Kurs
Przygotowanie danych w Excelu
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 6503 recenzje
Poznaj przygotowanie danych w Excelu za pomocą funkcji logicznych, zagnieżdżonych formuł, funkcji wyszukiwania i tabel przestawnych.
Przygotowanie danych
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
Poznaj przygotowanie danych w Excelu za pomocą funkcji logicznych, zagnieżdżonych formuł, funkcji wyszukiwania i tabel przestawnych.
Przygotowanie danych
Kurs
W tym interaktywnym kursie Power BI nauczysz się używać Power Query Editor do przekształcania i kształtowania danych, aby były gotowe do analizy.
Przygotowanie danych
Kurs
Importuj dane do Python z różnych źródeł, takich jak Excel, SQL, SAS i bezpośrednio z sieci.
Przygotowanie danych
Kurs
Ulepsz umiejętność importowania danych w Pythonie i naucz się pracować z danymi z sieci i API.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj Excel Power Query do zaawansowanej transformacji i czyszczenia danych, by usprawnić analizę i podejmowanie decyzji.
Przygotowanie danych
Kurs
Wejdź do świata Alteryx Designer i naucz się poruszać po narzędziu, aby ładować, przygotowywać i agregować dane.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się diagnozować i naprawiać brudne dane oraz zdobyj umiejętności potrzebne do przekształcania surowych danych w trafne wnioski!
Przygotowanie danych
Kurs
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
Przygotowanie danych
Kurs
W tym kursie nauczysz się odczytywać pliki CSV, XLS i tekstowe w R, używając narzędzi takich jak readxl i data.table.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się pobierać i analizować informacje z internetu za pomocą biblioteki Python scrapy.
Przygotowanie danych
Kurs
Opanuj przygotowanie, czyszczenie i analizę danych w Alteryx Designer, niezależnie od tego, czy jesteś początkującym, czy doświadczonym analitykiem.
Przygotowanie danych
Kurs
Rozwijając podstawy Power Query w Excelu, ten kurs średniozaawansowany przeniesie Cię na wyższy poziom mistrzostwa w transformacji danych
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się pozyskiwać dane z popularnych formatów plików i systemów, takich jak pliki CSV, arkusze kalkulacyjne, JSON, bazy danych SQL i API.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się czyścić dane jak najszybciej i najdokładniej, by przejść od surowych danych do świetnych wniosków.
Przygotowanie danych
Kurs
Dowiedz się, jak utworzyć bazę danych PostgreSQL i poznaj jej strukturę, typy danych oraz normalizację baz danych.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się korzystać z KNIME Analytics Platform do dostępu do danych, ich czyszczenia i analizy w podejściu no-code/low-code.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się łączyć Tableau z różnymi źródłami danych i przygotowywać dane do płynnej analizy.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się czyścić dane za pomocą Apache Spark w Pythonie.
Przygotowanie danych
Kurs
Rozszerz słownictwo w Google Sheets, zgłębiając typy danych, w tym dane liczbowe, logiczne i brakujące dane.
Przygotowanie danych
Kurs
Naucz się okiełznać surowe, chaotyczne dane w bazie PostgreSQL, by wyciągać trafne wnioski.
Przygotowanie danych
Kurs
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Przygotowanie danych
Kurs
Ułatw wizualizację, eksplorację i imputację brakujących danych dzięki naniar — podejściu przyjaznemu tidyverse do braków danych.
Przygotowanie danych
Kurs
Poznaj Alteryx Designer na przykładzie danych z handlu detalicznego, by usprawnić analizę sprzedaży i podejmowanie decyzji strategicznych.
Przygotowanie danych
Kurs
Dowiedz się, jak efektywnie zbierać i pobierać dane z dowolnej strony internetowej za pomocą R.
Przygotowanie danych
Kurs
Rozwijaj umiejętności potrzebne do oczyszczania surowych danych i przekształcania ich w trafne wnioski.
Przygotowanie danych
Kurs
Opanuj analitykę marketingową w Tableau. Analizuj wydajność, porównuj metryki i optymalizuj strategie w różnych kanałach.
Przygotowanie danych
Kurs
Rozwiń swoje umiejętności KNIME dzięki naszemu kursowi o transformacji danych, operacjach na kolumnach i optymalizacji workflow.
Przygotowanie danych
Kurs
Rozwiń umiejętności Alteryx na rzeczywistych danych fitness, by tworzyć skuteczne strategie marketingowe i innowacyjne produkty!
Przygotowanie danych
Data science to dziedzina wiedzy skoncentrowana na pozyskiwaniu informacji z danych. Korzystając z umiejętności programowania, metod naukowych, algorytmów i nie tylko, data scientists analizują dane, aby tworzyć przydatne wnioski.
Będziesz potrzebować nauki języka programowania, takiego jak Python lub R, i opanowania zasad matematyki i statystyki. Niezbędna jest również znajomość metod analizy danych i narzędzi data science. Istnieje wiele sposobów nauki data science. Oprócz formalnych form edukacji, takich jak studia czy kursy akademickie, istnieje wiele innych zasobów, które pomogą ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów online i samouczków dostępne są książki, filmy i wiele więcej.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, data scientists potrzebują umiejętności programistycznych w językach takich jak Python, R i SQL. Ponadto data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, wiedzy z zakresu wizualizacji danych, obróbki danych i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
W zastosowaniach zawodowych prawie każda branża może w pewnym stopniu korzystać z data science. Organizacje opieki zdrowotnej używają data science do wykrywania i leczenia chorób, podczas gdy firmy finansowe używają jej do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszelkiego rodzaju branże używają data science do marketingu, np. do budowania systemów rekomendacji i analizowania odejść klientów.
Tak, data science jest jednym z najszybciej rozwijających się sektorów w USA i na całym świecie. Jest to również jedna z najlepiej opłacanych karier. Według danych Payscale, doświadczeni data scientists zarabiają średnio 97 609 USD i mają ocenę satysfakcji czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy tu wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science są często wymagające, wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w data science wymaga dużo nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga dużo praktycznego doświadczenia.
Tak, będziesz potrzebować doświadczenia w programowaniu w takich językach jak Python, R, SQL, Java czy C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię Python jest często preferowanym wyborem wśród osób stawiających pierwsze kroki.
Dla osoby bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub matematycznego przygotowania zazwyczaj zajmuje to 7 do 12 miesięcy intensywnych studiów, aby osiągnąć poziom data scientist na poziomie podstawowym. Jednak ważne jest, aby pamiętać, że nauka jedynie teoretycznych podstaw data science może nie uczynić cię prawdziwym data scientistem.
Gdy opanujesz podstawy data science, możesz specjalizować się w różnych obszarach – machine learning, sztuczna inteligencja, analiza big data, business intelligence i analityka, eksploracja danych i wiele innych.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.