Introdução com ferramentas de análise de dados: um guia prático

Se você já analisou como a Amazon recomenda produtos ou como a Swiggy personaliza as opções de alimentos, já viu a análise de dados no trabalho. Mas aqui está a coisa: os dados do RAW são confusos. Para torná -lo útil, contamos com ferramentas específicas. Por que as ferramentas são importantes no Analytics, o volume de dados gerados hoje é enorme – transações, atividade de mídia social, dispositivos de IoT, uso de aplicativos. Analisar isso manualmente não é realista. As ferramentas intervêm para: Limpe e preparar conjuntos de dados Crie visuais que revelam padrões executados modelos preditivos Gerenciar dados em larga escala Categorias com eficiência de ferramentas de análise de dados de dados Ferramentas iniciantes-ideal se você estiver começando. Excel: Ainda assim, o ponto de entrada padrão do Google Data Studio: Publicado de painéis compartilháveis gratuitos e compartilháveis: Bom para a aprendizagem de visualização Enterprise/Ferramentas Avançadas – usadas quando a escala e a velocidade matéria. Power BI: Forte integração com os serviços da Microsoft Qlik Sense: painéis em tempo real SAS: Confied em indústrias como ferramentas de código aberto Finanças e Healthcare-amadas por desenvolvedores e pesquisadores. R: focado na modelagem estatística Python (Pandas, Numpy, Matplotlib): cobre tudo, desde a limpeza até o aprendizado de máquina Apache Hadoop: lida com os conjuntos de dados enormes, se você é um aluno ou mais fresco na Índia, ferramentas como Excel, Power BI e Tableau são um sólido ponto de partida. Quando você estiver confortável, mergulhe no Python ou r para se mover em direção a análises avançadas e aprendizado de máquina.

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