Υπάρχουν δωρεάν διαδικτυακά μαθήματα ανάλυσης δεδομένων; Φυσικά και υπάρχουν! Αυτά τα μαθήματα δεν είναι απλώς συμφέροντα επειδή είναι δωρεάν ή απλώς επειδή είναι διαδικτυακά και αυτορυθμισμένα, αλλά μαντέψτε τι; Είναι κορυφαίοι!
Δεδομένου ότι η ανάλυση δεδομένων είναι ένα κρίσιμο στοιχείο της επιχείρησης, υπάρχει αυξανόμενη ζήτηση για ειδικούς στην ανάλυση δεδομένων. Η εξέλιξη της τεχνολογίας και η καθημερινή αύξηση των αποφάσεων που εξαρτώνται από δεδομένα ήταν επίσης μια μελέτη περίπτωσης.
Ξαφνικά, η ανάλυση δεδομένων φαίνεται να είναι ένα καυτό θέμα, αφήνοντάς σας να αναρωτιέστε τι είναι. Δεν χρειάζεται να ψάξετε περισσότερο. Το World Scholars Hub έχει τις καλύτερες λύσεις!
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι το Analytics δεδομένων;
Η ανάλυση δεδομένων είναι μια γενική ονομασία για διάφορους τύπους ανάλυσης δεδομένων. Ασχολείται με τη χρήση των διαθέσιμων γνώσεων και τάσεων για την επίλυση ενός συγκεκριμένου προβλήματος. Με απλά λόγια, η ανάλυση δεδομένων ασχολείται με τη συστηματική ανάλυση δεδομένων ή στατιστικών.
Με βάση την κατανόηση και την εφαρμογή των μοτίβων δεδομένων, η ανάλυση δεδομένων είναι στο τέλος που λαμβάνεται μια επιστημονικά αποτελεσματική απόφαση. Επιστημονικά με την έννοια ότι τα δεδομένα πρέπει να υποβληθούν σε διάφορα στάδια και διαδικασίες προτού ληφθεί μια απόφαση.
Οποιοσδήποτε τύπος πληροφοριών μπορεί να υποβληθεί σε ανάλυση δεδομένων, καθώς είναι το μυστικό για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης, τη μεγιστοποίηση των κερδών και τη λήψη ακριβών αποφάσεων σε κάθε επιχείρηση.
Ένα άλλο όμορφο πράγμα σχετικά με την ανάλυση δεδομένων είναι η ποικιλομορφία των εργασιών. Με την ανάλυση δεδομένων, μπορείτε να είστε αναλυτής δεδομένων, αναλυτής επιχειρηματικής ευφυΐας, επιστήμονας δεδομένων, μηχανικός δεδομένων, επιχειρησιακός αναλυτής, διαχειριστής έργου ή ανάλυσης συστημάτων πληροφορικής, για να αναφέρουμε μόνο μερικά.
Υπάρχουν διάφορα βήματα που εμπλέκονται στην ανάλυση δεδομένων και όλα αυτά είναι για την ανάπτυξη μιας επιχείρησης. Κάθε ένα από αυτά τα στάδια έχει ένα κλειδί για την αποτελεσματικότητα της επιχείρησης.
Ποια είναι τα βήματα που περιλαμβάνονται στο Data Analytics;
Ακολουθούν τα 4 βήματα που εμπλέκονται στην ανάλυση δεδομένων:
1. Περιγραφική ανάλυση:
Η περιγραφική ανάλυση ασχολείται με το πόσο καλά πηγαίνει μια επιχείρηση. Η πιο συχνή ερώτηση σε αυτό το στάδιο είναι «Τι συμβαίνει στην επιχείρησή σας;»
Σε αυτήν την πτυχή της ανάλυσης δεδομένων, δεν χρειάζονται βαθιές πληροφορίες. Απαντά στο ερώτημα εάν υπάρχει ή όχι ομαλή λειτουργία μιας επιχείρησης. Ως εκ τούτου, η απάντηση συχνά δεν είναι καλά λεπτομερής.
2. Αναλυτικά διαγνωστικά:
Αυτό είναι το βήμα μετά την περιγραφική ανάλυση. Η διαγνωστική ανάλυση ασχολείται με τη βασική αιτία ενός προβλήματος. Η ερώτηση που τίθεται σε αυτό το στάδιο ξεκινά πάντα με α WHY. Για παράδειγμα: "Γιατί συμβαίνει αυτό στην επιχείρησή σας;"
Με λεπτομερείς πληροφορίες για την επιχείρηση, το πρόβλημα «γιατί» έρχεται στο φως. Αυτό το στάδιο βοηθά στον εντοπισμό επιχειρηματικών ανωμαλιών.
3. Προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία:
Αυτό είναι το βήμα μετά τη διαγνωστική ανάλυση. Στην προγνωστική ανάλυση, προηγούμενα στατιστικά στοιχεία και αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται για την παροχή συστάσεων. Η πιο συχνή ερώτηση σε αυτό το στάδιο είναι «τι θα συμβεί πιθανότατα στο μέλλον;»
Αυτή η τεχνική βασίζεται σε τάσεις και μοτίβα με τα χρόνια. Χρησιμοποιείται για να καθοριστεί εάν μια συγκεκριμένη τάση θα επαναληφθεί. Βοηθά επίσης στην παροχή των καλύτερων διαθέσιμων συστάσεων για μελλοντικές εκδηλώσεις.
4. Προκαταρκτική ανάλυση:
Αυτό είναι το βήμα μετά την προγνωστική ανάλυση. Η προκαθοριστική ανάλυση καθορίζει την καλύτερη επιλογή δράσης. Αυτή η περιοχή βοηθά στην απάντηση στην ερώτηση "Τι πρέπει να γίνει;"
Καθορίζει τι πρέπει να κάνετε και τι όχι. Αυτό μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παροχή συμβουλών στους χρήστες σχετικά με τα πιθανά αποτελέσματα και τι πρέπει να γίνει για τη μέγιστη επιχειρηματική βελτιστοποίηση. Σε αυτό το στάδιο, ακόμη και ενόψει της αβεβαιότητας, λαμβάνεται μια απόφαση βάσει δεδομένων.
Τι πρέπει να προσέξετε όταν επιλέγετε ένα δωρεάν διαδικτυακό μάθημα ανάλυσης δεδομένων
Η επιλογή του μαθήματος που είναι πιο κατάλληλο για εσάς είναι πολύ περισσότερη δουλειά από ό,τι νομίζετε. Πρέπει να ληφθούν υπόψη ορισμένοι παράγοντες πριν από την επιλογή ενός διαδικτυακού μαθήματος.
Ακολουθούν ορισμένοι παράγοντες που πρέπει να λάβετε υπόψη όταν επιλέγετε ένα δωρεάν διαδικτυακό μάθημα ανάλυσης δεδομένων:
1. Αξιοπιστία και βαθμολογία:
Αυτό πρέπει να προσέξετε πριν επιλέξετε οποιοδήποτε μάθημα. Αυτό περιλαμβάνει κριτικές που δίνονται από φοιτητές που έχουν παρακολουθήσει το μάθημα στο παρελθόν. Καθορίζει πόσο μπορεί να εμπιστευτεί ένα μάθημα. Δεν θα θέλετε να δηλώσετε συμμετοχή σε ένα μάθημα και κατά μήκος της γραμμής συνειδητοποιήστε ότι είναι με βαθμολογία 1.0. Δεν θα σου άρεσε, σωστά;
2. Διάρκεια μαθήματος:
Τα διαδικτυακά μαθήματα μπορεί να είναι βραχυπρόθεσμα (λίγες ώρες έως εβδομάδες) ή μακροπρόθεσμα (μήνες έως χρόνια). Η διάρκεια του μαθήματος θα πρέπει να εξαρτάται από τη διαθεσιμότητά σας και το επίπεδο περιεκτικότητάς σας. Γενικά, τα μακροπρόθεσμα μαθήματα είναι συχνά πιο λεπτομερή σε σύγκριση με τα βραχυπρόθεσμα μαθήματα.
3. Ενταση:
Τα διαδικτυακά μαθήματα είναι μια ποικιλία από αρχάριους, μεσαίους και προχωρημένους, ενώ μερικά είναι μια σειρά που αποτελείται από όλα αυτά τα στάδια. Άλλα μαθήματα απαιτούν από εσάς να έχετε βασικές γνώσεις πριν επιλέξετε το μάθημα.
Όταν επιλέγετε ένα μάθημα στην ανάλυση δεδομένων, επιλέξτε ένα μάθημα που ταιριάζει περισσότερο στο τρέχον εκπαιδευτικό σας επίπεδο.
4. Προσβασιμότητα του μαθήματος:
Ορισμένα δωρεάν μαθήματα είναι προσβάσιμα εντός χρονικού εύρους (προσωρινά προσβάσιμα) ενώ άλλα είναι διαθέσιμα για μια ζωή. Το να επιλέξετε ένα μάθημα μόνιμα προσβάσιμο είναι το καλύτερο γιατί μπορείτε πάντα να ανατρέχετε σε αυτά σε περίπτωση αβεβαιότητας σχετικά με ένα θέμα.
5. Προγράμματα υποστήριξης και καθοδήγησης:
Υπάρχουν ορισμένες αναλήψεις στα περισσότερα δωρεάν μαθήματα και αυτές οι αναλήψεις περιλαμβάνουν πιστοποιητικά μαθημάτων, υποστήριξη και προγράμματα καθοδήγησης. Μερικά από αυτά τα προγράμματα υποστήριξης και καθοδήγησης περιλαμβάνουν πλατφόρμες συζήτησης, εγκαταστάσεις ζωντανών διαλέξεων και εργαλεία προσομοίωσης.
Παρά αυτή την απόσυρση, η οικονομική βοήθεια είναι μια επιλογή σε ορισμένα από αυτά τα μαθήματα.
6. Κοινοποιήσιμο πιστοποιητικό και οικονομική βοήθεια:
Το πιστοποιητικό που εκδίδεται μετά την ολοκλήρωση του μαθήματος χρησιμεύει ως απόδειξη επαγγελματισμού. Παρόλο που οι περισσότερες διαδικτυακές πλατφόρμες μάθησης απαιτούν ένα διακριτικό για να αποκτήσουν ένα κοινόχρηστο πιστοποιητικό, ενώ ορισμένες πλατφόρμες προσφέρουν οικονομική βοήθεια σε φοιτητές που θέλουν να σπουδάσουν αυτά τα μαθήματα δωρεάν και να εξακολουθήσουν να είναι πιστοποιημένοι. Βεβαιωθείτε ότι έχετε ελέγξει εάν υπάρχει διαθέσιμη οικονομική βοήθεια εάν τα πιστοποιητικά δεν είναι δωρεάν.
Ποια είναι τα καλύτερα δωρεάν διαδικτυακά μαθήματα ανάλυσης δεδομένων;
Παρακάτω είναι τα καλύτερα δωρεάν διαδικτυακά μαθήματα ανάλυσης δεδομένων:
- Σύντομο μάθημα ανάλυσης δεδομένων
- Κατανόηση της Επιστήμης Δεδομένων
- Εισαγωγή στο Data Analytics
- Εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων
- Math for Data Science
- Εργαστήριο Lean Analytics
- Εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων με χρήση excel
- Μπεϋζιανή στατιστική: από την έννοια στην ανάλυση δεδομένων
- Αναλύσεις δεδομένων Google
- Μάθετε να κωδικοποιείτε για ανάλυση δεδομένων.
10 καλύτερα δωρεάν διαδικτυακά μαθήματα ανάλυσης δεδομένων
1. Σύντομο μάθημα ανάλυσης δεδομένων
- Καλύτερο για: Αρχάριοι
- Rating: 4.84 από 5
- Διάρκεια: 15 λεπτά καθημερινά
- Πλατφόρμα: Χυτήριο καριέρας.
Το σύντομο μάθημα Data Analytics είναι μια πρακτική εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων. Σε αυτό το μάθημα, θα ξεκινήσετε με τον καθαρισμό και θα ολοκληρώσετε με οπτικοποιήσεις (συμπεριλαμβανομένων γραφημάτων και γραφημάτων) και βασικές πληροφορίες. Για καλύτερη κατανόηση, το πραγματικό σύνολο δεδομένων θα χρησιμοποιηθεί για την αντιμετώπιση επιχειρηματικών ζητημάτων.
Αυτό το μάθημα περιέχει μια εισαγωγή στα δεδομένα και περιέχει επίσης ορισμένες ασκήσεις. Κάθε μέρα, λαμβάνετε 5 καθημερινά μαθήματα αυτορυθμισμένα εντός χρονικού εύρους 15 λεπτών.
Κάθε σεμινάριο περιέχει ένα μείγμα από εισαγωγές βίντεο, γραπτά μαθήματα, πρακτικές εργασίες και διαδραστικά κουίζ. Περιέχει μια εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων που είναι μια ολοκληρωμένη μελέτη που περιλαμβάνει καθαρισμό δεδομένων, οπτικοποίηση και τελικές πληροφορίες.
2. Κατανόηση της Επιστήμης Δεδομένων
- Καλύτερο για: Αρχάριοι
- Rating: Δεν αναφέρεται
- Διάρκεια: 2 ώρες
- Πλατφόρμα: Datacamp.
Η κατανόηση της Επιστήμης Δεδομένων θα διευρύνει τις γνώσεις σας για την επιστήμη των δεδομένων, τη γλώσσα μηχανών, την οπτικοποίηση δεδομένων, τη μηχανική δεδομένων και το cloud computing. Αυτό το μάθημα περιλαμβάνει 15 βίντεο και 48 ασκήσεις.
Σε αυτό το μάθημα, θα μάθετε τα βασικά της επιστήμης δεδομένων, τη συλλογή δεδομένων, την αποθήκευση, την προετοιμασία, την εξερεύνηση, την οπτικοποίηση, τον πειραματισμό και την πρόβλεψη.
Θα μάθετε επίσης την ερμηνεία και την ενσωμάτωση δεδομένων στην καθημερινή ζωή. Επίσης, θα διδαχτείτε τους ρόλους ενός επιστήμονα δεδομένων χωρίς να χρειάζεται να ανησυχείτε για την κωδικοποίηση.
3. Εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων
- Καλύτερο για: Αρχάριοι
- Rating: 4.8 από 5
- Διάρκεια: 6 μήνες
- Πλατφόρμα: Coursera
Η εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων θα σας οδηγήσει στην ανάλυση δεδομένων από την αρχή, καθώς δεν απαιτείται προηγούμενη εμπειρία. Αυτό το μάθημα θα σας διαφωτίσει σχετικά με τις δεξιότητες που απαιτούνται για να είστε έτοιμοι για μια καριέρα στην ανάλυση δεδομένων.
Σε αυτό το μάθημα, θα μάθετε πώς να προετοιμάζετε, να οργανώνετε, να αναλύετε και να οπτικοποιείτε δεδομένα για ανάλυση. Επίσης, θα διδαχθείτε πώς να χρησιμοποιείτε υπολογιστικά φύλλα, προγραμματισμό SQL και R για να ολοκληρώσετε αναλύσεις και υπολογισμούς.
4. Εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων
- Καλύτερο για: Αρχάριοι
- Rating: Δεν αναφέρεται
- Διάρκεια: περίπου 6 εβδομάδες
- Πλατφόρμα: Ουσάθεια.
Η εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων περιέχει πληροφορίες σχετικά με τον τρόπο υποβολής ερωτημάτων, την οργάνωση των δεδομένων σας σε μια χρησιμοποιήσιμη μορφή και την αντιμετώπιση τυχόν προβλημάτων. Περιέχει επίσης μαθήματα σχετικά με την εξέταση δεδομένων, την αναζήτηση μοτίβων σε αυτά, την ανάπτυξη της διαίσθησής σας για τα δεδομένα και τη λήψη κρίσεων, συμπερασμάτων ή προβλέψεων.
Θα θεωρείτε επίσης τους καλύτερους τρόπους για να εκφράσετε τα ευρήματά σας. Επιπλέον, θα μάθετε την κωδικοποίηση με πιο συνοπτικό και ταχύτερο τρόπο χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθήκες Python NumPy, Pandas και Matplotlib.
Ως προϋπόθεση για αυτό το μάθημα, θα πρέπει να είστε άνετοι με τον προγραμματισμό σε Python και να γνωρίζετε τις έννοιές του, πριν εγγραφείτε σε αυτό το μάθημα. Εάν όχι, έχουν ένα μάθημα για την "εισαγωγή στο μάθημα προγραμματισμού python" που θα σας οδηγήσει σε αυτά.
5. Math for Data Science
- Καλύτερο για: Αρχάριοι
- Rating: Δεν αναφέρεται
- Διάρκεια: 5-6 ώρες.
- Πλατφόρμα: Άλισον.
Το Math for Data Science καλύπτουν τις βασικές αρχές της πιθανότητας, της στατιστικής και της γραμμικής άλγεβρας, καθώς σχετίζονται με τη χρήση των μαθηματικών στην επιστήμη δεδομένων. Καθώς η βασική κατανόηση των μαθηματικών απαιτείται από κάθε επαγγελματία δεδομένων (επιστήμονας δεδομένων, αναλυτής δεδομένων, αναλυτής επιχειρήσεων ή μηχανικός δεδομένων), αυτό το μάθημα καλύπτει όλες τις απαιτούμενες πτυχές.
Αυτό το μάθημα δεν μοιάζει με όλα τα αφηρημένα, μη εφαρμοσμένα μαθηματικά. Στην Alison, θα μάθετε μαθηματικά που θα σας επιτρέψουν να επηρεάσετε τον κόσμο. Αυτό το μάθημα είναι το τρίτο μάθημα μιας σειράς. Για να αξιοποιήσετε στο έπακρο αυτό το μάθημα, συνιστάται να παρακολουθήσετε αυτά τα δύο πρώτα μαθήματα για την επιστήμη των δεδομένων πριν παρακολουθήσετε τα μαθηματικά για την επιστήμη δεδομένων.
6. Εργαστήριο Lean Analytics
- Καλύτερο για: Αρχάριοι
- Rating: 4.6 από 5
- Διάρκεια: 2 ώρες 23 λεπτά
- Πλατφόρμα: Udemy
Το εργαστήριο Μάθετε αναλυτικά στοιχεία σάς βοηθά να κατανοήσετε τις βασικές αρχές των αναλυτικών στοιχείων, τη νοοτροπία που βασίζεται στα δεδομένα και τις αρχές λιτής εκκίνησης. Σε αυτό το μάθημα, θα εξετάσετε έξι παραδείγματα για το πώς σχετίζονται τα επιχειρηματικά μοντέλα με νεοφυείς επιχειρήσεις όλων των μεγεθών.
Θα μάθετε επίσης πώς να γνωρίζετε τον χρόνο για να προχωρήσετε στη λήψη μιας απόφασης και να εφαρμόσετε τις έννοιες του Lean Analytics σε καθιερωμένες επιχειρήσεις και προϊόντα.
7. Εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων με χρήση του Excel
- Καλύτερο για: Αρχάριοι
- Rating: Δεν αναφέρεται
- Διάρκεια: 4 εβδομάδες (σε 2-4 ώρες την εβδομάδα)
- Πλατφόρμα: edX
Το Microsoft Excel και οι ενσωματωμένοι συγκεντρωτικοί πίνακες είναι ένα από τα καλύτερα αναλυτικά χαρακτηριστικά για την ανάλυση δεδομένων. Σε αυτό το μάθημα, θα μάθετε πώς να εκτελείτε ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας τα πιο δημοφιλή χαρακτηριστικά του Excel.
Στην Εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας το excel, θα ανακαλύψετε πώς να δημιουργείτε συγκεντρωτικούς πίνακες στο Excel χρησιμοποιώντας μια σειρά από σειρές και στήλες. Θα γίνετε επίσης μάρτυρες της αποτελεσματικότητας των περιστροφών του Excel σε δράση, συμπεριλαμβανομένης της ικανότητάς του να συνοψίζει δεδομένα με διάφορους τρόπους, να διευκολύνει τη γρήγορη εξερεύνηση δεδομένων και να δημιουργεί διορατική γνώση από τα δεδομένα που συλλέγονται.
8. Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis
- Καλύτερο για: Ενδιάμεσος
- Rating: 4.6 από 5
- Διάρκεια: 12 ώρες
- Πλατφόρμα: Coursera
Η Bayesian προσέγγιση της στατιστικής θα εισαχθεί σε αυτό το μάθημα μέσω της μελέτης των πιθανοτήτων και της ανάλυσης δεδομένων. Επίσης, θα διδαχθούν τα θεμέλια της Bayesian προσέγγισης καθώς και η εφαρμογή της σε τυπικούς τύπους δεδομένων.
Η Μπεϋζιανή προσέγγιση θα αντιπαραβληθεί με τη Συχνολογική προσέγγιση καθώς και τα πλεονεκτήματα της Μπεϋζιανής προσέγγισης. Για να δημιουργήσετε ένα ελκυστικό περιβάλλον μάθησης, αυτό το μάθημα συνδυάζει βίντεο διαλέξεων, επιδείξεις υπολογιστή, αναγνώσεις, ασκήσεις και πίνακες συζητήσεων.
9. Google Data Analytics
- Καλύτερο για: αρχάριους
- Rating: 4.8 από 5
- Διάρκεια: 6 μήνες (με 10 ώρες την εβδομάδα)
- Πλατφόρμα: Coursera
Η ανάλυση δεδομένων της Google σάς δίνει μια πλήρη κατανόηση των διαδικασιών και των μεθόδων που χρησιμοποιεί καθημερινά ένας κατώτερος ή συνεργάτης αναλυτής δεδομένων.
Σε αυτό το μάθημα, θα μάθετε επίσης σημαντικές μεθόδους ανάλυσης που περιλαμβάνουν καθαρισμό δεδομένων, ανάλυση και οπτικοποίηση χρησιμοποιώντας αυτά τα εργαλεία: υπολογιστικά φύλλα, SQL, προγραμματισμός R και Tableau. Θα μάθετε επίσης πώς να εμφανίζετε ευρήματα δεδομένων σε πίνακες εργαλείων, παρουσιάσεις και δημοφιλείς πλατφόρμες οπτικοποίησης.
10. Μάθετε να κάνετε κώδικα για την ανάλυση δεδομένων
- Καλύτερο για: αρχάριους
- Rating: 3.5 από 5
- Διάρκεια: 24 ώρες
- Πλατφόρμα: OpenLearn.
Μάθετε να κωδικοποιείτε για ανάλυση δεδομένων θα σας διδάξει πώς να δημιουργείτε τα προγράμματα του υπολογιστή σας με κωδικοποίηση (μία γραμμή κώδικα τη φορά). Λόγω της δημοτικότητας της python σε όλα τα ακαδημαϊκά πεδία, είναι η γλώσσα προγραμματισμού που χρησιμοποιείται σε αυτό το μάθημα.
Χρησιμοποιώντας πραγματικά δεδομένα από την Παγκόσμια Τράπεζα, τον Παγκόσμιο Οργανισμό Υγείας και άλλους οργανισμούς, θα πραγματοποιηθούν ασκήσεις κωδικοποίησης και αναλύσεις εγγραφής χρησιμοποιώντας τη γνωστή πλατφόρμα Jupyter Notebooks. Αυτό γίνεται για να μπορέσετε να δείτε αμέσως το αποτέλεσμα της εκτέλεσης του κωδικού σας και να σας διευκολύνει να εντοπίσετε και να διορθώσετε τα σφάλματα.
Σε αυτό το μάθημα, θα μάθετε πώς να έχετε πρόσβαση σε ανοιχτά δεδομένα, να τα προετοιμάζετε για ανάλυση, να δημιουργείτε οπτικοποιήσεις και να τεκμηριώνετε και να διαδίδετε αναλύσεις δημόσια και ιδιωτικά.
Συχνές Ερωτήσεις On Δωρεάν διαδικτυακά μαθήματα ανάλυσης δεδομένων
Ποιο είναι το καλύτερο δωρεάν διαδικτυακό μάθημα ανάλυσης δεδομένων;
Σύντομο μάθημα Data Analytics από το CareerFoundry
Είναι η επιστήμη των δεδομένων ίδια με την ανάλυση δεδομένων;
Όχι.
Ποιες είναι οι ευκαιρίες εργασίας που διατίθενται για μένα εάν μελετήσω την ανάλυση δεδομένων;
Με την ανάλυση δεδομένων, μπορείτε να είστε αναλυτής δεδομένων, αναλυτές επιχειρηματικής ευφυΐας, επιστήμονας δεδομένων, μηχανικός δεδομένων, επιχειρησιακός αναλυτής, διαχειριστής έργου, ανάλυση συστημάτων πληροφορικής και πολλά άλλα.
Είναι όλα τα μαθήματα ανάλυσης δεδομένων κατάλληλα για αρχάριους;
Όχι, ορισμένα μαθήματα απαιτούν κάποιες προαπαιτούμενες γνώσεις σε ορισμένους τομείς για να μπορέσετε να δηλώσετε συμμετοχή στο μάθημα.
Πόσο σημαντική είναι η ανάλυση δεδομένων για μια επιχείρηση;
Η ανάλυση δεδομένων είναι το μυστικό για τη βελτιστοποίηση απόδοσης, τη μεγιστοποίηση των κερδών και τη λήψη ακριβών αποφάσεων σε κάθε επιχείρηση.
Σας προτείνουμε επίσης
- 10 καλύτερες πιστοποιήσεις ανάλυσης δεδομένων στο διαδίκτυο
- 10 πιστοποιήσεις αναλυτών δεδομένων για αρχάριους
- 20 καλύτερα προγράμματα επιστήμης δεδομένων στο διαδίκτυο
- 10 καλύτερες δωρεάν πιστοποίηση ανάλυσης δεδομένων
- Τα 10 κορυφαία πανεπιστήμια για την επιστήμη δεδομένων στις ΗΠΑ.
Συμπέρασμα:
Ξαφνικά όλοι φαίνεται να μιλούν για ανάλυση δεδομένων και λέτε "Πώς είναι αυτό το αναλυτικό στοιχείο δεδομένων;" Όπως υποσχεθήκαμε νωρίτερα, ελπίζουμε να μπορέσατε να καταλάβετε τι είναι η ανάλυση δεδομένων.
Ελπίζουμε επίσης να μπορέσατε να επιλέξετε από μια ποικιλία δωρεάν μαθημάτων ανάλυσης δεδομένων. Θα θέλαμε να ακούσουμε νέα σας!