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 4736 recensioni.

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Competenze acquisite:

A/B Test DesignAdvanced Join TechniquesAdvanced SQL ReportingAggregations and GroupingAggregazione dei dati con pandasAnalisi dei dati con ExcelAnalytics-Driven Decision MakingAssignment & Transportation ProblemsBasi di NumPyBasi di SQLBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationCausal InferenceChi-Square AnalysisCodifica delle featureCohort AnalysisCorrelation AnalysisCostruzione di pipelineCustomer SegmentationData AnalysisData Analysis with JoinsData Analysis with SQLData Extraction TechniquesData Filtering and SortingData HandlingData StorytellingData Transformation with pandasData VisualizationData Visualization TechniquesData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Database NormalizationDescriptive StatisticsETL and ELT ConceptsExcel Power QueryExcel per principiantiExecution Plan AnalysisExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFactorial ExperimentsFeature engineeringFondamenti di Power BIFormule ExcelFunnel AnalyticsFunzioni di NumPyGestione dei DatiGestione dei databaseHypothesis TestingImputazione dei valori mancantiIncremental Loading StrategiesIndicizzazione e selezione dei dati in pandasInteger ProgrammingInteraction EffectsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringManipolazione dei DatiManipolazione dei datiManipolazione dei dati con pandasMetric Framework DesignModellazione dei DatiModellazione dei databaseMonte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNormalizzazione dei databaseOperazioni CRUDOptimization ModelingOrchestration PatternsOttimizzazione delle query SQLPartitioning and Framing in SQLPipeline ModularizationPortfolio SimulationPre-elaborazione dei datiProgrammazione PythonPulizia dei datiPython Data ManipulationQuery Planning and OptimizationRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRevenue SegmentationRilevamento degli outlierRisk EstimationSQL BasicsSQL Date and Time FunctionsSQL FunctionsSQL IntermedioSQL JSON FunctionsSQL JoinsSQL Logical FunctionsSQL Null FunctionsSQL Numeric FunctionsSQL Parsing and ValidationSQL Query LifecycleSQL Query OptimizationSQL String FunctionsSQL Window FunctionsSQL nei progetti PythonScalatura delle featureSelezione delle featureSensitivity AnalysisSpreadsheet BuildingStatistica con PythonStatistical InterpretationStatistical ReasoningSubqueriesTable JoinsTecniche avanzate di NumPyTecniche di visualizzazione dei datiTrasformazione dei datiUnit Economics CalculationVisualizzazione con PythonVisualizzazione con Python e MatplotlibVisualizzazione con SeabornVisualizzazione dei datiWeb scraping con Pythont-test and z-test Application

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Livello

Tipo di Lezione

Tecnologie

Introduction to SQL

4 ore

41 capitoli

Principiante

55 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: SQL Basics, Data Manipulation

Excel for Beginners

4 ore

42 capitoli

Principiante

367 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Data Preprocessing, Data Visualization, Excel Formulas, Excel for Beginners

Intermediate SQL

3 ore

25 capitoli

Intermedio

39 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Intermediate SQL, Data Handling, Data Manipulation, Data Modeling

Excel Formulas

1 ora

15 capitoli

Principiante

26 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Data Preprocessing, Data Analysis with Excel, Excel Formulas

Introduction to Power BI

3 ore

27 capitoli

Intermedio

20 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Data Visualization, Data Visualization Techniques, Power BI Fundamentals

SQL Optimization and Query Features

4 ore

22 capitoli

Avanzato

12 STUDIANDO ORA

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

Tableau Fundamentals

3 ore

38 capitoli

Principiante

3 STUDIANDO ORA

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

Data Wrangling with pandas

4 ore

33 capitoli

Intermedio

19 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

NumPy Basics

3 ore

27 capitoli

Intermedio

28 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: NumPy Basics, NumPy Advanced Techniques, NumPy Functions

Relational Database and Normalization

1 ora

12 capitoli

Principiante

12 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: SQL Query Optimization, Database Normalization

Ultimate Visualization with Python

3 ore

26 capitoli

Intermedio

17 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Data Visualization, Data Visualization Techniques, Python Visualization, Python Visualization with Matplotlib, Seaborn Visualization

Working with Databases in Python

3 ore

21 capitoli

Intermedio

3 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Python Programming, CRUD Operations, SQL in Python Projects, Database Normalization, SQL Basics

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Solo per Ultimate

SQL da Zero a Eroe

Principiante

Padroneggiare la Visualizzazione dei Dati

Intermedio

Competenze Essenziali per l'Ufficio

Principiante

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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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2.	Excel per Principianti	4 ore	42 capitoli
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4.	Formule Excel	1 ore	15 capitoli
5.	Introduzione a Power BI	3 ore	27 capitoli