Curs
Handling Missing Data with Imputations in R
- AvansatNivel de competențe
- 4.7+
- 94 de recenzii
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
Manipularea datelor
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
Manipularea datelor
Curs
Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.
Manipularea datelor
Curs
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
Manipularea datelor
Curs
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
Manipularea datelor
Curs
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
Manipularea datelor
Curs
Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
Manipularea datelor
Curs
Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.
Manipularea datelor
Curs
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
Manipularea datelor
Curs
This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.
Manipularea datelor
Curs
Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.
Manipularea datelor
Curs
Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
Manipularea datelor
Curs
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
Manipularea datelor
Curs
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
Manipularea datelor
Data science este un domeniu de expertiză axat pe obținerea de informații din date. Folosind competențe de programare, metode științifice, algoritmi și altele, data scientiștii analizează datele pentru a forma perspective acționabile.
Va trebui să înveți un limbaj de programare precum Python sau R și să stăpânești principiile matematicii și statisticii. Cunoașterea metodelor de analiză a datelor și a instrumentelor de data science este, de asemenea, esențială. Există multe modalități de a învăța data science. Pe lângă mijloacele formale de educație, cum ar fi o diplomă sau studii universitare, există o mulțime de alte resurse pentru a învăța în ritmul tău. Pe lângă cursuri și tutoriale online, există cărți, videoclipuri și multe altele.
Pe lângă cunoștințele de matematică și statistică, oamenii de știință ai datelor au nevoie de competențe de programare în limbaje precum Python, R și SQL. În plus, data science necesită capacitatea de a lucra cu seturi mari de date, cunoștințe de vizualizare a datelor, pregătire a datelor și gestionare a bazelor de date. Competențele în machine learning și deep learning pot fi, de asemenea, utile.
Din punct de vedere profesional, aproape orice industrie poate folosi data science într-o oarecare măsură. Organizațiile din domeniul sănătății folosesc data science pentru a detecta și trata boli, în timp ce companiile financiare îl folosesc pentru a detecta și preveni frauda. Tot felul de industrii folosesc data science pentru marketing, cum ar fi construirea sistemelor de recomandare și analiza retragerii clienților.
Da, data science se numără printre sectoarele cu cea mai rapidă creștere din SUA și la nivel mondial. Este și una dintre cele mai bine plătite cariere. Conform datelor de la Payscale, data scientists cu experiență câștigă în medie $97.609 și au un rating de satisfacție de patru stele din cinci în SUA.
Există câteva aspecte de luat în considerare. În primul rând, programele de licență în data science pot fi competitive, necesitând adesea note consistente ridicate. La fel, multe dintre competențele necesare pentru data science cer mult studiu și răbdare. Poate dura câteva luni pentru a stăpâni elementele de bază necesare, precum și multă experiență practică pentru a obține o poziție de nivel de intrare.
Da, vei avea nevoie de experiență în programare în limbaje precum Python, R, SQL, Java și C/C++. Totuși, datorită sintaxei relativ simple, Python este adesea alegerea preferată în rândul celor la început de drum.
Pentru o persoană fără experiență prealabilă în programare și/sau matematică, poate dura de obicei 7 până la 12 luni de studiu intensiv pentru a fi la nivelul unui data scientist de nivel de intrare. Cu toate acestea, este important să îți amintești că a învăța doar baza teoretică a data science s-ar putea să nu te facă un adevărat data scientist.
Odată ce ai stăpânit fundamentele data science, te poți specializa în diverse domenii, inclusiv machine learning, inteligență artificială, analiza datelor mari, analiză și inteligență de business, data mining și altele.
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.