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Preparazione dei dati su Excel
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 7.8K
Capire come preparare i dati di Excel attraverso funzioni logiche, formule annidate, funzioni di ricerca e tabelle Pivot.
Data Preparation
Corsi su dati, intelligenza artificiale e cloud
Padroneggia le competenze che contanoSegui brevi video guidati da istruttori esperti e poi metti in pratica ciò che hai imparato con esercizi interattivi direttamente nel tuo browser.
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Preparazione dei dati in Power BI
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
- 7.2K
In questo corso interattivo su Power BI, imparerai a usare Power Query Editor per trasformare e modellare i tuoi dati in modo che siano pronti per lanalisi.
Data Preparation
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Introduzione all'importazione dei dati in Python
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 5.1K
Impara a importare dati in Python da un sacco di posti, tipo Excel, SQL, SAS e direttamente dal web.
Data Preparation
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Introduzione a Power Query in Excel
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 4.6K
Scopri Excel Power Query per trasformare e pulire i dati in modo avanzato e migliorare il tuo processo decisionale e di analisi.
Data Preparation
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Pulizia dei dati in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 4.5K
Impara a capire e sistemare i dati sporchi e a sviluppare le abilità necessarie per trasformare i tuoi dati grezzi in informazioni precise!
Data Preparation
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Introduzione ad Alteryx
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
- 4.3K
Entra nel mondo di Alteryx Designer e impara a navigare nello strumento per caricare, preparare e aggregare i dati.
Data Preparation
Corso
Importazione di dati in Python - livello intermedio
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 4.2K
Migliora le tue abilità nellimportazione dei dati in Python e impara a lavorare con i dati web e API.
Data Preparation
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Introduzione a Google Sheets
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 3.2K
Rendi più vivaci i tuoi fogli Google Sheets imparando le cose di base come formule, operazioni e riferimenti alle celle.
Data Preparation
Corso
Introduzione all'importazione dei dati in R
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 2.6K
In questo corso imparerai a leggere file CSV, XLS e di testo in R usando strumenti come readxl e data.table.
Data Preparation
Corso
Web Scraping in Python
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 1.8K
Impara a recuperare e analizzare le informazioni da Internet usando la libreria Python scrapy.
Data Preparation
Corso
Preparazione dei dati in Alteryx
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
- 1.6K
Impara a preparare, pulire e analizzare i dati in Alteryx Designer, sia che tu sia un analista alle prime armi o con tanta esperienza.
Data Preparation
Corso
Power Query intermedio in Excel
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 1.5K
Partendo dalle tue conoscenze di base su Power Query in Excel, questo corso di livello intermedio ti porta al livello successivo nella trasformazione dei dati.
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Corso
Acquisizione dati semplificata con pandas
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 1.4K
Impara a prendere dati da formati di file e sistemi comuni come file CSV, fogli di calcolo, JSON, database SQL e API.
Data Preparation
Corso
Pulizia dei dati in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 1.2K
Impara a pulire i dati nel modo più veloce e preciso possibile per passare dai dati grezzi a informazioni super utili.
Data Preparation
Corso
Creare database PostgreSQL
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 1.1K
Impara a creare un database PostgreSQL e scopri la struttura, i tipi di dati e come normalizzare i database.
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Introduzione a KNIME
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 1K
Impara a usare la piattaforma KNIME Analytics per accedere, pulire e analizzare i dati senza bisogno di scrivere codice o con pochissimo codice.
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Cleaning Data with PySpark
- AvanzatoLivello di competenza
- 4.8+
- 863
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
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Collegare i dati in Tableau
- BasicLivello di competenza
- 4.9+
- 858
Impara a collegare Tableau a diverse fonti di dati e a preparare i dati per unanalisi senza intoppi.
Data Preparation
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Google Sheets intermedio
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 675
Allarga il tuo vocabolario di Google Sheets approfondendo i tipi di dati, come quelli numerici, logici e mancanti.
Data Preparation
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Cleaning Data in PostgreSQL Databases
- IntermedioLivello di competenza
- 4.8+
- 530
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Data Preparation
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Web scraping in R
- IntermedioLivello di competenza
- 4.7+
- 479
Scopri come raccogliere e scaricare dati da qualsiasi sito web in modo efficiente usando R.
Data Preparation
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Dealing With Missing Data in R
- BasicLivello di competenza
- 4.8+
- 469
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
Data Preparation
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Intermediate Importing Data in R
- IntermedioLivello di competenza
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- 445
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Data Preparation
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Caso di studio: Analisi dei dati di vendita in Alteryx
- BasicLivello di competenza
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- 381
Scopri Alteryx Designer in un caso di studio sui dati di vendita al dettaglio per migliorare lanalisi delle vendite e il processo decisionale strategico.
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Pulizia dei dati nei database SQL Server
- IntermedioLivello di competenza
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- 288
Metti a punto le competenze che ti servono per pulire i dati grezzi e trasformarli in informazioni precise.
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Trasformazione dei dati in KNIME
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- 4.8+
- 260
Migliora le tue abilità con KNIME grazie al nostro corso sulla trasformazione dei dati, le operazioni sulle colonne e lottimizzazione del flusso di lavoro.
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Analisi di marketing in Tableau
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Diventa un esperto nellanalisi di marketing con Tableau. Dai unocchiata alle prestazioni, confronta i dati e ottimizza le strategie su tutti i canali.
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Caso di studio: analisi dei dati fitness in Alteryx
- IntermedioLivello di competenza
- 4.9+
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Migliora le tue abilità con Alteryx usando dati reali sul fitness per creare strategie di marketing mirate e prodotti innovativi!
Data Preparation
FAQs
Che cos'è la data science?
La data science è un'area di competenza incentrata sull’estrazione di informazioni dai dati. Utilizzando competenze di programmazione, metodi scientifici, algoritmi e altro, i data scientist analizzano i dati per ottenere informazioni fruibili.
Come posso imparare Data Science?
Dovrai imparare un linguaggio di programmazione come Python o R e padroneggiare i principi di matematica e statistica. Conoscere i metodi di analisi dei dati e gli strumenti di data science è altrettanto essenziale. Ci sono molti modi per apprendere la data science: oltre ai percorsi tradizionali, come una laurea o studi universitari, esistono numerose risorse per imparare al tuo ritmo. Oltre ai corsi e tutorial online, ci sono libri, video e altro ancora.
Quali competenze sono necessarie per la data science?
Oltre alla conoscenza di matematica e statistica, i data scientist devono avere competenze di programmazione in linguaggi come Python, R e SQL. Inoltre, la data science richiede la capacità di lavorare con grandi set di dati, la conoscenza della visualizzazione dei dati, del data wrangling e della gestione dei database. Anche competenze in machine learning e deep learning possono essere utili.
A cosa serve la data science?
A livello professionale, quasi tutti i settori possono sfruttare la data science in una certa misura. Le organizzazioni sanitarie la utilizzano per individuare e curare le malattie, mentre le aziende finanziarie la impiegano per rilevare e prevenire le frodi. Molti settori la applicano anche al marketing, ad esempio per creare sistemi di raccomandazione e analizzare il tasso di abbandono dei clienti.
La data science è una carriera con buone opportunità professionali?
Sì, la data science è tra i settori a più rapida crescita negli Stati Uniti e nel mondo. È anche una delle carriere più remunerative. Secondo i dati di Payscale, i data scientist esperti guadagnano in media 97.609 $ e hanno un punteggio di soddisfazione di quattro stelle su cinque negli USA.
È difficile diventare un Data Scientist?
Ci sono alcuni aspetti da considerare. Innanzitutto, entrare in un corso di laurea in data science può essere competitivo, spesso richiedendo voti molto alti. Allo stesso modo, molte delle competenze richieste richiedono studio e pazienza. Padroneggiare tutte le basi necessarie può richiedere diversi mesi, oltre a molta esperienza pratica per ottenere un ruolo entry-level.
La data science richiede competenze di programmazione?
Sì, è necessaria una certa esperienza in linguaggi di programmazione come Python, R, SQL, Java e C/C++. Tuttavia, grazie alla sua sintassi relativamente semplice, Python è spesso la scelta preferita dai principianti.
Quanto tempo ci vuole per diventare un data scientist?
Per chi non ha esperienze pregresse di programmazione o un background matematico, servono in genere dai 7 ai 12 mesi di studio intensivo per raggiungere il livello di un data scientist entry-level. Tuttavia, è importante ricordare che apprendere solo le basi teoriche della data science potrebbe non bastare per diventare un vero data scientist.
Quali argomenti posso studiare nell'ambito della data science?
Una volta padroneggiate le basi della data science, puoi specializzarti in differenti aree come machine learning, intelligenza artificiale, big data, business analytics, data mining e altro.
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