analistadedados:一站式数据分析师学习资源汇总

analistadedados:一站式数据分析师学习资源汇总

analistadedados Trilha de Estudos para Analista de Dados analistadedados 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/analistadedados

项目介绍

在现代数据驱动的世界中,数据分析师的角色愈发重要。为了培养新一代的数据分析师,开源项目“Trilha de Estudos para Analista de Dados”应运而生。这个项目旨在为有志于成为数据分析师的人士提供一条明确的学习路径,涵盖从基础知识到高级技能的全方位资源,尤其值得一提的是,所有推荐资源均为免费,大大降低了学习门槛。

项目技术分析

该项目围绕数据分析师所需的技能和知识体系展开,内容丰富,结构清晰。项目涵盖了理论基础知识学习、技术技能培训以及实践应用等多个方面,确保学习者能够全面掌握数据分析师所需的技能。

技术组成

  1. 理论知识:包括数据基础、业务智能、数据分析范围、商业模式以及数据保护法规(LGPD)等内容,帮助学习者建立扎实的理论基础。
  2. 技术技能:涉及Excel、SQL、统计学、数据可视化(PowerBI、Tableau等)、Python等关键技能的培训资源。
  3. 实践应用:强调通过创建个人项目和实践来提升分析能力,推荐使用Kaggle、政府数据库等资源进行项目实践。

项目技术应用场景

数据分析师在各种行业中都有广泛的应用场景,比如:

  • 金融行业:分析市场趋势,评估投资风险,优化资产配置。
  • 零售行业:分析消费者行为,优化库存管理,提高销售效率。
  • 医疗行业:分析患者数据,提升医疗服务质量,预测疾病趋势。
  • 科技行业:通过数据分析优化产品,提升用户体验,增强市场竞争力。

项目特点

免费资源

项目汇集了大量免费的学习资源,包括在线课程、视频教程、电子书籍等,为学习者节省了大量的时间和金钱。

实用性强

项目推荐的资源均紧密结合实际工作需求,确保学习者所学即所用,大大提高了学习的实用性和效率。

社区支持

项目与多个数据分析师社区建立了联系,如Mulheres em Dados、Data Hackers等,学习者可以加入这些社区,与同行交流经验,共同进步。

持续更新

项目保持持续更新,不断添加新的学习资源和实践案例,确保学习者能够获取最新的知识。

总结

“Trilha de Estudos para Analista de Dados”是一个极具价值的开源项目,为有志于成为数据分析师的学习者提供了一个全面、系统的学习路径。通过该项目,学习者可以轻松获取必要的知识和技能,从而在数据分析师的职业道路上迈出坚实的一步。不论你是数据分析的新手还是希望进一步提升技能的从业者,这个项目都值得你投入时间和精力去探索和学习。

analistadedados Trilha de Estudos para Analista de Dados analistadedados 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/an/analistadedados

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f7286fdf65f9 本项目旨在实现对MNIST手写体数字的识别。项目包含MNIST数据集、训练代码、验证代码、测试代码、实验报告以及手写体数字测试样例图片。运行环境为PyCharm搭配TensorFlow 1.x。 MNIST数据集是手写体数字识别领域经典的数据集,包含了大量手写数字的灰度图像,每个图像的尺寸为28×28像素,涵盖了0到9这十个数字。数据集分为训练集和测试集,训练集用于训练模型,测试集用于评估模型性能。 训练代码负责构建神经网络模型,并使用MNIST训练集对模型进行训练。在训练过程中,模型会不断学习输入图像与对应数字标签之间的映射关系,通过优化算法调整模型参数,以降低预测误差,提高模型对训练数据的拟合程度。 验证代码用于在训练过程中对模型进行验证。通过将训练好的模型应用于验证集,可以评估模型在未见过的数据上的表现,从而判断模型是否存在过拟合或欠拟合的情况,以便及时调整模型结构或训练策略。 测试代码利用训练完成的模型对MNIST测试集或手写体数字测试样例图片进行预测。它将输入图像输入到模型中,模型会输出预测的数字类别。同时,测试代码还会将预测值与原始值进行对比,并在终端输出预测值和原始值,方便用户直观地查看模型的预测结果是否准确。 实验报告详细记录了整个项目的实验过程和结果。包括模型的构建过程、训练策略的选择、验证过程中的模型性能评估指标(如准确率、召回率等),以及测试阶段模型对不同测试数据的预测准确率等。通过对实验结果的分析,可以总结出模型的优势和不足,为进一步优化模型提供参考。 为了更直观地展示模型的泛化能力,项目中还提供了手写体数字的测试样例图片。这些图片可以是用户自己手写绘制的数字图像,也可以是从其他渠道获取的手写数字图片。将这些测试样例图片输入到模型中进行预测,可以直观地观察模型对
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