10 bedste gratis online dataanalysekurser

By
sejr
-
0
3234
gratis online dataanalysekurser
gratis online dataanalysekurser

Er der gratis online dataanalysekurser? Selvfølgelig er der! Disse kurser er ikke kun fordelagtige, fordi de er gratis, eller bare fordi de er online og i eget tempo, men gæt hvad? De er i top!

Da dataanalyse er en afgørende komponent i forretningen, er der en stigende efterspørgsel efter dataanalysespecialister. Udviklingen af ​​teknologi og den daglige stigning i dataafhængige beslutninger har også været et casestudie.

Pludselig ser dataanalyse ud til at være et varmt emne, som efterlader dig i tvivl om, hvad det er. Du behøver ikke lede længere; World Scholars Hub har de bedste løsninger!

Hvad er Data Analytics?

Dataanalyse er en generel betegnelse for forskellige typer dataanalyse. Den omhandler brugen af ​​tilgængelig indsigt og tendenser til at løse et bestemt problem. Enkelt sagt handler dataanalyse om at analysere data eller statistik systematisk.

Baseret på forståelsen og anvendelsen af ​​datamønstrene er dataanalyse til det ende, at der træffes en videnskabelig effektiv beslutning. Videnskabeligt i den forstand, at data skal gennemgå forskellige trin og processer, før en beslutning kan træffes.

Enhver form for information kan udsættes for dataanalyse, da det er hemmeligheden bag præstationsoptimering, profitmaksimering og nøjagtig beslutningstagning i enhver virksomhed.

En anden smuk ting ved dataanalyse er dens jobdiversitet. Med dataanalyse kan du være dataanalytiker, business intelligence-analytiker, dataforsker, dataingeniør, operationsanalytiker, projektleder eller IT-systemanalyse, for blot at nævne nogle få.

Der er forskellige trin involveret i dataanalyse, og alle disse er for vækst af en virksomhed. Hvert af disse stadier har en nøgle til virksomhedens effektivitet.

Hvad er trinene involveret i dataanalyse?

Nedenfor er de 4 trin involveret i dataanalyse:

1. Beskrivende analyse:

Deskriptiv analyse handler om, hvor godt en virksomhed går. Det oftest stillede spørgsmål på dette tidspunkt er "Hvad sker der i din virksomhed?"

I dette aspekt af dataanalyse er der ikke behov for dyb information. Det besvarer spørgsmålet om, hvorvidt der er en gnidningsløs drift af en virksomhed. Derfor er svaret ofte ikke veldetaljeret.

2. Diagnostisk analyse:

Dette er skridtet efter beskrivende analyser. Diagnostiske analyser beskæftiger sig med den grundlæggende årsag til et problem. Spørgsmålet, der stilles på dette stadium, starter altid med et hvorfor. For eksempel: "Hvorfor sker dette for din virksomhed?"

Med veldetaljeret information om virksomheden bliver "hvorfor"-problemet sat for dagen. Denne fase hjælper med at identificere forretningsmæssige uregelmæssigheder.

3. Forudsigelig analyse:

Dette er skridtet efter diagnostiske analyser. I prædiktiv analyse bruges tidligere statistikker og algoritmer til at give anbefalinger. Det oftest stillede spørgsmål på dette tidspunkt er "hvad vil der højst sandsynligt ske i fremtiden?"

Denne teknik er baseret på trends og mønstre gennem årene. Det bruges til at bestemme, om en bestemt tendens vil gentage sig. Det hjælper også med at give de bedste tilgængelige anbefalinger til fremtidige begivenheder.

4. Receptpligtig analyse:

Dette er skridtet efter prædiktiv analyse. Præskriptiv analyse bestemmer det bedste valg af handling. Dette område hjælper med at besvare spørgsmålet "Hvad skal der gøres?"

Det bestemmer, hvad man skal gøre, og hvad man ikke skal gøre. Dette kan bruges til at rådgive brugerne om de mulige resultater, og hvad der bør gøres for maksimal forretningsoptimering. På dette stadium, selv i lyset af usikkerhed, træffes en datadrevet beslutning.

Hvad skal du se efter, når du vælger et gratis online dataanalysekursus

At vælge det kursus, der passer bedst til dig, er meget mere arbejde, end du tror, ​​det er. Nogle faktorer skal overvejes, før du tilmelder dig et onlinekursus.

Nedenfor er nogle faktorer, du skal overveje, når du vælger et gratis online dataanalysekursus:

1. Troværdighed og vurdering:

Dette skal man være opmærksom på, før man vælger et kursus. Dette inkluderer anmeldelser givet af studerende, der har taget kurset før. Det bestemmer, hvor meget man kan stole på et kursus. Du ønsker ikke at tilmelde dig et kursus og indse, at det er med en vurdering på 1.0. Det ville du ikke kunne lide, vel?

2. Kursets varighed:

Onlinekurser kan være kortsigtede (et par timer til uger) eller langsigtede (måneder til år). Kursets varighed bør afhænge af din tilgængelighed og omfang. Generelt er langvarige kurser ofte mere detaljerede sammenlignet med kortvarige kurser.

3. Intensitet:

Onlinekurser er en række forskellige begyndere, mellemliggende og avancerede, mens nogle er en serie bestående af alle disse trin. Andre kurser kræver, at du har grundlæggende viden, før du tilmelder dig kurset.

Når du vælger et kursus i dataanalyse, skal du vælge det kursus, der passer bedst til dit nuværende uddannelsesniveau.

4. Kursus tilgængelighed:

Nogle gratis kurser er tilgængelige inden for et tidsinterval (midlertidigt tilgængelige), mens andre er tilgængelige for hele livet. At vælge et kursus, der er permanent tilgængeligt, er det bedste, fordi du altid kan henvise til dem i tilfælde af usikkerhed om et emne.

5. Støtter og mentorprogrammer:

Der er nogle tilbagetrækninger i de fleste gratis kurser, og disse tilbagetrækninger inkluderer kursuscertifikater, support og mentorprogrammer. Nogle af disse støtte- og mentorprogrammer inkluderer diskussionsplatforme, live-foredragsfaciliteter og simuleringsværktøjer.

På trods af denne tilbagetrækning er økonomisk støtte en mulighed i nogle af disse kurser.

6. Delbart certifikat og økonomisk støtte:

Certifikatet udstedt efter kursusafslutning tjener som bevis på professionalisme. Selvom de fleste online læringsplatforme kræver et token for at opnå et delbart certifikat, mens nogle platforme tilbyder økonomisk støtte til studerende, der ønsker at studere disse kurser gratis og stadig blive certificeret. Sørg for at tjekke, om der er økonomisk støtte til rådighed, hvis certifikaterne ikke er gratis.

Hvad er de bedste gratis online dataanalysekurser?

Nedenfor er de bedste gratis online dataanalysekurser:

10 bedste gratis online dataanalysekurser

1. Kort kursus i dataanalyse

  • Bedst til:  begyndere
  • Bedømmelse: 4.84 ud af 5
  • Varighed: 15 minutter dagligt
  • Platform: Karrierestøberi.

Data Analytics kort kursus er en praktisk introduktion til dataanalyse. På dette kursus starter du med rengøring og afslutter med visualiseringer (inklusive diagrammer og grafer) og nøgleindsigter. For bedre forståelse vil ægte datasæt blive brugt til at løse forretningsproblemer.

Dette kursus indeholder en introduktion til data, og indeholder også nogle øvelser. Hver dag modtager du 5 daglige lektioner i eget tempo inden for tidsintervallet 15 minutter.

Hver tutorial indeholder en blanding af videointroduktioner, skriftlige lektioner, praktiske opgaver og interaktive quizzer. Den indeholder en introduktion til dataanalyse, som er en omfattende undersøgelse, der involverer datarensning, visualisering og endelig indsigt.

2. Forståelse af datavidenskab

  • Bedst til: begyndere
  • Bedømmelse: Uoplyst
  • Varighed: 2 timer
  • Platform: Datacamp.

Forståelse af Data Science vil udvide din viden om datavidenskab, maskinsprog, datavisualisering, datateknik og cloud computing. Dette kursus består af 15 videoer og 48 øvelser.

På dette kursus lærer du det grundlæggende inden for datavidenskab, dataindsamling, lagring, forberedelse, udforskning, visualisering, eksperimentering og forudsigelse.

Du vil også lære datafortolkning og inkorporering i dagligdagen. Du vil også blive undervist i rollerne som en dataforsker uden at skulle bekymre dig om kodning.

3. Introduktion til dataanalyse

  • Bedst til: begyndere
  • Bedømmelse: 4.8 ud af 5
  • Varighed: 6 måneder
  • Platform: Coursera.

Introduktion til dataanalyse vil tage dig gennem dataanalyse fra bunden, da der ikke kræves nogen forudgående erfaring. Dette kursus vil oplyse dig om de efterspurgte færdigheder, der er nødvendige for at gøre dig klar til en karriere inden for dataanalyse.

På dette kursus lærer du, hvordan du forbereder, organiserer, analyserer og visualiserer data til analyse. Du vil også blive undervist i, hvordan du bruger regneark, SQL og R-programmering til at gennemføre analyser og beregninger.

4. Introduktion til dataanalyse

  • Bedst til: begyndere
  • Bedømmelse: Uoplyst
  • Varighed: ca. 6 uger
  • Platform: udacity.

Introduktion til dataanalyse indeholder information om, hvordan du foretager forespørgsler, organiserer dine data i et brugbart format og løser eventuelle problemer. Den indeholder også lektioner om at undersøge data, lede efter mønstre i dem, udvikle din dataintuition og foretage vurderinger, konklusioner eller forudsigelser.

Du vil også blive anset som den bedste måde at udtrykke dine resultater på. Derudover vil du lære kodning på en mere kortfattet og hurtigere måde ved at bruge Python-bibliotekerne NumPy, Pandas og Matplotlib.

Som en forudsætning for dette kursus bør du være fortrolig med programmering i Python og vidende om dets koncepter, før du tilmelder dig dette kursus. Hvis ikke, har de et kursus om "introduktion til python-programmeringskursus", som vil tage dig igennem disse.

5. Matematik til datavidenskab

  • Bedst til: begyndere
  • Bedømmelse: Uoplyst
  • Varighed: 5-6 timer.
  • Platform: Alison.

Math for Data Science dækker det grundlæggende i sandsynlighed, statistik og lineær algebra, som de relaterer til brug af matematik i datavidenskab. Da en grundlæggende forståelse af matematik kræves af enhver dataprofessionel (dataforsker, dataanalytiker, forretningsanalytiker eller dataingeniør), dækker dette kursus alle de nødvendige aspekter.

Dette kursus er i modsætning til enhver abstrakt, uanvendt matematik. Hos Alison lærer du matematik, der gør dig i stand til at påvirke verden. Dette kursus er det tredje kursus i rækken. For at få det bedste ud af dette kursus, er det tilrådeligt at tage disse første to kurser om datavidenskab, før du tager matematik til datavidenskab.

6. Lean Analytics Workshop

  • Bedst til: begyndere
  • Bedømmelse: 4.6 ud af 5
  • Varighed: 2 timer 23 minutter
  • Platform: Udemy.

Lær analytics workshop hjælper dig med at forstå det grundlæggende i analyse, den datadrevne tankegang og lean startup principper. På dette kursus vil du se på seks eksempler på, hvordan forretningsmodeller forholder sig til nystartede virksomheder i alle størrelser.

Du vil også lære, hvordan du kender tiden til at komme videre med en beslutning og anvender Lean Analytics-begreberne på etablerede virksomheder og produkter.

7. Introduktion til dataanalyse ved hjælp af Excel

  • Bedst til:  begyndere
  • Bedømmelse: Uoplyst
  • Varighed: 4 uger (ved 2-4 timer om ugen)
  • Platform: EDX.

Microsoft Excel og dets integrerede pivottabeller er en af ​​de bedste analytiske funktioner til dataanalyse. På dette kursus lærer du, hvordan du udfører dataanalyse ved hjælp af Excels mest vellidte funktioner.

I Introduktion til dataanalyse ved hjælp af excel vil du opdage, hvordan du laver pivottabeller i Excel ved hjælp af en række rækker og kolonner. Du vil også være vidne til effektiviteten af ​​Excel-pivoter i aktion, herunder dets kapacitet til at opsummere data på en række forskellige måder, lette hurtig dataudforskning og generere indsigtsfuld viden fra indsamlede data.

8. Bayesiansk statistik: Fra koncept til dataanalyse

  • Bedst til: Mellem
  • Bedømmelse: 4.6 ud af 5
  • Varighed: 12 timer
  • Platform: Coursera.

Den Bayesianske tilgang til statistik vil blive introduceret i dette kursus gennem studiet af sandsynlighed og dataanalyse. Der vil også blive undervist i grundlaget for den Bayesianske tilgang samt dens anvendelse på typiske datatyper.

Den bayesianske tilgang vil blive kontrasteret med den frekventistiske tilgang såvel som fordelene ved den bayesianske tilgang. For at skabe et engagerende læringsmiljø kombinerer dette kursus forelæsningsvideoer, computerdemonstrationer, oplæsninger, øvelser og diskussionsforum.

9. Google Data Analytics

  • Bedst til: begyndere
  • Bedømmelse: 4.8 ud af 5
  • Varighed: 6 måneder (ved 10 timer om ugen)
  • Platform: Coursera.

Google dataanalyse giver dig en grundig forståelse af de procedurer og metoder, en junior eller associeret dataanalytiker anvender dagligt.

På dette kursus lærer du også vigtige analysemetoder, som omfatter datarensning, analyse og visualisering ved hjælp af disse værktøjer: regneark, SQL, R-programmering og Tableau. Du vil også lære, hvordan du viser datafund på dashboards, præsentationer og populære visualiseringsplatforme.

10. Lær at kode til dataanalyse

  • Bedst til: begyndere
  • Bedømmelse: 3.5 ud af 5
  • Varighed: 24 timer
  • Platform: OpenLearn.

Lær at kode til dataanalyse vil lære dig, hvordan du opretter dine computerprogrammer med kodning (en linje kode ad gangen). På grund af populariteten af ​​python på tværs af alle akademiske områder, er det programmeringssproget, der bruges i dette kursus.

Ved hjælp af rigtige data fra Verdensbanken, Verdenssundhedsorganisationen og andre organisationer vil der blive udført kodningsøvelser og opskrivningsanalyser ved hjælp af den velkendte Jupyter Notebooks-platform. Dette er for at gøre det muligt for dig med det samme at se resultatet af at køre din kode og gør det nemmere for dig at opdage og rette fejl.

På dette kursus lærer du at tilgå åbne data, forberede dem til analyse, skabe visualiseringer og dokumentere og formidle analyser offentligt og privat.

Ofte stillede spørgsmål på Gratis online dataanalysekurser

Hvad er det bedste gratis online dataanalysekursus?

Data Analytics kort kursus af CareerFoundry

Er datavidenskab det samme som dataanalyse?

Nej.

Hvilke jobmuligheder er der for mig, hvis jeg studerer dataanalyse?

Med dataanalyse kan du være dataanalytiker, business intelligence-analytiker, dataforsker, dataingeniør, operationsanalytiker, projektleder, IT-systemanalyse og meget mere.

Er alle dataanalysekurser egnede til begyndere?

Nej, nogle kurser kræver en vis forudgående viden inden for nogle områder, før du kan tilmelde dig kurset.

Hvor vigtig er dataanalyse for en virksomhed?

Dataanalyse er hemmeligheden bag præstationsoptimering, profitmaksimering og nøjagtig beslutningstagning i enhver virksomhed.

Vi anbefaler også

konklusion:

Pludselig ser alle ud til at tale om dataanalyse, og du tænker "Hvordan er denne dataanalyse?" Som lovet tidligere, håber vi, at du har været i stand til at forstå, hvad dataanalyse handler om.

Vi håber også, at du har været i stand til at vælge mellem en række gratis dataanalysekurser. Vi vil gerne høre fra dig!