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Maîtrisez la préparation des données Excel grâce aux fonctions logiques, formules imbriquées, fonctions de recherche et tableaux croisés dynamiques.
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Dans ce cours Power BI interactif, apprenez à transformer et préparer vos données pour l’analyse grâce à Power Query Editor.
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Maîtrisez l’importation de données dans Python depuis Excel, SQL, SAS et même directement depuis le Web, pour un flux de travail fluide.
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Explorez Excel Power Query pour une transformation et un nettoyage avancés des données afin daméliorer votre prise de décision et votre analyse.
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Apprenez à diagnostiquer et nettoyer les données sales pour transformer vos données brutes en insights précis et fiables !
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Donnez vie à vos Google Sheets en maîtrisant les compétences clés : formules, opérations et références de cellules pour des analyses efficaces.
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Dans ce cours, vous apprendrez à lire des fichiers CSV, XLS et texte dans R à laide doutils tels que readxl et data.table.
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Maîtrisez la préparation, le nettoyage et lanalyse des données de référence dans Alteryx Designer, que vous soyez un analyste débutant ou expérimenté.
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Maîtrisez la transformation des données : ce cours intermédiaire approfondit vos bases Power Query dans Excel et vous fait passer au niveau supérieur
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Apprenez à nettoyer les données aussi rapidement et précisément que possible pour passer des données brutes à des informations pertinentes.
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Apprenez à créer une base de données PostgreSQL et découvrez sa structure, ses types de données et comment normaliser les bases de données.
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Apprenez à utiliser la KNIME Analytics Platform pour accéder, nettoyer et analyser des données grâce à une approche no-code/low-code.
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Apprenez à nettoyer des données avec Apache Spark en Python.
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Apprenez à connecter Tableau à différentes sources de données et à préparer les données pour une analyse fluide.
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Apprenez à exploiter vos données brutes et désorganisées stockées dans une base de données PostgreSQL afin den extraire des informations précises.
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Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
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Découvrez Alteryx Designer pour les données de vente au détail afin daméliorer lanalyse des ventes et la prise de décisions stratégiques.
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Développez les compétences nécessaires pour nettoyer les données brutes et les transformer en informations précises.
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Améliorez vos compétences KNIME avec notre cours sur la transformation des données, les opérations en colonnes et loptimisation du flux de travail.
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Maîtrisez lanalyse marketing à laide de Tableau. Analysez les performances, comparez les indicateurs et optimisez les stratégies sur tous les canaux.
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Améliorez vos compétences Alteryx à laide de données sur le fitness pour développer des stratégies ciblées et des produits innovants.
Préparation des données
La Data Science est un domaine d’expertise axé sur l’obtention d’informations à partir des données. En utilisant des compétences en programmation, des méthodes scientifiques, des algorithmes et bien plus encore, les Data Scientist analysent les données pour en tirer des insights exploitables.
Vous devrez apprendre un langage de programmation comme Python ou R et maîtriser les principes des mathématiques et des statistiques. La connaissance des méthodes d’analyse de données et des outils de Data Science est également essentielle. Il existe de nombreuses façons d’Apprentissage la Data Science. En plus des moyens d’éducation formelle, comme un diplôme ou des études universitaires, il existe de nombreuses autres ressources pour vous aider à Apprentissage à votre rythme. En plus des cours en ligne et des tutoriels, il y a des livres, des vidéos, et bien plus encore.
En plus de connaissances en mathématiques et en statistiques, les Data Scientist ont besoin de compétences en programmation dans des langages tels que Python, R et SQL. De plus, le Data Science nécessite la capacité de travailler avec de grands ensembles de données, des connaissances en visualisation de données, en préparation des données et en gestion de bases de données. Des compétences en apprentissage automatique et en apprentissage profond peuvent également être utiles.
À titre professionnel, presque tous les secteurs peuvent utiliser Data Science dans une certaine mesure. Les organismes de santé utilisent Data Science pour détecter et soigner des maladies, tandis que les entreprises financières l’utilisent pour détecter et prévenir la fraude. Toutes sortes de secteurs utilisent Data Science pour le marketing, par exemple pour créer des systèmes de recommandation et analyser le taux d’attrition des clients.
Oui, Data Science fait partie des secteurs qui connaissent la croissance la plus rapide aux États-Unis et dans le monde. C’est aussi l’une des carrières les mieux rémunérées. Selon les données de Payscale, les Data Scientist expérimentés gagnent en moyenne 97 609 $ et obtiennent une note de satisfaction de quatre étoiles sur cinq aux États-Unis.
Il y a quelques éléments à prendre en compte ici. Tout d’abord, les diplômes en Data Science peuvent être difficiles à intégrer, car ils exigent souvent d’excellentes notes de manière constante. De même, de nombreuses compétences requises en Data Science demandent beaucoup d’étude et de patience. Il peut falloir plusieurs mois pour maîtriser toutes les bases nécessaires, ainsi que beaucoup d’expérience pratique pour décrocher un poste de débutant.
Oui, vous aurez besoin d’une certaine expérience en codage dans des langages tels que Python, R, SQL, Java et C/C++. Cependant, en raison de sa syntaxe relativement simple, le langage de programmation Python est souvent le choix privilégié des débutants.
Pour une personne sans expérience préalable en codage et/ou en mathématiques, il faut généralement 7 à 12 mois d’études intensives pour atteindre le niveau d’un Data Scientist débutant. Cependant, il est important de se rappeler qu’apprendre uniquement les bases théoriques du Data Science peut ne pas faire de vous un véritable Data Scientist.
Une fois que vous aurez maîtrisé les bases de Data Science, vous pourrez ensuite vous spécialiser dans divers domaines, notamment l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, l’analyse des mégadonnées, l’analyse et l’intelligence d’affaires, l’exploration de données, et bien plus encore.
Progressez où que vous soyez grâce à nos cours conçus pour mobile et à nos défis quotidiens de 5 minutes.