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 7403 recensioni.

83,450 Apprendenti

Già iscritto

Competenze acquisite:

A/B Test Analysis in SQLA/B Test DesignAdvanced Join TechniquesAdvanced 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 ModelingBasi di NumPyBasi di SQLBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENCalcolo del valore terminale e applicazione di analisi di scenario e sensibilità nei modelli di valutazione.Campaign Performance QueryingCampi calcolati e metriche personalizzateCausal InferenceChi-Square AnalysisCodifica delle featureCohort AnalysisCohort Analysis with SQLComprensione delle componenti del WACC, inclusi costo del capitale proprio e costo del debito.Comunicazione guidata dai datiContesto di filtroConvalida dei datiCorreggere numeri e dateCorrelation 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 Extraction TechniquesData Filtering and SortingData HandlingData Modeling for BIData Reconciliation in SQLData StorytellingData Transformation with pandasData Visualization TechniquesData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Database NormalizationDefinizione dello schema (DDL)Descriptive StatisticsETL and ELT ConceptsElenchi a discesaEvent-based Data ModelingExcel Dynamic ArraysExcel Power QueryExecution Plan AnalysisExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFILTER FunctionFactorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFeature engineeringFiltraggio basato su intervalliFiltraggio con clausola WHEREFormattazione 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 degli errori in ExcelGestione dei databaseGestione dei valori NULLGestione delle cartelle di lavoroGrafici dinamiciGrafici pivotHypothesis TestingImputazione dei valori mancantiIncremental Loading StrategiesIndicizzazione 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 DesignModellazione dei databaseModellazione dei datiModellazione finanziaria e previsioneMonte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNavigazione in ExcelNormalizzazione dei databaseOperatori AND/OR/NOTOperazioni CRUDOptimization ModelingOrchestration PatternsOrdinamento con ORDER BYOrdinamento e filtraggio dei datiOrdinamento e filtro dei datiOttimizzazione delle query SQLPadronanza di XLOOKUPPartitioning and Framing in SQLPipeline ModularizationPortfolio SimulationPower PivotPre-elaborazione dei datiPreparazione dei dati in ExcelProgettazione di dashboardProgettazione di dashboard e reportingProgettazione e configurazione delle Tabelle PivotProgrammazione PythonPrompting con Copilot per fogli di calcoloProtezione tramite passwordPulire i dati in ExcelPulizia datiPulizia dei datiPulizia e preparazione dei dati in ExcelPython Data ManipulationQuery Planning and OptimizationQuery SQL UNIONRaggruppamento di date e valori numericiRaggruppamento e filtraggio dei datiRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsRelazioni tra tabelleReportistica interattiva con segmentazioni e sequenze temporaliResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesRevenue SegmentationRicerche con INDEX e XMATCHRicerche con criteri multipliRiempimento automaticoRiempimento lampoRilevamento degli outlierRisk EstimationSORT and SORTBY FunctionsSQL AggregationsSQL BasicsSQL Date and Time FunctionsSQL FunctionsSQL JSON FunctionsSQL JoinsSQL Logical FunctionsSQL Null FunctionsSQL Numeric FunctionsSQL Parsing and ValidationSQL Period-over-Period AnalysisSQL Query LifecycleSQL Query OptimizationSQL Reporting PatternsSQL String FunctionsSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL Window FunctionsSQL nei progetti PythonScalatura delle featureScorciatoieSelezione delle featureSelezione di valori distintiSensitivity AnalysisSessionized Data AnalysisSottoquery SQL annidateSpill BehaviorStatistica con PythonStatistical 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 intelligenceTipi di JOIN SQLTrasformazione dei datiTroubleshooting 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 PythonWindow 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

27 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

180 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

3 STUDIANDO ORA

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

SQL Intermedio

3 ore

25 capitoli

Intermedio

22 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

8 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

3 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

Relational Database and Normalization

1 ora

12 capitoli

Principiante

4 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: SQL Query Optimization, Database Normalization

Fondamenti delle Formule di Excel

1 ora

15 capitoli

Principiante

15 STUDIANDO ORA

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

Data Wrangling con Pandas

4 ore

34 capitoli

Intermedio

9 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

10 STUDIANDO ORA

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

Web Scraping con Python

3 ore

23 capitoli

Intermedio

Competenze acquisite: Programmazione Python, Web scraping con Python

Analisi dei Dati con Excel

3 ore

15 capitoli

Avanzato

9 STUDIANDO ORA

Competenze acquisite: Pre-elaborazione dei dati, Visualizzazione dei dati, Analisi dei dati con Excel, Excel Power Query, Formule Excel

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Analista Aziendale

Data Scientist

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$98k

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Max

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(Media negli Stati Uniti)

Aziende che assumono

*Fonte: Glassdoor

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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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Corsi 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.	SQL Intermedio	3 ore	25 capitoli
5.	Modellazione Dati Excel	3 ore	23 capitoli