course
Data Preparation in Excel
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.6+
- 8.1K
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
Dataförberedelse
Data-, AI- och molnkurser
Bemästra färdigheter som är viktigaFölj korta videor ledda av expertinstruktörer och öva sedan på det du lärt dig med interaktiva övningar i din webbläsare.
- Lär dig i din egen takt
- Få praktisk erfarenhet
- Kompletta kapitel i mindre format
Skapa ditt gratiskonto
eller
Genom att fortsätta accepterar du våra Användarvillkor, vår Integritetspolicy och att dina uppgifter lagras i USA.28 courses
course
Data Preparation in Power BI
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.7+
- 7.2K
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
course
Introduction to Importing Data in Python
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.6+
- 5.2K
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
Dataförberedelse
course
Cleaning Data in Python
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.5+
- 4.7K
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Dataförberedelse
course
Introduction to Power Query in Excel
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.5+
- 4.6K
Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.
Dataförberedelse
course
Introduction to Alteryx
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.7+
- 4.3K
Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.
Dataförberedelse
course
Intermediate Importing Data in Python
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.7+
- 4.2K
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
Dataförberedelse
course
Introduction to Google Sheets
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.5+
- 3.1K
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
Dataförberedelse
course
Introduction to Importing Data in R
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.5+
- 2.6K
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
Dataförberedelse
course
Web Scraping in Python
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.6+
- 1.7K
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
Dataförberedelse
course
Data Preparation in Alteryx
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.6+
- 1.6K
Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.
Dataförberedelse
course
Intermediate Power Query in Excel
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.4+
- 1.5K
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
Dataförberedelse
course
Streamlined Data Ingestion with pandas
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.6+
- 1.5K
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
Dataförberedelse
course
Cleaning Data in R
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.4+
- 1.2K
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
Dataförberedelse
course
Creating PostgreSQL Databases
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.6+
- 1.1K
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
Dataförberedelse
course
Introduction to KNIME
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.5+
- 1K
Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.
Dataförberedelse
course
Cleaning Data with PySpark
- AvanceradFärdighetsnivå
- 4.6+
- 867
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
Dataförberedelse
course
Connecting Data in Tableau
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.7+
- 860
Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.
Dataförberedelse
course
Intermediate Google Sheets
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.6+
- 693
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
Dataförberedelse
course
Cleaning Data in PostgreSQL Databases
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.8+
- 522
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
Dataförberedelse
course
Web Scraping in R
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.4+
- 457
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
Dataförberedelse
course
Dealing With Missing Data in R
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.4+
- 437
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
Dataförberedelse
course
Intermediate Importing Data in R
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.5+
- 433
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
Dataförberedelse
course
Case Study: Analyzing Sales Data in Alteryx
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.7+
- 388
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
Dataförberedelse
course
Cleaning Data in SQL Server Databases
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.7+
- 291
Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.
Dataförberedelse
course
Marketing Analytics in Tableau
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.7+
- 265
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
Dataförberedelse
course
Data Transformation in KNIME
- GrundläggandeFärdighetsnivå
- 4.5+
- 257
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
Dataförberedelse
course
Case Study: Analyzing Fitness Data in Alteryx
- MellanliggandeFärdighetsnivå
- 4.6+
- 76
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
Dataförberedelse
FAQs
Vad är datavetenskap?
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.
Hur kan jag lära mig datavetenskap?
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.
Vilka färdigheter krävs för datavetenskap?
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.
Vad kan jag använda datavetenskap till?
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.
Är datavetenskap en bra karriär?
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.
Är det svårt att bli data scientist?
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.
Kräver datavetenskap kodning?
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.
Hur lång tid tar det att bli dataforskare?
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.
Vilka ämnen kan jag studera inom datavetenskap?
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.
Utveckla dina datakunskaper med DataCamp för mobilen
Gör framsteg när du är på språng med våra mobila kurser och dagliga 5-minuters kodningsutmaningar.