Der er mange dataanalyse-certificeringer online, men nogle gange er det virkelig svært at identificere nogle af de bedste ud af alle disse online-dataanalyse-certificeringer.
Dataanalyse er en af de hurtigst voksende og mest efterspurgte industrier i dag. Markedsundersøgelsesfirmaet Gartner forventer, at virksomhedens udgifter til data- og analyseløsninger vil nå 189 milliarder dollars i 2022, op fra 150 milliarder dollars i 2019.
I 2025 forventes det globale big data-marked at være 103 milliarder dollars værd.
Den stigende efterspørgsel efter fagfolk inden for datavidenskab betyder, at flere mennesker end nogensinde tager online dataanalysekurser. Som en ekstra fordel tilbyder mange af disse kurser et certifikat eller legitimationsoplysninger for at hjælpe dig med at skille dig ud.
Hvis du overvejer at tage en certificeringskursus, vi har dig dækket. Vi har samlet en liste over de 20 bedste dataanalyse-certificeringer online for at hjælpe dig i gang. Men før det, lad os sikre, at vi er på samme side.
Indholdsfortegnelse
Hvad er Data Analytics?
Behandling og statistisk analyse af eksisterende datasæt er genstand for dataanalyse. Analytikere fokuserer på at udvikle måder til at indfange, behandle og organisere data for at afdække handlingskraftig indsigt for aktuelle problemstillinger, samt at bestemme den bedste måde at kommunikere disse oplysninger på.
Kort sagt handler data og analyser om at finde løsninger på udfordringer, hvor vi er usikre på svarene. Det er også baseret på at levere resultater, der kan resultere i hurtige fordele.
Dataanalyse inkluderer også et par andre grene af større statistikker og analyser, der hjælper med kombinationen af forskellige datakilder og opdagelsen af sammenhænge, mens de forenkler resultaterne.
Fordele ved dataanalyse
Big data-analyse har flere fordele for virksomheder i dag.
Data Analytics hjælper med:
- Bedre beslutningstagning,
- Muliggør effektiv risikostyring,
- Forbedrer kundeoplevelsen, og
- Øger brandværdi.
I lyset af disse fordele er der en stigende efterspørgsel efter dygtige fagfolk inden for dataanalyse.
Disse fagfolk forventes at besidde ikke kun teoretisk viden, men også praktisk viden om big data-analyse.
For at sikre dette søger arbejdsgivere efter kandidater, der har gennemgået trænings- eller certificeringskurser, der giver praktisk eksponering til emnet.
Ud over at være i stand til at analysere dataene, bør disse fagfolk også være i stand til at skabe informative visualiseringer af disse data, så ikke-tekniske brugere også kan forstå dem. Det er her værktøjer som Tableau kommer i spil. Disse værktøjer giver dig mulighed for at oprette interaktive diagrammer, grafer, grafer og tabeller, der fortæller en historie om din organisations præstation baseret på dens nøglepræstationsindikatorer (KPI'er).
Dataanalyse versus datavidenskab
data, Science og Data Analytics beskæftiger sig begge med Big Data, men på forskellige måder. Data Science er et bredt begreb, der omfatter både dataanalyse og datavidenskab.
matematik, statistik, Computer Science, Informationsvidenskab, Machine Learning og Artificial Intelligence er alle inkluderet i Data Science.
Data mining, datainferens, prædiktiv modellering og udvikling af maskinlæringsalgoritmer bruges alle til at opdage mønstre fra store datasæt og omdanne dem til meningsfulde forretningsstrategier. Dataanalyse er på den anden side mest beskæftiget med statistik, matematik og statistisk analyse.
Data Analytics har til formål at afsløre den særlige udvundne indsigt, hvorimod Data Science fokuserer på at afdække signifikante sammenhænge mellem store datasæt.
For at sige det på en anden måde er Data Analytics en delmængde af Data Science, der fokuserer på mere detaljerede løsninger på de problemer, som Data Science rejser.
Data Science sigter mod at finde friske og interessante emner, der kan hjælpe virksomheder med at innovere. Dataanalyse har på den anden side til formål at finde svar på disse spørgsmål og bestemme, hvordan de kan implementeres i en virksomhed for at tilskynde til datadrevet innovation.
Liste over de bedste dataanalyse-certificeringer online
Nedenfor er en liste over de bedste online dataanalyse-certificeringer:
- SAS Advanced Analytics Professional certificering
- SAS Certified Data Curation Professional
- DASCA: Senior Data Scientist
- Microsoft-certificeret: Azure Data Scientist Associate
- IBM Data Science Professional-certifikat
- HarvardX's Data Science Professional Certificate
- Coursera: Data Science Specialization ved John Hopkins University
- EdX Big Data MicroMasters-program
- Udacity Business Analytics Nanodegree
- DataCamp Dataanalyse i Excel.
10 bedste dataanalyse-certificeringer online
1. SAS Advanced Analytics Professional certificering
Dette er et topniveau data science certificering tilbydes af SAS Academy for Data Science, og det dækker en bred vifte af emner som statistik, visuel analyse, logistisk regression, Hadoop-fundamenter, datamining og mere.
Studerende skal have mindst seks måneders programmeringserfaring, før de ansøger om certificeringen, som består af ni kurser og tre tests.
På grund af platformens legitimitet og omfattende dækning af så mange datavidenskabelige emner, anser mange dette for at være den største certificering for datavidenskab.
2. SAS Certified Data Curation Professional
For at passe til forskellige deltagers læringsstile tilbyder SAS Big Data-certificeringen både instruktørstyret træning og e-læringsformer i eget tempo.
Før de tilmelder sig, skal eleverne have en stærk forståelse af programmering, herunder datamanipulationsteknikker og SQL.
Datastyringsværktøjer og Hadoop er blandt de behandlede emner. Der er fire træningskurser og kun én eksamen i denne pakke.
Data Curation-certifikatet er ligesom andre SAS-certificeringer en abonnementsbaseret tjeneste, der giver dig adgang til skyen i et år, før du skal forny den.
3. DASCA: Senior Data Scientist
Data Science Council of America, eller DASCA, er den førende kilde til internationalt anerkendte datavidenskabelige certifikater. Dets SDS (Senior Data Scientist) og PDS (Principal Data Scientist) legitimationsoplysninger er blandt de mest prestigefyldte i verden for data scientists. Tjek hvordan blive data scientist med en bachelorgrad.
Kandidater fra en række forskellige discipliner, herunder virksomhedsledelse, økonomi, statistik og teknologi, kan drage fordel af den leverandørneutrale datavidenskabscertificeringsinstitutions omfattende, dybdegående certificeringsprogrammer.
4. Microsoft-certificeret: Azure Data Scientist Associate
Vil du forstå, hvordan man opretter og kører maskinlæringsarbejdsbelastninger? Azure Data Scientist Associate-certificeringen fra Microsoft er noget for dig.
Det bedste ved denne Microsoft-certificering er, at du kan studere til det gratis ved at bruge Microsofts læringsværktøjer, men der er også premium, instruktørledede muligheder tilgængelige. Certificeringen omfatter AI-løsninger, naturlig sprogbehandling og maskinlæring.
5. IBM Data Science Professional-certifikat
IBM Data Science Professional Certificate er en anden nyttig online-databevis. Kandidater, der ønsker at starte deres professionelle datavidenskabskarriere, kan overveje datavidenskabscertificeringsprogrammet på begynderniveau.
Certificeringen inkluderer en introduktion til datavidenskab med maskinlæring, python, open source-værktøjer og SQL i løbet af ni kurser.
Deres kurser kan gennemføres på din egen tid, mens kursusudviklerne anbefaler at gennemføre dem på tre måneder.
6. HarvardX's Data Science Professional Certificate
HarvardX tilbyder en række onlinekurser designet til at hjælpe professorer med at forbedre undervisning og læring gennem on-campus og online modes.
Med HarvardX's Data Science Professional Certificate lærer du grundlæggende datavidenskab som R og maskinlæring gennem casestudier fra den virkelige verden.
HarvardX data science-certificeringen giver ansøgere den information og de evner, de har brug for til at løse de virkelige udfordringer med dataanalyse.
De ni kurser, der udgør den professionelle datavidenskabscertificering, dækker emner, herunder visualisering, maskinlæring, lineær regression, sandsynlighed, datastrid og meget mere.
7. Coursera: Data Science Specialization ved John Hopkins University
Dette Coursera-certifikat, der tilbydes af John Hopkins University, er ideelt for begyndere, der ønsker at lære at konstruere et dataprodukt, generere datadrevne konklusioner og øve maskinlæring.
Før de tilmelder sig, skal eleverne have et grundlæggende kendskab til Python.
Kurser er gratis, men enkeltpersoner, der ønsker at blive certificeret, skal muligvis betale et lille gebyr, da de fleste Coursera-certificeringer starter ved $50.
8. EdX Big Data MicroMasters-program
Dette kursus er en del af Big Data MicroMasters-programmet og vil hjælpe dig med at forbedre dine programmerings- og matematikfærdigheder, mens du lærer om big data-analyse.
På dette kursus lærer du, hvordan du opbevarer, håndterer og analyserer data for at træffe bedre forretningsbeslutninger i nutidens digitale verden.
Du lærer, hvordan du bruger teknologier som Apache Spark og R, som er vitale analytiske værktøjer. Du vil være i stand til at nærme dig store datavidenskabelige udfordringer med kreativitet og initiativ ved afslutningen af dette kursus.
9. Udacity Business Analytics Nanodegree
Du vil mestre grundlæggende datafærdigheder, der kan anvendes på tværs af funktioner og brancher i dette program. Du lærer, hvordan du bruger Excel til at analysere data og bygge modeller, SQL til at forespørge databaser og Tableau til at skabe informative datavisualiseringer.
Der er ingen forudsætninger for denne grunduddannelse.
Udacity anbefalede, at du har forudgående computerekspertise og er i stand til at downloade og installere softwaren for at få succes.
10. DataCamp Dataanalyse i Excel
På dette kursus lærer du, hvordan du bruger tidsbesparende tastaturgenveje, konverterer og renser dataformater såsom tekst, klokkeslæt og datoer, og skaber fantastiske logiske funktioner og betingede sammenlægninger, mens du lærer, hvordan du bruger tidsbesparende tastaturgenveje.
Du vil mestre over 35 nye Excel-funktioner, inklusive CONCATENATE, VLOOKUP og AVERAGEIF(S), samt arbejde med Kickstarter-data fra den virkelige verden for at vurdere, hvad der gør et vellykket projekt, gennem praktisk praksis.
Ofte stillede spørgsmål om Online Data Analytics Online-certifikat
Hvad er værdien af et Data Analytics-certifikat?
Et dataanalysecertifikat er umagen værd, ja! hvis du søger job inden for dataanalyse. En dataanalyse-certificering vil give dig alle de nødvendige færdigheder og viden for at få et job som dataanalytiker.
Er det muligt for en dataanalytiker at arbejde freelance?
Freelancing er et af de bedste alternativer for dataforskere i dag, både for nybegyndere og eksperter. Som freelancer i datavidenskab har du stor fleksibilitet med hensyn til projektvalg, tidsstyring og løn. Det er også en fantastisk mulighed for begyndere, der ønsker at få mere praktisk erfaring ved at arbejde på projekter i den virkelige verden.
Er Data Analytics en lovende karrierevej?
Ja, dataanalyse er et smart karrierevalg, fordi data er blevet et vigtigt aspekt af enhver industris beslutningsproces. Som følge heraf er dataanalytikere i høj efterspørgsel, hvilket gør dem til et af de bedste jobvalg.
Er der behov for kodning i dataanalyse?
Det gør de ikke, for at være ærlig. Dataanalytikere er ikke forpligtet til at kode som en del af deres daglige ansvar. Simple dataanalysefunktioner, såsom undersøgelse af Google Analytics-datatendenser, kræver normalt ikke oprettelse af kode.
Hvilken rolle spiller SQL i dataanalyse?
SQL er 'kød og kartofler' af dataanalyse for mange mennesker – brugt til at få adgang til, rense og analysere data indeholdt i databaser. Det er nemt at forstå, men det bruges af verdens førende virksomheder til at tackle ekstremt vanskelige problemer.
Topanbefalinger
- 15 bedste tandlægeskoler i Florida – Topskolerangering
- Bedste 11 Florida Medical Schools – Florida School Ranking
- 30 bedste filmskuespillerskoler i verden
- 20 bedste medicinske skoler i Filippinerne – Skolerangering
- 20 bedste militærskoler for drenge – rangeringer for amerikanske skoler.
Konklusion
Dataanalyse var det største kvalifikationsgab for to år siden, og det er det fortsat.
Virksomheder har indsamlet data i årtier, men mange ved ikke, hvordan de skal bruge disse data til at træffe bedre forretningsbeslutninger.
Som følge heraf leder virksomheder efter personer, der kan analysere og fortolke disse data. Virksomheder har brug for folk, der kan forstå dataene og oversætte dem til et forståeligt format for ledelsen, så de kan træffe bedre forretningsbeslutninger. Personer med disse dataanalysefærdigheder kan kaldes dataanalytikere eller business intelligence (BI) analytikere.
