Es gibt viele Datenanalyse-Zertifizierungen online, aber manchmal ist es wirklich schwierig, einige der besten unter all diesen Online-Datenanalyse-Zertifizierungen zu identifizieren.
Die Datenanalyse ist heute eine der am schnellsten wachsenden und gefragtesten Branchen. Das Marktforschungsunternehmen Gartner prognostiziert, dass die Unternehmensausgaben für Daten- und Analyselösungen im Jahr 189 2022 Milliarden US-Dollar erreichen werden, gegenüber 150 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019.
Bis 2025 wird der globale Big-Data-Markt voraussichtlich 103 Milliarden US-Dollar wert sein.
Die wachsende Nachfrage nach Data-Science-Experten bedeutet, dass mehr Menschen als je zuvor an Online-Datenanalysekursen teilnehmen. Als zusätzlichen Vorteil bieten viele dieser Kurse ein Zertifikat oder einen Berechtigungsnachweis, der Ihnen hilft, sich von der Masse abzuheben.
Wenn Sie erwägen, eine zu nehmen Zertifizierungskurs, wir sind für Sie da. Wir haben eine Liste der 20 besten Datenanalyse-Zertifizierungen online zusammengestellt, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. Aber vorher wollen wir sicherstellen, dass wir uns auf derselben Seite befinden.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Datenanalyse?
Die Verarbeitung und statistische Auswertung bestehender Datensätze ist Gegenstand der Datenanalyse. Analysten konzentrieren sich auf die Entwicklung von Möglichkeiten zur Erfassung, Verarbeitung und Organisation von Daten, um umsetzbare Erkenntnisse für aktuelle Probleme zu gewinnen, sowie auf die Bestimmung der besten Art und Weise, diese Informationen zu kommunizieren.
Einfach gesagt geht es bei Daten und Analysen darum, Lösungen für Herausforderungen zu finden, bei denen wir uns der Antworten nicht sicher sind. Es basiert auch darauf, Ergebnisse zu liefern, die zu schnellen Vorteilen führen können.
Die Datenanalyse umfasst auch einige andere Zweige größerer Statistiken und Analysen, die bei der Kombination unterschiedlicher Datenquellen und der Entdeckung von Verknüpfungen helfen und gleichzeitig die Ergebnisse vereinfachen.
Vorteile der Datenanalyse
Big-Data-Analysen haben heute mehrere Vorteile für Unternehmen.
Datenanalyse hilft bei:
- Bessere Entscheidungsfindung,
- Ermöglicht effektives Risikomanagement,
- Verbessert das Kundenerlebnis und
- Erhöht den Markenwert.
Angesichts dieser Vorteile besteht eine wachsende Nachfrage nach Fachkräften im Bereich Data Analytics.
Von diesen Fachleuten wird erwartet, dass sie nicht nur theoretisches Wissen, sondern auch praktisches Know-how über Big Data Analytics besitzen.
Um dies zu gewährleisten, suchen Arbeitgeber nach Kandidaten, die Schulungen oder Zertifizierungskurse absolviert haben, die einen praktischen Einblick in das Thema bieten.
Diese Fachleute sollten nicht nur in der Lage sein, die Daten zu analysieren, sondern auch in der Lage sein, informative Visualisierungen dieser Daten zu erstellen, damit auch technisch nicht versierte Benutzer sie verstehen können. Hier kommen Tools wie Tableau ins Spiel. Mit diesen Tools können Sie interaktive Diagramme, Diagramme, Diagramme und Tabellen erstellen, die eine Geschichte über die Leistung Ihrer Organisation basierend auf ihren Key Performance Indicators (KPIs) erzählen.
Datenanalyse versus Datenwissenschaft
Daten Wissenschaft und Data Analytics befassen sich beide mit Big Data, jedoch auf unterschiedliche Weise. Data Science ist ein weit gefasster Begriff, der sowohl Data Analytics als auch Data Science umfasst.
Mathematik, Statistik, Computerwissenschaften, Informationswissenschaft, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind alle in Data Science enthalten.
Data Mining, Dateninferenz, prädiktive Modellierung und Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen werden alle verwendet, um Muster aus großen Datensätzen zu entdecken und sie in sinnvolle Geschäftsstrategien umzuwandeln. Die Datenanalyse hingegen befasst sich hauptsächlich mit Statistik, Mathematik und statistischer Analyse.
Data Analytics zielt darauf ab, die einzelnen extrahierten Erkenntnisse aufzudecken, während Data Science sich darauf konzentriert, signifikante Korrelationen zwischen riesigen Datensätzen aufzudecken.
Anders ausgedrückt ist Data Analytics eine Teilmenge von Data Science, die sich auf detailliertere Lösungen für die Probleme konzentriert, die Data Science aufwirft.
Data Science zielt darauf ab, neue und interessante Themen zu finden, die Unternehmen bei der Innovation helfen könnten. Die Datenanalyse hingegen zielt darauf ab, Antworten auf diese Fragen zu finden und festzustellen, wie sie in einem Unternehmen implementiert werden können, um datengetriebene Innovationen zu fördern.
Liste der besten Datenanalyse-Zertifizierungen online
Nachfolgend finden Sie eine Liste der besten Online-Zertifizierungen für Datenanalyse:
- SAS Advanced Analytics Professional-Zertifizierung
- SAS-zertifizierter Data Curation Professional
- DASCA: Leitender Datenwissenschaftler
- Microsoft-zertifiziert: Azure Data Scientist Associate
- IBM Data Science Professional-Zertifikat
- Das Data Science Professional Certificate von HarvardX
- Coursera: Data Science-Spezialisierung der John Hopkins University
- EdX Big Data MicroMasters-Programm
- Udacity Business Analytics Nanograduate
- DataCamp-Datenanalyse in Excel.
Die 10 besten Datenanalyse-Zertifizierungen online
1. SAS Advanced Analytics Professional-Zertifizierung
Dies ist ein Top-Level Data Science-Zertifizierung wird von der SAS Academy for Data Science angeboten und deckt eine breite Palette von Themen wie Statistik, visuelle Analyse, logistische Regression, Hadoop-Grundlagen, Data Mining und mehr ab.
Studenten müssen mindestens sechs Monate Programmiererfahrung haben, bevor sie sich für die Zertifizierung bewerben können, die aus neun Kursen und drei Tests besteht.
Aufgrund der Legitimität der Plattform und der umfassenden Abdeckung so vieler Data-Science-Themen halten viele dies für die größte Zertifizierung für Data Science.
2. SAS-zertifizierter Data Curation Professional
Um den unterschiedlichen Lernstilen der Teilnehmer gerecht zu werden, bietet die SAS Big Data-Zertifizierung sowohl von Ausbildern geleitete Schulungen als auch E-Learning-Lernmodi im eigenen Tempo.
Vor der Einschreibung sollten die Studenten über ein solides Verständnis der Programmierung verfügen, einschließlich Datenmanipulationstechniken und SQL.
Datenmanagement-Tools und Hadoop gehören zu den behandelten Themen. In diesem Paket sind vier Schulungen und nur eine Prüfung enthalten.
Das Data Curation-Zertifikat ist wie andere SAS-Zertifizierungen ein abonnementbasierter Dienst, der Ihnen ein Jahr lang Zugriff auf die Cloud gewährt, bevor Sie es erneuern müssen.
3. DASCA: Leitender Datenwissenschaftler
Der Data Science Council of America, kurz DASCA, ist die führende Quelle für international anerkannte Data-Science-Zertifikate. Seine Qualifikationen als SDS (Senior Data Scientist) und PDS (Principal Data Scientist) gehören zu den renommiertesten der Welt für Datenwissenschaftler. Sehen Sie sich an, wie es geht Werden Sie Data Scientist mit einem Bachelor-Abschluss.
Kandidaten aus einer Vielzahl von Disziplinen, darunter Unternehmensführung, Finanzen, Statistik und Technologie, können die umfangreichen, tiefgreifenden Zertifizierungsprogramme der anbieterneutralen Data Science-Zertifizierungsinstitution nutzen.
4. Microsoft-zertifiziert: Azure Data Scientist Associate
Möchten Sie verstehen, wie Arbeitslasten für maschinelles Lernen erstellt und ausgeführt werden? Die Azure Data Scientist Associate-Zertifizierung von Microsoft ist genau das Richtige für Sie.
Das Beste an dieser Microsoft-Zertifizierung ist, dass Sie mit den Lerntools von Microsoft kostenlos dafür lernen können. Es stehen jedoch auch erstklassige, von Lehrern geführte Optionen zur Verfügung. Die Zertifizierung umfasst KI-Lösungen, Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen.
5. IBM Data Science Professional-Zertifikat
Das IBM Data Science Professional Certificate ist ein weiterer nützlicher Online-Datennachweis. Kandidaten, die ihre professionelle Karriere in der Datenwissenschaft beginnen möchten, sollten das Data Science-Zertifizierungsprogramm für Anfänger in Betracht ziehen.
Die Zertifizierung umfasst eine Einführung in Data Science mit maschinellem Lernen, Python, Open-Source-Tools und SQL im Verlauf von neun Kursen.
Ihre Kurse können in Ihrer Freizeit abgeschlossen werden, während die Kursentwickler empfehlen, sie in drei Monaten abzuschließen.
6. Das Data Science Professional Certificate von HarvardX
HarvardX bietet eine Vielzahl von Online-Kursen an, die Professoren helfen sollen, das Lehren und Lernen durch On-Campus- und Online-Modi zu verbessern.
Mit dem Data Science Professional Certificate von HarvardX lernen Sie datenwissenschaftliche Grundlagen wie R und maschinelles Lernen anhand von realen Fallstudien.
Die HarvardX Data Science-Zertifizierung vermittelt Bewerbern die Informationen und Fähigkeiten, die sie benötigen, um reale Datenanalyse-Herausforderungen zu lösen.
Die neun Kurse, aus denen sich die Professional Data Science-Zertifizierung zusammensetzt, behandeln Themen wie Visualisierung, maschinelles Lernen, lineare Regression, Wahrscheinlichkeit, Data Wrangling und mehr.
7. Coursera: Data Science-Spezialisierung der John Hopkins University
Dieses von der John Hopkins University angebotene Coursera-Zertifikat ist ideal für Anfänger, die lernen möchten, wie man ein Datenprodukt erstellt, datengesteuerte Schlussfolgerungen generiert und maschinelles Lernen praktiziert.
Vor der Teilnahme sollten die Schüler mit Python vertraut sein.
Die Kurse sind kostenlos, aber Personen, die sich zertifizieren lassen möchten, müssen möglicherweise eine kleine Gebühr zahlen, da die meisten Coursera-Zertifizierungen bei 50 US-Dollar beginnen.
8. EdX Big Data MicroMasters-Programm
Dieser Kurs ist Teil des Big Data MicroMasters-Programms und hilft Ihnen dabei, Ihre Programmier- und Mathematikkenntnisse zu verbessern und gleichzeitig etwas über Big Data Analytics zu lernen.
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Daten speichern, verarbeiten und analysieren, um in der heutigen digitalen Welt bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
Sie lernen, wie Sie Technologien wie Apache Spark und R verwenden, die wichtige Analysetools sind. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, große datenwissenschaftliche Herausforderungen mit Kreativität und Initiative anzugehen.
9. Udacity Business Analytics Nanograduate
Sie beherrschen grundlegende Datenkenntnisse, die in diesem Programm funktions- und branchenübergreifend angewendet werden können. Sie lernen, wie Sie mit Excel Daten analysieren und Modelle erstellen, mit SQL Datenbanken abfragen und mit Tableau aussagekräftige Datenvisualisierungen erstellen.
Für dieses Grundstudium gibt es keine Voraussetzungen.
Udacity empfiehlt, dass Sie über Computerkenntnisse verfügen und in der Lage sind, die Software herunterzuladen und zu installieren, um erfolgreich zu sein.
10 DataCamp-Datenanalyse in Excel
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie zeitsparende Tastenkombinationen verwenden, Datenformate wie Text, Zeiten und Daten konvertieren und bereinigen und erstaunliche Logikfunktionen und bedingte Aggregationen erstellen, während Sie lernen, wie Sie zeitsparende Tastenkombinationen verwenden.
Sie beherrschen über 35 neue Excel-Funktionen, darunter CONCATENATE, SLOOKUP und AVERAGEIF(S), und arbeiten mit realen Kickstarter-Daten, um durch praktische Übungen zu beurteilen, was ein erfolgreiches Projekt ausmacht.
Häufig gestellte Fragen zum Online-Datenanalyse-Online-Zertifikat
Was ist der Wert eines Data Analytics-Zertifikats?
Ein Data Analytics Zertifikat lohnt sich, ja! wenn Sie einen Job in der Datenanalyse suchen. Eine Datenanalyse-Zertifizierung vermittelt Ihnen alle notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse, um einen Job als Datenanalyst zu erhalten.
Kann ein Datenanalyst auf freiberuflicher Basis arbeiten?
Freelancing ist heute eine der besten Alternativen für Data Scientists, sowohl für Anfänger als auch für Experten. Als Data-Science-Freelancer haben Sie viel Flexibilität in Bezug auf Projektauswahl, Zeitmanagement und Bezahlung. Es ist auch eine großartige Option für Anfänger, die mehr praktische Erfahrung sammeln möchten, indem sie an realen Projekten arbeiten.
Ist Data Analytics ein vielversprechender Karriereweg?
Ja, Datenanalyse ist eine kluge Berufswahl, da Daten zu einem wichtigen Aspekt des Entscheidungsprozesses jeder Branche geworden sind. Infolgedessen sind Datenanalysten sehr gefragt, was sie zu einer der besten Berufswahlen macht.
Gibt es eine Notwendigkeit für die Codierung in der Datenanalyse?
Sie tun es nicht, um ehrlich zu sein. Datenanalysten müssen nicht im Rahmen ihrer täglichen Aufgaben programmieren. Einfache Datenanalysefunktionen, wie die Untersuchung von Google Analytics-Datentrends, erfordern normalerweise keine Erstellung von Code.
Welche Rolle spielt SQL bei der Datenanalyse?
SQL ist für viele Menschen das „Fleisch und Kartoffel“ der Datenanalyse – es wird verwendet, um auf in Datenbanken enthaltene Daten zuzugreifen, sie zu bereinigen und zu analysieren. Es ist einfach zu verstehen, wird aber von den weltweit führenden Unternehmen zur Lösung extrem schwieriger Probleme eingesetzt.
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Zusammenfassung
Datenanalyse war vor zwei Jahren die größte Qualifikationslücke und ist es auch weiterhin.
Unternehmen sammeln seit Jahrzehnten Daten, aber viele wissen nicht, wie sie diese Daten nutzen können, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Daher suchen Unternehmen nach Personen, die diese Daten analysieren und interpretieren können. Unternehmen brauchen Mitarbeiter, die die Daten verstehen und in ein verständliches Format für das Management übersetzen können, damit sie bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Personen mit diesen Datenanalysefähigkeiten könnten als Datenanalysten oder Business Intelligence (BI)-Analysten bezeichnet werden.