Hi ha cursos gratuïts d'anàlisi de dades en línia? Per descomptat, n'hi ha! Aquests cursos no només són avantatjosos perquè són gratuïts o només perquè són en línia i tenen un ritme propi, però endevineu què? Són de primer nivell!
Com que l'anàlisi de dades és un component crucial del negoci, hi ha una demanda creixent d'especialistes en anàlisi de dades. L'evolució de la tecnologia i l'augment quotidià de les decisions dependents de les dades també ha estat un cas d'estudi.
De sobte, l'anàlisi de dades sembla ser un tema candent, i us fa preguntar-vos què és. No cal que busqueu més; World Scholars Hub té les millors solucions!
Taula de continguts
Què és Data Analytics?
L'anàlisi de dades és un nom general per a diversos tipus d'anàlisi de dades. S'ocupa de l'ús de les idees i tendències disponibles per resoldre un problema particular. En termes senzills, l'anàlisi de dades tracta d'analitzar dades o estadístiques de manera sistemàtica.
A partir de la comprensió i l'aplicació dels patrons de dades, l'anàlisi de dades és per tal que es prengui una decisió científicament eficaç. Científicament, en el sentit que les dades han de passar per diversos passos i processos abans que es pugui prendre una decisió.
Qualsevol tipus d'informació es pot sotmetre a l'anàlisi de dades, ja que és el secret per a l'optimització del rendiment, la maximització dels beneficis i la presa de decisions precisa en cada negoci.
Una altra cosa bonica de l'anàlisi de dades és la seva diversitat laboral. Amb l'anàlisi de dades, podeu ser un analista de dades, un analista d'intel·ligència empresarial, un científic de dades, un enginyer de dades, un analista operacional, un gestor de projectes o un analista de sistemes informàtics, per esmentar només alguns.
Hi ha diversos passos implicats en l'anàlisi de dades, i tots són per al creixement d'un negoci. Cadascuna d'aquestes etapes té una clau per a l'eficiència empresarial.
Quins són els passos implicats en l'anàlisi de dades?
A continuació es mostren els 4 passos implicats en l'anàlisi de dades:
1. Anàlisi descriptiva:
L'anàlisi descriptiva s'ocupa del bé que va un negoci. La pregunta més freqüent en aquesta etapa és "Què està passant al vostre negoci?"
En aquest aspecte de l'anàlisi de dades, no es necessita informació profunda. Respon a la pregunta de si hi ha o no un bon funcionament d'un negoci. Per tant, sovint la resposta no està ben detallada.
2. Anàlisi de diagnòstic:
Aquest és el pas després de l'anàlisi descriptiva. L'anàlisi de diagnòstic tracta la causa principal d'un problema. La pregunta que es fa en aquesta etapa sempre comença amb a Per què. Per exemple: "Per què li passa això a la teva empresa?"
Amb una informació ben detallada sobre el negoci, es posa a la llum el problema del "per què". Aquesta etapa ajuda a identificar anomalies empresarials.
3. Anàlisi predictiu:
Aquest és el pas després de l'anàlisi diagnòstic. En l'anàlisi predictiva, s'utilitzen estadístiques i algorismes anteriors per proporcionar recomanacions. La pregunta més freqüent en aquesta etapa és "què passarà probablement en el futur?"
Aquesta tècnica es basa en tendències i patrons al llarg dels anys. S'utilitza per determinar si una tendència determinada es repetirà. També ajuda a proporcionar les millors recomanacions disponibles per a esdeveniments futurs.
4. Anàlisi prescriptiva:
Aquest és el pas després de l'anàlisi predictiva. L'anàlisi prescriptiva determina la millor opció d'acció. Aquesta àrea ajuda a respondre la pregunta de "Què s'ha de fer?"
Determina què fer i què no fer. Això es pot utilitzar per assessorar els usuaris sobre els possibles resultats i què s'ha de fer per optimitzar el negoci al màxim. En aquesta etapa, fins i tot davant la incertesa, es pren una decisió basada en dades.
Què cal cercar en triar un curs gratuït d'anàlisi de dades en línia
Escollir el curs més adequat per a tu és molt més treball del que et penses. Cal tenir en compte alguns factors abans d'optar per un curs en línia.
A continuació es mostren alguns factors a tenir en compte a l'hora de triar un curs gratuït d'anàlisi de dades en línia:
1. Credibilitat i qualificació:
Això s'ha de tenir en compte abans de triar qualsevol curs. Això inclou les revisions fetes pels estudiants que han fet el curs abans. Determina quant es pot confiar en un curs. No voldreu optar per un curs i, al llarg de la línia, adoneu-vos que té una puntuació d'1.0. Això no t'agradaria, oi?
2. Durada del curs:
Els cursos en línia poden ser de curta durada (poques hores a setmanes) o de llarga durada (mesos a anys). La durada del curs ha de dependre de la vostra disponibilitat i nivell d'exhaustivitat. En general, els cursos de llarga durada solen ser més detallats en comparació amb els cursos de curta durada.
3. Intensitat:
Els cursos en línia són una varietat de principiants, intermedis i avançats, mentre que alguns són una sèrie que consisteix en totes aquestes etapes. Altres cursos requereixen que tinguis coneixements bàsics abans d'optar al curs.
Quan trieu un curs d'anàlisi de dades, trieu el més adequat per al vostre nivell educatiu actual.
4. Accessibilitat del curs:
Alguns cursos gratuïts són accessibles dins d'un interval de temps (accessibles temporalment), mentre que d'altres estan disponibles per a tota la vida. Escollir un curs permanentment accessible és el millor perquè sempre pots consultar-los en cas d'incertesa sobre un tema.
5. Programes de suport i tutoria:
Hi ha algunes retirades a la majoria de cursos gratuïts i aquestes retirades inclouen certificats de curs, suport i programes de tutoria. Alguns d'aquests programes de suport i tutoria inclouen plataformes de discussió, instal·lacions de conferències en directe i eines de simulació.
Malgrat aquesta retirada, l'ajuda econòmica és una opció en alguns d'aquests cursos.
6. Certificat compartible i ajut econòmic:
El certificat emès un cop finalitzat el curs serveix com a prova de professionalitat. Tot i que la majoria de plataformes d'aprenentatge en línia requereixen un testimoni per obtenir un certificat compartible, mentre que algunes plataformes ofereixen ajuda econòmica per als estudiants que volen cursar aquests cursos de manera gratuïta i encara estar certificats. Assegureu-vos de comprovar si hi ha ajudes financeres si els certificats no són gratuïts.
Quins són els millors cursos d'anàlisi de dades en línia gratuïts?
A continuació es mostren els millors cursos gratuïts d'anàlisi de dades en línia:
- Curs curt d'anàlisi de dades
- Entendre la ciència de dades
- Introducció a l'anàlisi de dades
- Introducció a l'anàlisi de dades
- Matemàtiques per a la ciència de dades
- Taller d'anàlisi Lean
- Introducció a l'anàlisi de dades amb excel
- Estadística bayesiana: del concepte a l'anàlisi de dades
- Analítica de dades de Google
- Aprèn a codificar per a l'anàlisi de dades.
Els 10 millors cursos d'anàlisi de dades en línia gratuïts
1. Curs curt d'anàlisi de dades
- Millor per a: Principiants
- Valoració: 4.84 5 de
- Durada: 15 minuts diaris
- Plataforma: Foneria de carrera.
El curs breu d'anàlisi de dades és una introducció pràctica a l'anàlisi de dades. En aquest curs, començareu amb la neteja i acabareu amb visualitzacions (inclosos gràfics i gràfics) i informació clau. Per a una millor comprensió, s'utilitzarà un conjunt de dades reals per resoldre problemes empresarials.
Aquest curs conté una introducció a les dades i també conté alguns exercicis. Cada dia, rebeu 5 lliçons diàries al vostre ritme en un interval de 15 minuts.
Cada tutorial conté una barreja de presentacions en vídeo, lliçons escrites, tasques pràctiques i proves interactives. Conté una introducció a l'anàlisi de dades que és un estudi exhaustiu que inclou la neteja de dades, la visualització i la informació final.
2. Entendre la ciència de dades
- Millor per a: Principiants
- Valoració: no s'indica
- Durada: hores 2
- Plataforma: Camp de dades.
Entendre la ciència de dades ampliarà els vostres coneixements sobre ciència de dades, llenguatge de màquines, visualització de dades, enginyeria de dades i computació en núvol. Aquest curs consta de 15 vídeos i 48 exercicis.
En aquest curs, aprendràs els conceptes bàsics de la ciència de dades, la recollida de dades, l'emmagatzematge, la preparació, l'exploració, la visualització, l'experimentació i la predicció.
També aprendràs a interpretar i incorporar dades a la vida quotidiana. A més, us ensenyaran els rols d'un científic de dades sense haver de preocupar-vos per la codificació.
3. Introducció a l'anàlisi de dades
- Millor per a: Principiants
- Valoració: 4.8 5 de
- Durada: 6 mesos
- Plataforma: Cursarà.
La introducció a l'anàlisi de dades us portarà a través de l'anàlisi de dades des de zero, ja que no cal experiència prèvia. Aquest curs us il·luminarà sobre les habilitats necessàries per preparar-vos per a una carrera en anàlisi de dades.
En aquest curs, aprendràs a preparar, organitzar, analitzar i visualitzar dades per analitzar-les. A més, se us ensenyarà com utilitzar fulls de càlcul, programació SQL i R per completar anàlisis i càlculs.
4. Introducció a l'anàlisi de dades
- Millor per a: Principiants
- Valoració: no s'indica
- Durada: aproximadament 6 setmanes
- Plataforma: gosàcia.
Introducció a l'anàlisi de dades conté informació sobre com fer consultes, organitzar les dades en un format utilitzable i resoldre qualsevol problema. També conté lliçons sobre com examinar dades, cercar-hi patrons, desenvolupar la vostra intuïció de dades i fer judicis, conclusions o prediccions.
També se us plantejarà la millor manera d'expressar les vostres troballes. A més, aprendràs a codificar d'una manera més concisa i ràpida utilitzant les biblioteques de Python NumPy, Pandas i Matplotlib.
Com a requisit previ per a aquest curs, hauríeu d'estar còmode amb la programació en Python i coneixedor dels seus conceptes abans d'inscriure-us a aquest curs. Si no, tenen un curs sobre "curs d'introducció a la programació de Python" que us portarà a través d'aquests.
5. Matemàtiques per a la ciència de dades
- Millor per a: Principiants
- Valoració: no s'indica
- Durada: 5-6 hores.
- Plataforma: Alison.
Math for Data Science cobreix els fonaments de la probabilitat, l'estadística i l'àlgebra lineal en relació amb l'ús de les matemàtiques en la ciència de dades. Com que tots els professionals de les dades requereixen una comprensió bàsica de les matemàtiques (científic de dades, analista de dades, analista de negocis o enginyer de dades), aquest curs cobreix tots els aspectes necessaris.
Aquest curs és diferent de totes les matemàtiques abstractes i no aplicades. A Alison, aprendràs matemàtiques que et permetran influir en el món. Aquest curs és el tercer curs d'una sèrie. Per treure el màxim profit d'aquest curs, és recomanable fer aquests dos primers cursos sobre ciència de dades abans de cursar matemàtiques per a ciència de dades.
6. Taller de Lean Analytics
- Millor per a: Principiants
- Valoració: 4.6 5 de
- Durada: 2 hores 23 minuts
- Plataforma: Udemy.
El taller d'anàlisi d'aprenentatge us ajuda a entendre els fonaments de l'anàlisi, la mentalitat basada en dades i els principis d'iniciació ajustada. En aquest curs, veureu sis exemples de com es relacionen els models de negoci amb les empreses emergents de totes les mides.
També aprendràs a saber el moment per avançar amb una decisió i aplicar els conceptes de Lean Analytics a empreses i productes establerts.
7. Introducció a l'anàlisi de dades mitjançant Excel
- Millor per a: Principiants
- Valoració: no s'indica
- Durada: 4 setmanes (entre 2 i 4 hores setmanals)
- Plataforma: EDX.
Microsoft Excel i les seves taules dinàmiques integrades són una de les millors funcions analítiques per a l'anàlisi de dades. En aquest curs, aprendràs a realitzar anàlisis de dades utilitzant les funcions més populars d'Excel.
A Introducció a l'anàlisi de dades amb Excel, descobrireu com fer taules dinàmiques a Excel utilitzant una sèrie de files i columnes. També serà testimoni de l'eficàcia dels pivots d'Excel en acció, inclosa la seva capacitat per resumir dades de diverses maneres, facilitar l'exploració ràpida de dades i generar un coneixement profund a partir de les dades recopilades.
8. Estadística bayesiana: del concepte a l'anàlisi de dades
- Millor per a: Intermedi
- Valoració: 4.6 5 de
- Durada: hores 12
- Plataforma: Cursarà.
En aquest curs s'introduirà l'enfocament bayesià de l'estadística mitjançant l'estudi de la probabilitat i l'anàlisi de dades. També s'ensenyaran els fonaments de l'enfocament bayesià, així com la seva aplicació als tipus de dades típics.
L'enfocament bayesià es contrastarà amb l'enfocament freqüentista, així com els avantatges de l'enfocament bayesià. Per crear un entorn d'aprenentatge atractiu, aquest curs combina vídeos de conferències, demostracions per ordinador, lectures, exercicis i taules de discussió.
9. Google Data Analytics
- Millor per a: principiants
- Valoració: 4.8 5 de
- Durada: 6 mesos (a 10 hores setmanals)
- Plataforma: Cursarà.
L'anàlisi de dades de Google us ofereix una comprensió exhaustiva dels procediments i mètodes que utilitza diàriament un analista de dades junior o associat.
En aquest curs, també aprendràs mètodes d'anàlisi importants que inclouen la neteja, l'anàlisi i la visualització de dades mitjançant aquestes eines: fulls de càlcul, SQL, programació R i Tableau. També aprendràs a mostrar les troballes de dades en taulers, presentacions i plataformes de visualització populars.
10. Aprèn a codificar per a l'anàlisi de dades
- Millor per a: principiants
- Valoració: 3.5 5 de
- Durada: hores 24
- Plataforma: OpenLearn.
Apreneu a codificar per a l'anàlisi de dades us ensenyarà a crear els vostres programes informàtics amb codificació (una línia de codi alhora). A causa de la popularitat de Python en tots els àmbits acadèmics, és el llenguatge de programació utilitzat en aquest curs.
Utilitzant dades reals del Banc Mundial, l'Organització Mundial de la Salut i altres organitzacions, es realitzaran exercicis de codificació i anàlisis de redacció mitjançant la coneguda plataforma Jupyter Notebooks. Això us permetrà veure a l'instant el resultat de l'execució del vostre codi i us facilitarà detectar i corregir errors.
En aquest curs, aprendràs a accedir a dades obertes, preparar-les per a l'anàlisi, crear visualitzacions i documentar i difondre anàlisis de manera pública i privada.
Preguntes freqüents activades Cursos en línia gratuïts d'anàlisi de dades
Quin és el millor curs gratuït d'anàlisi de dades en línia?
Curs breu d'anàlisi de dades de CareerFoundry
La ciència de dades és el mateix que l'anàlisi de dades?
No.
Quines són les oportunitats laborals disponibles per a mi si estudio anàlisi de dades?
Amb l'anàlisi de dades, podeu ser analista de dades, analistes d'intel·ligència empresarial, científic de dades, enginyer de dades, analista operacional, gestor de projectes, analítiques de sistemes informàtics i molt més.
Tots els cursos d'anàlisi de dades són adequats per a principiants?
No, alguns cursos requereixen alguns coneixements previs en alguns camps abans de poder optar al curs.
Quina importància té l'anàlisi de dades per a una empresa?
L'anàlisi de dades és el secret per a l'optimització del rendiment, la maximització dels beneficis i la presa de decisions precisa en cada negoci.
També us recomanem
- Les 10 millors certificacions d'anàlisi de dades en línia
- 10 certificacions d'analista de dades per a principiants
- 20 millors programes de ciència de dades en línia
- 10 millors certificacions d'anàlisi de dades gratuïtes
- Les 10 millors universitats de ciència de dades als EUA.
Conclusió:
De sobte, sembla que tothom parla d'anàlisi de dades i tu dius "Com és aquesta anàlisi de dades?" Tal com s'havia promès anteriorment, esperem que hàgiu pogut entendre en què consisteix l'anàlisi de dades.
També esperem que hàgiu pogut triar entre una varietat de cursos gratuïts d'anàlisi de dades. Ens agradarà saber de tu!