Sari la conținutul principal

Cursuri de date, inteligență artificială și cloud

Stăpânește abilitățile care contează

Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și apoi exersează ceea ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.

  • Învață în ritmul tău propriu
  • Obțineți experiență practică
  • Capitole complete, de dimensiuni reduse

Creează-ți contul gratuit

sau

Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.
28 courses

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

3 ore

course

Data Preparation in Power BI

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.7+
  • 7.2K

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

3 ore

course

Introduction to Importing Data in Python

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.6+
  • 5.2K

Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.

Pregătirea datelor

3 ore

course

Cleaning Data in Python

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.5+
  • 4.7K

Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!

Pregătirea datelor

4 ore

course

Introduction to Power Query in Excel

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.5+
  • 4.6K

Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.

Pregătirea datelor

3 ore

course

Introduction to Alteryx

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.7+
  • 4.3K

Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.

Pregătirea datelor

2 ore

course

Intermediate Importing Data in Python

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.7+
  • 4.2K

Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.

Pregătirea datelor

2 ore

course

Introduction to Google Sheets

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.5+
  • 3.1K

Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.

Pregătirea datelor

2 ore

course

Introduction to Importing Data in R

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.5+
  • 2.6K

In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.

Pregătirea datelor

3 ore

course

Web Scraping in Python

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.6+
  • 1.7K

Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.

Pregătirea datelor

4 ore

course

Data Preparation in Alteryx

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.6+
  • 1.6K

Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.

Pregătirea datelor

3 ore

course

Intermediate Power Query in Excel

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.4+
  • 1.5K

Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery

Pregătirea datelor

4 ore

course

Streamlined Data Ingestion with pandas

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.6+
  • 1.5K

Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.

Pregătirea datelor

4 ore

course

Cleaning Data in R

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.4+
  • 1.2K

Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.

Pregătirea datelor

4 ore

course

Creating PostgreSQL Databases

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.6+
  • 1.1K

Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.

Pregătirea datelor

4 ore

course

Introduction to KNIME

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.5+
  • 1K

Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.

Pregătirea datelor

3 ore

course

Cleaning Data with PySpark

  • AvansatNivel de calificare
  • 4.6+
  • 867

Learn how to clean data with Apache Spark in Python.

Pregătirea datelor

4 ore

course

Connecting Data in Tableau

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.7+
  • 860

Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.

Pregătirea datelor

3 ore

course

Intermediate Google Sheets

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.6+
  • 693

Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.

Pregătirea datelor

4 ore

course

Cleaning Data in PostgreSQL Databases

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.8+
  • 522

Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.

Pregătirea datelor

4 ore

course

Web Scraping in R

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.4+
  • 457

Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.

Pregătirea datelor

4 ore

course

Dealing With Missing Data in R

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.4+
  • 437

Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.

Pregătirea datelor

4 ore

course

Intermediate Importing Data in R

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.5+
  • 433

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

Pregătirea datelor

3 ore

course

Case Study: Analyzing Sales Data in Alteryx

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.7+
  • 388

Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.

Pregătirea datelor

2 ore

course

Cleaning Data in SQL Server Databases

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.7+
  • 291

Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.

Pregătirea datelor

4 ore

course

Marketing Analytics in Tableau

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.7+
  • 265

Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.

Pregătirea datelor

6 ore

course

Data Transformation in KNIME

  • De bazăNivel de calificare
  • 4.5+
  • 257

Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.

Pregătirea datelor

2 ore

course

Case Study: Analyzing Fitness Data in Alteryx

  • IntermediarNivel de calificare
  • 4.6+
  • 76

Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!

Pregătirea datelor

3 ore

FAQs

Ce este știința 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.

Cum pot învăța știința datelor?

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.

Ce abilități sunt necesare pentru știința datelor?

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.

La ce pot folosi știința datelor?

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.

Este știința datelor o carieră bună?

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.

Este dificil să devii specialist în știința datelor?

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.

Știința datelor necesită programare?

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.

Cât durează să devii specialist în știința datelor?

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.

Ce subiecte pot studia în cadrul științei 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.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.