Ta kontakt

Kursplan

Del 1: Python-fundament for analyse (3,5 timer)

·       Modul 1: Analyselandskapet (45 min)

o   Hvorfor Python? Sammenligning av Python med Excel og SQL i akademisk forskning.

o   Sette opp for suksess: Introduksjon til Jupyter Notebooks og Google Colab. Google Colab er enklere siden det ikke kreves installasjon, men krever sterkere internettforbindelse. Deltakerne kan eventuelt installere Jupyter Notebooks for en glattere opplevelse.

·       Modul 2: Byggesteinene i data (60 min)

o   Variabler, datatyper (strenger, heltall, flyttall) og grunnleggende logikk.

o   Forståelse for lister og ordbøker—hvordan Python lagrer informasjon.

·       Modul 3: Python for dataanalyse-demo og øvingslaboratorium (75 min)

o   Introduksjon til Pandas: Bransjestandard for databehandling.

o   Hånd på tasten: Lasting av en CSV-fil, filtrering av data og beregning av grunnleggende statistikk.

Del 2: Innføring i forretningsanalyse (2,0 timer)

·       Modul 4: Analysementaliteten: Forstå "Be-Analyser-Handl"-rammeverket. Hvordan definere forretningsforespørsler som data kan svare på.

·       Modul 5: Deskriptiv vs. prediktiv analyse: Høyoversikt over tolkning av trender og oppdagelse av anomaler i en finansiell kontekst.

·       Modul 6: Kommunikasjon av innsikt: Prinsipper for datatelling—å omsette teknisk output til anbefalinger for ledelsen.

Krav

  • Forståelse for dataanalyse
  • Erfaring med databehandling

 7 Timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (2)

Kommende kurs

Relaterte kategorier