Dataanalys

Kurser i dataanalys

Lär dig att förstå data. Från insamling och rensning till analys och visualisering – dessa kurser lär dig att omvandla rådata till verkliga insikter med verktyg som Python, SQL och Excel.

4.6

Betygsatt efter 180 recensioner.

410 Lärande

Redan inskriven

Förvärvade färdigheter:

A/B Test Analysis in SQLA/B Test DesignAI Lead ScoringAI Outreach AutomationAI Proposal DraftingAI Sales Objection HandlingAI Sales Pipeline MappingAI-Powered Prospect ResearchAND/OR/NOT-operatorerAdvanced Join TechniquesAdvanced SQL QueryingAdvanced SQL ReportingAggregations and GroupingAnalytics-Driven Decision MakingAnvända textfunktionerAnvändning av VLOOKUP och HLOOKUPArbetsbokshanteringArray CalculationsAssignment & Transportation ProblemsAttribution ModelingAutofyllAutomating Accounting Tasks with PythonAvancerade NumPy-teknikerAvancerade diagramteknikerBatch Data Pipeline DesignBeräknade fält och anpassade måttBeräkning av terminalvärde samt tillämpning av scenario- och känslighetsanalys i värderingsmodeller.Bias & ConfoundingBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENBygga kompletta DCF-modeller i Excel med verkliga företagsdata och mallar.Byggande av pipelinesCASE WHEN SyntaxCRUD-operationerCampaign Performance QueryingCash Flow ForecastingCategorical EncodingCausal InferenceCharacter Data TypesChi-Square AnalysisCohort AnalysisCohort Analysis with SQLComparative AnalysisCopilot-promptning för kalkylbladCorrelated SubqueriesCorrelation AnalysisCustomer SegmentationDAXDAX-måttDashboard-designDashboarddesign och rapporteringData AnalysisData Analysis with JoinsData Analysis with SQLData Categorization in SQLData CleaningData Cleaning and PreprocessingData Extraction TechniquesData Filtering and SortingData HandlingData Loading with PandasData Modeling for BIData Reconciliation in SQLData ScalingData StorytellingData Transformation with pandasData Type Selection Best PracticesData Visualization TechniquesData Visualization for AccountingData Visualization with MatplotlibData Visualization with Matplotlib and SeabornData Visualization with Seaborn and MatplotlibData Visualization with matplotlib and seabornDataaggregering med pandasDataanalysDataanalys med ExcelDatabase Loading with sqlite3Database NormalizationDatabase Pattern RecognitionDatabasenormaliseringDatabashanteringDatabasmodelleringDatabasnormaliseringDatadriven kommunikationDataindexering och urval i pandasDatainmatningDatainmatning och formateringDatamanipulation (DML)Datamanipulation i pandasDatamodelleringDatapreprocesseringDatapreprocessingDatasortering och filtreringDatastrukturering för uppslagDatastädningDatastädning och förberedelse i ExcelDatatransformationDatavalideringDatavisualiseringDate and Time Data TypesDescriptive StatisticsDesign och konfiguration av pivottabellerDetektion av avvikande värdenDynamisk diagramhanteringDynamiska arrayformlerEDA with PandasETL and ELT ConceptsEXPLAIN Statement MasteryEconomic Index InterpretationEntity-Relationship ModelingEvent-based Data ModelingExcel Dynamic ArraysExcel ForecastingExcel Power QueryExcel för nybörjareExcel-automatiseringExcel-datastruktureringExcel-formlerExcel-navigeringExcel-samarbeteExcel-uppslagsfunktionerExecution Plan AnalysisExecution Plan InterpretationExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFILTER FunctionFILTER-, UNIQUE- och SORT-funktionerFactorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFeature EngineeringFeature Importance AnalysisFeature engineeringFeature selectionFelfunktioner i ExcelFildelning och behörigheterFilorganisationFilterkontextFiltrering baserat på intervallFinancial Data Analysis with pandasFinancial PlanningFinansiell modellering och prognostiseringFormellogikFunnel Analysis in SQLFunnel AnalyticsFörberedelse av data i ExcelFörståelse för WACC:s komponenter inklusive eget kapital-kostnad och skuldkostnad.Grundläggande Excel-formlerGrundläggande diagramskapandeGruppering av datum och numeriska värdenGruppering och filtrering av dataHantering av NULL-värdenHitta och ta bort felHypothesis TestingINDEX- och XMATCH-uppslagImputering av saknade värdenIncremental Loading StrategiesIndex UtilizationInteger ProgrammingInteraction EffectsInteraktiv rapportering med slicers och tidslinjerJämförande och procentuell analysKalkylbladsbyggandeKodning av variablerKommentering och kommunikationKonstruktion av komplexa frågorKorrigera siffror och datumKortkommandonLedger-Style SQL JoinsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringLogik för diagramvalLösenordsskyddMakronMallbyggande och automatiseringMetric Framework DesignMonte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultidimensionell dataanalysMultivariate AnalysisNamngivna områdenNumPy-funktionerNumPy-grunderNumeric Data TypesNästlade SQL-subfrågorORDER BY-sorteringOptimization ModelingOrchestration PatternsPandas Data ManipulationPandas datamanipulationPartitioning and Framing in SQLPipeline ModularizationPivotTablesPivotdiagramPivottabellerPivottabeller och datavisualiseringPortfolio SimulationPower BI DesktopPower BI ServicePower PivotPower Pivot-hanteringPower QueryPublicering av instrumentpanelerPython Data ManipulationPython Scripting for AccountantsPython-programmeringPython-visualiseringPython-visualisering med MatplotlibQuery OptimizationQuery Planning and OptimizationRadnivåsäkerhetRandom Forest RegressionRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsRapportdesignRedigering i realtidReferential IntegrityRegression Metrics CalculationRelational Database DesignRensa data i ExcelResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesRetrieving Financial DataRevenue SegmentationRisk EstimationRullgardinslistorSORT and SORTBY FunctionsSQL AggregationsSQL BasicsSQL Conditional LogicSQL Data Types FundamentalsSQL Date and Time FunctionsSQL FunctionsSQL JOIN-typerSQL JSON FunctionsSQL JoinsSQL Logical FunctionsSQL Null FunctionsSQL Numeric FunctionsSQL Parsing and ValidationSQL Period-over-Period AnalysisSQL Query AnalysisSQL Query LifecycleSQL Query OptimizationSQL Reporting PatternsSQL SELECT-satserSQL String FunctionsSQL SubqueriesSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL UNION-frågorSQL Window FunctionsSQL i Python-projektSQL-aggregeringsfunktionerSQL-frågeoptimeringSQL-grunderScenario ModelingScenarioanalys och beslutsfattandeSchemadefinition (DDL)Seaborn-visualiseringSeasonal ForecastingSensitivity AnalysisSessionized Data AnalysisSkalning av variablerSkapande och anpassning av diagramSkydd av arbetsboksstrukturSkydd av blad och cellerSnabbfyllningSortering och filtrering av dataSpecial and Advanced Data TypesSpill BehaviorStatistical AnalysisStatistical InterpretationStatistical ReasoningStatistik med PythonSubqueriesTabellrelationerTable JoinsTekniker för datavisualiseringTidsintelligensTillämpning av DCF-tekniker på verkliga fallstudier för investerings- och affärsbeslut.Train/Test SplitTrend AnalysisTroubleshooting Spill ErrorsUNIQUE FunctionUnit Economics CalculationUppslag med flera kriterierUppslagslogik och datakombineringUrval av distinkta värdenVersionshanteringVillkorsstyrd formateringVillkorsstyrda logikfunktionerVisualisering med pivottabellsdiagram och design av instrumentpanelerWHERE-villkorsfiltreringWeb scraping med PythonWhat-If AnalysisWindow FunctionsWindow Functions for Product MetricsXLOOKUP with ArraysXLOOKUP-färdighett-test and z-test Application

Visa mer

Ta ett kort quiz och kom närmare dina mål!

80,000

Studenterna har redan framgångsrikt genomfört kurserna och använder sina färdigheter på jobbet

92%

Användare finner våra kurser användbara

Kurser

Utforska Dataanalys kurser och projekt

Nivå

Lektionstyp

Teknologier

Databaser i Python

3 timmar

21 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: Python-programmering, CRUD-operationer, SQL i Python-projekt, Databasenormalisering, SQL-grunder

Numpy-Grunder

3 timmar

26 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: NumPy-grunder, Avancerade NumPy-tekniker, NumPy-funktioner

Mastering CASE WHEN in SQL

3 timmar

24 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: SQL Conditional Logic, CASE WHEN Syntax, Data Categorization in SQL, Advanced SQL Querying

Python for Accountants

1 timme

14 kapitel

Nybörjare

Förvärvade kunskaper: Automating Accounting Tasks with Python, Financial Data Analysis with pandas, Data Visualization for Accounting, Retrieving Financial Data, Python Scripting for Accountants

Statistik med Python

6 timmar

38 kapitel

Avancerad

Förvärvade kunskaper: Statistik med Python

Subqueries in SQL

2 timmar

18 kapitel

Nybörjare

Förvärvade kunskaper: SQL Subqueries, Correlated Subqueries, Data Analysis with SQL, Advanced SQL Querying

Window Functions in SQL

4 timmar

21 kapitel

Avancerad

Förvärvade kunskaper: SQL Window Functions, Ranking and Analytic Functions, Partitioning and Framing in SQL, Advanced SQL Reporting

Google Spreadsheets Handledning

6 timmar

69 kapitel

Nybörjare

Förvärvade kunskaper: Dataanalys, Datavisualisering, Kalkylbladsbyggande

Mästare på Diskonterad Kassaflödesanalys med Excel

3 timmar

30 kapitel

Nybörjare

Förvärvade kunskaper: Bygga kompletta DCF-modeller i Excel med verkliga företagsdata och mallar., Förståelse för WACC:s komponenter inklusive eget kapital-kostnad och skuldkostnad., Beräkning av terminalvärde samt tillämpning av scenario- och känslighetsanalys i värderingsmodeller., Tillämpning av DCF-tekniker på verkliga fallstudier för investerings- och affärsbeslut.

Kontorspaket

1 timme

16 kapitel

Nybörjare

Förvärvade kunskaper: Excel-automatisering, Excel-formler, Excel Power Query, Excel för nybörjare, Power Pivot-hantering

Relational Database and Normalization

1 timme

12 kapitel

Nybörjare

Förvärvade kunskaper: SQL Query Optimization, Database Normalization

Ultimat Visualisering med Python

3 timmar

26 kapitel

Medelnivå

Förvärvade kunskaper: Datavisualisering, Tekniker för datavisualisering, Python-visualisering, Python-visualisering med Matplotlib, Seaborn-visualisering

1 2 3 4 5

1 2 3 ...

Fördelar med Codefinity

AI-assisterat lärande

Omfamna fascinationen för tekniska färdigheter! Vår AI-assistent ger feedback i realtid, personliga tips och felanalyser, vilket gör att du kan lära dig med självförtroende.

Arbetsytor

Med Arbetsytor kan du skapa och dela projekt direkt på vår plattform. Vi har förberett mallar för din bekvämlighet

Lärvägar

Ta kontroll över din karriärutveckling och inled din resa mot att bemästra de senaste teknologierna

Verkliga projekt

Verkliga projekt lyfter din portfölj och visar praktiska färdigheter för att imponera på potentiella arbetsgivare

Varför Codefinity sticker ut

Videoinnehåll

Nedladdningsbart material

Respekterade certifikat

Interaktivt inlärningsmiljö

Felkorrigering

AI-assistent

Tillgång till allt innehåll med ett abonnemang

Codefinity

Videobaserade inlärningsplattformar

Codefinity

Videobaserade inlärningsplattformar

Videoinnehåll

Nedladdningsbart material

Respekterade certifikat

Interaktivt inlärningsmiljö

Felkorrigering

AI-assistent

Tillgång till allt innehåll med ett abonnemang

KarriärmöjligheterLär dig om de mest populära yrkena, genomsnittliga löner och företag som aktivt söker specialister inom detta område.

Affärsanalytiker

Data Scientist

Finansiell Analytiker

Maskininlärningsingenjör

Big Data-Analytiker

$98k

$134k

$170k

Min

Average

Max

Årlig lön

(Genomsnitt i USA)

Anställande företag

*Källa: Glassdoor

Valt av studenter från de allra bästa skolorna

Inkluderar 30 av de 30 absolut bästa högskolorna i USA

Kurser i dataanalys: Nyckelinformation och frågor

Vad är Introduktion till Dataanalyskurser?

Dataanalys innebär att undersöka datamängder för att dra slutsatser om den information de innehåller, ofta med hjälp av specialiserade system och programvara.

Vilka är fördelarna med våra dataanalyskurser?

Våra kurser erbjuder omfattande utbildning inom matematik, sannolikhetsteori, visualiserings- och BI-verktyg samt praktisk erfarenhet, vilket förbereder dig för en framgångsrik karriär inom dataanalys.

Vilka karriärmöjligheter finns efter avslutade dataanalyskurser?

Utexaminerade kan arbeta som dataanalytiker, affärsanalytiker, data scientist och dataingenjör inom olika branscher såsom finans, sjukvård och teknik.

Vilka kursalternativ finns inom dataanalys?

Vi erbjuder olika kurser, från nybörjar- till avancerad nivå, specialiserade ämnen och branschspecifik analysutbildning. Du kan börja med grundläggande matematikkurser, lära dig visualiseringstekniker och slutligen upptäcka flera BI-verktyg.

Vad är certifikatinformationen?

Efter avslutad kurs får du ett certifikat som bekräftar dina kunskaper och färdigheter inom dataanalys.

Varför ska jag överväga att gå en onlinekurs i dataanalys hos ert företag?

Våra onlinekurser erbjuder flexibilitet, expertinstruktörer, verklighetsbaserade projekt och kontinuerligt stöd för att säkerställa att du lyckas med din utbildning.

Vilka tips finns för att lyckas med dataanalyskurser?

Håll dig organiserad, öva regelbundet, sök feedback och tillämpa det du lär dig genom praktiska projekt.

Vad kostar utbildningen för dataanalyskurser?

Vi har flera prisplaner som gäller för alla våra kurser. Du hittar dem via länken: https://codefinity.com/pricing.

Vilken dataanalyskurs passar bäst för nybörjare?

Du bör börja med grundläggande numpy- och pandas-kurser om du är nybörjare.

Vilka är de viktigaste färdigheterna för att lyckas inom dataanalys?

Kritiskt tänkande, statistisk analys, färdighet i dataverktyg och programvara, programmeringskunskaper samt effektiv kommunikation är avgörande.

Hur skiljer sig dataanalys från Business Intelligence?

Dataanalys fokuserar på att upptäcka mönster och insikter från data, medan Business Intelligence handlar om att använda data för att fatta välgrundade affärsbeslut.

Vilken påverkan har dataanalys på hälso- och sjukvårdssektorn?

Dataanalys förbättrar patientvård, optimerar verksamheten, förutspår utbrott och stödjer medicinsk forskning genom att tillhandahålla handlingsbara insikter.

Hur skiljer sig dataanalys från data science när det gäller nödvändiga färdigheter?

Dataanalys fokuserar mer på statistiska och analytiska färdigheter, medan data science kräver ytterligare expertis inom maskininlärning, programmering och utveckling av komplexa algoritmer.

Är det värt att gå en kurs i dataanalys?

Ja, det är värt det eftersom det öppnar många karriärmöjligheter, ger dig eftertraktade färdigheter och förbättrar din problemlösningsförmåga.

Är dataanalys svårt?

Dataanalys kan vara utmanande, men med rätt utbildning, övning och stöd är det hanterbart och givande.

Relaterade ämnen

Webbutveckling QA Molntjänster JavaScript Social Media Management Djupinlärning Excel Frontendutveckling C#Spelutveckling

Vad våra användare säger

Gå med 1,5+ miljoner utvecklar AI- och datafärdigheter hos Codefinity

Redo att komma igång?

ProBästa introduktionserbjudande$12 /månadFaktureras årligen

250+ topprankade kurser

Avslutningscertifikat

AI-assistent i alla kurser

40+ hands-on Real-world projects

Personliga studieplaner

Obegränsade arbetsytor

UltimateAllt du behöver för att lyfta din karriär$25 /månadFaktureras årligen

250+ topprankade kurser

Avslutningscertifikat

AI-assistent i alla kurser

40+ hands-on Real-world projects

Personliga studieplaner

Obegränsade arbetsytor

Toppkurser i den Dataanalys kategori

1.	Introduktion till SQL	4 timmar	41 kapitel
2.	Excel för Nybörjare	4 timmar	42 kapitel
3.	Tableau Fundamentals	3 timmar	38 kapitel
4.	Power BI för Nybörjare	4 timmar	40 kapitel
5.	Intermediär SQL	3 timmar	25 kapitel