Analisi dei Dati

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 8491 recensioni.

85,117 Apprendenti

Già 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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Livello

Tipo di Lezione

Tecnologie

Introduzione a SQL

4 ore

41 capitoli

Principiante

23 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Istruzioni SQL SELECT, Filtraggio con clausola WHERE, Ordinamento con ORDER BY, Funzioni di aggregazione SQL, Operatori AND/OR/NOT, Gestione dei valori NULL, Filtraggio basato su intervalli, Selezione di valori distinti

Excel per Principianti

4 ore

42 capitoli

Principiante

140 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Navigazione in Excel, Inserimento e formattazione dei dati, Formule di base in Excel, Funzioni di logica condizionale, Ordinamento e filtro dei dati, Creazione e personalizzazione di grafici, Gestione delle cartelle di lavoro, Protezione tramite password

Tableau Fundamentals

3 ore

38 capitoli

Principiante

1 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Data Visualization Techniques, Data Analysis, Data Handling, Exploratory Data Analysis

Power BI per Principianti

4 ore

40 capitoli

Principiante

7 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Power BI Desktop, Power Query, Modellazione dei dati, Misure DAX, Time Intelligence, Visualizzazione dei dati, Progettazione di report, Sicurezza a livello di riga, Power BI Service, Pubblicazione di dashboard

SQL Intermedio

3 ore

25 capitoli

Intermedio

28 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Funzioni di aggregazione SQL, Raggruppamento e filtraggio dei dati, Sottoquery SQL annidate, Query SQL UNION, Tipi di JOIN SQL, Manipolazione dei dati (DML), Definizione dello schema (DDL), Costruzione di query complesse

Modellazione Dati Excel

3 ore

23 capitoli

Intermedio

5 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Power Pivot, DAX, Modellazione dei dati, Relazioni tra tabelle, Tabelle pivot, Grafici pivot, Time intelligence, Contesto di filtro

Ottimizzazione SQL e Funzionalità delle Query

4 ore

22 capitoli

Avanzato

4 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Ottimizzazione delle query SQL, Indicizzazione e selezione dei dati in pandas, Gestione dei database, Normalizzazione dei database, Basi di SQL, Operazioni CRUD, Modellazione dei database

Introduzione a Pandas

4 ore

33 capitoli

Intermedio

Competenze acquisite: Indicizzazione e selezione dei dati in pandas, Aggregazione dei dati con pandas, Manipolazione dei dati con pandas

Fondamenti delle Formule di Excel

1 ora

15 capitoli

Principiante

14 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Pre-elaborazione dei dati, Analisi dei dati con Excel, Formule di Excel

Relational Database and Normalization

1 ora

12 capitoli

Principiante

2 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: SQL Query Optimization, Database Normalization

Data Wrangling con Pandas

4 ore

34 capitoli

Intermedio

4 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Indicizzazione e selezione dei dati in pandas, Aggregazione dei dati con pandas, Manipolazione dei dati con pandas

Basi di NumPy

3 ore

26 capitoli

Intermedio

8 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Basi di NumPy, Tecniche avanzate di NumPy, Funzioni di NumPy

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Analista Aziendale

Data Scientist

Analista Finanziario

Ingegnere di Machine Learning

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$98k

$134k

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Min

Average

Max

Stipendio annuale

(Media negli Stati Uniti)

Aziende che assumono

*Fonte: Glassdoor

Scelto dagli studenti delle migliori scuole

Includendo 30 di le 30 migliori università degli U.S.A.

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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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