Курс
Подготовка данных в Excel
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 6 931 отзыв
Освойте подготовку данных Excel с помощью логических функций, вложенных формул, функций поиска и сводных таблиц.
Подготовка данных
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Освойте подготовку данных Excel с помощью логических функций, вложенных формул, функций поиска и сводных таблиц.
Подготовка данных
Курс
В этом интерактивном курсе Power BI вы научитесь использовать Power Query Editor для преобразования и подготовки данных к анализу.
Подготовка данных
Курс
Импортируйте данные в Python из разных источников: Excel, SQL, SAS и прямо из веба.
Подготовка данных
Курс
Освойте Excel Power Query для продвинутого преобразования и очистки данных, чтобы улучшить анализ и принятие решений.
Подготовка данных
Курс
Научитесь выявлять и устранять грязные данные и развивайте навыки, чтобы превращать сырые данные в точные выводы!
Подготовка данных
Курс
Улучшите навыки импорта данных в Python и научитесь работать с данными из веба и API.
Подготовка данных
Курс
Освойте Alteryx Designer и научитесь использовать инструмент для загрузки, подготовки и агрегации данных.
Подготовка данных
Курс
Оживите Google Sheets, освоив базовые навыки: формулы, операции и ссылки на ячейки.
Подготовка данных
Курс
Научитесь получать данные из распространённых форматов файлов и систем, таких как CSV-файлы, таблицы, JSON, SQL-базы данных и API.
Подготовка данных
Курс
Научитесь извлекать и анализировать данные из интернета с помощью библиотеки Python scrapy.
Подготовка данных
Курс
В этом курсе вы научитесь читать CSV, XLS и текстовые файлы в R с помощью readxl и data.table.
Подготовка данных
Курс
Развивая базовые знания Power Query в Excel, этот курс среднего уровня выведет вас на новый уровень мастерства преобразования данных
Подготовка данных
Курс
Освойте подготовку, очистку и анализ данных в Alteryx Designer, независимо от того, новичок вы или опытный аналитик.
Подготовка данных
Курс
Научитесь очищать данные как можно быстрее и точнее, чтобы перейти от сырых данных к ценным инсайтам.
Подготовка данных
Курс
Научитесь подключать Tableau к разным источникам данных и подготавливать данные для удобного анализа.
Подготовка данных
Курс
Узнайте, как создать базу данных PostgreSQL и изучить структуру, типы данных и нормализацию баз данных.
Подготовка данных
Курс
Научитесь очищать данные с Apache Spark в Python.
Подготовка данных
Курс
Освойте KNIME Analytics Platform для доступа к данным, очистки и анализа с no-code/low-code подходом.
Подготовка данных
Курс
Расширьте словарный запас Google Sheets, углубившись в типы данных, включая числовые, логические и отсутствующие данные.
Подготовка данных
Курс
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Подготовка данных
Курс
Научитесь приводить в порядок сырые, неструктурированные данные в базе PostgreSQL, чтобы получать точные выводы.
Подготовка данных
Курс
Изучите Alteryx Designer на примере кейса по розничным данным, чтобы улучшить анализ продаж и стратегическое принятие решений.
Подготовка данных
Курс
Сделайте визуализацию, исследуйте и заполняйте пропуски с naniar — удобным для tidyverse подходом к пропущенным данным.
Подготовка данных
Курс
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
Подготовка данных
Курс
Развивайте навыки, необходимые для очистки сырых данных и преобразования их в точные выводы.
Подготовка данных
Курс
Освойте маркетинговую аналитику с Tableau. Анализируйте эффективность, сравнивайте метрики и оптимизируйте стратегии по каналам.
Подготовка данных
Курс
Улучшите навыки KNIME с нашим курсом по преобразованию данных, операциям со столбцами и оптимизации рабочих процессов.
Подготовка данных
Курс
Прокачайте навыки Alteryx на реальных данных фитнеса, чтобы создавать точные маркетинговые стратегии и инновационные продукты!
Подготовка данных
Data Science — это область экспертизы, направленная на получение информации из данных. Используя навыки программирования, научные методы, алгоритмы и многое другое, специалисты по данным анализируют данные для получения практически применимых выводов.
Вам нужно будет освоить язык программирования, такой как Python или R, и принципы математики и статистики. Необходимы также знания методов анализа данных и инструментов Data Science. Изучать Data Science можно по-разному: помимо формального образования (степень или обучение в университете), существует множество ресурсов для самостоятельного обучения — онлайн-курсы, учебники, книги, видео и многое другое.
Помимо знания математики и статистики, специалистам по данным необходимы навыки программирования на таких языках, как Python и R.
В профессиональном отношении почти каждая отрасль может в той или иной мере использовать Data Science. Медицинские организации применяют его для выявления и лечения заболеваний, финансовые компании — для обнаружения и предотвращения мошенничества. Различные отрасли используют Data Science для маркетинга — создания рекомендательных систем и анализа оттока клиентов.
Да, Data Science — одна из самых быстрорастущих отраслей в США и во всём мире. Это также одна из наиболее высокооплачиваемых карьер. По данным Payscale, опытные специалисты по данным зарабатывают в среднем $97 609 и имеют рейтинг удовлетворённости 4 звезды из 5 в США.
Здесь стоит учесть несколько моментов. Во-первых, поступить на программу по Data Science непросто — часто это требует стабильно высоких оценок. Кроме того, многие навыки, необходимые для Data Science, требуют значительного времени и терпения. Освоение всех базовых основ может занять несколько месяцев, а для получения позиции начального уровня нужен и практический опыт.
Да, вам потребуется определённый опыт программирования на таких языках, как Python, R, SQL, Java и C/C++. Однако благодаря относительно простому синтаксису Python чаще всего является предпочтительным выбором для новичков.
Человеку без опыта программирования и/или математической подготовки обычно требуется от 7 до 12 месяцев интенсивного обучения, чтобы достичь уровня специалиста по данным начального уровня. Однако важно помнить, что знание только теоретических основ Data Science не делает вас настоящим специалистом.
Освоив основы Data Science, вы сможете специализироваться в различных областях — например, в машинном обучении, анализе данных, инженерии данных и других.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.