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 5041 avis.

73,419 Apprenants

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Compétences acquises :

A/B Test Analysis in SQLA/B Test DesignAdvanced Join TechniquesAdvanced SQL ReportingAggregations and GroupingAgrégation de données avec pandasAnalyse de donnéesAnalyse de données avec ExcelAnalyse exploratoire des donnéesAnalytics-Driven Decision MakingAssignment & Transportation ProblemsAttribution ModelingBases de NumPyBases de SQLBatch Data Pipeline DesignBias & ConfoundingBusiness Data VisualizationBusiness Logic with CASE WHENCampaign Performance QueryingCausal InferenceChi-Square AnalysisCohort AnalysisCohort Analysis with SQLConstruction de pipelinesCorrelation AnalysisCustomer SegmentationData Analysis with JoinsData Analysis with SQLData Extraction TechniquesData Filtering and SortingData Modeling for BIData Reconciliation in SQLData StorytellingData Transformation with pandasData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Descriptive StatisticsDétection des valeurs aberrantesETL and ELT ConceptsEncodage des variablesEvent-based Data ModelingExcel Power QueryExcel pour débutantsExecution Plan AnalysisExperimental Data PreparationExperimental DesignExploratory Data AnalysisFactorial ExperimentsFeature Adoption AnalysisFonctions NumPyFondamentaux de Power BIFormules ExcelFunnel Analysis in SQLFunnel AnalyticsGestion de bases de donnéesHypothesis TestingImputation des valeurs manquantesIncremental Loading StrategiesIndexation et sélection de données dans pandasIndexation et sélection des données dans pandasIngénierie des variablesInteger ProgrammingInteraction EffectsLedger-Style SQL JoinsLinear Programming in PythonLogging and MonitoringManipulation de donnéesManipulation de données avec pandasManipulation des donnéesMetric Framework DesignMise à l'échelle des variablesModélisation de bases de donnéesModélisation des donnéesMonte Carlo SimulationMulti-table QueriesMultivariate AnalysisNettoyage des donnéesNormalisation de base de donnéesNormalisation des bases de donnéesNotions de base en SQLOptimisation des requêtes SQLOptimization ModelingOpérations CRUDOrchestration PatternsPartitioning and Framing in SQLPipeline ModularizationPortfolio SimulationProgrammation PythonPrétraitement des donnéesPython Data ManipulationQuery Planning and OptimizationRandom Sampling in PythonRanking and Analytic FunctionsResource Allocation ModelingResult Set ConstructionRetention and Churn QueriesRevenue SegmentationRisk EstimationSQL 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 Reporting PatternsSQL String FunctionsSQL Time-Series AggregationSQL Transaction Logic & ACIDSQL Window FunctionsSQL dans les projets PythonSQL intermédiaireSensitivity AnalysisSessionized Data AnalysisStatistical InterpretationStatistical ReasoningStatistiques avec PythonSubqueriesSélection des variablesTable JoinsTechniques avancées de NumPyTechniques de visualisation de donnéesTechniques de visualisation des donnéesTransformation des donnéesUnit Economics CalculationVisualisation Python avec MatplotlibVisualisation avec PythonVisualisation avec SeabornVisualisation de donnéesVisualisation des donnéesWeb scraping avec PythonWindow FunctionsWindow Functions for Product Metricst-test and z-test Application

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Niveau

Type de leçon

Technologies

Introduction à SQL

4 heures

41 chapitres

Débutant

53 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Bases de SQL, Manipulation de données

Excel pour les Débutants

4 heures

42 chapitres

Débutant

533 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Prétraitement des données, Visualisation des données, Formules Excel, Excel pour débutants

SQL Intermédiaire

3 heures

25 chapitres

Intermédiaire

70 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : SQL intermédiaire, Manipulation des données, Manipulation des données, Modélisation des données

Formules Excel

1 heure

15 chapitres

Débutant

42 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Prétraitement des données, Analyse de données avec Excel, Formules Excel

Introduction à Power BI

3 heures

27 chapitres

Intermédiaire

26 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Visualisation de données, Techniques de visualisation de données, Fondamentaux de Power BI

Optimisation SQL et Fonctionnalités de Requête

4 heures

22 chapitres

Avancé

16 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Optimisation des requêtes SQL, Indexation et sélection des données dans pandas, Gestion de bases de données, Normalisation des bases de données, Notions de base en SQL, Opérations CRUD, Modélisation de bases de données

Fondamentaux de Tableau

3 heures

38 chapitres

Débutant

9 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Techniques de visualisation des données, Analyse de données, Manipulation des données, Analyse exploratoire des données

Manipulation de Données avec Pandas

4 heures

33 chapitres

Intermédiaire

19 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Indexation et sélection de données dans pandas, Agrégation de données avec pandas, Manipulation de données avec pandas

Bases de NumPy

3 heures

26 chapitres

Intermédiaire

31 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Bases de NumPy, Techniques avancées de NumPy, Fonctions NumPy

Base de Données Relationnelle et Normalisation

1 heure

12 chapitres

Débutant

16 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Optimisation des requêtes SQL, Normalisation de base de données

Visualisation Ultime Avec Python

3 heures

26 chapitres

Intermédiaire

20 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Visualisation de données, Techniques de visualisation de données, Visualisation avec Python, Visualisation Python avec Matplotlib, Visualisation avec Seaborn

Bases de Données en Python

3 heures

21 chapitres

Intermédiaire

5 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Programmation Python, Opérations CRUD, SQL dans les projets Python, Normalisation des bases de données, Notions de base en SQL

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Débutant

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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

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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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