データアナリティクス

データアナリティクス講座

データの収集やクレンジングから分析、可視化まで、データを理解するための手法を学習。Python、SQL、Excelなどのツールを用いて、生データから実用的なインサイトを導き出すスキルを習得。

4.6

評価は以下に基づく 6211 レビュー.

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身につけたスキル：

A/B Test Analysis in SQLA/B Test DesignAdvanced Join TechniquesAdvanced SQL ReportingAnalytics-Driven Decision MakingAssignment & Transportation ProblemsAttribution ModelingBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENCRUD操作Campaign Performance QueryingCausal InferenceChi-Square AnalysisCohort AnalysisCohort Analysis with SQLCorrelation AnalysisCustomer SegmentationData AnalysisData Analysis with JoinsData Cleaning Data Extraction TechniquesData HandlingData Modeling for BIData Reconciliation in SQLData StorytellingData Transformation Data Transformation with pandasData VisualizationData Visualization TechniquesData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Descriptive StatisticsETL and ELT ConceptsEvent-based Data ModelingExcel Power QueryExcelによるデータ分析Excelの数式Excel初心者Excel数式Excel関数Execution Plan AnalysisExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFactorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFeature Encoding Feature Engineering Feature Scaling Feature Selection Funnel Analysis in SQLFunnel AnalyticsHypothesis TestingIncremental Loading StrategiesInteger ProgrammingInteraction EffectsLedger-Style SQL JoinsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringMatplotlibを用いたPython可視化Metric Framework DesignMissing Value Imputation Monte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNumPy基礎NumPy応用技術NumPy関数Optimization ModelingOrchestration PatternsOutlier Detection Partitioning and Framing in SQLPipeline BuildingPipeline ModularizationPortfolio SimulationPower BIの基礎Python Data ManipulationPython ProgrammingPythonによる可視化PythonプログラミングPythonプロジェクトにおけるSQLQuery Planning and OptimizationRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesRevenue SegmentationRisk EstimationSQL AggregationsSQL BasicsSQL JSON関数SQL JoinsSQL NULL関数SQL Parsing and ValidationSQL Period-over-Period AnalysisSQL Query LifecycleSQL Reporting PatternsSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL Window FunctionsSQLによるデータ分析SQLの基礎SQLクエリ最適化SQL基礎SQL数値関数SQL文字列関数SQL日付・時刻関数SQL論理関数SQL関数Seabornによる可視化Sensitivity AnalysisSessionized Data AnalysisSpreadsheet BuildingStatistical InterpretationStatistical ReasoningStatistics with PythonUnit Economics CalculationWeb Scraping with PythonWindow FunctionsWindow Functions for Product Metricspandasにおけるデータのインデックス付けと選択pandasにおけるデータインデックスと選択pandasによるデータ集約pandasデータ操作t-test and z-test Applicationサブクエリテーブル結合データのフィルタリングとソートデータビジュアライゼーションデータビジュアライゼーション技法データベースモデリングデータベース正規化データベース管理データモデリングデータ処理データ前処理データ可視化データ可視化手法データ操作中級SQL集計とグループ化

短いクイズに挑戦して、目標に近づこう！

80,000

学生たちはすでにコースを成功裏に修了し、職場でそのスキルを活用しています

92%

利用者は当社のコースを有用と感じています

コース

閲覧データアナリティクスコースとプロジェクト

レベル

レッスンの種類

テクノロジー

Introduction to SQL

4 時間

41 章

初心者

54 現在学習中

習得済みスキル： SQL Basics, Data Manipulation

Excel for Beginners

4 時間

42 章

初心者

210 現在学習中

習得済みスキル： Data Preprocessing, Data Visualization, Excel Formulas, Excel for Beginners

Intermediate SQL

3 時間

25 章

中級

40 現在学習中

習得済みスキル： Intermediate SQL, Data Handling, Data Manipulation, Data Modeling

Excel Formulas

1 時間

15 章

初心者

157 現在学習中

習得済みスキル： Data Preprocessing, Data Analysis with Excel, Excel Formulas

Introduction to Power BI

3 時間

27 章

中級

17 現在学習中

習得済みスキル： Data Visualization, Data Visualization Techniques, Power BI Fundamentals

SQL Optimization and Query Features

4 時間

22 章

上級

6 現在学習中

習得済みスキル： SQL Query Optimization, Data Indexing and Selection in pandas, Database Management, Database Normalization, SQL Basics, CRUD Operations, Database Modeling

Tableau Fundamentals

3 時間

38 章

初心者

2 現在学習中

習得済みスキル： Data Visualization Techniques, Data Analysis, Data Handling, Exploratory Data Analysis

Data Wrangling with pandas

4 時間

33 章

中級

16 現在学習中

習得済みスキル： Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

NumPy Basics

3 時間

26 章

中級

18 現在学習中

習得済みスキル： NumPy Basics, NumPy Advanced Techniques, NumPy Functions

Relational Database and Normalization

1 時間

12 章

初心者

12 現在学習中

習得済みスキル： SQL Query Optimization, Database Normalization

Ultimate Visualization with Python

3 時間

26 章

中級

13 現在学習中

習得済みスキル： Data Visualization, Data Visualization Techniques, Python Visualization, Python Visualization with Matplotlib, Seaborn Visualization

Working with Databases in Python

3 時間

21 章

中級

6 現在学習中

習得済みスキル： Python Programming, CRUD Operations, SQL in Python Projects, Database Normalization, SQL Basics

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キャリアパスを選ぶキャリアパスを習得するための包括的なプログラム

トラック

専用 Ultimate

必須オフィススキル

初心者

Codefinityの強み

AI支援学習

テクノロジースキルの魅力を存分に味わいましょう！AIアシスタントがリアルタイムのフィードバック、パーソナライズされたヒント、エラーの説明を提供し、自信をもって学習できるようサポートします。

ワークスペース

ワークスペースを利用すれば、プラットフォーム上で直接プロジェクトを作成・共有できます。利便性のためにテンプレートもご用意しています

学習トラック

キャリア開発を自分でコントロールし、最新技術の習得への道を歩み始めましょう

実践的なプロジェクト

実践的なプロジェクトでポートフォリオを強化し、潜在的な雇用主に実務能力をアピールしましょう

なぜCodefinityが際立っているのか

動画コンテンツ

ダウンロード可能な教材

権威ある証明書

インタラクティブな学習環境

誤りの修正

AIアシスタント

1つのサブスクリプションで全コンテンツにアクセス

Codefinity

動画ベースの学習プラットフォーム

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キャリアの機会この分野で最も人気のある職業、平均給与、そして積極的に専門家を求める企業について学ぼう。

ビジネスアナリスト

データサイエンティスト

ファイナンシャルアナリスト

機械学習エンジニア

ビッグデータアナリスト

$98k

$134k

$170k

Min

Average

Max

年収

(米国平均)

採用企業

*情報源: Glassdoor

トップ校の学生に選ばれた

うち30校を含む米国トップ30の大学

データアナリティクス講座: 主要情報と質問

データアナリティクスコースの概要

データアナリティクスは、データセットを分析し、その中に含まれる情報について結論を導き出すプロセスです。多くの場合、専門的なシステムやソフトウェアが活用されます。

データアナリティクスコースの利点は何ですか？

当社のコースは、数学、確率論、可視化およびBIツール、実践的な経験など、データアナリティクス分野で成功するための包括的なトレーニングを提供します。

データアナリティクスコース修了後のキャリアの選択肢は？

修了後は、データアナリスト、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアなどの職種に就くことができ、金融、医療、テクノロジーなど様々な業界で活躍できます。

データアナリティクスコースの選択肢

初級から上級までのコース、専門分野別のトピック、業界特化型のアナリティクストレーニングなど、さまざまなコースを提供しています。基礎的な数学コースから始め、可視化技術を学び、最終的には複数のBIツールを習得できます。

修了証について

修了後には、データアナリティクス分野でのスキルと知識を証明する修了証が発行されます。

当社のオンラインデータアナリティクスコースを受講するメリットは？

当社のオンラインコースは、柔軟な学習環境、専門講師、実践的なプロジェクト、継続的なサポートを提供し、学習の成功を支援します。

データアナリティクスコースを成功させるためのポイントは？

計画的な学習、定期的な練習、フィードバックの活用、実践的なプロジェクトによる知識の応用が重要です。

データアナリティクスコースの受講料はいくらですか？

すべてのコースに共通する複数の料金プランをご用意しています。詳細は次のリンクをご参照ください：https://codefinity.com/pricing。

初心者に最適なデータアナリティクスコースは？

初心者の場合は、まず基本的なnumpyおよびpandasのコースから始めることを推奨します。

データアナリティクスで優れた成果を出すために必要な主要スキルは？

批判的思考、統計分析、データツールやソフトウェアの習熟、プログラミングスキル、効果的なコミュニケーション能力が不可欠です。

データアナリティクスとビジネスインテリジェンスの違いは？

データアナリティクスはデータからパターンや洞察を発見することに重点を置き、ビジネスインテリジェンスはデータを活用して意思決定を行うことに焦点を当てています。

データアナリティクスが医療業界に与える影響は？

データアナリティクスは、患者ケアの向上、業務の最適化、感染症の予測、医療研究の支援など、実用的な洞察を提供することで医療業界に貢献しています。

データアナリティクスとデータサイエンスの必要スキルの違いは？

データアナリティクスは統計的・分析的なスキルが重視されますが、データサイエンスはさらに機械学習、プログラミング、複雑なアルゴリズム開発の専門知識が求められます。

データアナリティクスコースは受講する価値がありますか？

はい、データアナリティクスコースは多くのキャリア機会を開き、需要の高いスキルを身につけ、問題解決能力を高めるため、受講する価値があります。

データアナリティクスは難しいですか？

データアナリティクスは難しい場合もありますが、適切なトレーニングと練習、サポートがあれば、十分に習得可能でやりがいのある分野です。

1.	SQL入門	4 時間	41 章
2.	Excel初心者向け	4 時間	42 章
3.	中級SQL	3 時間	25 章
4.	Excel数式	1 時間	15 章
5.	Power BI入門	3 時間	27 章