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Spaces/000-Task/全栈工程师.md

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 atlas: "[[Task Tracker]]"
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 created: 2023-07-08 03:18:59
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 tags:
   - Task
 title: 全栈工程师
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 # GitHub
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 ### 为探索准备数据
 
+#### 数据类型和结构
+
+- [ ] 数据探索入门
+- [ ] 令人着迷的数据洞察力
+- [ ] 我们世界的数据收集
+- [ ] 确定要收集什么数据
+- [ ] 探索数据格式
+- [ ] 继续探索结构化数据
+- [ ] 了解你正在使用的数据类型
+- [ ] 数据表组件
+- [ ] 满足宽表和长表
+
+#### 数据可靠性
+
+- [ ] 偏见、可信度、隐私和道德入门
+- [ ] 偏差：从问题到结论
+- [ ] 有偏差和无偏差的数据
+- [ ] 了解数据中的偏差
+- [ ] 确定好的数据源
+- [ ] 什么是坏数据
+- [ ] 基本数据伦理
+- [ ] 数据伦理的重要性
+- [ ] 优先考虑数据隐私
+- [ ] 合乎道德地使用数据
+- [ ] 开放数据的特点
+- [ ] 合乎道德的数据使用步骤
+
+#### 数据库要点
+
+- [ ] 关于数据库的一切
+- [ ] 数据库特性和组件
+- [ ] 揭开元数据的神秘面纱
+- [ ] 用元数据管理数据
+- [ ] 元数据的乐趣
+- [ ] 这么多地方可以找到数据
+- [ ] 从电子表格和数据库导入数据
+- [ ] 排序和过滤，以集中处理相关数据
+- [ ] 了解 BigQuery，包括沙盒和计费选项
+- [ ] BigQuery 实际应用
+
+#### 整理和保护数据
+
+- [ ] 对你的数据充满信心
+- [ ] 让我们整理起来
+- [ ] 电子表格中的安全功能
+
+#### 参与数据社区
+
+- [ ] 管理您作为数据分析师的存在
+- [ ] 为什么在线展示很重要
+- [ ] 提升在线形象的技巧
+- [ ] 网络知识
+- [ ] 导师制的好处
+- [ ] 导师是关键
+- [ ] 课程小结
+
 ### 从脏数据到干净数据的处理
 
+#### 数据完整性的重要性
+
+- [ ] 数据完整性入门
+- [ ] 为什么数据完整性很重要
+- [ ] 平衡目标与数据完整性
+- [ ] 处理不足的数据
+- [ ] 样本量的重要性
+- [ ] 使用统计能力
+- [ ] 确定最佳样本量
+- [ ] 评估数据完整性
+
+#### 清洗数据以获得更准确的洞察力
+
+- [ ] 清洗
+- [ ] 为什么数据清洗至关重要
+- [ ] 我喜欢清洗数据
+- [ ] 识别并修复脏数据
+- [ ] 数据清洗工具和技术
+- [ ] 清洗来自多个来源的数据
+- [ ] 电子表格中的数据清洗功能
+- [ ] 优化数据清洗流程
+- [ ] 不同的数据视角
+- [ ] 更多数据清洗技术
+
+#### 使用 SQL 进行数据清洗
+
+- [ ] 使用 SQL 进行数据清洗
+- [ ] 对 SQL 的热爱
+- [ ] 理解 SQL 的功能
+- [ ] 电子表格与 SQL
+- [ ] 广泛使用的 SQL 查询
+- [ ] 体验 SQL 的乐趣
+- [ ] 使用 SQL 清洗字符串变量
+- [ ] 高级数据清洗函数（1）
+- [ ] 高级数据清洗函数（2）
+
+#### 核实与报告清洁结果
+
+- [ ] 核实与报告结果
+- [ ] 确认数据清洗符合业务预期
+- [ ] 核实数据清洗
+- [ ] 捕捉清洗变化
+- [ ] 为什么文档很重要
+- [ ] 反馈和清洗
+
+#### 添加数据到你的简历中
+
+- [ ] 关于数据分析师招聘流程
+- [ ] 数据分析师职位申请
+- [ ] 制作简历
+- [ ] 使你的简历独一无二
+- [ ] 黑人和非裔美国人融入数据行业
+- [ ] 翻译过去的工作经验
+- [ ] 我的数据分析师之路
+- [ ] 你的兴趣在哪里
+- [ ] 课程小结
+
 ### 分析数据回答问题
 
+#### 整理数据以进行更有效的分析
+
+- [ ] 整理入门
+- [ ] 分析过程
+- [ ] 坚持不懈
+- [ ] 总是需要整理
+- [ ] 使用 SQL 筛选数据
+- [ ] 对电子表格中的数据进行排序
+- [ ] 在电子表格中使用排序函数
+- [ ] 有意义的职业之旅
+- [ ] 使用 SQL 排序数据
+
+#### 格式化和调整数据
+
+- [ ] 数据格式化入门
+- [ ] 从一种类型到另一种类型
+- [ ] 数据验证
+- [ ] 条件格式化
+- [ ] 合并文本字符串以获得洞察力
+- [ ] 电子表格中的字符串
+- [ ] 当你陷入困境时
+- [ ] 关于分析阶段的一切
+- [ ] 遇到挑战不用担心
+- [ ] 何时使用哪种工具
+
+#### 汇总分析数据
+
+- [ ] 汇总数据进行分析
+- [ ] 准备 VLOOKUP
+- [ ] VLOOKUP 的实际应用
+- [ ] 识别并修复常见的 VLOOKUP 错误
+- [ ] 探索 JOIN 的如何运作
+- [ ] 嵌套查询
+- [ ] 使用子查询汇总数据
+- [ ] 数据分析带您去往何处
+
+#### 执行数据计算
+
+- [ ] 数据计算
+- [ ] 常用计算公式
+- [ ] 函数和条件
+- [ ] 复合函数
+- [ ] 开始使用数据透视表
+- [ ] 数据透视表续
+- [ ] 查询与计算
+- [ ] 在 SQL 中嵌入简单计算
+- [ ] 与其他语句的计算
+- [ ] 检查和重新检查
+- [ ] 临时表
+- [ ] 多表变体
+- [ ] 课程小结
+
 ### 通过可视化艺术共享数据
 
+#### 数据可视化
+
+- [ ] 数据洞察交流入门
+- [ ] 数据可视化的力量
+- [ ] 数据可视化为何重要
+- [ ] 连接图像与数据
+- [ ] 强大可视化的秘诀
+- [ ] 动态可视化
+- [ ] 艺术元素
+- [ ] 数据可视化的影响
+- [ ] 设计思维和可视化
+- [ ] 无障碍可视化
+- [ ] 让数据易于访问
+
+#### 使用 Tablesu 创建数据可视化
+
+- [ ] 使用 Tablesu 进行数据可视化
+- [ ] Tableau Public 和其他在线工具
+- [ ] 了解 Tableau
+- [ ] 在 Tableau 中创建数据可视化
+- [ ] 优化数据可视化的调色板
+- [ ] 发挥创意
+- [ ] 在 Tableau 中链接多个数据集
+
+#### 制作数据故事
+
+- [ ] 制作数据故事
+- [ ] 将想法变为现实
+- [ ] 与观众交谈
+- [ ] 数据新闻
+- [ ] Tableau 仪表盘基础知识
+- [ ] 从过滤器到图表
+- [ ] 引人入胜的演示技巧
+- [ ] 分享叙述
+- [ ] 如何应对冒名顶替综合症
+
+#### 制作演示文稿和幻灯片
+
+- [ ] 把各种数据组合起来
+- [ ] 使用框架进行演示
+- [ ] 将数据融入演示中
+- [ ] 新数据分析师的演示技能
+- [ ] 杂乱无章的数据演示案例
+- [ ] 良好的数据演示案例
+- [ ] 行之有效的演示技巧
+- [ ] 像专业人员一样演示
+- [ ] 预测问题
+- [ ] 处理异议
+- [ ] 最佳问答技巧
+- [ ] 成为数据翻译专家
+- [ ] 课程小结
+
 ### 使用 R 编程进行数据分析
 
-### 完成一个案例研究
+#### 编程和数据分析
+
+- [ ] 精彩编程世界入门
+- [ ] R 语言的乐趣
+- [ ] R 语言入门
+- [ ] 编程语言
+- [ ] R 语言简介
+- [ ] RStudio 入门
+
+#### 使用 RStudio 编程
+
+- [ ] 使用 RStudio 编程
+- [ ] 编程基础
+- [ ] 运算符和计算
+- [ ] 源源不断的礼物
+- [ ] 欢迎来到 tidyverse
+- [ ] 有关 tidyverse 的更多信息
+- [ ] 使用管道
+- [ ] 编程技巧
+
+#### 用 R 处理数据
+
+- [ ] R 中的数据
+- [ ] R 数据框架
+- [ ] 使用数据框架
+- [ ] 清洗基础工作
+- [ ] 整理你的数据
+- [ ] 转换数据
+- [ ] 相同数据不同结果
+- [ ] 偏差函数
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+#### 更多关于可视化、美学和注释的内容
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+- [ ] R 中的可视化
+- [ ] R 和 tidyverse 中的可视化基础
+- [ ] 开始使用 ggplot
+- [ ] 通往人力资源分析的职业道路
+- [ ] 在 R 中增强可视化
+- [ ] 使用 ggplot 做更多事情
+- [ ] 美学与切面
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+- [ ] 保存你的可视化
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+#### 文档和报告
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+- [ ] 文档和报告
+- [ ] R Markdown 概述
+- [ ] 在 RStudio 中使用 R Markdown
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