Curs
Analiza datelor în Excel
- De bazăNivel de competențe
- 4.8+
- 4.916 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
Învață să scrii interogări SQL pentru a calcula metrici cheie folosite de companii pentru a măsura performanța.
Raportare
Curs
Găsește tabele, stochează și gestionează tabele și view-uri noi și scrie cod SQL ușor de întreținut pentru a răspunde la întrebări de business.
Raportare
Curs
Învață să creezi propriile rapoarte și dashboard-uri SQL, plus să-ți perfecționezi explorarea, curățarea și validarea datelor.
Raportare
Curs
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Raportare
Curs
Explorează Power BI Service, stăpânește interfața, ia decizii informate și maximizează puterea rapoartelor tale.
Raportare
Curs
Nu mai rescrie aceleași join-uri și calcule și intră în analytics bine guvernate, scalabile, folosind modele de date Sigma.
Raportare
Curs
Construiește aplicații AI interactive în Sigma folosind inputul utilizatorului, acțiuni și interfețe rafinate, fără codare.
Raportare
Curs
Învață bazele utilizării DataLab, un notebook de date bazat pe AI pentru analiză și explorare a datelor.
Raportare
Curs
Învață cum să asiguri introducerea curată a datelor și să creezi dashboard-uri dinamice pentru a afișa datele tale de marketing.
Raportare
Curs
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
Raportare
Curs
Exersează-ți abilitățile Shiny construind aplicații Shiny distractive pentru scenarii reale!
Raportare
Curs
Îmbunătățește-ți analiza cu acest curs practic folosind SQL cu caiete de lucru DataLab.
Raportare
Curs
Învață să analizezi procesele de business în R și să extragi insight-uri acționabile din seturi enorme de date despre evenimente.
Raportare
Curs
În acest curs vei învăța cum să creezi dashboarduri statice și interactive folosind flexdashboard și shiny.
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.