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Introduction to SQL
- 基础技能水平
- 4.7+
- 39.7K
Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
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Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
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Master the Excel basics and learn to use this spreadsheet tool to conduct impactful analysis.
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Accompanied at every step with hands-on practice queries, this course teaches you everything you need to know to analyze data using your own SQL code today!
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Level up your SQL knowledge and learn to join tables together, apply relational set theory, and work with subqueries.
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Learn how to import and clean data, calculate statistics, and create visualizations with pandas.
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Enhance your Power BI knowledge, by learning the fundamentals of Data Analysis Expressions (DAX) such as calculated columns, tables, and measures.
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Master the complex SQL queries necessary to answer a wide variety of data science questions and prepare robust data sets for analysis in PostgreSQL.
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Learn to combine data from multiple tables by joining data together using pandas.
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You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
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Data Analysis Expressions (DAX) allow you to take your Power BI skills to the next level by writing custom functions.
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Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
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Build Tidyverse skills by learning how to transform and manipulate data with dplyr.
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Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
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Apply your skills to import, analyze and visualize Human Resources (HR) data using Power BI.
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Discover the different ways you can enhance your Power BI data importing skills.
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Enhance your reports with trend analysis techniques such as time series, decomposition trees, and key influencers.
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Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
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Master your skills in NumPy by learning how to create, sort, filter, and update arrays using NYC’s tree census.
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Boost your Excel skills with advanced referencing, lookup, and database functions using practical exercises.
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Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.
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Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
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In this course youll learn the basics of working with time series data.
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Get started with Sigma! Learn how to build and customize simple, interactive dashboards for real-time analytics.
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Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
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Learn SQL Querying with AI by writing prompts, generating queries, and analyzing data to solve real-world problems.
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Master Excel basics quickly: navigate spreadsheets, apply formulas, analyze data, and create your first charts!
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Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
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Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
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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。