course
Data Preparation in Excel
- De bazăNivel de calificare
- 4.6+
- 8.1K
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
Pregătirea datelor
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și apoi exersează ceea ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.course
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
Pregătirea datelor
course
In this interactive Power BI course, you’ll learn how to use Power Query Editor to transform and shape your data to be ready for analysis.
Pregătirea datelor
course
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
Pregătirea datelor
course
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Pregătirea datelor
course
Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.
Pregătirea datelor
course
Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.
Pregătirea datelor
course
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
Pregătirea datelor
course
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
Pregătirea datelor
course
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
Pregătirea datelor
course
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
Pregătirea datelor
course
Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.
Pregătirea datelor
course
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
Pregătirea datelor
course
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
Pregătirea datelor
course
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
Pregătirea datelor
course
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
Pregătirea datelor
course
Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.
Pregătirea datelor
course
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Pregătirea datelor
course
Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.
Pregătirea datelor
course
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
Pregătirea datelor
course
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Pregătirea datelor
course
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
Pregătirea datelor
course
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
Pregătirea datelor
course
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Pregătirea datelor
course
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
Pregătirea datelor
course
Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.
Pregătirea datelor
course
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
Pregătirea datelor
course
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
Pregătirea datelor
course
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
Pregătirea datelor
Știința datelor este un domeniu de expertiză axat pe obținerea de informații din date. Folosind abilități de programare, metode științifice, algoritmi și multe altele, specialiștii în știința datelor analizează datele pentru a forma informații concrete.
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 științei datelor este, de asemenea, esențială. Există multe modalități de a învăța știința datelor. Pe lângă mijloacele formale de educație, cum ar fi o diplomă sau studii universitare, există o mulțime de alte resurse care te pot ajuta să înveți în ritmul tău. Pe lângă cursuri și tutoriale online, există cărți, videoclipuri și multe altele.
Pe lângă cunoștințele de matematică și statistică, specialiștii în știința datelor au nevoie de abilități de programare în limbaje precum Python, R și SQL. În plus, știința datelor necesită capacitatea de a lucra cu seturi mari de date, cunoștințe de vizualizare a datelor, gestionare a datelor și gestionare a bazelor de date. Abilitățile de învățare automată și de învățare profundă pot fi, de asemenea, utile.
Într-o oarecare măsură, aproape fiecare industrie poate utiliza știința datelor. Organizațiile din domeniul sănătății folosesc știința datelor pentru a detecta și vindeca boli, în timp ce companiile financiare o folosesc pentru a detecta și preveni frauda. Toate tipurile de industrii utilizează știința datelor pentru marketing, cum ar fi construirea de sisteme de recomandare și analizarea pierderii clienților.
Da, știința datelor se numără printre sectoarele cu cea mai rapidă creștere din SUA și din întreaga lume. Este, de asemenea, una dintre cele mai bine plătite cariere. Conform datelor de la Payscale, specialiștii în științe ale datelor cu experiență câștigă în medie 97.609 dolari și au un rating de satisfacție de patru stele din cinci în SUA.
Există câteva lucruri de luat în considerare aici. În primul rând, diplomele în știința datelor pot fi competitive pentru a fi accesate, necesitând adesea note constant mari. În mod similar, multe dintre abilitățile necesare pentru știința datelor necesită mult studiu și răbdare. Poate dura câteva luni pentru a stăpâni toate elementele de bază necesare, precum și multă experiență practică pentru a asigura o poziție de nivel de intrare.
Da, vei avea nevoie de ceva experiență în programare în limbaje precum Python, R, SQL, Java și C/C++. Cu toate acestea, datorită sintaxei sale relativ simple, limbajul de programare Python este adesea alegerea preferată printre începători.
Pentru o persoană fără experiență anterioară în programare și/sau cunoștințe matematice, poate dura de obicei între 7 și 12 luni de studii intensive pentru a ajunge la nivelul unui om de știință a datelor începător. Cu toate acestea, este important de reținut că învățarea doar a bazelor teoretice ale științei datelor nu te poate transforma într-un adevărat om de știință a datelor.
După ce stăpânești fundamentele științei datelor, te poți specializa într-o varietate de domenii, inclusiv învățare automată, inteligență artificială, analiza big data, analiză și inteligență de afaceri, data mining și multe altele.
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.