まとめ

データリテラシー入門

Anneleen Rummens

Data Scientist

まとめ：

第 1 章： データリテラシーの基礎
  • データリテラシーとは何か
  • データリテラシーが現代に欠かせない理由
  • データから洞察を得る方法
  • データ駆動型の意思決定
第 2 章 : データの読み取り
  • データの取得場所
  • データのタイプを区別する方法
  • データを管理する方法
  • よくあるデータの問題と対処方法
第 3 章： データから洞察を得る
  • 4 種類の分析方法
  • 問いや課題に適した分析方法の選び方
第 4 章： 洞察の伝達
  • 可視化とストーリーテリング
  • 効果的に伝えるための 3 つの鍵
データリテラシー入門

次のステップ

おすすめのフォローアップコース（理論）：

  • 統計学入門
  • データサイエンスの理解
  • データ可視化の理解
  • 機械学習の理解
  • データコミュニケーションの概念

おすすめ入門コース：

  • Python 入門
    • R 入門
    • SQL 入門
    • Power BI 入門
    • Tableau 入門
データリテラシー入門

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データリテラシー入門

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