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Reshaping Data with tidyr
- 中级技能水平
- 4.3+
- 1.1K
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
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Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
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Master data manipulation and analysis techniques such as CASE statements, subqueries, and CTEs in Snowflake.
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Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
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Learn how to create pivot tables and quickly organize thousands of data points with just a few clicks.
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Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
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In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
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Orchestrate data using unions, joins, parsing, and performance optimization in Alteryx.
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This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
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Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
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Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
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Build SQL skills by writing AI prompts that generate queries for sorting, grouping, filtering, and categorizing data.
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Sharpen your skills in Oracle SQL including SQL basics, aggregating, combining, and customizing data.
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Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
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Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
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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!
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Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.
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Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
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Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
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Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
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Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
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Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
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Learn the most important functions for manipulating, processing, and transforming data in SQL Server.
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Learn how to use Python scripts in Power BI for data prep, visualizations, and calculating correlation coefficients.
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Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
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Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
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Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
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This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.
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Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
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数据科学是一个专注于从数据中获取信息的专业领域。数据科学家使用编程技能、科学方法、算法等来分析数据,形成可操作的洞察。
你需要学习 Python 或 R 等编程语言,掌握数学和统计学原理。数据分析方法和数据科学工具的知识也是必不可少的。学习数据科学有很多方法。除了正式的教育途径,如学位或大学学习,还有很多其他资源可以帮助你按自己的节奏学习。除了在线课程和教程,还有书籍、视频等。
除了数学和统计学知识,数据科学家还需要 Python、R 和 SQL 等语言的编程技能。此外,数据科学需要处理大型数据集的能力、数据可视化、数据整理和数据库管理知识。机器学习和深度学习技能也很有用。
在专业领域,几乎每个行业都可以在某种程度上使用数据科学。医疗机构使用数据科学来检测和治疗疾病,金融公司用它来检测和预防欺诈。各种行业都将数据科学用于营销,如构建推荐系统和分析客户流失。
是的,数据科学是美国和全球增长最快的行业之一。它也是薪酬最高的职业之一。根据 Payscale 的数据,在美国,有经验的数据科学家平均收入为 97,609 美元,满意度评分为五星中的四星。
这里有几个需要考虑的因素。首先,数据科学学位的竞争可能很激烈,通常需要持续的高分。同样,数据科学所需的许多技能需要大量的学习和耐心。掌握所有必要的基础知识可能需要几个月的时间,还需要大量的实践经验才能获得入门级职位。
是的,你需要一些 Python、R、SQL、Java 和 C/C++ 等语言的编程经验。不过,由于语法相对简单,Python 编程语言通常是新手的首选。
对于没有编程经验和/或数学背景的人来说,通常需要 7 到 12 个月的密集学习才能达到入门级数据科学家的水平。但是,重要的是要记住,仅仅学习数据科学的理论基础可能不会让你成为真正的数据科学家。
掌握数据科学基础后,你可以专攻各种领域,包括机器学习、人工智能、大数据分析、商业分析和智能、数据挖掘等。
随时随地通过我们的移动课程和每日 5 分钟编程挑战提升技能。