Corsi di Analisi dei Dati
Scopri come interpretare i dati. Dalla raccolta e pulizia all'analisi e visualizzazione: questi corsi ti insegneranno a trasformare dati grezzi in informazioni concrete utilizzando strumenti come Python, SQL ed Excel.
4.6
Valutato in base a 180 recensioni.
410 ApprendentiGià iscritto
Competenze acquisite:
A/B Test Analysis in SQLA/B Test DesignAI Lead ScoringAI Outreach AutomationAI Proposal DraftingAI Sales Objection HandlingAI Sales Pipeline MappingAI-Powered Prospect ResearchAdvanced Join TechniquesAdvanced SQL QueryingAdvanced SQL ReportingAggregations and GroupingAggregazione dei dati con pandasAnalisi comparativa e percentualeAnalisi dei datiAnalisi dei dati con ExcelAnalisi dei dati multidimensionaleAnalisi di scenario e processo decisionaleAnalytics-Driven Decision MakingApplicazione delle tecniche DCF a casi di studio reali per decisioni di investimento e aziendali.Array CalculationsAssignment & Transportation ProblemsAttribution ModelingAutomating Accounting Tasks with PythonAutomazione ExcelBasi di NumPyBasi di SQLBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENCASE WHEN SyntaxCalcolo del valore terminale e applicazione di analisi di scenario e sensibilità nei modelli di valutazione.Campaign Performance QueryingCampi calcolati e metriche personalizzateCash Flow ForecastingCategorical EncodingCausal InferenceCharacter Data TypesChi-Square AnalysisCodifica delle featureCohort AnalysisCohort Analysis with SQLCollaborazione in ExcelCommenti e comunicazioneComparative AnalysisComprensione delle componenti del WACC, inclusi costo del capitale proprio e costo del debito.Comunicazione guidata dai datiCondivisione dei file e permessiContesto di filtroControllo delle versioniConvalida dei datiCorreggere numeri e dateCorrelated SubqueriesCorrelation AnalysisCostruzione di pipelineCostruzione di query complesseCreazione di fogli di calcoloCreazione di grafici di baseCreazione di template e automazioneCreazione e personalizzazione di graficiCustomer SegmentationDAXData 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 seabornDatabase Loading with sqlite3Database NormalizationDatabase Pattern RecognitionDate and Time Data TypesDefinizione dello schema (DDL)Descriptive StatisticsEDA with PandasETL and ELT ConceptsEXPLAIN Statement MasteryEconomic Index InterpretationElenchi a discesaEntity-Relationship ModelingEvent-based Data ModelingExcel Dynamic ArraysExcel ForecastingExcel Power QueryExcel per principiantiExecution Plan AnalysisExecution Plan InterpretationExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFILTER FunctionFactorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFeature EngineeringFeature Importance AnalysisFeature engineeringFiltraggio basato su intervalliFiltraggio con clausola WHEREFinancial Data Analysis with pandasFinancial PlanningFormattazione condizionaleFormule ExcelFormule con array dinamiciFormule di ExcelFormule di base in ExcelFunnel Analysis in SQLFunnel AnalyticsFunzioni FILTER, UNIQUE e SORTFunzioni di NumPyFunzioni di aggregazione SQLFunzioni di logica condizionaleFunzioni di ricerca in ExcelGestione Power PivotGestione degli errori in ExcelGestione dei databaseGestione dei valori NULLGestione delle cartelle di lavoroGrafici dinamiciGrafici pivotHypothesis TestingImputazione dei valori mancantiIncremental Loading StrategiesIndex UtilizationIndicizzazione e selezione dei dati in pandasIndividuare e rimuovere erroriInserimento datiInserimento e formattazione dei datiInteger ProgrammingInteraction EffectsIntervalli denominatiIstruzioni SQL SELECTLedger-Style SQL JoinsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringLogica delle formuleLogica di ricerca e unione dei datiLogica di selezione dei graficiMacroManipolazione dei dati (DML)Manipolazione dei dati con pandasMetric Framework DesignMisure DAXModellazione dei databaseModellazione dei datiModellazione finanziaria e previsioneModifica in tempo realeMonte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNavigazione in ExcelNormalizzazione dei databaseNumeric Data TypesOperatori AND/OR/NOTOperazioni CRUDOptimization ModelingOrchestration PatternsOrdinamento con ORDER BYOrdinamento e filtraggio dei datiOrdinamento e filtro dei datiOrganizzazione dei fileOttimizzazione delle query SQLPadronanza di XLOOKUPPandas Data ManipulationPartitioning and Framing in SQLPipeline ModularizationPivotTablesPortfolio SimulationPower BI DesktopPower BI ServicePower PivotPower QueryPower Query ExcelPre-elaborazione dei datiPreparazione dei dati in ExcelProgettazione di dashboardProgettazione di dashboard e reportingProgettazione di reportProgettazione e configurazione delle Tabelle PivotProgrammazione PythonPrompting con Copilot per fogli di calcoloProtezione della struttura della cartella di lavoroProtezione di fogli e celleProtezione tramite passwordPubblicazione di dashboardPulire i dati in ExcelPulizia datiPulizia dei datiPulizia e preparazione dei dati in ExcelPython Data ManipulationPython Scripting for AccountantsQuery OptimizationQuery Planning and OptimizationQuery SQL UNIONRaggruppamento di date e valori numericiRaggruppamento e filtraggio dei datiRandom Forest RegressionRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsReferential IntegrityRegression Metrics CalculationRelational Database DesignRelazioni tra tabelleReportistica interattiva con segmentazioni e sequenze temporaliResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesRetrieving Financial DataRevenue SegmentationRicerche con INDEX e XMATCHRicerche con criteri multipliRiempimento automaticoRiempimento lampoRilevamento degli outlierRisk EstimationSORT and SORTBY FunctionsSQL AggregationsSQL BasicsSQL Conditional LogicSQL Data Types FundamentalsSQL Date and Time FunctionsSQL FunctionsSQL JSON FunctionsSQL JoinsSQL Logical FunctionsSQL Null FunctionsSQL Numeric FunctionsSQL Parsing and ValidationSQL Period-over-Period AnalysisSQL Query AnalysisSQL Query LifecycleSQL Query OptimizationSQL Reporting PatternsSQL String FunctionsSQL SubqueriesSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL Window FunctionsSQL nei progetti PythonScalatura delle featureScenario ModelingScorciatoieSeasonal ForecastingSelezione delle featureSelezione di valori distintiSensitivity AnalysisSessionized Data AnalysisSicurezza a livello di rigaSottoquery SQL annidateSpecial and Advanced Data TypesSpill BehaviorStatistica con PythonStatistical AnalysisStatistical InterpretationStatistical ReasoningStrutturazione dati in ExcelStrutturazione dei dati per le ricercheSubqueriesSviluppo di modelli DCF completi in Excel utilizzando dati finanziari reali e modelli predefiniti.Tabelle pivotTabelle pivot e visualizzazione dei datiTable JoinsTecniche avanzate di NumPyTecniche avanzate di graficiTecniche di visualizzazione dei datiTime IntelligenceTime intelligenceTipi di JOIN SQLTrain/Test SplitTrasformazione dei datiTrend AnalysisTroubleshooting Spill ErrorsUNIQUE FunctionUnit Economics CalculationUtilizzare le funzioni di testoUtilizzo di VLOOKUP e HLOOKUPVisualizzazione con Grafici Pivot e progettazione di dashboardVisualizzazione con PythonVisualizzazione con Python e MatplotlibVisualizzazione con SeabornVisualizzazione dei datiWeb scraping con PythonWhat-If AnalysisWindow FunctionsWindow Functions for Product MetricsXLOOKUP with Arrayst-test and z-test Application
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4 ore
41 capitoli
4 ore 42 capitoli
3 ore 38 capitoli
4 ore 40 capitoli
3 ore 25 capitoli
3 ore 23 capitoli
4 ore 22 capitoli
2 ore 18 capitoli
4 ore 33 capitoli
3 ore 15 capitoli
1 ora 15 capitoli
4 ore 34 capitoli
Livello
Tipo di Lezione
Tecnologie
corso
Introduction to SQL
4 ore 41 capitoliPrincipiante
Competenze acquisite: SQL SELECT Statements, WHERE Clause Filtering, ORDER BY Sorting, SQL Aggregate Functions, AND/OR/NOT Operators, NULL Value Handling, Range-Based Filtering, Distinct Value Selection
corso
Excel for Beginners
4 ore 42 capitoliPrincipiante
Competenze acquisite: Excel Navigation, Data Entry and Formatting, Basic Excel Formulas, Conditional Logic Functions, Data Sorting and Filtering, Chart Creation and Customization, Workbook Management, Password Protection
corso
Tableau Fundamentals
3 ore 38 capitoliPrincipiante
Competenze acquisite: Data Visualization Techniques, Data Analysis, Data Handling, Exploratory Data Analysis
corso
Power BI for Beginners
4 ore 40 capitoliPrincipiante
Competenze acquisite: Power BI Desktop, Power Query, Data Modeling, DAX Measures, Time Intelligence, Data Visualization, Report Design, Row-Level Security, Power BI Service, Dashboard Publishing
corso
Intermediate SQL
3 ore 25 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: SQL Aggregate Functions, Grouping and Filtering Data, Nested SQL Subqueries, SQL UNION Queries, SQL JOIN Types, Data Manipulation (DML), Schema Definition (DDL), Complex Query Construction
corso
Excel Data Modeling
3 ore 23 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Power Pivot, DAX, Data modeling, Table relationships, Pivot tables, Pivot charts, Time intelligence, Filter context
corso
SQL Optimization and Query Features
4 ore 22 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: SQL Query Optimization, Data Indexing and Selection in pandas, Database Management, Database Normalization, SQL Basics, CRUD Operations, Database Modeling
corso
SQL for Data Analysis
2 ore 18 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: SQL Basics, Data Filtering and Sorting, Aggregations and Grouping, Table Joins, Subqueries, SQL Functions, Data Analysis with SQL
corso
Introduction to Pandas
4 ore 33 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation
corso
Data Analysis with Excel
3 ore 15 capitoliAvanzato
Competenze acquisite: Data Preprocessing, Data Visualization, Data Analysis with Excel, Excel Power Query, Excel Formulas
corso
Excel Formulas Foundations
1 ora 15 capitoliPrincipiante
Competenze acquisite: Data Preprocessing, Data Analysis with Excel, Excel Formulas
corso
Data Wrangling with pandas
4 ore 34 capitoliIntermedio
Competenze acquisite: Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation
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Opportunità di carrieraScopri le professioni più popolari, gli stipendi medi e le aziende che cercano attivamente specialisti in questo settore.
Analista Aziendale
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Corsi di Analisi dei Dati: Informazioni chiave e domande
Che cos'è l'Introduzione ai Corsi di Data Analytics?
L'analisi dei dati consiste nell'esaminare insiemi di dati per trarre conclusioni sulle informazioni in essi contenute, spesso con l'ausilio di sistemi e software specializzati.
Quali sono i vantaggi dei nostri corsi di Data Analytics?
I nostri corsi offrono una formazione completa in matematica, teoria della probabilità, strumenti di visualizzazione e BI, esperienza pratica, preparandoti per una carriera di successo nell'analisi dei dati.
Quali sono le opportunità di carriera dopo aver completato i corsi di Data Analytics?
I diplomati possono intraprendere ruoli come Data Analyst, Business Analyst, Data Scientist e Data Engineer in diversi settori come finanza, sanità e tecnologia.
Quali sono le opzioni di corso per Data Analytics?
Offriamo diversi corsi, dai livelli base agli avanzati, argomenti specializzati e formazione analitica specifica per settore. Puoi iniziare con corsi di matematica di base, apprendere tecniche di visualizzazione e infine scoprire diversi strumenti di BI.
Quali sono le informazioni sul certificato?
Al termine del corso, riceverai un certificato che attesta le tue competenze e conoscenze nell'analisi dei dati.
Perché dovrei considerare un corso online di Data Analytics con la vostra azienda?
I nostri corsi online offrono flessibilità, istruttori esperti, progetti pratici e supporto continuo per garantire il successo nel percorso di apprendimento.
Quali sono alcuni consigli per completare con successo un corso di Data Analytics?
Organizzazione, pratica costante, ricerca di feedback e applicazione delle conoscenze attraverso progetti pratici.
Qual è il costo della formazione per i corsi di Data Analytics?
Abbiamo diversi piani tariffari comuni a tutti i nostri corsi. Puoi consultarli al link: https://codefinity.com/pricing.
Quale corso di Data Analytics è più adatto ai principianti?
Se sei un principiante, dovresti iniziare con i corsi base di numpy e pandas.
Quali sono le competenze chiave richieste per eccellere nell'analisi dei dati?
Pensiero critico, analisi statistica, padronanza di strumenti e software per i dati, competenze di programmazione e comunicazione efficace sono essenziali.
In cosa differisce la Data Analytics dalla Business Intelligence?
L'analisi dei dati si concentra sulla scoperta di schemi e approfondimenti dai dati, mentre la Business Intelligence riguarda l'utilizzo dei dati per prendere decisioni aziendali informate.
Qual è l'impatto della Data Analytics nel settore sanitario?
L'analisi dei dati migliora l'assistenza ai pazienti, ottimizza le operazioni, prevede epidemie e supporta la ricerca medica fornendo informazioni utili.
Come si confronta la Data Analytics con la Data Science in termini di competenze richieste?
La Data Analytics si concentra maggiormente su competenze statistiche e analitiche, mentre la Data Science richiede anche conoscenze di machine learning, programmazione e sviluppo di algoritmi complessi.
Vale la pena seguire un corso di Data Analytics?
Sì, ne vale la pena perché apre numerose opportunità di carriera, fornisce competenze richieste dal mercato e migliora le capacità di problem solving.
La Data Analytics è difficile?
L'analisi dei dati può essere impegnativa, ma con la formazione, la pratica e il supporto adeguati, è gestibile e gratificante.
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250+ Corsi di alta valutazioneCertificati di completamentoAssistente IA in tutti i corsi40+ hands-on Real-world projectsPercorsi di studio personalizzatiSpazi di lavoro illimitatiCorsi principali in Analisi dei Dati categoria
1. | Introduzione a SQL |  4 ore |  41 capitoli |
2. | Excel per Principianti | 4 ore | 42 capitoli |
3. | Tableau Fundamentals | 3 ore | 38 capitoli |
4. | Power BI per Principianti | 4 ore | 40 capitoli |
5. | SQL Intermedio | 3 ore | 25 capitoli |
1. Introduzione a SQL
Ore
Capitoli2. Excel per Principianti
OreCapitoli3. Tableau Fundamentals
OreCapitoli4. Power BI per Principianti
OreCapitoli5. SQL Intermedio
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