数据分析工具
Datenanalyse-Kurse 可以帮助您分析数据、了解任务和确定结果。您可以在统计、可视化、数据挖掘和基础分析方面获得技能。很多功能都可以在表格、可视化工具和分析工作流程中找到。
可靠的数据分析工具和证书
状态：免费试用IBM
您将获得的技能: 数据可视化软件, Apache Hadoop, 统计分析, 微软Excel, 数据科学, Apache Spark, 关系数据库, 数据清理, 数据收集, 数据分析, 数据可视化, 大数据, 数据湖, 数据仓库, Apache Hive
状态：免费试用您将获得的技能: 数据操作, 数据科学, 微软Excel, Excel 公式, 电子表格软件, 谷歌工作表, 数据导入/导出, 数据清理, 数据整理, 数据质量, 透视表和图表, 数据分析, 信息隐私, 数据完整性
状态：免费试用状态：人工智能技能Google
您将获得的技能: Data Storytelling, Rmarkdown, Data Literacy, Data Visualization, Data Presentation, Data Ethics, Data Cleansing, Data Validation, Ggplot2, Tableau Software, Sampling (Statistics), Presentations, Spreadsheet Software, Data Analysis, LinkedIn, Dashboard, Data Structures, Python Programming, Interviewing Skills, Professional Development
状态：免费试用状态：人工智能技能IBM
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状态：免费试用您将获得的技能: Rmarkdown, Ggplot2, R Programming, Data Analysis, Tidyverse (R Package), Data Visualization, Statistical Programming, Data Visualization Software, Data Cleansing, Data Manipulation, Data Import/Export, Package and Software Management
状态：新状态：免费试用您将获得的技能: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Unstructured Data, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Data Validation, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures
是什么让您今天来到 Coursera？
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状态：免费试用您将获得的技能: 数据操作, 计算机编程, 数据处理, Pandas（Python 软件包）, 自动化, JSON, 数据导入/导出, NumPy, 面向对象编程（OOP）, 数据结构, 还原式 API, 编程原则, Python 程序设计, 数据分析, 脚本, Jupyter, 网页抓取, 应用编程接口 (API)
状态：免费试用状态：人工智能技能Microsoft
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状态：免费试用Duke University
您将获得的技能: 回归分析, 统计分析, 贝叶斯统计, 探索性数据分析, 统计推理, 抽样（统计）, 概率与统计, 概率分布, 统计假设检验, 概率, 相关性分析, 统计建模, 数据分析, 统计报告, R 语言程序设计（中文版）, 数据可视化, 统计方法, R（软件）, 同行评审, 统计
状态：免费试用IBM
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状态：免费试用Rice University
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总之，以下是 10 最受欢迎的 data analysis 课程
- 数据分析导论: IBM
- 适用于数据分析的 Excel 基础知识: IBM
- Google Data Analytics: Google
- IBM 数据分析师: IBM
- Data Analysis with R Programming: Google
- Google Data Analysis with Python: Google
- Foundations: Data, Data, Everywhere: Google
- 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
- 微软 Power BI 数据分析师: Microsoft
- 使用 R 进行数据分析: Duke University
