Kurs
Dataförberedelse i Excel
- GrundläggandeKunskapsnivå
- 4.8+
- 6 940 recensioner
Förstå hur du förbereder Excel-data med logiska funktioner, nästlade formler, uppslagsfunktioner och PivotTables.
Dataförberedelse
Följ korta videor med expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i webbläsaren.
eller
Kurs
Förstå hur du förbereder Excel-data med logiska funktioner, nästlade formler, uppslagsfunktioner och PivotTables.
Dataförberedelse
Kurs
I denna interaktiva Power BI-kurs lär du dig använda Power Query Editor för att omvandla och forma dina data så att de är redo för analys.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig importera data till Python från olika källor, som Excel, SQL, SAS och direkt från webben.
Dataförberedelse
Kurs
Utforska Excel Power Query för avancerad datatransformering och rensning för att stärka ditt beslutsfattande och din analys.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig att diagnostisera och åtgärda smutsig data och utveckla färdigheterna som behövs för att omvandla din rådata till korrekta insikter!
Dataförberedelse
Kurs
Förbättra dina färdigheter i att importera data med Python och lär dig arbeta med webb- och API-data.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig navigera i Alteryx Designer för att läsa in, förbereda och aggregera data.
Dataförberedelse
Kurs
Ge dina Google Kalkylark liv genom att bemästra grundläggande färdigheter som formler, operationer och cellreferenser.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig hämta data från vanliga filformat och system som CSV-filer, kalkylblad, JSON, SQL-databaser och API:er.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig hämta och tolka information från internet med Python-biblioteket scrapy.
Dataförberedelse
Kurs
Läs CSV-, XLS- och textfiler i R med verktyg som readxl och data.table.
Dataförberedelse
Kurs
Bygg vidare på din grundläggande kunskap om Power Query i Excel och ta nästa steg mot mästerskap i datatransformation
Dataförberedelse
Kurs
Bemästra databeredning, rensning och analys i Alteryx Designer, oavsett om du är ny eller erfaren analytiker.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig att rensa data så snabbt och exakt som möjligt för att hjälpa dig gå från rådata till fantastiska insikter.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig koppla Tableau till olika datakällor och förbered data för smidig analys.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig skapa en PostgreSQL-databas och utforska struktur, datatyper och hur du normaliserar databaser.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig hur du rengör data med Apache Spark i Python.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig använda KNIME Analytics Platform för dataåtkomst, rensning och analys med ett no-code/low-code-sätt.
Dataförberedelse
Kurs
Utöka ditt Google Sheets-ordförråd genom att fördjupa dig i datatyper, inklusive numeriska data, logiska data och saknade data.
Dataförberedelse
Kurs
Parsa data i valfritt format. Oavsett om det är platta filer, statistisk programvara, databaser eller data direkt från webben.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig att tämja dina råa, röriga data som lagras i en PostgreSQL-databas för att få fram korrekta insikter.
Dataförberedelse
Kurs
Utforska Alteryx Designer i en detaljhandelsbaserad datastudie för att stärka försäljningsanalys och strategiskt beslutsfattande.
Dataförberedelse
Kurs
Gör det enkelt att visualisera, utforska och imputera saknade data med naniar, ett tidyverse-vänligt sätt att hantera saknade data.
Dataförberedelse
Kurs
Lär dig hur du effektivt samlar in och laddar ner data från vilken webbplats som helst med R.
Dataförberedelse
Kurs
Utveckla de färdigheter du behöver för att rensa rådata och omvandla den till korrekta insikter.
Dataförberedelse
Kurs
Bemästra marknadsföringsanalys med Tableau. Analysera prestanda, jämför mätvärden och optimera strategier över kanaler.
Dataförberedelse
Kurs
Förbättra dina KNIME-kunskaper med vår kurs om datatransformation, kolumnoperationer och arbetsflödesoptimering.
Dataförberedelse
Kurs
Förbättra dina Alteryx-kunskaper med verkliga träningsdata för att utveckla riktade marknadsföringsstrategier och innovativa produkter!
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.