Python анализ данных для социологов и маркетологов

Вы социолог или маркетолог, который пытается эффективно обрабатывать большие массивы данных из опросов и наблюдений? Переход от традиционных инструментов требует овладения современными методами с открытым исходным кодом для мощного и воспроизводимого анализа данных. Этот курс предоставляет практические, ориентированные на код основы в манипулировании данными и статистическом рассуждении, специально разработанные для приложений в области социальных наук. К концу курса вы сможете структурировать сложные качественные и количественные данные, выполнять основные статистические тесты и создавать понятные, информативные отчеты. Что вы узнаете: * Понять основы среды Python и библиотеки Pandas для эффективной работы с данными. * Очистка и преобразование необработанных ответов на вопросники, устранение недостающих значений и несоответствий, обнаруженных в социальных данных. * Применять описательную статистику и базовые тесты вывода, относящиеся к исследованию рынка и социологическим исследованиям. * Практика создания значимых визуализаций данных с использованием современных библиотек Python для эффективного обмена результатами. * Настройка и использование виртуальных сред для управления зависимостями для воспроизводимых аналитических проектов. * Применять методы анализа категориальных данных, обычных в рыночных и социологических исследованиях. Курс начинается с настройки необходимых инструментов и понимания основных структур данных, быстро переходя к практическим рабочим процессам очистки и преобразования данных. В последующих разделах основное внимание уделяется применению статистических методов и интерпретации полученных результатов для получения информации о реальном мире. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих программистов, в частности, социологов, исследователей рынка и аналитиков, которым нужны доступные и мощные инструменты для обработки данных. Не требуется предварительного опыта кодирования или продвинутых статистических знаний. Начните создавать основу для профессионального и воспроизводимого анализа данных сегодня.