Course
Data Preparation in Excel
- БазовыйУровень мастерства
- 4.6+
- 8.1K
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
Подготовка данных
Просматривайте короткие видеоролики под руководством опытных инструкторов, а затем применяйте полученные знания на практике с помощью интерактивных упражнений в браузере.
Course
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
Подготовка данных
Course
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.
Подготовка данных
Course
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
Подготовка данных
Course
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Подготовка данных
Course
Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.
Подготовка данных
Course
Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.
Подготовка данных
Course
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
Подготовка данных
Course
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
Подготовка данных
Course
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
Подготовка данных
Course
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
Подготовка данных
Course
Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.
Подготовка данных
Course
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
Подготовка данных
Course
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
Подготовка данных
Course
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
Подготовка данных
Course
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
Подготовка данных
Course
Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.
Подготовка данных
Course
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Подготовка данных
Course
Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.
Подготовка данных
Course
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
Подготовка данных
Course
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Подготовка данных
Course
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
Подготовка данных
Course
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
Подготовка данных
Course
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Подготовка данных
Course
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
Подготовка данных
Course
Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.
Подготовка данных
Course
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
Подготовка данных
Course
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
Подготовка данных
Course
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
Подготовка данных
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.