Курс
Data Analysis in Excel
- БазовыйУровень навыков
- 4.8+
- 4 805 отзывов
Learn how to analyze data with PivotTables and intermediate logical functions before moving on to tools such as what-if analysis and forecasting.
Отчётность
Следите за короткими видео под руководством экспертов-инструкторов и практикуйте полученные знания с интерактивными упражнениями прямо в браузере.
или
Курс
Learn how to analyze data with PivotTables and intermediate logical functions before moving on to tools such as what-if analysis and forecasting.
Отчётность
Курс
You will investigate a dataset from a fictitious company called Databel in Excel, and need to figure out why customers are churning.
Отчётность
Курс
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
Отчётность
Курс
Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.
Отчётность
Курс
Learn how to build your own SQL reports and dashboards, plus hone your data exploration, cleaning, and validation skills.
Отчётность
Курс
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
Отчётность
Курс
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
Отчётность
Курс
Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.
Отчётность
Курс
Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
Отчётность
Курс
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
Отчётность
Курс
Learn how to ensure clean data entry and build dynamic dashboards to display your marketing data.
Отчётность
Курс
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
Отчётность
Курс
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Отчётность
Курс
In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.
Отчётность
Курс
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
Отчётность
Курс
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
Отчётность
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.