Kurs
Datamanipulering i Snowflake
- GrundläggandeKunskapsnivå
- 4.8+
- 1 059 recensioner
Bemästra datamanipulation och analystekniker som CASE-satser, underfrågor och CTE:er i Snowflake.
Datamanipulation
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Bemästra datamanipulation och analystekniker som CASE-satser, underfrågor och CTE:er i Snowflake.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig skapa pivottabeller och organisera snabbt tusentals datapunkter med bara några klick.
Datamanipulation
Kurs
Skärp dina färdigheter i Oracle SQL, inklusive SQL-grunder, aggregering, kombinering och anpassning av data.
Datamanipulation
Kurs
Ta Polars vidare med textmanipulation, rullande statistik, DataFrame-joiner och avancerad analys.
Datamanipulation
Kurs
Lås upp Alteryx för datatransformation och bemästra Crosstab, Transpose och arbetsflödesoptimering i denna interaktiva kurs.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig att manipulera data och skapa feature sets för maskininlärning i Spark med SQL i Python.
Datamanipulation
Kurs
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Datamanipulation
Kurs
Bygg SQL-färdigheter genom att skriva AI-prompter som genererar frågor för att sortera, gruppera, filtrera och kategorisera data.
Datamanipulation
Kurs
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
Datamanipulation
Kurs
Orkestrera data med unions, joins, parsning och prestandaoptimering i Alteryx.
Datamanipulation
Kurs
Omforma DataFrames från brett till långt format, stapla och avstapla rader och kolumner, och hantera DataFrames med flera index.
Datamanipulation
Kurs
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
Datamanipulation
Kurs
Förvandla nästan vilken datamängd som helst till ett snyggt format för att göra analysen enklare.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig grunderna i att utforska, manipulera och mäta biomedicinska bilddata.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig optimera, skala och testa Polars-datapipelines för produktionsklar prestanda.
Datamanipulation
Kurs
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
Kurs
Den här kursen visar hur du integrerar spatial data i ditt Python Data Science-arbetsflöde.
Datamanipulation
Kurs
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig hur du laddar, transformerar och transkriberar tal från råa ljudfiler i Python.
Datamanipulation
Kurs
Bygg dynamiska Sigma-beräkningar för att utforska data, automatisera logik och upptäcka trender med praktiska affärsexempel.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig kraftfulla kommandoradskunskaper för att ladda ner, bearbeta och transformera data, inklusive maskininlärningspipeline.
Datamanipulation
Kurs
Utforska sätt att arbeta med datum- och tidsdata i SQL Server för tidsserieanalys
Datamanipulation
Kurs
Lär dig använda Python-skript i Power BI för databeredning, visualiseringar och beräkning av korrelationskoefficienter.
Datamanipulation
Kurs
Analysera textdata i R med tidy-ramverket.
Datamanipulation
Kurs
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig identifiera, analysera, ta bort och imputera saknade data i Python.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig de viktigaste funktionerna för att manipulera, bearbeta och transformera data i SQL Server.
Datamanipulation
Kurs
I den här kursen lär du dig att samla in Twitter-data och analysera Twitter-text, nätverk och geografiskt ursprung.
Datamanipulation
Kurs
Lär dig importera, rensa och bearbeta IoT-data i Python så att den blir redo för maskininlärning.
Datamanipulation
Kurs
Gör dig redo att kategorisera! I den här kursen arbetar du med icke-numeriska data, som jobbtitlar eller enkätsvar, med Tidyverse-landskapet.
Datamanipulation
Datavetenskap är ett expertområde som fokuserar på att utvinna insikter ur data. Med hjälp av programmeringskunskaper, vetenskapliga metoder, algoritmer och mer analyserar datavetare data för att skapa handlingsbara insikter.
Du behöver lära dig ett programmeringsspråk som Python eller R och behärska grunderna inom matematik och statistik. Kunskap om dataanalysmetoder och datavetenskap-verktyg är också viktigt. Det finns många sätt att lära sig datavetenskap. Utöver formell utbildning som examen eller universitetsstudier finns det gott om andra resurser som låter dig lära i din egen takt – bland annat onlinekurser, handledningar, böcker och videor.
Utöver kunskaper i matematik och statistik behöver datavetare programmeringskunskaper i språk som Python, R och SQL. Dessutom kräver datavetenskap förmågan att arbeta med stora datamängder, kunskaper om datavisualisering, datarensning och databashantering. Kunskaper inom maskininlärning och djupinlärning kan också vara värdefulla.
I yrkeslivet kan nästan alla branscher dra nytta av datavetenskap i någon utsträckning. Vårdorganisationer använder datavetenskap för att diagnostisera och behandla sjukdomar, medan finansbolag använder det för att upptäcka och förhindra bedrägerier. Alla typer av branscher använder datavetenskap inom marknadsföring – till exempel för att bygga rekommendationssystem och analysera kundbortfall.
Ja, datavetenskap är ett av de snabbast växande områdena i USA och globalt – och ett av de bäst betalda yrkena. Enligt data från Payscale tjänar erfarna datavetare i genomsnitt 97 609 USD och får betyget fyra av fem stjärnor i USA.
Det finns några saker att tänka på. Dels kan det vara svårt att komma in på datavetenskapsprogram, som ofta kräver konstant höga betyg. På samma sätt kräver många av de färdigheter som behövs för datavetenskap mycket studier och tålamod. Det kan ta flera månader att bemästra alla grundläggande kunskaper, och dessutom krävs det en hel del praktisk erfarenhet för att säkra en nybörjartjänst.
Ja, du behöver viss erfarenhet av programmering i språk som Python, R, SQL, Java och C/C++. Tack vare sin relativt enkla syntax är Python dock ofta det föredragna valet för nybörjare.
För en person utan tidigare kodningserfarenhet och/eller matematisk bakgrund kan det vanligtvis ta 7 till 12 månaders intensiva studier för att nå nivån som junior datavetare. Det är dock viktigt att komma ihåg att enbart lära sig den teoretiska grunden i datavetenskap kanske inte gör dig till en riktig datavetare.
När du har bemästrat grunderna i datavetenskap kan du specialisera dig inom en rad områden, till exempel maskininlärning, artificiell intelligens, stordataanalys, affärsanalys och business intelligence, datautvinning med mera.
Gör framsteg när du är på språng med våra mobila kurser och dagliga 5-minuters kodningsutmaningar.