Аналіз даних

Курси з аналізу даних

Дізнайтеся, як опрацьовувати дані: від збору та очищення до аналізу й візуалізації. Ці курси навчать перетворювати необроблені дані на цінні інсайти за допомогою таких інструментів, як Python, SQL та Excel.

4.6

Оцінено на основі 180 відгуків.

410 Учні

Вже зареєстровані

Отримані навички:

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 GroupingAnalytics-Driven Decision MakingArray CalculationsAssignment & Transportation ProblemsAttribution ModelingAutomating Accounting Tasks with PythonBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENCASE WHEN SyntaxCampaign Performance QueryingCash Flow ForecastingCategorical EncodingCausal InferenceCharacter Data TypesChi-Square AnalysisCohort AnalysisCohort Analysis with SQLComparative AnalysisCorrelated SubqueriesCorrelation AnalysisCustomer SegmentationDAXData AnalysisData Analysis with ExcelData 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 PreprocessingData Reconciliation in SQLData ScalingData StorytellingData Transformation with pandasData Type Selection Best PracticesData VisualizationData 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 TypesDescriptive StatisticsEDA with PandasETL and ELT ConceptsEXPLAIN Statement MasteryEconomic Index InterpretationEntity-Relationship ModelingEvent-based Data ModelingExcel Dynamic ArraysExcel ForecastingExcel FormulasExcel Power QueryExcel для початківцівExecution Plan AnalysisExecution Plan InterpretationExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFILTER FunctionFactorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFeature EngineeringFeature Importance AnalysisFinancial Data Analysis with pandasFinancial PlanningFlash FillFunnel Analysis in SQLFunnel AnalyticsHypothesis TestingIncremental Loading StrategiesIndex UtilizationInteger ProgrammingInteraction EffectsLedger-Style SQL JoinsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringMetric Framework DesignMonte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNumeric Data TypesOptimization ModelingOrchestration PatternsPandas Data ManipulationPartitioning and Framing in SQLPipeline ModularizationPivotTablesPortfolio SimulationPower BI DesktopPower BI ServicePower PivotPower QueryPower Query в ExcelPython Data ManipulationPython Scripting for AccountantsQuery OptimizationQuery Planning and OptimizationRandom Forest RegressionRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsReferential IntegrityRegression Metrics CalculationRelational Database DesignResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesRetrieving Financial DataRevenue SegmentationRisk 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 Reporting PatternsSQL SELECT-виразиSQL String FunctionsSQL SubqueriesSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL Window FunctionsSQL у Python-проєктахScenario ModelingSeasonal ForecastingSensitivity AnalysisSessionized Data AnalysisSpecial and Advanced Data TypesSpill BehaviorStatistical AnalysisStatistical InterpretationStatistical ReasoningSubqueriesTable JoinsTrain/Test SplitTrend AnalysisTroubleshooting Spill ErrorsUNIQUE FunctionUnit Economics CalculationWeb scraping з PythonWhat-If AnalysisWindow FunctionsWindow Functions for Product MetricsXLOOKUP with Arrayst-test and z-test ApplicationІменовані діапазониІмпутація пропущених значеньІндексація даних та вибірка у pandasІндексування та вибір даних у pandasІнтерактивна звітність із використанням зрізів і шкал часуАвтозаповненняАвтоматизація ExcelАгрегатні функції SQLАгрегація даних за допомогою pandasАналіз данихАналіз даних у ExcelБагатовимірний аналіз данихБазові формули ExcelБезпека на рівні рядківВведення данихВведення та форматування данихВибір унікальних значеньВизначення схеми (DDL)Використання VLOOKUP і HLOOKUPВикористання текстових функційВипадаючі спискиВиправлення чисел і датВиявлення викидівВкладені підзапити SQLВідбір ознакВізуалізація данихВізуалізація даних у PythonВізуалізація даних у Python з MatplotlibВізуалізація даних у SeabornВізуалізація зведених діаграм та проєктування інформаційних панелейГрупування дат і числових значеньГрупування та фільтрація данихДизайн дашбордів та звітністьДизайн звітівДизайн інформаційних панелейДинамічна побудова діаграмЗапити SQL UNIONЗастосування DCF-методик до реальних кейсів для інвестиційних і бізнес-рішень.Захист аркушів і комірокЗахист паролемЗахист структури робочої книгиЗв'язки між таблицямиЗведені діаграмиЗведені таблиціЗведені таблиці та візуалізація данихКерування книгамиКодування ознакКомбінації клавішКоментування та комунікаціяКомунікація на основі данихКонтекст фільтраКонтроль версійЛогіка вибору діаграмЛогіка пошуку та об'єднання данихМайстерність XLOOKUPМакросиМаніпулювання даними (DML)Маніпулювання даними у pandasМасштабування ознакМоделювання баз данихМоделювання данихМіри DAXНавігація в ExcelНормалізація баз данихОбмін файлами та дозволиОбробка значень NULLОбробка помилок в ExcelОбчислювані поля та користувацькі метрикиОператори AND/OR/NOTОперації CRUDОптимізація SQL запитівОптимізація SQL-запитівОрганізація файлівОснови NumPyОснови SQLОчищення данихОчищення даних в ExcelОчищення та підготовка даних у ExcelПеревірка данихПобудова конвеєрівПобудова повних DCF-моделей у Excel на основі фінансової звітності реальних компаній та шаблонів.Побудова складних запитівПоглиблені техніки NumPyПопередня обробка данихПорівняльний та відсотковий аналізПошук за допомогою INDEX і XMATCHПошук за кількома критеріямиПошук і видалення помилокПрограмування на PythonПроєктування та налаштування зведених таблицьПублікація інформаційних панелейПідготовка даних у ExcelРедагування в реальному часіРобота з Power PivotРозрахунок термінальної вартості та застосування сценарного й чутливісного аналізу у моделях оцінки.Розуміння складових WACC, включаючи вартість власного та позикового капіталу.Розширені техніки побудови діаграмСортування та фільтрація данихСортування через ORDER BYСпівпраця в ExcelСтатистика з PythonСтворення електронних таблицьСтворення ознакСтворення основних діаграмСтворення та налаштування діаграмСтворення шаблонів та автоматизаціяСтруктурування даних для пошукуСтруктурування даних у ExcelСценарний аналіз та прийняття рішеньТехніки візуалізації данихТипи об'єднання SQL JOINТрансформація данихУмовне форматуванняУправління базами данихФормули ExcelФормули динамічних масивівФормульна логікаФормулювання запитів до Copilot для електронних таблицьФункції FILTER, UNIQUE і SORTФункції NumPyФункції пошуку в ExcelФункції умовної логікиФільтрація за допомогою WHEREФільтрація за діапазономФінансове моделювання та прогнозуванняЧасова аналітика

Пройдіть короткий тест і наблизьтеся до своїх цілей!

80,000

Студенти вже успішно завершили курси та застосовують свої навички на робочому місці

92%

Користувачі вважають наші курси корисними

Курси

Перегляд Аналіз даних курси та проекти

Рівень

Тип уроку

Технології

Вступ до SQL

4 годин

41 розділів

Базовий

Набуті навички: SQL SELECT-вирази, Фільтрація за допомогою WHERE, Сортування через ORDER BY, Агрегатні функції SQL, Оператори AND/OR/NOT, Обробка значень NULL, Фільтрація за діапазоном, Вибір унікальних значень

Excel для початківців

4 годин

42 розділів

Базовий

1 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ

Набуті навички: Навігація в Excel, Введення та форматування даних, Базові формули Excel, Функції умовної логіки, Сортування та фільтрація даних, Створення та налаштування діаграм, Керування книгами, Захист паролем

Tableau Fundamentals

3 годин

38 розділів

Базовий

Набуті навички: Data Visualization Techniques, Data Analysis, Data Handling, Exploratory Data Analysis

Power BI для Початківців

4 годин

40 розділів

Базовий

Набуті навички: Power BI Desktop, Power Query, Моделювання даних, Міри DAX, Часова аналітика, Візуалізація даних, Дизайн звітів, Безпека на рівні рядків, Power BI Service, Публікація інформаційних панелей

Проміжний SQL

3 годин

25 розділів

Середній

Набуті навички: Агрегатні функції SQL, Групування та фільтрація даних, Вкладені підзапити SQL, Запити SQL UNION, Типи об'єднання SQL JOIN, Маніпулювання даними (DML), Визначення схеми (DDL), Побудова складних запитів

Моделювання Даних в Excel

3 годин

23 розділів

Середній

Набуті навички: Power Pivot, DAX, Моделювання даних, Зв'язки між таблицями, Зведені таблиці, Зведені діаграми, Часова аналітика, Контекст фільтра

Оптимізація SQL та Особливості Запитів

4 годин

22 розділів

Просунутий

Набуті навички: Оптимізація SQL-запитів, Індексація даних та вибірка у pandas, Управління базами даних, Нормалізація баз даних, Основи SQL, Операції CRUD, Моделювання баз даних

SQL for Data Analysis

2 годин

18 розділів

Середній

Набуті навички: SQL Basics, Data Filtering and Sorting, Aggregations and Grouping, Table Joins, Subqueries, SQL Functions, Data Analysis with SQL

Вступ до Pandas

4 годин

33 розділів

Середній

Набуті навички: Індексування та вибір даних у pandas, Агрегація даних за допомогою pandas, Маніпулювання даними у pandas

Data Analysis with Excel

3 годин

15 розділів

Просунутий

Набуті навички: Data Preprocessing, Data Visualization, Data Analysis with Excel, Excel Power Query, Excel Formulas

Основи Формул Excel

1 година

15 розділів

Базовий

Набуті навички: Попередня обробка даних, Аналіз даних у Excel, Формули Excel

Обробка Даних з Pandas

4 годин

34 розділів

Середній

1 2 3 ...5

1 2 ...

Переваги Codefinity

Навчання з підтримкою ШІ

Захоплюйтеся технічними навичками! Наш ШІ-асистент надає зворотний зв'язок у реальному часі, персоналізовані підказки та пояснення помилок, надаючи вам можливість вчитися з упевненістю.

Робочі простори

Завдяки робочим просторам ви можете створювати та ділитися проектами безпосередньо на нашій платформі. Ми підготували шаблони для вашої зручності

Навчальні треки

Візьміть під контроль свій кар'єрний розвиток і почніть свій шлях до освоєння новітніх технологій

Проекти з реального світу

Проекти з реального світу підвищують ваш портфоліо, демонструючи практичні навички, щоб вразити потенційних роботодавців

Чому Codefinity виділяється

Відео контент

Матеріали для завантаження

Шановані сертифікати

Інтерактивне навчальне середовище

Виправлення помилок

AI асистент

Доступ до всього контенту з однією підпискою

Codefinity

Платформи навчання на основі відео

Codefinity

Платформи навчання на основі відео

Відео контент

Матеріали для завантаження

Шановані сертифікати

Інтерактивне навчальне середовище

Виправлення помилок

AI асистент

Доступ до всього контенту з однією підпискою

Кар'єрні можливостіДізнайтеся про найпопулярніші професії, середні зарплати та компанії, які активно шукають спеціалістів у цій галузі.

Бізнес-Аналітик

Дата-Сайентист

Фінансовий Аналітик

Інженер з Машинного Навчання

Аналітик Великих Даних

$98k

$134k

$170k

Min

Average

Max

Річна зарплата

(Середнє в США)

Компанії, що наймають

*Джерело: Glassdoor

З нами навчаються студенти найкращих університетів світу

Включаючи 30 з топ-30 коледжів США

Курси з аналізу даних: Ключова інформація та питання

Що таке вступні курси з аналізу даних?

Аналіз даних передбачає вивчення наборів даних для отримання висновків щодо інформації, яку вони містять, часто із використанням спеціалізованих систем і програмного забезпечення.

Які переваги наших курсів з аналізу даних?

Наші курси пропонують комплексне навчання з математики, теорії ймовірностей, інструментів візуалізації та BI, практичний досвід, готуючи вас до успішної кар'єри в аналізі даних.

Які кар'єрні можливості після завершення курсів з аналізу даних?

Випускники можуть обіймати посади аналітика даних, бізнес-аналітика, дата-сайентіста та інженера даних у різних галузях, таких як фінанси, охорона здоров'я та технології.

Які існують варіанти курсів з аналізу даних?

Ми пропонуємо різноманітні курси, включаючи рівні від початкового до просунутого, спеціалізовані теми та галузеве навчання з аналітики. Ви можете почати з базових курсів з математики, вивчити техніки візуалізації та ознайомитися з різними BI-інструментами.

Яка інформація про сертифікат?

Після завершення ви отримаєте сертифікат, що підтверджує ваші навички та знання в аналізі даних.

Чому варто обрати онлайн-курс з аналізу даних у нашій компанії?

Наші онлайн-курси забезпечують гнучкість, експертних викладачів, реальні проєкти та постійну підтримку для вашого успіху у навчанні.

Які поради для успішного завершення курсу з аналізу даних?

Організованість, регулярна практика, отримання зворотного зв'язку та застосування знань у практичних проєктах.

Яка вартість навчання на курсах з аналізу даних?

Ми маємо декілька тарифних планів, які є спільними для всіх наших курсів. Ви можете ознайомитися з ними за посиланням: https://codefinity.com/pricing.

Який курс з аналізу даних найкраще підходить для початківців?

Якщо ви початківець, рекомендуємо почати з базових курсів по numpy та pandas.

Які основні навички необхідні для успіху в аналізі даних?

Критичне мислення, статистичний аналіз, володіння інструментами та програмним забезпеченням для роботи з даними, програмування та ефективна комунікація є ключовими навичками.

Чим відрізняється аналіз даних від бізнес-аналітики?

Аналіз даних спрямований на виявлення закономірностей і отримання інсайтів із даних, тоді як бізнес-аналітика використовує дані для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень.

Який вплив має аналіз даних на сферу охорони здоров'я?

Аналіз даних покращує якість медичної допомоги, оптимізує операційні процеси, прогнозує спалахи захворювань і підтримує медичні дослідження, надаючи практичні інсайти.

Чим відрізняється аналіз даних від Data Science за необхідними навичками?

Аналіз даних більше зосереджений на статистичних та аналітичних навичках, тоді як Data Science вимагає додаткових знань у сфері машинного навчання, програмування та розробки складних алгоритмів.

Чи варто проходити курс з аналізу даних?

Так, це варто робити, оскільки це відкриває численні кар'єрні можливості, надає затребувані навички та покращує здатність вирішувати проблеми.

Чи складний аналіз даних?

Аналіз даних може бути складним, але з належним навчанням, практикою та підтримкою це цілком здійсненно та приносить задоволення.

Схожі теми

Веб-розробка QA Хмарні обчислення JavaScript Управління соціальними мережами Глибоке навчання Excel Frontend-розробка C#Розробка ігор

Що говорять наші користувачі

Приєднатися 1,5+ мільйона покращують навички в AI та даних на Codefinity

Готові почати?

ProНайкраща вступна пропозиція$12 /місяцьРахунок виставляється щорічно

250+ курсів з найвищим рейтингом

Сертифікати про завершення

ШІ-асистент у всіх курсах

40+ hands-on Real-world projects

Персоналізовані навчальні треки

Необмежені робочі простори

UltimateВсе, що вам потрібно для підвищення кар'єри$25 /місяцьРахунок виставляється щорічно

250+ курсів з найвищим рейтингом

Сертифікати про завершення

ШІ-асистент у всіх курсах

40+ hands-on Real-world projects

Персоналізовані навчальні треки

Необмежені робочі простори

Топ курси в Аналіз даних категорії

1.	Вступ до SQL	4 годин	41 розділів
2.	Excel для початківців	4 годин	42 розділів
3.	Tableau Fundamentals	3 годин	38 розділів
4.	Power BI для Початківців	4 годин	40 розділів
5.	Проміжний SQL	3 годин	25 розділів