis can help you forge a career based on that passion. It's a solid start to jobs in data science, but you'll also gain a variety of related skills, including coding using Python and R, data cleansing, and predictive modeling. Beyond starting a new career or advancing your existing one, there are benefits for anyone who chooses to learn about exploratory data analysis, including solid problem-solving skills, the ability to find connections between data and real-world problems, and gaining useful tools to guide major decisions ranging from getting the most out of marketing campaigns to maximizing project executions to hiring key players for organizations.‎

    • If you're looking for a career in transforming large volumes of data into actionable advice and solutions, a career in exploratory data analytics could be your ideal path, particularly if you're passionate about using data to evaluate whether the statistical methods you intend to use for analyzing that data are the most effective options. This fast-growing field is in-demand, with skilled, knowledgeable exploratory data analysts among the most highly sought professionals across multiple industries. Exploratory data analysis is somewhat like solving puzzles, piecing data-driven insights together to help employers and clients make well-informed business decisions based on sound data that's been evaluated for assumptions, errors, and trends. You might work on Wall Street for a hedge fund or investment bank. You could work in healthcare, insurance, retail, or marketing, among other industries.‎

    • Online courses on Coursera give you the opportunity to do everything from gaining experience in fundamentals to earning professional certification. If you're new to the field, beginner courses like Exploratory Data Analysis with MATLAB can help you build a foundation in data analysis and data visualization. If you're looking to advance your skills, you might explore your options to gain professional certification through IBM's IBM Data Analyst offering. Or you could opt for a specialization, like the Data Science option from Johns Hopkins, which combines courses and applied learning to help you build firsthand knowledge and skills that you'll be able to apply in business settings.‎

    이 FAQ 콘텐츠는 정보 전달 목적만으로 사용할 수 있습니다. 학습자는 과정 및 기타 학점 정보가 개인적, 직업적 및 재정적 목표에 부합하는지 확인하기 위해 추가 조사를 수행하는 것이 좋습니다.
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