คอร์ส
Data Preparation in Excel
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 6,503 รีวิว
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
การเตรียมข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ในคอร์ส Power BI แบบอินเทอร์แอคทีฟนี้ คุณจะเรียนรู้การใช้ Power Query Editor เพื่อแปลงและจัดรูปแบบข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
การเตรียมข้อมูล
data science เป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการรับข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่น ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเช่น Python หรือ R และฝึกฝนหลักการของคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือ data science ก็จำเป็นเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียน data science นอกจากการศึกษาแบบเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัย ยังมีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยให้คุณเรียนในจังหวะของตัวเอง ทั้งคอร์สออนไลน์ บทช่วยสอน หนังสือ วิดีโอ และอื่น ๆ
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาเช่น Python, R และ SQL วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้าน data visualization การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้าน machine learning และ deep learning ก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในแง่วิชาชีพ เกือบทุกอุตสาหกรรมสามารถใช้ data science ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านสุขภาพใช้ data science เพื่อตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัทการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ทุกประเภทอุตสาหกรรมใช้ data science สำหรับการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำและการวิเคราะห์การสูญเสียลูกค้า
ใช่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดทั้งในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีรายได้สูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มีรายได้เฉลี่ย $97,609 และได้รับคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีสิ่งสองสามอย่างที่ต้องพิจารณา ประการแรก ปริญญาด้าน data science อาจมีการแข่งขันสูงในการเข้าเรียน มักต้องการเกรดที่ดีอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับ data science ต้องการการศึกษาและความอดทนมาก อาจใช้เวลาหลายเดือนเพื่อฝึกฝนพื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ปฏิบัติจริงมากมายเพื่อให้ได้ตำแหน่งระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์เขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Python มีไวยากรณ์ที่ค่อนข้างเรียบง่าย จึงมักเป็นตัวเลือกแรกสำหรับผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปอาจต้องใช้เวลาศึกษาอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนเพื่อให้ถึงระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือการเรียนรู้เพียงแค่ทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจยังไม่เพียงพอที่จะทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง
เมื่อเชี่ยวชาญพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเจาะลึกในสาขาที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น machine learning, ปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, business analytics, data mining และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา