Analyse des données

Les cours Analyse des données traitent les méthodes de gestion et d'analyse d'ensemble de données volumineux. Commencez votre carrière de scientifique des données en étudiant l'exploration des données, les applications Big Data et le développement de produits données.

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Introduction to Data Science

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IBM
Spécialisation
Noté 4.6 sur cinq étoiles.
Excel Skills for Business

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Macquarie University
Spécialisation
Noté 4.8 sur cinq étoiles.
Data Science

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Johns Hopkins University
Spécialisation
Noté 4.5 sur cinq étoiles.
Data Science: Foundations using R

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Johns Hopkins University
Spécialisation
Noté 4.6 sur cinq étoiles.
Business Analytics

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University of Pennsylvania
Spécialisation
Noté 4.6 sur cinq étoiles.
Applied Data Science with Python

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University of Michigan
Spécialisation
Noté 4.5 sur cinq étoiles.
Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business

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Duke University
Spécialisation
Noté 4.6 sur cinq étoiles.
Search Engine Optimization (SEO)

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University of California, Davis
Spécialisation
Noté 4.7 sur cinq étoiles.
Data Analysis and Presentation Skills: the PwC Approach

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PwC
Spécialisation
Noté 4.7 sur cinq étoiles.
Data Visualization with Tableau

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University of California, Davis
Spécialisation
Noté 4.6 sur cinq étoiles.
AI Foundations for Everyone

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IBM
Spécialisation
Noté 4.7 sur cinq étoiles.
Statistics with R

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Duke University
Spécialisation
Noté 4.5 sur cinq étoiles.
Learn SQL Basics for Data Science

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University of California, Davis
Spécialisation
Noté 4.1 sur cinq étoiles.
Geographic Information Systems  (GIS)

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University of California, Davis
Spécialisation
Noté 4.8 sur cinq étoiles.
Data Structures and Algorithms

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University of California San Diego
Spécialisation
Noté 4.6 sur cinq étoiles.
Accelerated Computer Science Fundamentals

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University of Illinois at Urbana-Champaign
Spécialisation
Noté 4.7 sur cinq étoiles.

    Questions fréquentes sur Analyse des données

  • Data analysis is the process of applying statistical analysis and logical techniques to extract information from data. When carried out carefully and systematically, the results of data analysis can be an invaluable complement to qualitative research in producing actionable insights for decision-making.

    If that sounds a lot like data science, you’re right! It’s a closely related field, but there are important differences. Data scientists typically come from computer science and programming backgrounds and rely on coding skills to build algorithms and analytic models to automate the processing of data at scale. Data analysts typically have backgrounds in mathematics and statistics, and frequently apply these analytic techniques to answer specific business problems - for example, a financial analyst at an investment bank.