Kurs
Snowflake'te Veri İşleme
- TemelBeceri Seviyesi
- 4.8+
- 1.067 inceleme
Snowflakete CASE ifadeleri, alt sorgular ve CTEler gibi ana veri işleme ve analiz tekniklerini öğrenin.
Veri İşleme
Uzman eğitmenler tarafından yönetilen kısa videoları takip edin ve ardından tarayıcınızdaki interaktif egzersizlerle öğrendiklerinizi uygulayın.
veya
Kurs
Snowflakete CASE ifadeleri, alt sorgular ve CTEler gibi ana veri işleme ve analiz tekniklerini öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
SQL temelleri, verilerin toplanması, birleştirilmesi ve özelleştirilmesi dahil olmak üzere Oracle SQL becerilerinizi geliştirin.
Veri İşleme
Kurs
Pivot tablolar oluşturmayı öğrenin ve sadece birkaç tıklama ile binlerce veri noktasını hızlı bir şekilde düzenleyin.
Veri İşleme
Kurs
Polars’ı metin işleme, kayan istatistikler, DataFrame birleştirmeleri ve gelişmiş analitiklerle ileri taşıyın.
Veri İşleme
Kurs
Veri dönüşümü için Alteryx’i açın; bu interaktif kursta Crosstab, Transpose ve iş akışı optimizasyonunda ustalaşın.
Veri İşleme
Kurs
Pythonda SQL kullanarak Sparkta verileri nasıl işleyebileceğinizi ve makine öğrenimi özellik kümeleri oluşturabileceğinizi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Özel işlevler ve pivot tablolar oluştururken metin, sayı ve tarihleri işlemek için Snowflake veri türlerini ve işlevlerini öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Verileri sıralama, gruplama, filtreleme ve kategorize etme sorguları oluşturan AI komutları yazarak SQL becerilerinizi geliştirin.
Veri İşleme
Kurs
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
Veri İşleme
Kurs
Orchestrate data using unions, joins, parsing, and performance optimization in Alteryx.
Veri İşleme
Kurs
Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
Veri İşleme
Kurs
Sıralamalar, bölümler ve dönen hesaplamalarla karmaşık veri sorunlarını çözmek için Snowflake pencere işlevlerini keşfedin.
Veri İşleme
Kurs
Üretime hazır performans için Polars işlem hattını optimize etmeyi, ölçeklendirmeyi ve test etmeyi öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Analizi kolaylaştırmak için neredeyse tüm veri kümelerini düzenli bir biçime dönüştürün.
Veri İşleme
Kurs
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
Veri İşleme
Kurs
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
Veri İşleme
Kurs
Biyomedikal görüntü verilerini keşfetmenin, işlemenin ve ölçmenin temellerini öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Verileri keşfetmek, mantığı otomatikleştirmek ve eğilimleri ortaya çıkarmak için pratik iş örnekleriyle dinamik Sigma hesaplamaları oluşturun.
Veri İşleme
Kurs
Verileri indirmek, işlemek ve dönüştürmek için güçlü komut satırı becerileri öğrenin; makine öğrenmesi hattı dahil.
Veri İşleme
Kurs
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
Veri İşleme
Kurs
Power BIda veri hazırlama, görselleştirme ve korelasyon katsayılarını hesaplama için Python komut dosyalarını kullanmayı öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Veri İşleme
Kurs
Pythonda ham ses dosyalarından konuşmayı yüklemeyi, dönüştürmeyi ve transkripsiyonunu yapmayı öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Veri Bilimcilerin zamanlarının %70-80’ini harcadığı zorlu ayrıntıları öğrenin; veri düzenleme ve özellik mühendisliği.
Veri İşleme
Kurs
SQL Serverda verileri işleme, dönüştürme ve dönüştürme için en önemli işlevleri öğrenin.
Veri İşleme
Kurs
Rde tidy framework kullanarak metin verilerini analiz edin.
Veri İşleme
Kurs
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
Veri İşleme
Kurs
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Veri İşleme
Kurs
Sınıflandırmaya hazır olun! Bu kursta, Tidyverse ortamını kullanarak iş unvanları veya anket yanıtları gibi sayısal olmayan verilerle çalışacaksınız.
Veri İşleme
Kurs
Pythonda IoT verilerini içe aktarma, temizleme ve işlemeyi öğrenerek makine öğrenimi için hazır hale getirin.
Veri İşleme
Veri bilimi, verilerden bilgi elde etmeye odaklanan bir uzmanlık alanıdır. Veri bilimciler, programlama becerilerini, bilimsel yöntemleri, algoritmaları ve daha fazlasını kullanarak eyleme dönüştürülebilir içgörüler oluşturmak için verileri analiz eder.
Python veya R gibi bir programlama dili öğrenmeniz ve matematik ve istatistik ilkelerine hakim olmanız gerekir. Veri analizi yöntemleri ve veri bilimi araçları hakkında bilgi sahibi olmak da önemlidir. Veri bilimini öğrenmenin birçok yolu vardır. Bir diploma veya üniversite eğitimi gibi resmi eğitim araçlarının yanı sıra kendi hızınızda öğrenmenize yardımcı olacak birçok başka kaynak vardır. Bunun yanında çevrimiçi kurslar ve eğitimlerin yanı sıra kitaplar, videolar ve daha fazlası bulunur.
Veri bilimciler, matematik ve istatistik bilgisinin yanı sıra Python, R ve SQL gibi dillerde programlama becerilerine ihtiyaç duyarlar. Veri bilimi ayrıca büyük veri kümeleriyle çalışma becerisi, veri görselleştirme, veri düzenleme ve veritabanı yönetimi bilgisi gerektirir. Makine öğrenmesi ve derin öğrenme becerileri de kullanışlı olabilir.
Profesyonel açıdan bakıldığında hemen hemen her sektör veri bilimini bir dereceye kadar kullanabilir. Sağlık kuruluşları, hastalıkları tespit etmek ve tedavi etmek için veri bilimini kullanırken finans şirketleri dolandırıcılığı tespit etmek ve önlemek için veri bilimini kullanır. Her türlü sektör, öneri sistemleri oluşturmak ve müşteri kaybını analiz etmek gibi pazarlama faaliyetleri için veri bilimini kullanır.
Evet, veri bilimi ABD'de ve dünya çapında en hızlı büyüyen sektörler arasında yer alıyor. Aynı zamanda orada en iyi kazandıran kariyerlerden biridir. Payscale'den alınan verilere göre deneyimli veri bilimciler ortalama 97.609 dolar kazanıyor ve ABD'de beş üzerinden dört yıldızlı memnuniyet derecesine sahip.
Burada dikkate alınması gereken birkaç şey var. İlk olarak, veri bilimi diploması almak için yüksek oranda rekabet gerekebilir çünkü genellikle sürekli olarak yüksek notlar almak gerekir. Benzer şekilde, veri bilimi için gerekli becerilerin çoğu çok fazla çalışma ve sabır gerektirir. Gerekli tüm temel bilgilere hakim olmak birkaç ay sürebilir ve giriş seviyesinde bir pozisyonu güvence altına almak için çok fazla uygulamalı deneyim gerekebilir.
Evet, Python, R, SQL, Java ve C/C++ gibi dillerde biraz kodlama deneyimine ihtiyacınız olacak. Bununla birlikte, nispeten basit sözdizimi nedeniyle Python programlama dili genellikle yeni başlayanlar arasında tercih edilen seçimdir.
Önceden kodlama deneyimi ve/veya matematik geçmişi olmayan bir kişi için, giriş seviyesindeki bir veri bilimci düzeyine ulaşmak genellikle 7 ila 12 aylık yoğun çalışmalar gerektirebilir. Ancak veri biliminin yalnızca teorik temelini öğrenmenin sizi gerçek bir veri bilimci yapmayabileceğini unutmamak gerekir.
Veri biliminin temellerine hakim olduktan sonra makine öğrenmesi, yapay zeka, büyük veri analizi, iş analitiği ve zekası, veri madenciliği ve daha birçok çeşitli alanda uzmanlaşabilirsiniz.
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.