course
Introduction to SQL
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.7+
- 39.7K
Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
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
Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
Datamanipulation
course
Master the Excel basics and learn to use this spreadsheet tool to conduct impactful analysis.
Datamanipulation
course
Accompanied at every step with hands-on practice queries, this course teaches you everything you need to know to analyze data using your own SQL code today!
Datamanipulation
course
Level up your SQL knowledge and learn to join tables together, apply relational set theory, and work with subqueries.
Datamanipulation
course
Learn how to import and clean data, calculate statistics, and create visualizations with pandas.
Datamanipulation
course
Enhance your Power BI knowledge, by learning the fundamentals of Data Analysis Expressions (DAX) such as calculated columns, tables, and measures.
Datamanipulation
course
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
course
Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
Datamanipulation
course
Learn the key concepts of data modeling on Power BI.
Datamanipulation
course
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
Datamanipulation
course
Data Analysis Expressions (DAX) allow you to take your Power BI skills to the next level by writing custom functions.
Datamanipulation
course
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
Datamanipulation
course
Build Tidyverse skills by learning how to transform and manipulate data with dplyr.
Datamanipulation
course
Master data modeling in Power BI.
Datamanipulation
course
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
Datamanipulation
course
Apply your skills to import, analyze and visualize Human Resources (HR) data using Power BI.
Datamanipulation
course
Discover the different ways you can enhance your Power BI data importing skills.
Datamanipulation
course
Enhance your reports with trend analysis techniques such as time series, decomposition trees, and key influencers.
Datamanipulation
course
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
course
Master your skills in NumPy by learning how to create, sort, filter, and update arrays using NYC’s tree census.
Datamanipulation
course
Boost your Excel skills with advanced referencing, lookup, and database functions using practical exercises.
Datamanipulation
course
Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.
Datamanipulation
course
Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
Datamanipulation
course
In this course youll learn the basics of working with time series data.
Datamanipulation
course
Get started with Sigma! Learn how to build and customize simple, interactive dashboards for real-time analytics.
Datamanipulation
course
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
course
Learn SQL Querying with AI by writing prompts, generating queries, and analyzing data to solve real-world problems.
Datamanipulation
course
Master Excel basics quickly: navigate spreadsheets, apply formulas, analyze data, and create your first charts!
Datamanipulation
course
Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
Datamanipulation
course
Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
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.