Postoje li besplatni online kursevi za analizu podataka? Naravno, postoje! Ovi kursevi nisu povoljni samo zato što su besplatni, ili samo zato što su onlajn i samostalni, ali pogodite šta? Vrhunski su!
Budući da je analiza podataka ključna komponenta poslovanja, postoji sve veća potražnja za stručnjacima za analizu podataka. Evolucija tehnologije i svakodnevni porast odluka ovisnih o podacima također je bila studija slučaja.
Odjednom se čini da je analiza podataka vruća tema, ostavljajući vas da se pitate šta je to. Ne morate tražiti dalje; World Scholars Hub ima najbolja rješenja!
Sadržaj
Šta je analitika podataka?
Analitika podataka je opšti naziv za različite vrste analize podataka. Bavi se korištenjem dostupnih uvida i trendova za rješavanje određenog problema. Jednostavno rečeno, analiza podataka se bavi sistematskom analizom podataka ili statistike.
Zasnovano na razumijevanju i primjeni obrazaca podataka, analiza podataka je do kraja da se donese naučno efikasna odluka. Naučno u smislu da podaci moraju proći različite korake i procese prije nego što se može donijeti odluka.
Bilo koja vrsta informacija može biti podvrgnuta analizi podataka jer je to tajna optimizacije performansi, maksimizacije profita i preciznog donošenja odluka u svakom poslu.
Još jedna lijepa stvar u vezi s analitikom podataka je njena raznolikost poslova. Uz analitiku podataka, možete biti analitičar podataka, analitičar poslovne inteligencije, naučnik podataka, inženjer podataka, operativni analitičar, menadžer projekta ili analitičar IT sistema, da spomenemo samo neke.
Postoje različiti koraci koji su uključeni u analizu podataka, a svi su oni za rast poslovanja. Svaka od ovih faza ima ključ za poslovnu efikasnost.
Koji su koraci u analizi podataka?
U nastavku su 4 koraka uključena u analizu podataka:
1. Deskriptivna analitika:
Deskriptivna analitika se bavi time koliko dobro posluje. Najčešće postavljano pitanje u ovoj fazi je „Šta se dešava u vašem poslu?“
U ovom aspektu analitike podataka nisu potrebne duboke informacije. Ona odgovara na pitanje da li postoji neometano vođenje poslovanja ili ne. Stoga odgovor često nije dovoljno detaljan.
2. Dijagnostička analitika:
Ovo je korak nakon deskriptivne analitike. Dijagnostička analitika bavi se osnovnim uzrokom problema. Pitanje koje se postavlja u ovoj fazi uvijek počinje sa a zašto. Na primjer: "Zašto se ovo dešava vašem poslu?"
Uz dobro detaljne informacije o poslovanju, problem „zašto“ je stavljen na vidjelo. Ova faza pomaže u identifikaciji poslovnih anomalija.
3. Prediktivna analitika:
Ovo je korak nakon dijagnostičke analize. U prediktivnoj analitici, prethodne statistike i algoritmi se koriste za davanje preporuka. Najčešće postavljano pitanje u ovoj fazi je "šta će se najvjerovatnije dogoditi u budućnosti?"
Ova tehnika je zasnovana na trendovima i obrascima tokom godina. Koristi se za određivanje da li će se određeni trend ponoviti. Takođe pomaže da se daju najbolje dostupne preporuke za buduća dešavanja.
4. Preskriptivna analitika:
Ovo je korak nakon prediktivne analitike. Preskriptivna analitika određuje najbolji izbor akcije. Ovo područje pomaže da se odgovori na pitanje „Šta treba učiniti?“
Ona određuje šta treba raditi, a šta ne raditi. Ovo se može koristiti za savjetovanje korisnika o mogućim rezultatima i šta treba učiniti za maksimalnu optimizaciju poslovanja. U ovoj fazi, čak iu slučaju neizvjesnosti, donosi se odluka zasnovana na podacima.
Na šta treba obratiti pažnju pri odabiru besplatnog online kursa za analizu podataka
Odabir kursa koji vam najviše odgovara je mnogo više posla nego što mislite da jeste. Neke faktore morate uzeti u obzir prije nego što se odlučite za online kurs.
Ispod su neki faktori koje treba uzeti u obzir prilikom odabira besplatnog online kursa za analizu podataka:
1. Kredibilitet i rejting:
Na ovo morate obratiti pažnju prije nego što odaberete bilo koji kurs. Ovo uključuje recenzije studenata koji su ranije pohađali kurs. Određuje koliko se kursu može vjerovati. Nećete želeti da se odlučite za kurs i usput shvatite da je on sa ocenom 1.0. To ti se ne bi svidjelo, zar ne?
2. Trajanje kursa:
Online kursevi mogu biti kratkoročni (od nekoliko sati do sedmica) ili dugoročni (od mjeseci do godina). Trajanje kursa treba da zavisi od vaše dostupnosti i nivoa sveobuhvatnosti. Generalno, dugoročni kursevi su često detaljniji u poređenju sa kratkoročnim kursevima.
3. Intenzitet:
Online kursevi su različiti kursevi za početnike, srednje i napredne, dok su neki serije koje se sastoje od svih ovih faza. Ostali kursevi zahtevaju da imate osnovno znanje pre nego što se odlučite za kurs.
Kada birate kurs iz analitike podataka, odaberite kurs koji najviše odgovara vašem trenutnom nivou obrazovanja.
4. Pristup kursu:
Neki besplatni kursevi su dostupni u određenom vremenskom rasponu (privremeno dostupni), dok su drugi dostupni doživotno. Odabir kursa koji je trajno dostupan je najbolji jer se uvijek možete obratiti na njih u slučaju nesigurnosti u vezi sa predmetom.
5. Programi podrške i mentorstva:
Postoje neka povlačenja u većini besplatnih kurseva i ova povlačenja uključuju sertifikate o kursu, podršku i programe mentorstva. Neki od ovih programa podrške i mentorstva uključuju platforme za diskusiju, sadržaje za predavanja uživo i alate za simulaciju.
Uprkos ovom povlačenju, finansijska pomoć je opcija u nekim od ovih kurseva.
6. Zajednički certifikat i finansijska pomoć:
Sertifikat koji se izdaje po završetku kursa služi kao dokaz profesionalnosti. Iako većina platformi za online učenje zahtijeva token za dobivanje certifikata koji se može dijeliti, dok neke platforme nude finansijsku pomoć za studente koji žele besplatno studirati ove kurseve i još uvijek biti certificirani. Obavezno provjerite da li je finansijska pomoć dostupna ako certifikati nisu besplatni.
Koji su najbolji besplatni online kursevi za analizu podataka?
Ispod su najbolji besplatni online kursevi analize podataka:
- Kratki tečaj analize podataka
- Razumijevanje nauke o podacima
- Uvod u analitiku podataka
- Uvod u analizu podataka
- Matematika za nauku o podacima
- Radionica Lean analitike
- Uvod u analizu podataka pomoću excela
- Bayesova statistika: od koncepta do analize podataka
- Google analitika podataka
- Naučite da kodirate za analizu podataka.
10 najboljih besplatnih online kurseva za analizu podataka
1. Kratki tečaj analize podataka
- Najbolji za: početnici
- Ocjena: 4.84 je van 5-a
- Trajanje: 15 minuta dnevno
- Platforma: Career Foundry.
Kratki kurs Analitike podataka je praktičan uvod u analitiku podataka. Na ovom tečaju ćete početi s čišćenjem i zaključiti vizualizacijama (uključujući grafikone i grafikone) i ključnim uvidima. Radi boljeg razumijevanja, pravi skup podataka će se koristiti za rješavanje poslovnih problema.
Ovaj kurs sadrži uvod u podatke, a sadrži i neke vježbe. Svakog dana dobijate 5 dnevnih lekcija samostalnog tempa u vremenskom rasponu od 15 minuta.
Svaki vodič sadrži mješavinu video uvoda, pisanih lekcija, praktičnih zadataka i interaktivnih kvizova. Sadrži uvod u analitiku podataka koja je sveobuhvatna studija koja uključuje čišćenje podataka, vizualizaciju i konačni uvid.
2. Razumijevanje nauke o podacima
- Najbolji za: početnici
- Ocjena: Nije izjavljeno
- Trajanje: 2 sati
- Platforma: Datacamp.
Razumevanje nauke o podacima će proširiti vaše znanje o nauci o podacima, mašinskom jeziku, vizuelizaciji podataka, inženjeringu podataka i računarstvu u oblaku. Ovaj kurs se sastoji od 15 videa i 48 vježbi.
Na ovom kursu ćete naučiti osnove nauke o podacima, prikupljanja podataka, skladištenja, pripreme, istraživanja, vizualizacije, eksperimentisanja i predviđanja.
Također ćete naučiti tumačenje podataka i njihovo uključivanje u svakodnevni život. Također, naučit ćete se ulogama naučnika podataka bez brige o kodiranju.
3. Uvod u analitiku podataka
- Najbolji za: početnici
- Ocjena: 4.8 je van 5-a
- Trajanje: 6 mjeseci
- Platforma: Coursera.
Uvod u analitiku podataka vodit će vas kroz analizu podataka od nule jer nije potrebno prethodno iskustvo. Ovaj kurs će vas prosvijetliti o potrebnim vještinama potrebnim da biste se pripremili za karijeru u analitici podataka.
Na ovom kursu ćete naučiti kako pripremiti, organizirati, analizirati i vizualizirati podatke za analizu. Takođe, naučićete kako da koristite tabele, SQL i R programiranje za dovršavanje analiza i proračuna.
4. Uvod u analizu podataka
- Najbolji za: početnici
- Ocjena: Nije izjavljeno
- Trajanje: približno 6 nedelje
- Platforma: udacity.
Uvod u analizu podataka sadrži informacije o tome kako postaviti upite, organizirati svoje podatke u upotrebljiv format i riješiti sve probleme. Takođe sadrži lekcije o ispitivanju podataka, traženju obrazaca u njima, razvoju vaše intuicije podataka i donošenju sudova, zaključaka ili predviđanja.
Također će se smatrati najboljim načinima da izrazite svoje nalaze. Osim toga, naučit ćete kodiranje na sažetiji i brži način koristeći Python biblioteke NumPy, Pandas i Matplotlib.
Kao preduslov za ovaj kurs, trebalo bi da se razumete sa programiranjem na Python-u i da poznajete njegove koncepte, pre nego što se upišete na ovaj kurs. Ako ne, oni imaju kurs „uvod u python kurs programiranja“ koji će vas provesti kroz njih.
5. Matematika za nauku o podacima
- Najbolji za: početnici
- Ocjena: Nije izjavljeno
- Trajanje: 5-6 sati.
- Platforma: Alison.
Matematika za nauku o podacima pokriva osnove verovatnoće, statistike i linearne algebre u vezi sa korišćenjem matematike u nauci o podacima. Kako se osnovno razumijevanje matematike zahtijeva od svakog stručnjaka za podatke (naučnika podataka, analitičara podataka, poslovnog analitičara ili inženjera podataka), ovaj kurs pokriva svaki od potrebnih aspekata.
Ovaj kurs je za razliku od svake apstraktne, neprimijenjene matematike. U Alison ćete naučiti matematiku koja će vam omogućiti da utičete na svijet. Ovaj kurs je treći kurs u nizu. Da biste izvukli najbolje iz ovog kursa, preporučljivo je da pohađate ova prva dva kursa o nauci o podacima pre nego što počnete da polažete matematiku za nauku o podacima.
6. Radionica Lean Analytics
- Najbolji za: početnici
- Ocjena: 4.6 je van 5-a
- Trajanje: 2 sata 23 minuta
- Platforma: Udemy
Radionica Learn analytics pomaže vam da shvatite osnove analitike, način razmišljanja vođen podacima i principe lean startup. U ovom kursu ćete pogledati šest primjera kako se poslovni modeli odnose na start-up preduzeća svih veličina.
Također ćete naučiti kako saznati vrijeme da krenete naprijed s donošenjem odluke i primijeniti koncepte Lean Analytics na uspostavljena poduzeća i proizvode.
7. Uvod u analizu podataka pomoću programa Excel
- Najbolji za: početnici
- Ocjena: Nije izjavljeno
- Trajanje: 4 sedmice (na 2-4 sata sedmično)
- Platforma: edX.
Microsoft Excel i njegove integrisane pivot tabele jedna su od najboljih analitičkih karakteristika za analizu podataka. U ovom kursu ćete naučiti kako izvršiti analizu podataka koristeći Excelove najomiljenije funkcije.
U Uvodu u analizu podataka pomoću Excela, otkrit ćete kako napraviti zaokretne tablice u Excelu koristeći niz redova i stupaca. Također ćete svjedočiti djelotvornosti Excel stožera na djelu, uključujući njegovu sposobnost da sumira podatke na različite načine, olakša brzo istraživanje podataka i generira pronicljivo znanje iz prikupljenih podataka.
8. Bayesova statistika: od koncepta do analize podataka
- Najbolji za: srednji
- Ocjena: 4.6 je van 5-a
- Trajanje: 12 sati
- Platforma: Coursera.
Bayesov pristup statistici će biti uveden u ovom predmetu kroz proučavanje vjerovatnoće i analize podataka. Također, poučavat će se osnove Bayesovog pristupa kao i njegova primjena na tipične tipove podataka.
Bayesian pristup će biti u suprotnosti sa frekventističkim pristupom, kao i prednosti Bayesovog pristupa. Kako bi stvorio privlačno okruženje za učenje, ovaj kurs kombinuje video zapise predavanja, kompjuterske demonstracije, lektire, vježbe i ploče za diskusiju.
9. Google analitika podataka
- Najbolji za: početnike
- Ocjena: 4.8 je van 5-a
- Trajanje: 6 mjeseci (po 10 sati sedmično)
- Platforma: Coursera.
Google analitika podataka daje vam temeljno razumijevanje procedura i metoda koje mlađi ili pridruženi analitičar podataka svakodnevno koristi.
U ovom kursu ćete također naučiti važne metode analize koje uključuju čišćenje podataka, analizu i vizualizaciju pomoću ovih alata: proračunske tablice, SQL, R programiranje i Tableau. Također ćete naučiti kako prikazati nalaze podataka na nadzornim pločama, prezentacijama i popularnim platformama za vizualizaciju.
10. Naučite kodirati za analizu podataka
- Najbolji za: početnike
- Ocjena: 3.5 je van 5-a
- Trajanje: 24 sati
- Platforma: OpenLearn.
Naučite da kodirate za analizu podataka će vas naučiti kako da kreirate svoje kompjuterske programe sa kodiranjem (jedan po red koda). Zbog popularnosti pythona u svim akademskim oblastima, to je programski jezik koji se koristi u ovom kursu.
Koristeći stvarne podatke Svjetske banke, Svjetske zdravstvene organizacije i drugih organizacija, provodit će se vježbe kodiranja i analize pisanja pomoću poznate Jupyter Notebooks platforme. Ovo vam omogućava da odmah vidite rezultat pokretanja vašeg koda i olakšava vam uočavanje i ispravljanje grešaka.
Na ovom kursu ćete naučiti kako pristupiti otvorenim podacima, pripremiti ih za analizu, kreirati vizualizacije i dokumentirati i distribuirati analize javno i privatno.
Često postavljana pitanja uključena Besplatni online kursevi analize podataka
Koji je najbolji besplatni online kurs za analizu podataka?
Kratki kurs analize podataka od CareerFoundry
Da li je nauka o podacima isto što i analitika podataka?
Ne.
Koje su mi mogućnosti za posao dostupne ako studiram analitiku podataka?
Uz analitiku podataka, možete biti analitičar podataka, analitičar poslovne inteligencije, naučnik podataka, inženjer podataka, operativni analitičar, menadžer projekta, analitika IT sistema i još mnogo toga.
Da li su svi kursevi analize podataka prikladni za početnike?
Ne, neki kursevi zahtijevaju preduvjete znanja u nekim oblastima prije nego što se možete prijaviti za kurs.
Koliko je analiza podataka važna za poslovanje?
Analitika podataka je tajna optimizacije performansi, maksimizacije profita i preciznog donošenja odluka u svakom poslu.
Takođe preporučujemo
- 10 najboljih online certifikacija za analitiku podataka
- 10 sertifikata analitičara podataka za početnike
- 20 najboljih programa nauke o podacima na mreži
- 10 najboljih besplatnih certifikata za analizu podataka
- 10 najboljih univerziteta za nauku o podacima u SAD.
Zaključak:
Odjednom se čini da svi pričaju o analitici podataka, a vi se pitate „Kakva je ova analitika podataka?“ Kao što smo ranije obećali, nadamo se da ste uspjeli razumjeti o čemu se radi u analizi podataka.
Također se nadamo da ste mogli birati između raznih besplatnih kurseva za analizu podataka. Voljeli bismo čuti od vas!