У Інтэрнэце ёсць шмат сертыфікатаў па аналітыцы дадзеных, але часам вельмі цяжка вызначыць некаторыя з лепшых з усіх гэтых онлайн-сертыфікатаў аналітыкі дадзеных.
Аналітыка даных з'яўляецца адной з самых хуткарослых і найбольш запатрабаваных галін сёння. Кампанія Gartner, якая займаецца даследаваннем рынку, мяркуе, што выдаткі бізнесу на рашэнні для даных і аналітыкі дасягнуць 189 мільярдаў долараў у 2022 годзе супраць 150 мільярдаў долараў у 2019 годзе.
Чакаецца, што да 2025 года сусветны рынак вялікіх дадзеных будзе каштаваць 103 мільярды долараў.
Рост попыту на спецыялістаў па навуцы дадзеных азначае, што больш людзей, чым калі-небудзь, праходзяць онлайн-курсы па аналітыцы даных. У якасці дадатковай перавагі многія з гэтых курсаў прапануюць сертыфікат або паўнамоцтвы, якія дапамогуць вам вылучыцца.
Калі вы плануеце прыняць а сертыфікацыйны курс, мы вас пакрытыя. Мы склалі спіс з 20 лепшых онлайн-сертыфікатаў па аналітыцы дадзеных, каб дапамагчы вам пачаць працу. Але перад гэтым давайце пераканаемся, што мы на адной старонцы.
Змест
Што такое аналітыка дадзеных?
Апрацоўка і статыстычны аналіз існуючых набораў даных з'яўляецца прадметам аналізу дадзеных. Аналітыкі засяроджваюцца на распрацоўцы спосабаў збору, апрацоўкі і ўпарадкавання даных, каб атрымаць дзейсную інфармацыю аб актуальных праблемах, а таксама вызначэнні найлепшага спосабу перадачы гэтай інфармацыі.
Прасцей кажучы, дадзеныя і аналітыка займаюцца пошукам рашэнняў праблем, на якія мы не ўпэўненыя ў адказах. Ён таксама заснаваны на дасягненні вынікаў, якія могуць прывесці да хуткіх выгад.
Аналітыка даных таксама ўключае ў сябе некалькі іншых галін большай статыстыкі і аналізу, якія дапамагаюць спалучаць розныя крыніцы даных і выяўляць сувязі, адначасова спрашчаючы вынікі.
Перавагі аналітыкі дадзеных
Аналітыка вялікіх даных сёння мае некалькі пераваг для бізнесу.
Аналітыка даных дапамагае ў:
- Лепш прымаць рашэнні,
- Дазваляе эфектыўна кіраваць рызыкамі,
- Паляпшае вопыт кліентаў, і
- Павышае каштоўнасць брэнда.
У сувязі з гэтымі перавагамі расце попыт на кваліфікаваных спецыялістаў у галіне аналітыкі дадзеных.
Чакаецца, што гэтыя спецыялісты валодаюць не толькі тэарэтычнымі ведамі, але і практычнымі ведамі аб аналітыцы вялікіх дадзеных.
Каб гарантаваць гэта, працадаўцы шукаюць кандыдатаў, якія прайшлі навучанне або сертыфікацыйныя курсы, якія забяспечваюць практычны доступ да прадмета.
У дадатак да магчымасці аналізаваць даныя, гэтыя спецыялісты таксама павінны мець магчымасць ствараць інфарматыўныя візуалізацыі гэтых даных, каб нетэхнічныя карыстальнікі маглі іх разумець. Тут у гульню ўступаюць такія інструменты, як Tableau. Гэтыя інструменты дазваляюць ствараць інтэрактыўныя дыяграмы, графікі, графікі і табліцы, якія распавядаюць пра эфектыўнасць вашай арганізацыі на аснове яе ключавых паказчыкаў эфектыўнасці (KPI).
Аналітыка дадзеных супраць навукі аб даных
навука дадзеных і Data Analytics працуюць з вялікімі дадзенымі, але па-рознаму. Data Science - гэта шырокі тэрмін, які ўключае ў сябе як аналітыку дадзеных, так і навуку аб даных.
матэматыка, статыстыка, Інфарматыка, інфармацыйныя навукі, машыннае навучанне і штучны інтэлект - усё гэта ўключана ў Data Science.
Інтэлектуальны аналіз даных, вывад дадзеных, прагназавальнае мадэляванне і распрацоўка алгарытму машыннага навучання выкарыстоўваюцца для выяўлення заканамернасцяў з вялікіх набораў даных і ператварэння іх у значныя бізнес-стратэгіі. Аналітыка даных, з іншага боку, у асноўным займаецца статыстыкай, матэматыкай і статыстычным аналізам.
Data Analytics накіравана на выяўленне канкрэтных здабытых ідэй, у той час як Data Science факусуюць на выяўленні значных карэляцый паміж вялікімі наборамі даных.
Іншымі словамі, Data Analytics з'яўляецца падмноствам Data Science, які сканцэнтраваны на больш дэталёвых рашэннях праблем, якія ўздымае Data Science.
Data Science імкнецца знайсці свежыя і цікавыя пытанні, якія могуць дапамагчы прадпрыемствам уводзіць інавацыі. З іншага боку, аналіз даных накіраваны на пошук адказаў на гэтыя пытанні і вызначэнне таго, як іх можна рэалізаваць у кампаніі, каб заахвочваць інавацыі на аснове дадзеных.
Спіс лепшых сертыфікатаў па аналітыцы дадзеных у Інтэрнэце
Ніжэй прыведзены спіс лепшых онлайн-сертыфікатаў аналітыкі дадзеных:
- Прафесійны сертыфікат SAS Advanced Analytics
- Сертыфікаваны спецыяліст па апрацоўцы дадзеных SAS
- DASCA: старшы навуковы супрацоўнік
- Сертыфікаваны Microsoft: супрацоўнік Azure Data Scientist
- Прафесійны сертыфікат IBM Data Science
- Прафесійны сертыфікат HarvardX па навуцы дадзеных
- Coursera: Спецыялізацыя ў галіне навукі даных Універсітэта Джона Хопкінса
- Праграма EdX Big Data MicroMasters
- Udacity Business Analytics Nanodegree
- DataCamp Аналіз дадзеных у Excel.
10 лепшых онлайн-сертыфікатаў па аналітыцы дадзеных
1. Прафесійны сертыфікат SAS Advanced Analytics
Гэта вышэйшы ўзровень сертыфікацыя навукі аб даных прапанаваны SAS Academy for Data Science, і ён ахоплівае шырокі спектр тэм, такіх як статыстыка, візуальная аналітыка, лагістычная рэгрэсія, асновы Hadoop, інтэлектуальны аналіз дадзеных і многае іншае.
Студэнты павінны мець не менш за шэсць месяцаў вопыту праграмавання, перш чым падаць заяўку на сертыфікацыю, якая складаецца з дзевяці курсаў і трох тэстаў.
З-за легітымнасці платформы і шырокага ахопу вялікай колькасці тэм навукі аб даных, многія лічаць, што гэта найвялікшая сертыфікацыя для навукі аб даных.
2. Сертыфікаваны спецыяліст па апрацоўцы дадзеных SAS
Каб задаволіць розныя стылі навучання ўдзельнікаў, сертыфікацыя SAS Big Data прапануе як навучанне пад кіраўніцтвам выкладчыка, так і рэжымы электроннага навучання самастойна.
Перад паступленнем студэнты павінны мець глыбокае разуменне праграмавання, уключаючы метады маніпулявання дадзенымі і SQL.
Сярод закранутых тэм - інструменты кіравання данымі і Hadoop. У гэтым пакете ёсць чатыры навучальныя курсы і толькі адзін экзамен.
Сертыфікат Data Curation, як і іншыя сертыфікаты SAS, з'яўляецца паслугай на аснове падпіскі, якая дае вам доступ да воблака на працягу года, перш чым вам прыйдзецца яго абнавіць.
3. DASCA: старшы навуковы супрацоўнік
Амерыканскі савет па навуцы дадзеных, або DASCA, з'яўляецца вядучай крыніцай міжнародна прызнаных сертыфікатаў навукі аб даных. Яго паўнамоцтвы SDS (Senior Data Scientist) і PDS (Principal Data Scientist) з'яўляюцца аднымі з самых прэстыжных у свеце для навукоўцаў па дадзеных. Праверце, як стаць навукоўцам па дадзеных са ступенню бакалаўра.
Кандыдаты ў розных дысцыплінах, уключаючы кіраванне бізнесам, фінансы, статыстыку і тэхналогіі, могуць скарыстацца шырокімі паглыбленымі праграмамі сертыфікацыі ўстановы па сертыфікацыі навукі аб даных.
4. Сертыфікаваны Microsoft: супрацоўнік Azure Data Scientist
Хочаце зразумець, як ствараць і запускаць працоўныя нагрузкі машыннага навучання? Сертыфікат Azure Data Scientist Associate ад Microsoft - гэта для вас.
Самае лепшае ў гэтай сертыфікацыі Microsoft заключаецца ў тым, што вы можаце бясплатна вучыцца на яе з дапамогай сродкаў навучання Microsoft, аднак таксама даступныя варыянты прэміум-класа пад кіраўніцтвам інструктара. Сертыфікацыя ўключае ў сябе рашэнні AI, апрацоўку натуральнай мовы і машыннае навучанне.
5. Прафесійны сертыфікат IBM Data Science
Прафесійны сертыфікат IBM Data Science з'яўляецца яшчэ адным карысным уліковымі дадзенымі ў Інтэрнэце. Кандыдаты, якія жадаюць пачаць сваю прафесійную кар'еру ў галіне навукі аб даных, могуць разгледзець праграму сертыфікацыі навукі аб даных для пачаткоўцаў.
Сертыфікацыя ўключае ў сябе ўвядзенне ў навуку аб даных з дапамогай машыннага навучання, Python, інструментаў з адкрытым зыходным кодам і SQL на працягу дзевяці курсаў.
Іх курсы можна скончыць у свой час, у той час як распрацоўшчыкі курсаў рэкамендуюць скончыць іх за тры месяцы.
6. Прафесійны сертыфікат HarvardX па навуцы дадзеных
HarvardX прапануе мноства онлайн-курсаў, распрацаваных, каб дапамагчы прафесарам палепшыць выкладанне і навучанне ў кампусе і анлайн-рэжымах.
З дапамогай прафесійнага сертыфіката HarvardX Data Science вы даведаецеся асновы навукі аб даных, такіх як R і машыннае навучанне, з дапамогай рэальных тэматычных даследаванняў.
Сертыфікат HarvardX у галіне навукі аб даных дае заяўнікам інфармацыю і здольнасці, неабходныя для вырашэння рэальных задач аналізу дадзеных.
Дзевяць курсаў, якія складаюць прафесійную сертыфікацыю навукі аб даных, ахопліваюць такія тэмы, як візуалізацыя, машыннае навучанне, лінейная рэгрэсія, верагоднасць, спрэчка дадзеных і многае іншае.
7. Coursera: Спецыялізацыя ў галіне навукі даных Універсітэта Джона Хопкінса
Гэты сертыфікат Coursera, прапанаваны Універсітэтам Джона Хопкінса, ідэальна падыходзіць для пачаткоўцаў, якія жадаюць навучыцца будаваць прадукт дадзеных, генераваць высновы на аснове дадзеных і практыкаваць машыннае навучанне.
Перш чым далучыцца, студэнты павінны азнаёміцца з Python.
Курсы бясплатныя, але асобам, якія жадаюць атрымаць сертыфікацыю, магчыма, прыйдзецца заплаціць невялікую плату, бо большасць сертыфікатаў Coursera пачынаюцца з 50 долараў.
8. Праграма EdX Big Data MicroMasters
Гэты курс з'яўляецца часткай праграмы Big Data MicroMasters і дапаможа вам палепшыць свае навыкі праграмавання і матэматыкі, вывучаючы аналітыку вялікіх дадзеных.
На гэтым курсе вы даведаецеся, як захоўваць, апрацоўваць і аналізаваць даныя, каб прымаць лепшыя бізнес-рашэнні ў сучасным лічбавым свеце.
Вы даведаецеся, як выкарыстоўваць такія тэхналогіі, як Apache Spark і R, якія з'яўляюцца жыццёва важнымі аналітычнымі інструментамі. Да канца гэтага курса вы зможаце падысці да буйнамаштабных задач навукі аб даных з творчасцю і ініцыятывай.
9. Udacity Business Analytics Nanodegree
Вы асвоіце фундаментальныя навыкі дадзеных, якія могуць быць ужытыя ў розных функцыях і галінах у гэтай праграме. Вы даведаецеся, як выкарыстоўваць Excel для аналізу даных і пабудовы мадэляў, SQL для запытаў баз дадзеных і Tableau для стварэння інфарматыўных візуалізацый дадзеных.
Для гэтай базавай вучэбнай праграмы няма ніякіх перадумоў.
Udacity рэкамендуе вам мець папярэдні вопыт працы з кампутарам і мець магчымасць спампоўваць і ўсталёўваць праграмнае забеспячэнне, каб дасягнуць поспеху.
10. DataCamp Аналіз дадзеных у Excel
У гэтым курсе вы даведаецеся, як выкарыстоўваць спалучэнні клавіш, якія эканоміць час, канвертаваць і ачышчаць фарматы дадзеных, такія як тэкст, час і даты, а таксама ствараць дзіўныя лагічныя функцыі і ўмоўныя агрэгацыі, адначасова навучыўшыся выкарыстоўваць спалучэнні клавіш, якія эканоміць час.
Вы асвоіце больш за 35 новых функцый Excel, у тым ліку CONCATENATE, VLOOKUP і AVERAGEIF(S), а таксама будзеце працаваць з рэальнымі дадзенымі Kickstarter, каб ацаніць, што робіць праект паспяховым, праз практычную практыку.
Часта задаюць пытанні аб Інтэрнэт-сертыфікаце Інтэрнэт-аналітыкі дадзеных
Якая каштоўнасць сертыфіката Data Analytics?
Сертыфікат аналітыкі дадзеных каштуе, так! калі вы шукаеце працу ў галіне аналітыкі дадзеных. Сертыфікацыя аналітыкі даных дасць вам усе неабходныя навыкі і веды, каб атрымаць працу ў якасці аналітыка дадзеных.
Ці можа аналітык дадзеных працаваць на пазаштатнай аснове?
Фрыланс - адна з лепшых альтэрнатыў для навукоўцаў па дадзеных сёння, як для пачаткоўцаў, так і для экспертаў. Як фрылансер у галіне навукі аб даных, вы маеце вялікую гнуткасць у плане выбару праекта, кіравання часам і аплаты. Гэта таксама выдатны варыянт для пачаткоўцаў, якія жадаюць атрымаць больш практычнага вопыту, працуючы над рэальнымі праектамі.
Ці з'яўляецца аналітыка дадзеных перспектыўным кар'ерным шляхам?
Так, аналітыка дадзеных - гэта разумны выбар кар'еры, таму што дадзеныя сталі важным аспектам працэсу прыняцця рашэнняў у любой галіны. У выніку аналітыкі дадзеных карыстаюцца вялікім попытам, што робіць іх адным з лепшых варыянтаў працы.
Ці ёсць неабходнасць у кадаванні ў аналітыцы дадзеных?
Яны не робяць, калі шчыра. Аналітыкі даных не абавязаны кадаваць у рамках сваіх паўсядзённых абавязкаў. Простыя функцыі аналізу даных, такія як вывучэнне тэндэнцый даных Google Analytics, звычайна не патрабуюць стварэння кода.
Якую ролю адыгрывае SQL у аналізе даных?
Для многіх людзей SQL - гэта «мяса і бульба» аналізу даных, які выкарыстоўваецца для доступу, ачысткі і аналізу даных, якія змяшчаюцца ў базах даных. Гэта проста для разумення, але яно выкарыстоўваецца вядучымі карпарацыямі свету для вырашэння надзвычай складаных задач.
Лепшыя рэкамендацыі
- 15 лепшых стаматалагічных школ у Фларыдзе - лепшы школьны рэйтынг
- 11 лепшых медыцынскіх школ Фларыды - рэйтынг школ Фларыды
- 30 лепшых акцёрскіх школ у свеце
- 20 лепшых медыцынскіх школ на Філіпінах - школьны рэйтынг
- 20 лепшых ваенных школ для хлопчыкаў - рэйтынг школ ЗША.
заключэнне
Два гады таму аналіз даных быў самым вялікім недахопам у навыках, і ён застаецца.
Прадпрыемствы збіралі даныя на працягу дзесяцігоддзяў, але многія не ведаюць, як выкарыстоўваць гэтыя дадзеныя для прыняцця больш выгадных бізнес-рашэнняў.
У выніку кампаніі шукаюць асоб, якія могуць аналізаваць і інтэрпрэтаваць гэтыя дадзеныя. Кампаніі патрэбныя людзі, якія могуць разумець дадзеныя і перавесці іх у зразумелы фармат для кіраўніцтва, каб яны маглі прымаць лепшыя бізнес-рашэнні. Асобы з такімі навыкамі аналітыкі дадзеных могуць называцца аналітыкамі дадзеных або аналітыкамі бізнес-аналітыкі (BI).
