Junior Data Scientist Akadémia (6+6 hetes online képzés)

LEARNING MATERIALS (Data Selection)

Exercise #1

Solution for Exercise #1

Exercise #2

Solution for Exercise #2

Exercise #3

Solution for Exercise #3

Module Content

0% Complete 0/17 Steps

LEARNING MATERIALS (Where Clause with Multiple Filters)

Exercise #4

Solution for Exercise #4

Exercise #5

Solution for Exercise #5

Exercise #5+

Solution for Exercise #5+

BEST PRACTICE #2 – So you got an error message?

Exercise #6

Solution for Exercise #6

Exercise #7

Solution for Exercise #7

Exercise #8

Solution for Exercise #8

Exercise #9

Solution for Exercise #9

Kiegészítő gondolat az Exercise #5 és #5+ SQL lekérésekhez…

Module Content

0% Complete 0/12 Steps

LEARNING MATERIALS (Order By)

Exercise #10

Solution for Exercise #10

Exercise #11

Solution for Exercise #11

Exercise #12

Solution for Exercise #12

Exercise #13

Solution for Exercise #13

Exercise #14

Solution for Exercise #14

Module Content

0% Complete 0/14 Steps

LEARNING MATERIALS (Functions)

Exercise #15

Solution for Exercise #15

Exercise #16

Solution for Exercise #16

Exercise #17

Solution for Exercise #17

Exercise #18

Solution for Exercise #18

Exercise #19

Solution for Exercise #19

EXTRA –» Exercise #20

Solution for Exercise #20

2. HÉT | SQL HALADÓ + ADATELEMZŐ-MÓDSZERTANOK

Module Content

0% Complete 0/17 Steps

LEARNING MATERIALS (Functions + Group By)

Exercise #21

Solution for Exercise #21

Exercise #22

Solution for Exercise #22

Exercise #22+

Solution for Exercise #22+

Exercise #22++

Solution for Exercise #22++

Exercise #23

Solution for Exercise #23

Exercise #24

Solution for Exercise #24

EXTRA Exercise

Solution for the EXTRA Exercise

BEST PRACTICE #3 – Think in iterations!

Module Content

0% Complete 0/16 Steps

LEARNING MATERIALS (Join)

BEFORE ANYTHING ELSE…

Exercise #25

Solution for Exercise #25

Exercise #26

Solution for Exercise #26

Exercise #27

Solution for Exercise #27

Exercise #28

Solution for Exercise #28

Exercise #29

Solution for Exercise #29

Exercise #30

Solution for Exercise #30

BEST PRACTICE #4 – Visualize your SQL data in Looker Studio!

Module Content

0% Complete 0/10 Steps

LEARNING MATERIALS (Subqueries + Having)

Exercise #31

Solution for Exercise #31

Exercise #31 (Alternative Solution)

Solution for Exercise #31 (Alternative Solution)

Exercise #32

Solution for Exercise #32

Exercise #33

Solution for Exercise #33

Module Content

0% Complete 0/13 Steps

Solution for Exercise #34

BEFORE ANYTHING ELSE….

Exercise #34

Exercise #35

Solution for Exercise #35

Exercise #36

Solution for Exercise #36

Exercise #37

Solution for Exercise #37

Exercise #38

Solution for Exercise #38

EZT AZ ESETTANULMÁNYT MÉG FOLYTATJUK…

Module Content

0% Complete 0/31 Steps

READ THIS FIRST!

CASE #1 | The A/B Test | Situation

CASE #1 | The A/B Test | Get the Data!

CASE #1 | The A/B Test | The Tasks

CASE #1 | Solution for Task #1

CASE #1 | Solution for Task #2

CASE #1 | Solution for Task #3

CASE #1 | Solution for Task #4

CASE #1 | Solution for Task #5

CASE #1 | Solution for Task #6

CASE #1 | Solution for Task #7

CASE #1 | Comments by students

CASE #2 | The Solar Panel Factory | Situation

CASE #2 | The Solar Panel Factory | Get the Data!

CASE #2 | The Solar Panel Factory | The Tasks

CASE #2 | Solution for Task #1

CASE #2 | Solution for Task #2

CASE #2 | Solution for Task #3

CASE #2 | Solution for Task #4

CASE #2 | Solution for Task #5

CASE #2 | Solution for Task #6

CASE #2 | Solution for Task #7

CASE #2 | Solution for Task #8

CASE #3 | Dilan’s Blog | Situation (Whiteboard Interview!)

CASE #3 | Dilan’s Blog | The Data Set

CASE #3 | Dilan’s Blog | The Tasks

CASE #3 | Solution for Task #1

CASE #3 | Solution for Task #2

CASE #3 | Solution for Task #3

CASE #3 | Solution for Task #4

CASE #3 | Solution for Task #5

Module Content

0% Complete 0/2 Steps

14 tipikus Data Science projekt (1. rész) – Adatelemző módszertanok

Adatelemző módszertanok kiegészítés — a legfontosabb mérőszám (felvétel)

3. HÉT | Bash alapok, automatizálás és adatgyűjtés

Module Content

0% Complete 0/1 Steps

…akkor itt az ideje, hogy megcsináld a sajátodat!

Module Content

0% Complete 0/21 Steps

Module Content

0% Complete 0/13 Steps

8. feladat

9. feladat

9. feladat — megoldás

10. feladat

10. feladat — megoldás

11. feladat

11. feladat — megoldás

12. feladat

12. feladat — megoldás

13. feladat

13. feladat — megoldás

Module Content

0% Complete 0/7 Steps

Adatgyűjtési alapelvek (3. heti webinár felvétele)

14. feladat

14. feladat — megoldás

15. feladat

15. feladat — megoldás

16. feladat

16. feladat — megoldás

Module Content

0% Complete 0/1 Steps

4. HÉT | PYTHON ALAPOK, statisztika, karrier kérdések

Module Content

0% Complete 0/15 Steps

EXTRA: Python Cheat Sheet

Jupyter Notebook kezelési alapok

0. feladat — Töltsd le (majd fel) az előkészített gyakroló Jupyter Notebook-ot!

1. feladat

1. feladat — megoldás

2. feladat

2. feladat — megoldás

3. feladat

3. feladat — megoldás

4. feladat

4. feladat — megoldás

5. feladat

5. feladat — megoldás

Module Content

0% Complete 0/11 Steps

6. feladat

6. feladat — megoldás

7. feladat

7. feladat — megoldás

8. feladat

1. feladat: a barátok sorban

9. feladat

9. feladat — megoldás

10. feladat

10. feladat — megoldás

Module Content

0% Complete 0/18 Steps

TANANYAGOK ÉS KOMMENT

1. feladat — megoldás

2. feladat: a barátok sorban sorszámmal

2. feladat — megoldás

3. feladat: a barátok a sorban — visszafelé!

3. feladat — megoldás

4. feladat: egy szó visszafele (soronként)

4. feladat — megoldás

5. feladat: egy szó visszafele (egy sorban)

5. feladat — megoldás

6. feladat: pólószín

6. feladat — megoldás

7. feladat: pólószín (melyikből mennyi?)

7. feladat — megoldás

8. feladat: pólószín (eggyel jobbra)

Alternatív Megoldások (Kurzusrésztvevők Által)

Module Content

0% Complete 0/14 Steps

15. feladat — alternatív megoldások

11. feladat

11. feladat — megoldás

12. feladat

12. feladat — megoldás

13. feladat

13. feladat — megoldás

14. feladat

14. feladat — megoldás

15. feladat

15. feladat — megoldás

16. feladat

16. feladat — megoldás

Module Content

0% Complete 0/2 Steps

Statisztika (4. heti webinár felvétele)

Extra: FOR LOOP magyarázó session (másik 4. heti webinár felvétele)

5. HÉT | PYTHON ANALITIKA: PANDAS ALAPOK, prediktív analitika és machine learning alapok

Module Content

0% Complete 0/14 Steps

EXTRA: Pandas Cheat Sheet

0. feladat — Az eheti Jupyter Notebook-ot! (És egy Jupyter best practice.)

1. feladat

1. feladat — megoldás

2. feladat

2. feladat — megoldás

3. feladat

3. feladat — megoldás

4. feladat

4. feladat — megoldás

5. feladat

5. feladat — megoldás

Module Content

0% Complete 0/19 Steps

6. feladat

6. feladat — megoldás

7. feladat

7. feladat — megoldás

8. feladat

9. feladat

9. feladat — megoldás

10. feladat

10. feladat — megoldás

11. feladat

11. feladat — megoldás

12. feladat

12. feladat — megoldás

13. feladat

13. feladat — megoldás

14. feladat

14. feladat — megoldás

Module Content

0% Complete 0/7 Steps

15. feladat

15. feladat — megoldás

16. feladat

16. feladat — megoldás

17. feladat

17. feladat — megoldás

Module Content

0% Complete 0/7 Steps

CASE #1 | The A/B Test | Situation

CASE #1 | The A/B Test | The Tasks

CASE #2 | The Solar Panel Factory | Situation

CASE #2 | The Solar Panel Factory | The Tasks

AZ ADATOK LETÖLTÉSE ÉS BETÖLTÉSE (CASE #1 & #2 EGYBEN)

MEGOLDÁSOK (CASE #1 & #2 EGYBEN)

Module Content

0% Complete 0/1 Steps

14 tipikus Data Science projekt (2. rész) – Prediktív analitika és machine learning projektek

6. HÉT | MACHINE LEARNING PYTHON-NAL + adatok prezentálása + karrier

Module Content

0% Complete 0/5 Steps