大学学历
世界上最大的商学院”
推介会
精确操作强大的数据库，以迅速准确地提取公司所需的一切。这是你将在这个大学课程中掌握的技能”
为什么在TECH学习？
TECH是世界上最大的100%在线商业学校。它是一所精英商学院，具有最大的学术需求模式。一个国际高绩效和管理技能强化培训的中心。
TECH是一所站在技术前沿的大学，它将所有资源交给学生支配，以帮助他们取得商业成功”
TECH科技大学
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创新 |
该大学提供一种在线学习模式，将最新的教育科技与最大的教学严谨性相结合。一种具有最高国际认可度的独特方法，将为学生提供在不断变化的世界中发展的钥匙，在这个世界上，创新必须是所有企业家的基本承诺。
“由于在节目中加入了创新的互动式多视频系统，被评为”微软欧洲成功案例”
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最高要求 |
TECH的录取标准不是经济方面的。在这所大学学习没有必要进行大量投资。然而，为了从TECH毕业，学生的智力和能力的极限将受到考验。该机构的学术标准非常高。
95% TECH学院的学生成功完成学业。
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联网 |
来自世界各地的专业人员参加TECH，因此，学生将能够建立一个庞大的联系网络，对他们的未来很有帮助。
+100,000 每年培训的管理人员 +200 不同国籍的人。
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赋权 |
学生将与最好的公司和具有巨大声望和影响力的专业人士携手成长。TECH已经与7大洲的主要经济参与者建立了战略联盟和宝贵的联系网络。
+500 与最佳公司的合作协议。
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人才 |
该计划是一个独特的建议，旨在发挥学生在商业领域的才能。这是一个机会，你可以利用它来表达你的关切和商业愿景。
TECH帮助学生在这个课程结束后向世界展示他们的才华。
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多文化背景 |
通过在TECH学习，学生将享受到独特的体验。你将在一个多文化背景下学习。在一个具有全球视野的项目中，由于该项目，你将能够了解世界不同地区的工作方式，收集最适合你的商业理念的创新信息。
TECH的学生来自200多个国家。
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向最好的人学习 |
TECH教学团队在课堂上解释了导致他们在其公司取得成功的原因，在一个真实,活泼和动态的环境中工作。全力以赴提供优质专业的教师，使学生在事业上有所发展，在商业世界中脱颖而出。
来自20个不同国籍的教师。
TECH追求卓越，为此，有一系列的特点，使其成为一所独特的大学:
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分析报告 |
TECH探索学生批判性的一面，他们质疑事物的能力，他们解决问题的能力和他们的人际交往能力。
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优秀的学术成果 |
TECH为学生提供最好的在线学习方法。大学将 再学习方法（国际公认的研究生学习方法） 与哈佛大学商学院的案例研究相结合。传统和前卫在一个艰难的平衡中，在最苛刻的学术行程中。
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规模经济 |
TECH是世界上最大的网上大学。它拥有超过10,000个大学研究生课程的组合。而在新经济中， 数量+技术=颠覆性价格.这确保了学习费用不像在其他大学那样昂贵。
一次独特，关键和决定性的培训经历，对推动你的职业发展和迈向终极目标至关重要"
教学大纲
这个数据处理。探索性分析和预处理大学课程由 TECH global university根据对商业智能专业人才的需求而设计，这些专业人才可以为战略决策和实施战略决策的优势做出贡献。以完全在线的方式对学生进行统计分析、变量、分布、缺失值研究等方面的培训，具体内容详见本课程的教学大纲。提供专业人员在大数据环境中需要的一切。
在这个大学课程中，你将通过实际案例研究，审查数据挖掘过程前的主要分析技术”
教学大纲
无论过去、现在还是将来，随着全球化的不断发展，良好的决策都是任何环境中最重要的因素之一，尤其是在商业环境中。为此，必须收集尽可能多的信息，以便你做出的决定尽可能符合自己的利益。
有鉴于此，任何企业都必须了解数据处理、分析和评估。为此，有必要配备训练有素的最新人员。统计分析和数据预处理技术为完善数据和准备进一步分析提供了可靠的方法。
从这个意义上说，已经创建了一个文凭课程，以培训专业人员从统计角度分析数据集，从而总结出数据集的主要特征。包括借助统计和视觉方法研究变量、变量分布、缺失值研究等。
下一步是准备工作，以便将它们作为给定数据挖掘算法的输入。因此，我们将研究数据清理、转换、估算、降噪、平衡、特征选择、降维等技术。
由专业教师团队设计的课程，旨在培养未来能够在企业团队中应对重大挑战的毕业生。它了解当今市场的需求，根据最先进的技术和工艺调整其内容。在安全、动态的虚拟校园中开发的最佳 100% 在线教育方法的支持下，你将掌握以创新、高效的方式解决关键问题的技能。
这个课程为期 6 周，分为 1 个模块：
模块 1. 数据处理。探索性分析和预处理
何时,何地,如何授课？
TECH提供开展这个 数据处理。 探索性分析和预处理大学课程 完全在线。在培训持续的 6 个星期天中，学生可以将能够访问这个课程的所有内容，这将使你能够自我管理你的学习时间。
模块 1. 数据处理。探索性分析和预处理
1.1. 统计数据
1.1.1. 描述性统计
1.1.2. 统计推断
1.1.3. 参数测试
1.1.4. 非参数检验
1.2. 探索性数据分析
1.2.1. 探索性数据分析。描述性分析
1.2.2. 数据可视化
1.2.3. 数据处理
1.3. 数据准备
1.3.1. 数据整合
1.3.2. 数据清理
1.3.3. 正常化
1.3.4. 转型
1.4. 缺失值和空值
1.4.1. 消除缺失值
1.4.2. 最大似然程序
1.4.3. 缺失值的估算
1.5. 数据中的噪音
1.5.1. 噪声的类型
1.5.2. 噪声检测和抑制
1.5.3. 在噪音中学习
1.6. 维度问题
1.6.1. 过度取样
1.6.2. 次抽样
1.6.3. 主成分分析（PCA）
1.7. 谨慎化
1.7.1. 离散化过程
1.7.2. 离散化方法
1.7.3. 离散化方法的特点和属性
1.8. 特征选择
1.8.1. 挑选标准
1.8.2. 特征选择方法
1.9. 选择阶段
1.9.1. 实例选择方法的分类
1.9.2. 原型的选择
1.9.3. 实例选择的其他方法
1.10. 大数据环境的数据预处理
1.10.1. 大数据
1.10.2. 大数据环境的数据预处理
1.10.3. 智能数据
帮助贵公司在特定情况下找到有效的解决方案”
数据处理。探索性分析和预处理
数据处理是清洁、转换和数据的活动，其目的是获得有用和可靠的信息以供后续分析。探索性分析和处理是数据处理的两个重要阶段。
数据探索分析涉及对原始数据进行探索，以发现模式、趋势、关系和异常。在此阶段，使用描述性统计和图形技术（如直方图、条形图、箱线图等）对数据进行可视化和总结。此分析有助于理解数据的质量，识别异常值并了解数据的分布。它还有助于识别数据收集或数据源可能存在的问题。
数据处理涉及对数据进行转换和清洗，以便更容易进行分析。在此阶段，应用预处理技术以删除异常值和重复数据，填充缺失数据并调整数据以进行比较。还可以从现有数据中创建新变量以丰富分析。数据处理对于确保数据一致性、准确性并提供对业务决策有用信息至关重要。
总的来说，探索性分析和处理是数据处理的重要阶段，确保数据的质量以供未来分析。探索性分析有助于更好地理解数据并找到模式，而数据处理有助于清理和转换数据，以便在更详细和准确的分析中使用。其结果是更好地理解数据以及如何将其用于企业或其他领域的决策。
这门大学数据处理、探索性分析和处理课程旨在培养学生处理和清理数据、探索数据并准备用于分析并以视觉和有效的方式展示数据的能力。这有助于企业基于数据做出更好的决策，并为学生提供可应用于许多业务领域的宝贵技能。