Curs
Analiză de date în Excel
- De bazăNivel de competențe
- 4.8+
- 4.805 recenzii
Învață să analizezi datele cu PivotTables și funcții logice intermediare, apoi treci la instrumente precum analiza what-if și prognozarea.
Raportare
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Învață să analizezi datele cu PivotTables și funcții logice intermediare, apoi treci la instrumente precum analiza what-if și prognozarea.
Raportare
Curs
Vei investiga un set de date din Excel de la o companie fictivă numită Databel și va trebui să afli de ce clienții renunță.
Raportare
Curs
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
Raportare
Curs
Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.
Raportare
Curs
Learn how to build your own SQL reports and dashboards, plus hone your data exploration, cleaning, and validation skills.
Raportare
Curs
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Raportare
Curs
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
Raportare
Curs
Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.
Raportare
Curs
Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
Raportare
Curs
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
Raportare
Curs
Learn how to ensure clean data entry and build dynamic dashboards to display your marketing data.
Raportare
Curs
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
Raportare
Curs
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Raportare
Curs
In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.
Raportare
Curs
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Raportare
Curs
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
Raportare
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.