Kurs
Data Preparation in Excel
- GrundläggandeKunskapsnivå
- 4.8+
- 6 503 recensioner
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
Dataförberedelse
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
Dataförberedelse
Kurs
In this interactive Power BI course, you’ll learn how to use Power Query Editor to transform and shape your data to be ready for analysis.
Dataförberedelse
Kurs
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
Dataförberedelse
Kurs
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
Dataförberedelse
Kurs
Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.
Dataförberedelse
Kurs
Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.
Dataförberedelse
Kurs
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Dataförberedelse
Kurs
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
Dataförberedelse
Kurs
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
Dataförberedelse
Kurs
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
Dataförberedelse
Kurs
Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.
Dataförberedelse
Kurs
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
Dataförberedelse
Kurs
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
Dataförberedelse
Kurs
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
Dataförberedelse
Kurs
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
Dataförberedelse
Kurs
Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.
Dataförberedelse
Kurs
Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.
Dataförberedelse
Kurs
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Dataförberedelse
Kurs
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
Dataförberedelse
Kurs
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Dataförberedelse
Kurs
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Dataförberedelse
Kurs
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
Dataförberedelse
Kurs
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
Dataförberedelse
Kurs
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
Dataförberedelse
Kurs
Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.
Dataförberedelse
Kurs
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
Dataförberedelse
Kurs
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
Dataförberedelse
Kurs
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
Dataförberedelse
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.