初心者がデータ分析を始めるには？
初心者がデータ分析を始めるには？
初心者向けデータ分析 101 で学習する内容
レッスン 1 - コースの概要
レッスン 2 - データ分析の概要
レッスン 3 - さまざまな種類のデータの操作
レッスン 4 - データの視覚化意思決定のための
レッスン 5 - データ サイエンス、データ分析、機械学習
レッスン 6 - データ サイエンスの方法論
その他の項目...
ビジュアルコミュニケーションの3つの方法とは?
ビジュアル コミュニケーションは、画像を使用してアイデアや情報を伝達するプロセスです。ビジュアル コミュニケーションには、言語、非言語、ボディー ランゲージの 3 つの主なタイプがあります。
Webデザインの8原則とは？
Web デザインの 8 つの原則とは
ビジュアル ヒエラルキー。きしむ車輪にはグリースがつき、際立ったビジュアルは注目を集める
神聖な比率
ヒックの法則
フィッツの法則
パーティションの 3 つのルール
ゲシュタルト デザインルールと原則
ホワイト スペースとクリーンなデザイン
オッカムの剃刀
Python は SQL よりもデータ分析に適していますか?
Python と SQL はデータの世界で人気のある言語です. それらの主な違いは、Python がアプリケーションの構築とデータ探索のための高レベルのプログラミング言語であるのに対し、SQL はデータベースと通信するための高性能言語であることです.
Web サイトをどのように批判的に評価しますか?
ウェブサイトの有効性を評価する 5 つの方法
ウェブサイトは使いやすいですか
ウェブサイトの目的は満たされていますか
ウェブサイトは適切に設計されていますか
ウェブサイトは信頼できますか
ウェブサイトは最新のものですか
まとめ:
詳細情報を提供する役立つリンク/ビデオを次に示します:
目的に関する詳細情報:
その他のプロジェクト -•
経験の浅いアナリストになることはできますか?
経験がなくてもビジネス アナリストになることはできますか? 要するに、はい. 多くの組織は、ビジネス アナリストとして少なくともある程度の経験を持つ候補者を探していますが、この要件を満たすスキルを開発および実証することによってそれを行う方法があります。
分析の導入を開始するには？
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最も一般的に使用される分析ツールは何ですか?
MOST は、Mission、Objective、Strategies、および Tactics の頭字語です。MOST 分析は、組織の内部環境を分析することにより、内部プロセスと企業文化を改善するために使用されます。MOST 分析は非常に強力で、多くの場合、企業に新しい能力と目的の感覚を与えます。
データ分析にはSQLで十分ですか?
簡単に言うと、データ サイエンス業界でどのような役割を担う場合でも、SQL を学ぶ必要があります.これにより、これらの仕事に適した資格が得られるだけでなく、[セクシーな]ものだけに焦点を当てている他の候補者と差別化することもできます. 、Python での機械学習など。
Webデザインの5つの間違いとは?
Web デザインで避けるべき 6 つの間違い
不明確なコミュニケーションとナビゲーション
Call-to-Action (CTA) が弱い
Web サイト要素が多すぎる
信頼できないデザイン要素
さまざまなデバイス間で最適化されていない
アクセスが悪い
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