course
Reshaping Data with tidyr
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.3+
- 1.1K
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
Datamanipulation
Följ korta videor ledda av expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i din webbläsare.
eller
Genom att fortsätta accepterar du våra Användarvillkor, vår Integritetspolicy och att dina uppgifter lagras i USA.course
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
Datamanipulation
course
Master data manipulation and analysis techniques such as CASE statements, subqueries, and CTEs in Snowflake.
Datamanipulation
course
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Datamanipulation
course
Learn how to create pivot tables and quickly organize thousands of data points with just a few clicks.
Datamanipulation
course
Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
Datamanipulation
course
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
Datamanipulation
course
Orchestrate data using unions, joins, parsing, and performance optimization in Alteryx.
Datamanipulation
course
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
Datamanipulation
course
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Datamanipulation
course
Analyze text data in R using the tidy framework.
Datamanipulation
course
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Datamanipulation
course
Build SQL skills by writing AI prompts that generate queries for sorting, grouping, filtering, and categorizing data.
Datamanipulation
course
Sharpen your skills in Oracle SQL including SQL basics, aggregating, combining, and customizing data.
Datamanipulation
course
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Datamanipulation
course
Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
Datamanipulation
course
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Datamanipulation
course
Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.
Datamanipulation
course
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
Datamanipulation
course
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
Datamanipulation
course
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Datamanipulation
course
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
Datamanipulation
course
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
Datamanipulation
course
Learn the most important functions for manipulating, processing, and transforming data in SQL Server.
Datamanipulation
course
Learn how to use Python scripts in Power BI for data prep, visualizations, and calculating correlation coefficients.
Datamanipulation
course
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
Datamanipulation
course
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Datamanipulation
course
Learn how to segment customers in Python.
Datamanipulation
course
Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
Datamanipulation
course
This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.
Datamanipulation
course
Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
Datamanipulation
Datavetenskap är ett expertområde som fokuserar på att utvinna information från data. Med hjälp av programmeringsfärdigheter, vetenskapliga metoder, algoritmer och mer analyserar dataforskare data för att skapa användbara insikter.
Du behöver lära dig ett programmeringsspråk som Python eller R och behärska principerna för matematik och statistik. Kunskap om dataanalysmetoder och datavetenskapliga verktyg är också viktigt. Det finns många sätt att lära sig datavetenskap. Förutom formella utbildningsmetoder, som en examen eller universitetsstudier, finns det många andra resurser som hjälper dig att lära dig i din egen takt. Förutom onlinekurser och handledningar finns det böcker, videor och mer.
Förutom kunskaper i matematik och statistik behöver data scientists programmeringskunskaper i språk som Python, R och SQL. Dessutom kräver data science förmågan att arbeta med stora datamängder, kunskap om datavisualisering, datahantering och databashantering. Färdigheter inom maskininlärning och djupinlärning kan också vara användbara.
I en professionell kapacitet kan nästan alla branscher använda data science i viss mån. Hälso- och sjukvårdsorganisationer använder data science för att upptäcka och bota sjukdomar, medan finansbolag använder det för att upptäcka och förebygga bedrägerier. Alla typer av branscher använder data science för marknadsföring, till exempel för att bygga rekommendationssystem och analysera kundbortfall.
Ja, data science är bland de snabbast växande sektorerna i USA och världen över. Det är också en av de bäst betalda karriärerna som finns. Enligt data från Payscale tjänar erfarna data scientists i genomsnitt 97 609 dollar och har ett nöjdhetsbetyg på fyra av fem stjärnor i USA.
Det finns några saker att tänka på här. För det första kan det vara konkurrenskraftigt att komma in på en data science-examen, och den kräver ofta genomgående höga betyg. På samma sätt kräver många av de färdigheter som krävs för data science mycket studier och tålamod. Det kan ta flera månader att behärska alla nödvändiga grunder, såväl som mycket praktisk erfarenhet för att säkra en ingångsposition.
Ja, du behöver viss kodningserfarenhet i språk som Python, R, SQL, Java och C/C++. Men på grund av dess relativt enkla syntax är programmeringsspråket Python ofta det föredragna valet bland nybörjare.
För en person utan tidigare kodningserfarenhet och/eller matematisk bakgrund kan det vanligtvis ta 7 till 12 månader av intensiva studier för att nå nivån av en data scientist på ingångsnivå. Det är dock viktigt att komma ihåg att det inte nödvändigtvis gör dig till en riktig data scientist om du bara lär dig den teoretiska grunden inom data science.
När du väl behärskar grunderna i datavetenskap kan du specialisera dig inom en mängd olika områden, inklusive maskininlärning, artificiell intelligens, stordataanalys, affärsanalys och intelligens, datautvinning och mer.
Gör framsteg när du är på språng med våra mobila kurser och dagliga 5-minuters kodningsutmaningar.