Kurs
Introduction to SQL
- GrundläggandeKunskapsnivå
- 4.8+
- 53 993 recensioner
Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
Datamanipulation
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
Datamanipulation
Kurs
Med praktiska övningsfrågor i varje steg lär du dig allt du behöver för att analysera data med din egen SQL-kod redan idag!
Datamanipulation
Kurs
Master the Excel basics and learn to use this spreadsheet tool to conduct impactful analysis.
Datamanipulation
Kurs
Level up your SQL knowledge and learn to join tables together, apply relational set theory, and work with subqueries.
Datamanipulation
Kurs
Master the complex SQL queries necessary to answer a wide variety of data science questions and prepare robust data sets for analysis in PostgreSQL.
Datamanipulation
Kurs
Learn how to import and clean data, calculate statistics, and create visualizations with pandas.
Datamanipulation
Kurs
Enhance your Power BI knowledge, by learning the fundamentals of Data Analysis Expressions (DAX) such as calculated columns, tables, and measures.
Datamanipulation
Kurs
Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
Datamanipulation
Kurs
Learn the key concepts of data modeling on Power BI.
Datamanipulation
Kurs
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
Datamanipulation
Kurs
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
Datamanipulation
Kurs
Data Analysis Expressions (DAX) allow you to take your Power BI skills to the next level by writing custom functions.
Datamanipulation
Kurs
Master data modeling in Power BI.
Datamanipulation
Kurs
Build Tidyverse skills by learning how to transform and manipulate data with dplyr.
Datamanipulation
Kurs
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
Datamanipulation
Kurs
Apply your skills to import, analyze and visualize Human Resources (HR) data using Power BI.
Datamanipulation
Kurs
Master your skills in NumPy by learning how to create, sort, filter, and update arrays using NYC’s tree census.
Datamanipulation
Kurs
Boost your Excel skills with advanced referencing, lookup, and database functions using practical exercises.
Datamanipulation
Kurs
Enhance your reports with trend analysis techniques such as time series, decomposition trees, and key influencers.
Datamanipulation
Kurs
Discover the different ways you can enhance your Power BI data importing skills.
Datamanipulation
Kurs
Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
Datamanipulation
Kurs
Get started with Sigma! Learn how to build and customize simple, interactive dashboards for real-time analytics.
Datamanipulation
Kurs
Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
Datamanipulation
Kurs
Master Excel basics quickly: navigate spreadsheets, apply formulas, analyze data, and create your first charts!
Datamanipulation
Kurs
Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
Datamanipulation
Kurs
Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
Datamanipulation
Kurs
Learn SQL Querying with AI by writing prompts, generating queries, and analyzing data to solve real-world problems.
Datamanipulation
Kurs
In this course youll learn the basics of working with time series data.
Datamanipulation
Kurs
Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.
Datamanipulation
Kurs
Master data manipulation and analysis techniques such as CASE statements, subqueries, and CTEs in Snowflake.
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.