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Je ferai de l'analyse de données, de la programmation R, Stata, Python, Excel
DÉVELOPPEUR D'APPLICATIONS, ANALYSTE DE DONNÉES ET DÉVELOPPEUR WEB
Bonjour ! Je m'appelle Amos, je suis développeur d'applications, développeur de sites web et analyste de données. Je suis titulaire d'un master en informatique de l'Université internationale des États...
À propos de ce service
Je vous formerai à l'analyse de données, la programmation en r, stata, python et Excel
- programmation en r
- stata
- python
- Excel
Bonjour, je m'appelle Amos. Je suis un formateur en analyse de données avec r, stata, python et Excel. J'ai plus de 6 ans d'expérience dans ces domaines. J'ai formé plus de 700 personnes et petites organisations.
Je vous formerai sur :
- Nettoyage de données
- Régression
- Analyse de séries temporelles
- Régression logistique
- Test A/B
- RStudio, Stata, Python (Google collab, visual studio code, Jupyter/Anaconda), Excel
- Visualisation de données
- Tendances
- Prédiction
- Analyse de sentiment
- Analyse de réseau
- Clusters
- Test d'hypothèses
Vous deviendrez un expert en analyse de données, programmation en r, stata, python et Excel.
Objectif de la leçon:
Langage de programmation
Âge des étudiants:
Ados (13-17)
•
Adulte (18-65)
•
Sénior (65+)
FAQ
Traduction automatique
De quoi ai-je besoin pour commencer à apprendre l'analyse de données avec R, Stata, Python et Excel ?
Tout ce dont vous avez besoin, c'est d'un ordinateur portable et de la volonté d'apprendre ! Je vous guiderai pour installer et utiliser des outils comme RStudio, Stata, Python (Jupyter/Anaconda) et Excel.
Pouvez-vous m'aider à nettoyer et préparer mon jeu de données avec R, Stata, Python ou Excel ?
Oui ! Le nettoyage de données est une étape essentielle de l'analyse, et je vous montrerai comment gérer les valeurs manquantes, filtrer le bruit et restructurer les jeux de données avec tous ces outils.
Quel est le meilleur outil pour l'analyse de données : R, Stata, Python ou Excel ?
Cela dépend de vos besoins. R et Python sont puissants et flexibles pour coder ; Stata est idéal pour l'économétrie et la recherche ; Excel est parfait pour l'analyse de base et la création de rapports.
Proposez-vous des projets pratiques ou des devoirs lors des sessions de formation en analyse de données ?
Absolument ! Vous travaillerez sur des projets réels impliquant régression, séries temporelles, analyse de sentiment, tests A/B, et plus encore avec R, Stata, Python et Excel.
Puis-je apprendre à la fois Python et R pour l'analyse de données en même temps ?
Oui, et je vous encourage à le faire ! Je vous aiderai à faire des parallèles entre R et Python pour que vous maîtrisiez les deux langages pour l'analyse de données.
Comment enseignez-vous la régression, les séries temporelles et la régression logistique en Stata, Python, R et Excel ?
Je décompose chaque technique avec des exemples clairs étape par étape et des visualisations dans chaque outil pour que vous compreniez la théorie et la pratique.
Proposez-vous des formations pour des tableaux de bord Excel et des techniques de visualisation de données ?
Oui ! Vous apprendrez à créer des tableaux de bord et des graphiques professionnels dans Excel et à les comparer avec des visualisations en R (ggplot2), Python (matplotlib/seaborn) et Stata.
Pouvez-vous enseigner le test d'hypothèses et le test A/B en R, Python et Stata ?
Certainement. Je vous guiderai pour mettre en place ces tests, interpréter les p-values, intervalles de confiance et statistiques de test dans ces trois plateformes.
Qu'est-ce qui différencie votre formation en analyse de données des autres ?
Avec plus de 6 ans d'expérience pratique et plus de 700 personnes formées, j'adapte chaque session à votre style d'apprentissage, couvrant en détail R, Stata, Python et Excel.
Vais-je devenir prêt pour le marché du travail ou un expert en analyse de données après votre formation ?
Oui ! Vous serez confiant et compétent en analyse de données avec R, Python, Stata et Excel, prêt à gérer des tâches réelles comme la prédiction, le clustering, l'analyse de réseau, et plus encore.
