Course
Intermediate DAX in Power BI
- СреднийУровень мастерства
- 4.6+
- 4.2K
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
Манипулирование данными
Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.
Course
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
Манипулирование данными
Course
Master Gemini and NotebookLM to automate tasks, boost productivity, and work smarter across Googles AI ecosystem.
Искусственный интеллект
Course
Dive into data science using Python and learn how to effectively analyze and visualize your data. No coding experience or skills needed.
Разработка программного обеспечения
Course
Discover how to extract business value from AI. Learn to scope opportunities for AI, create POCs, implement solutions, and develop an AI strategy.
Искусственный интеллект
Course
No one enjoys looking at spreadsheets! Bring your data to life. Improve your presentation and learn how to translate technical data into actionable insights.
Грамотность в работе с данными
Course
Learn how to build impactful reports with Power BI’s Exploratory Data Analysis (EDA) that uncover insights faster and drive business value.
Исследовательский анализ данных
Course
Learn how to translate business questions to well-formed analytical questions and select the right analytical solutions.
Грамотность в работе с данными
Course
Apply your skills to import, analyze and visualize Human Resources (HR) data using Power BI.
Манипулирование данными
Course
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
Вероятность и статистика
Course
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
Визуализация данных
Course
This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.
Инженерия данных
Course
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Прикладные финансы
Course
The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.
Разработка программного обеспечения
Course
This course introduces dbt for data modeling, transformations, testing, and building documentation.
Инженерия данных
Course
Discover the different ways you can enhance your Power BI data importing skills.
Манипулирование данными
Course
Enhance your reports with trend analysis techniques such as time series, decomposition trees, and key influencers.
Манипулирование данными
Course
Learn the architecture behind GPT models and master advanced prompt crafting to unlock ChatGPTs full potential.
Искусственный интеллект
Course
You will investigate a dataset from a fictitious company called Databel in Excel, and need to figure out why customers are churning.
Отчетность
Course
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
Разработка программного обеспечения
Course
Continue your data visualization journey where youll learn practical techniques for incorporating DAX measures and progressive disclosure in your reports.
Визуализация данных
Course
Learn about modularity, documentation, and automated testing to help you solve data science problems more quickly and reliably.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
Манипулирование данными
Course
Take your Tableau skills up a notch with advanced analytics and visualizations.
Визуализация данных
Course
Learn to build effective, performant, and reliable data pipelines using Extract, Transform, and Load principles.
Инженерия данных
Course
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
Подготовка данных
Course
Discover the fundamental concepts of object-oriented programming (OOP), building custom classes and objects!
Разработка программного обеспечения
Course
Learn about the power of Microsoft Azure and cloud computing software to help you improve your data engineering skills.
Облако
Course
Learn to write efficient code that executes quickly and allocates resources skillfully to avoid unnecessary overhead.
Разработка программного обеспечения
Course
Learn how to analyze a SQL table and report insights to management.
Грамотность в работе с данными
Course
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.
Машинное обучение
Наука о данных — это область знаний, сосредоточенная на извлечении информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по анализу данных анализируют данные для получения практических выводов.
Вам потребуется изучить язык программирования, например Python или R, и освоить основы математики и статистики. Знание методов анализа данных и инструментов науки о данных также имеет важное значение. Существует множество способов изучения науки о данных. Помимо формального образования, такого как получение степени или обучение в университете, существует множество других ресурсов, которые помогут вам учиться в своем собственном темпе. Помимо онлайн-курсов и учебных пособий, есть книги, видео и многое другое.
Помимо знаний математики и статистики, специалистам по анализу данных необходимы навыки программирования на таких языках, как Python, R и SQL. Кроме того, для работы с данными требуется умение работать с большими массивами данных, знание методов визуализации данных, обработки данных и управления базами данных. Навыки машинного обучения и глубокого обучения также могут быть полезны.
В профессиональной сфере наука о данных в той или иной степени применима практически в любой отрасли. Медицинские организации используют науку о данных для выявления и лечения заболеваний, а финансовые компании — для выявления и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют науку о данных в маркетинге, например, для создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, наука о данных входит в число самых быстрорастущих отраслей в США и во всем мире. Это также одна из самых высокооплачиваемых профессий. Согласно данным Payscale, опытные специалисты по анализу данных зарабатывают в среднем 97 609 долларов и имеют рейтинг удовлетворенности работой четыре звезды из пяти в США.
Здесь следует учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программы по анализу данных может быть непросто, часто требуются стабильно высокие оценки. Аналогично, многие навыки, необходимые для работы в области анализа данных, требуют много времени на учёбу и терпение. На освоение всех необходимых основ может уйти несколько месяцев, а также потребуется большой практический опыт для получения должности начального уровня.
Да, вам потребуется некоторый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако, благодаря относительно простому синтаксису, язык программирования Python часто является предпочтительным выбором для новичков.
Человеку без предварительного опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня начинающего специалиста по анализу данных. Однако важно помнить, что изучение только теоретических основ анализа данных может не сделать вас настоящим специалистом по анализу данных.
Освоив основы науки о данных, вы можете специализироваться в различных областях, включая машинное обучение, искусственный интеллект, анализ больших данных, бизнес-аналитику и интеллектуальные системы, интеллектуальный анализ данных и многое другое.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.