Analyse de données

Cours d'analyse de données

Apprentissage de l'interprétation des données. De la collecte et du nettoyage à l'analyse et à la visualisation — ces cours enseignent comment transformer des données brutes en informations exploitables à l'aide d'outils tels que Python, SQL et Excel.

4.6

Évalué en fonction des 8598 avis.

85,526 Apprenants

Déjà inscrits

Compétences acquises :

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 GroupingAgrégation de données avec pandasAnalyse comparative et en pourcentageAnalyse de donnéesAnalyse de données avec ExcelAnalyse de scénarios et prise de décisionAnalyse exploratoire des donnéesAnalyse multidimensionnelle des donnéesAnalytics-Driven Decision MakingApplication des techniques DCF à des études de cas réelles pour des décisions d'investissement et d'entreprise.Array CalculationsAssignment & Transportation ProblemsAttribution ModelingAutomating Accounting Tasks with PythonAutomatisation ExcelBases de NumPyBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENCASE WHEN SyntaxCalcul de la valeur terminale et application de l'analyse de scénarios et de sensibilité dans les modèles d'évaluation.Campaign Performance QueryingCash Flow ForecastingCategorical EncodingCausal InferenceChamps calculés et indicateurs personnalisésCharacter Data TypesChi-Square AnalysisCohort AnalysisCohort Analysis with SQLCollaboration sur ExcelCommentaires et communicationCommunication basée sur les donnéesComparative AnalysisCompréhension des composantes du WACC, y compris le coût des capitaux propres et le coût de la dette.Conception de rapportsConception de tableaux de bordConception de tableaux de bord et reportingConception et configuration des tableaux croisés dynamiquesConstruction de modèles DCF complets dans Excel à partir de données financières réelles et de modèles.Construction de pipelinesConstruction de requêtes complexesContexte de filtreContrôle de versionCorrelated SubqueriesCorrelation AnalysisCorriger les nombres et les datesCréation d'invites Copilot pour les feuilles de calculCréation de feuilles de calculCréation de graphiques de baseCréation de modèles et automatisationCréation et personnalisation de graphiquesCustomer SegmentationDAXData Analysis with JoinsData Analysis with SQLData Categorization in SQLData CleaningData Cleaning and PreprocessingData Extraction TechniquesData Filtering and SortingData Loading with PandasData Modeling for BIData Reconciliation in SQLData ScalingData StorytellingData Transformation with pandasData Type Selection Best PracticesData 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 StatisticsDéfinition de schéma (DDL)Détecter et supprimer les erreursDétection des valeurs aberrantesEDA with PandasETL and ELT ConceptsEXPLAIN Statement MasteryEconomic Index InterpretationEncodage des variablesEntity-Relationship ModelingEvent-based Data ModelingExcel Dynamic ArraysExcel ForecastingExcel Power QueryExcel pour débutantsExecution Plan AnalysisExecution Plan InterpretationExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFILTER FunctionFactorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFeature EngineeringFeature Importance AnalysisFiltrage avec la clause WHEREFiltrage par plage de valeursFinancial Data Analysis with pandasFinancial PlanningFonctions FILTER UNIQUE et SORTFonctions NumPyFonctions d'agrégation SQLFonctions de recherche ExcelFonctions logiques conditionnellesFormules ExcelFormules Excel de baseFormules de tableau dynamiqueFunnel Analysis in SQLFunnel AnalyticsGestion Power PivotGestion de bases de donnéesGestion des classeursGestion des erreurs dans ExcelGestion des valeurs NULLGraphiques croisés dynamiquesGraphiques dynamiquesHypothesis TestingImputation des valeurs manquantesIncremental Loading StrategiesIndex UtilizationIndexation et sélection de données dans pandasIndexation et sélection des données dans pandasIngénierie des variablesInstructions SQL SELECTInteger ProgrammingIntelligence temporelleInteraction EffectsLedger-Style SQL JoinsLinear Programming in PythonListes déroulantesLogging and MonitoringLogique de formuleLogique de recherche et fusion de donnéesLogique de sélection des graphiquesMacrosManipulation de données avec pandasManipulation des donnéesManipulation des données (DML)Maîtrise de XLOOKUPMesures DAXMetric Framework DesignMise en forme conditionnelleMise à l'échelle des variablesModélisation de bases de donnéesModélisation de donnéesModélisation financière et prévisionsMonte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNavigation dans ExcelNettoyage de donnéesNettoyage des donnéesNettoyage et préparation des données ExcelNettoyer des données dans ExcelNormalisation de base de donnéesNormalisation des bases de donnéesNotions de base en SQLNumeric Data TypesOptimisation des requêtes SQLOptimization ModelingOpérateurs AND/OR/NOTOpérations CRUDOrchestration PatternsOrganisation des fichiersPandas Data ManipulationPartage de fichiers et autorisationsPartitioning and Framing in SQLPipeline ModularizationPivotTablesPlages nomméesPortfolio SimulationPower BI DesktopPower BI ServicePower PivotPower QueryPower Query ExcelProgrammation PythonProtection de la structure du classeurProtection des feuilles et des cellulesProtection par mot de passePréparation des données dans ExcelPrétraitement des donnéesPublication de tableaux de bordPython Data ManipulationPython Scripting for AccountantsQuery OptimizationQuery Planning and OptimizationRaccourcisRandom Forest RegressionRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsRecherches avec INDEX et XMATCHRecherches multicritèresReferential IntegrityRegression Metrics CalculationRegroupement des dates et des valeurs numériquesRegroupement et filtrage des donnéesRelational Database DesignRelations entre tablesRemplissage instantanéReporting interactif avec segments et chronologiesRequêtes SQL UNIONResource 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 String FunctionsSQL SubqueriesSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL Window FunctionsSQL dans les projets PythonSaisie de donnéesSaisie et mise en forme des donnéesSaisie semi-automatiqueScenario ModelingSeasonal ForecastingSensitivity AnalysisSessionized Data AnalysisSous-requêtes SQL imbriquéesSpecial and Advanced Data TypesSpill BehaviorStatistical AnalysisStatistical InterpretationStatistical ReasoningStatistiques avec PythonStructuration des données ExcelStructuration des données pour les recherchesSubqueriesSécurité au niveau des lignesSélection de valeurs distinctesSélection des variablesTable JoinsTableaux croisés dynamiquesTableaux croisés dynamiques et visualisation des donnéesTechniques avancées de NumPyTechniques avancées de graphiquesTechniques de visualisation de donnéesTechniques de visualisation des donnéesTrain/Test SplitTransformation des donnéesTrend AnalysisTri avec ORDER BYTri et filtrage des donnéesTroubleshooting Spill ErrorsTypes de jointures SQLUNIQUE FunctionUnit Economics CalculationUtilisation de VLOOKUP et HLOOKUPUtiliser des fonctions de texteValidation des donnéesVisualisation Python avec MatplotlibVisualisation avec PythonVisualisation avec SeabornVisualisation avec graphiques croisés dynamiques et conception de tableaux de bordVisualisation de donnéesVisualisation des donnéesWeb scraping avec PythonWhat-If AnalysisWindow FunctionsWindow Functions for Product MetricsXLOOKUP with Arrayst-test and z-test 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Niveau

Type de leçon

Technologies

Introduction to SQL

4 heures

41 chapitres

Débutant

26 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : 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

Excel for Beginners

4 heures

42 chapitres

Débutant

97 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Excel Navigation, Data Entry and Formatting, Basic Excel Formulas, Conditional Logic Functions, Data Sorting and Filtering, Chart Creation and Customization, Workbook Management, Password Protection

Tableau Fundamentals

3 heures

38 chapitres

Débutant

Compétences acquises : Data Visualization Techniques, Data Analysis, Data Handling, Exploratory Data Analysis

Power BI for Beginners

4 heures

40 chapitres

Débutant

7 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Power BI Desktop, Power Query, Data Modeling, DAX Measures, Time Intelligence, Data Visualization, Report Design, Row-Level Security, Power BI Service, Dashboard Publishing

Intermediate SQL

3 heures

25 chapitres

Intermédiaire

10 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : 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

Excel Data Modeling

3 heures

23 chapitres

Intermédiaire

6 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Power Pivot, DAX, Data modeling, Table relationships, Pivot tables, Pivot charts, Time intelligence, Filter context

SQL Optimization and Query Features

4 heures

22 chapitres

Avancé

1 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : SQL Query Optimization, Data Indexing and Selection in pandas, Database Management, Database Normalization, SQL Basics, CRUD Operations, Database Modeling

Introduction to Pandas

4 heures

33 chapitres

Intermédiaire

Compétences acquises : Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

Excel Formulas Foundations

1 heure

15 chapitres

Débutant

8 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Data Preprocessing, Data Analysis with Excel, Excel Formulas

Relational Database and Normalization

1 heure

12 chapitres

Débutant

4 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : SQL Query Optimization, Database Normalization

Data Wrangling with pandas

4 heures

34 chapitres

Intermédiaire

3 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

NumPy Basics

3 heures

26 chapitres

Intermédiaire

12 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : NumPy Basics, NumPy Advanced Techniques, NumPy Functions

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Avantages de Codefinity

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Avec les espaces de travail, vous pouvez créer et partager des projets directement sur notre plateforme. Nous avons préparé des modèles pour votre commodité.

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Prenez le contrôle de votre développement de carrière et commencez votre parcours pour maîtriser les technologies les plus récentes.

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Pourquoi Codefinity se distingue

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Certificats de prestige

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Correction d'erreurs

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Opportunités de carrièreDécouvrez les professions les plus populaires, les salaires moyens et les entreprises cherchant activement des spécialistes dans ce domaine.

Analyste Commercial

Scientifique Des Données

Analyste Financier

Ingénieur en Apprentissage Automatique

Analyste de Big Data

$98k

$134k

$170k

Min

Average

Max

Salaire annuel

(Moyenne aux États-Unis)

Entreprises qui recrutent

*Source: Glassdoor

Choisi par les étudiants des meilleures écoles

Comprenant 30 sur les 30 meilleures universités américaines

Cours d'analyse de données: Informations clés et questions

Qu'est-ce que l'introduction aux cours d'analyse de données ?

L'analyse de données consiste à examiner des ensembles de données afin d'en tirer des conclusions sur les informations qu'ils contiennent, souvent à l'aide de systèmes et de logiciels spécialisés.

Quels sont les avantages de nos cours d'analyse de données ?

Nos cours offrent une formation complète en mathématiques, théorie des probabilités, outils de visualisation et de BI, ainsi qu'une expérience pratique, vous préparant à une carrière réussie dans l'analyse de données.

Quelles sont les opportunités de carrière après avoir suivi des cours d'analyse de données ?

Les diplômés peuvent occuper des postes tels qu'analyste de données, analyste métier, data scientist et ingénieur en données dans divers secteurs comme la finance, la santé et la technologie.

Quelles sont les options de cours en analyse de données ?

Nous proposons divers cours, allant du niveau débutant à avancé, des sujets spécialisés et des formations analytiques spécifiques à l'industrie. Vous pouvez commencer par des cours de mathématiques de base, apprendre des techniques de visualisation, puis découvrir plusieurs outils de BI.

Quelles sont les informations concernant le certificat ?

À l'issue de la formation, vous recevrez un certificat attestant de vos compétences et connaissances en analyse de données.

Pourquoi envisager de suivre un cours d'analyse de données en ligne avec notre entreprise ?

Nos cours en ligne offrent flexibilité, instructeurs experts, projets pratiques et accompagnement continu pour garantir votre réussite dans votre parcours d'apprentissage.

Quels sont les conseils pour réussir un cours d'analyse de données ?

Organisation, pratique régulière, recherche de retours, et application des connaissances à travers des projets pratiques.

Quel est le coût de la formation pour les cours d'analyse de données ?

Nous proposons plusieurs formules tarifaires communes à tous nos cours. Vous pouvez les consulter via le lien : https://codefinity.com/pricing.

Quel cours d'analyse de données convient le mieux aux débutants ?

Vous devriez commencer par des cours de base sur numpy et pandas si vous êtes débutant.

Quelles sont les compétences clés requises pour exceller en analyse de données ?

La pensée critique, l'analyse statistique, la maîtrise des outils et logiciels de données, les compétences en programmation et une communication efficace sont essentielles.

Quelle est la différence entre l'analyse de données et la Business Intelligence ?

L'analyse de données vise à découvrir des tendances et des informations à partir des données, tandis que la Business Intelligence consiste à utiliser les données pour prendre des décisions commerciales éclairées.

Quel est l'impact de l'analyse de données sur le secteur de la santé ?

L'analyse de données améliore les soins aux patients, optimise les opérations, prédit les épidémies et soutient la recherche médicale en fournissant des informations exploitables.

Comment l'analyse de données se compare-t-elle à la science des données en termes de compétences requises ?

L'analyse de données met davantage l'accent sur les compétences statistiques et analytiques, tandis que la science des données nécessite des compétences supplémentaires en apprentissage automatique, programmation et développement d'algorithmes complexes.

Est-il intéressant de suivre un cours d'analyse de données ?

Oui, cela en vaut la peine car cela ouvre de nombreuses opportunités de carrière, vous dote de compétences recherchées et améliore vos capacités de résolution de problèmes.

L'analyse de données est-elle difficile ?

L'analyse de données peut être exigeante, mais avec une formation, une pratique et un accompagnement adaptés, elle reste accessible et gratifiante.

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