10 Plej Bonaj Senpagaj Interretaj Kursoj pri Datuma Analizo

0
3108
senpagaj interretaj kursoj pri datuma analizo
senpagaj interretaj kursoj pri datuma analizo

Ĉu ekzistas senpagaj interretaj kursoj pri datuma analizo? Kompreneble, ekzistas! Ĉi tiuj kursoj ne estas nur avantaĝaj ĉar ili estas senpagaj, aŭ nur ĉar ili estas interretaj kaj mempaŝaj sed divenu kion? Ili estas altnivelaj!

Ĉar datuma analizo estas decida komponanto de komerco, estas kreskanta postulo je datumanalitiko-specialistoj. La evoluo de teknologio kaj la ĉiutaga pliiĝo en datendependaj decidoj ankaŭ estis kazesploro.

Subite, datuma analizo ŝajnas esti varma temo, lasante vin scivoli, kio ĝi estas. Vi ne bezonas rigardi plu; World Scholars Hub havas la plej bonajn solvojn!

Kio estas Data Analytics?

Datumanalitiko estas ĝenerala nomo por diversaj specoj de datuma analizo. Ĝi traktas la uzon de disponeblaj komprenoj kaj tendencoj por solvi apartan problemon. En simplaj terminoj, datuma analizo okupiĝas pri analizo de datumoj aŭ statistikoj sisteme.

Surbaze de la kompreno kaj apliko de la datumpadronoj, datenanalitiko estas al la fino ke science efika decido estas farita. Science en la senco ke datumoj devas sperti diversajn paŝojn kaj procezojn antaŭ ol decido povas esti farita.

Ajna speco de informoj povas esti submetitaj al datuma analizo, ĉar ĝi estas la sekreto por agado-optimumigo, profito-maksimumo kaj preciza decido en ĉiu komerco.

Alia bela afero pri datuma analizo estas ĝia labordiverseco. Kun datuma analizo, vi povas esti datuma analizisto, komerca spionanalizisto, datuma sciencisto, datuma inĝeniero, operacia analizisto, projektestro aŭ IT-sistema analizisto, por mencii nur kelkajn.

Estas diversaj paŝoj implikitaj en datuma analizo, kaj ĉio ĉi estas por la kresko de komerco. Ĉiu el ĉi tiuj stadioj tenas ŝlosilon al komerca efikeco.

Kio estas la Paŝoj Okupitaj en Datuma Analizo?

Malsupre estas la 4 paŝoj implikitaj en datuma analizo:

1. Priskriba analizo:

Priskriba analitiko traktas kiom bone iras komerco. La plej ofta demando en ĉi tiu etapo estas "Kio okazas en via komerco?"

En ĉi tiu aspekto de datuma analizo, profunda informo ne estas necesa. Ĝi respondas la demandon ĉu aŭ ne estas glata funkciado de komerco. Tial, la respondo ofte ne estas bone detala.

2. Diagnoza analizo:

Ĉi tiu estas la paŝo post priskriba analizo. Diagnoza analizo traktas la radikan kaŭzon de problemo. La demando en ĉi tiu etapo ĉiam komenciĝas per a kial. Ekzemple: "Kial tio okazas al via komerco?"

Kun bone detalaj informoj pri la komerco, la "kial" problemo estas lumigita. Ĉi tiu etapo helpas identigi komercajn anomaliojn.

3. Prognoza analizo:

Ĉi tiu estas la paŝo post diagnoza analizo. En prognoza analizo, antaŭaj statistikoj kaj algoritmoj estas uzataj por provizi rekomendojn. La plej ofta demando en ĉi tiu etapo estas "kio plej verŝajne okazos en la estonteco?"

Ĉi tiu tekniko baziĝas sur tendencoj kaj ŝablonoj tra la jaroj. Ĝi estas uzata por determini ĉu aparta tendenco ripetiĝos. Ĝi ankaŭ helpas provizi la plej bonajn disponeblajn rekomendojn por estontaj okazoj.

4. Preskriba analizo:

Ĉi tiu estas la paŝo post prognoza analizo. Preskriba analizo determinas la plej bonan elekton de ago. Ĉi tiu areo helpas respondi la demandon "Kion devus esti farita?"

Ĝi determinas kion fari kaj kion ne fari. Ĉi tio povas esti uzata por konsili uzantojn pri la eblaj rezultoj kaj kio devus esti farita por maksimuma komerca optimumigo. En ĉi tiu etapo, eĉ antaŭ necerteco, decido de datumoj estas farita.

Kion Serĉi Elektante Senpagan Interretan Kurson pri Datuma Analizo

Elekti la plej taŭgan kurson por vi estas multe pli da laboro ol vi pensas. Iuj faktoroj devas esti pripensitaj antaŭ ol elekti interretan kurson.

Malsupre estas kelkaj faktoroj por konsideri kiam vi elektas senpagan interretan datuman analitikan kurson:

1. Kredindeco kaj taksado:

Ĉi tio devas esti atenti antaŭ ol elekti iun kurson. Ĉi tio inkluzivas recenzojn donitajn de studentoj, kiuj antaŭe faris la kurson. Ĝi determinas kiom da kurso povas esti fidinda. Vi ne volos aliĝi al kurso kaj laŭ la linio rimarkas, ke ĝi estas kun 1.0-taksado. Tion vi ne ŝatus, ĉu ne?

2. Daŭro de la kurso:

Retaj kursoj povus esti mallongdaŭraj (kelkaj horoj ĝis semajnoj) aŭ longdaŭraj (monatoj ĝis jaroj). La kursdaŭro devus dependi de via havebleco kaj nivelo de amplekseco. Ĝenerale, longdaŭraj kursoj ofte estas pli detalaj kompare kun mallongdaŭraj kursoj.

3. Intenseco:

Retaj kursoj estas diversaj komencantoj, mezaj kaj progresintaj, dum kelkaj estas serioj konsistantaj el ĉiuj ĉi tiuj etapoj. Aliaj kursoj postulas, ke vi havu bazajn sciojn antaŭ ol elekti la kurson.

Elektante kurson pri datuma analizo, elektu kurson plej taŭgan por via nuna eduka nivelo.

4. Kursa alirebleco:

Iuj senpagaj kursoj estas alireblaj ene de tempodaŭro (provizore alireblaj) dum aliaj disponeblas dumvive. Elekti kurson konstante alirebla estas la plej bona ĉar vi ĉiam povas referenci al ili en kazo de necerteco pri temo.

5. Subtenoj kaj mentoraj programoj:

Estas iuj retiriĝoj en la plej multaj senpagaj kursoj kaj ĉi tiuj retiriĝoj inkluzivas kursajn atestojn, subtenon kaj mentorajn programojn. Kelkaj el ĉi tiuj subtenaj kaj mentorecaj programoj inkluzivas diskutplatformojn, vivajn preleginstalaĵojn kaj simulajn ilojn.

Malgraŭ ĉi tiu retiriĝo, financa helpo estas elekto en iuj el ĉi tiuj kursoj.

6. Konigebla atestilo kaj financa helpo:

La atestilo eldonita post la kompletigo de la kurso funkcias kiel pruvo de profesieco. Kvankam la plej multaj interretaj lernplatformoj postulas ĵetonon por akiri kundivideblan atestilon, dum kelkaj platformoj ofertas financan helpon por studentoj, kiuj volas studi ĉi tiujn kursojn senpage kaj ankoraŭ esti atestitaj. Certigu, ke vi kontrolu ĉu financa helpo disponeblas se la atestiloj ne estas senpagaj.

Kio estas la Plej Bonaj Senpagaj Interretaj Datumanalitikaj Kursoj?

Malsupre estas la plej bonaj senpagaj interretaj datum-analitikaj kursoj:

10 Plej Bonaj Senpagaj Interretaj Kursoj pri Datuma Analizo

1. Mallonga Kurso pri Datuma Analizo

  • Plej bona por:  komencantoj
  • Taksado: 4.84 el 5
  • daŭro: 15 minutojn ĉiutage
  • Platformo: Kariera Fandejo.

Mallonga kurso de Data Analytics estas praktika enkonduko al datuma analizo. En ĉi tiu kurso, vi komencos per purigado kaj finos per bildigoj (inkluzive de diagramoj kaj grafikaĵoj) kaj ŝlosilaj komprenoj. Por pli bona kompreno, reala datumaro estos uzata por trakti komercajn problemojn.

Ĉi tiu kurso enhavas enkondukon al datumoj, kaj ankaŭ enhavas kelkajn ekzercojn. Ĉiutage, vi ricevas 5 ĉiutagajn lecionojn laŭpaŝe en la tempodaŭro de 15 minutoj.

Ĉiu lernilo enhavas miksaĵon de video-enkondukoj, skribitaj lecionoj, praktikaj taskoj kaj interagaj kvizoj. Ĝi enhavas enkondukon al datum-analitiko, kiu estas ampleksa studo pri datumpurigado, bildigo kaj finaj komprenoj.

2. Komprenante Datumsciencon

  • Plej bona por: komencantoj
  • Taksado: Ne dirite
  • daŭro: 2 horoj
  • Platformo: Datacamp.

Kompreni Datuman Sciencon plilarĝigos vian scion pri datumscienco, maŝinlingvo, datuma bildigo, datuma inĝenierado kaj nuba komputado. Ĉi tiu kurso enhavas 15 filmetojn kaj 48 ekzercojn.

En ĉi tiu kurso, vi lernos la bazojn de datumscienco, datumkolektado, stokado, preparado, esplorado, bildigo, eksperimentado kaj antaŭdiro.

Vi ankaŭ lernos interpretadon kaj enkorpiĝon de datumoj en ĉiutagan vivon. Ankaŭ oni instruos al vi la rolojn de datuma sciencisto sen devi zorgi pri kodigo.

3. Enkonduko al Datuma Analizo

  • Plej bona por: komencantoj
  • Taksado: 4.8 el 5
  • daŭro: 6 monatoj
  • Platformo: Coursera.

Enkonduko al Datumanalitiko kondukos vin tra datumanalitiko de nulo ĉar neniu antaŭa sperto estas bezonata. Ĉi tiu kurso lumigos vin pri la postulataj kapabloj necesaj por prepari vin por kariero en datuma analizo.

En ĉi tiu kurso, vi lernos kiel prepari, organizi, analizi kaj bildigi datumojn por analizo. Ankaŭ oni instruos vin kiel uzi kalkultabelojn, SQL- kaj R-programadon por kompletigi analizojn kaj kalkulojn.

4. Enkonduko al datuma analizo

  • Plej bona por: komencantoj
  • Taksado: Ne dirite
  • daŭro: proksimume 6 semajnoj
  • Platformo: aŭdaco.

Enkonduko al datuma analizo enhavas informojn pri kiel fari demandojn, organizi viajn datumojn en uzebla formato kaj trakti ajnajn problemojn. Ĝi ankaŭ enhavas lecionojn pri ekzamenado de datumoj, serĉado de ŝablonoj en ĝi, evoluado de via datuma intuicio kaj fari juĝojn, konkludojn aŭ antaŭdirojn.

Vi ankaŭ estos konsiderata la plej bonaj manieroj por esprimi viajn trovojn. Aldone, vi lernos kodigon en pli konciza kaj pli rapida maniero uzante la Python-bibliotekojn NumPy, Pandas kaj Matplotlib.

Kiel antaŭkondiĉo al ĉi tiu kurso, vi devus esti komforta kun programado en Python kaj sperta pri ĝiaj konceptoj, antaŭ ol enskribiĝi en ĉi tiu kurso. Se ne, ili havas kurson pri "enkonduko al python-programada kurso", kiu kondukos vin tra ĉi tiuj.

5. Matematiko por Datuma Scienco

  • Plej bona por: komencantoj
  • Taksado: Ne dirite
  • daŭro: 5-6 horoj.
  • Platformo: Alison.

Math for Data Science kovras la bazaĵojn de probableco, statistiko kaj lineara algebro kiel ili rilatas al uzado de matematiko en datumscienco. Ĉar baza kompreno pri matematiko estas postulata de ĉiu datuma profesiulo (datumsciencisto, datuma analizisto, komerca analizisto aŭ datuma inĝeniero), ĉi tiu kurso kovras ĉiujn postulatajn aspektojn.

Ĉi tiu kurso estas malsimila al ĉiu abstrakta, neaplika matematiko. Ĉe Alison, vi lernos matematikon, kiu ebligos vin influi la mondon. Ĉi tiu kurso estas la tria kurso en serio. Por akiri la plej bonan el ĉi tiu kurso, estas konsilinde preni ĉi tiujn unuajn du kursojn pri datumscienco antaŭ ol preni matematikon por datumscienco.

6. Laborrenkontiĝo de Lean Analytics

  • Plej bona por: komencantoj
  • Taksado: 4.6 el 5
  • daŭro: 2 horoj 23 minutoj
  • Platformo: Udemy.

Lernu analitikan laborrenkontiĝon helpas vin kompreni la fundamentojn de analizo, la datuman pensmanieron kaj sveltajn komencajn principojn. En ĉi tiu kurso, vi rigardus ses ekzemplojn pri kiel komercaj modeloj rilatas al noventreprenoj de ĉiuj grandecoj.

Vi ankaŭ lernos kiel scii la tempon por antaŭeniri kun decido kaj apliki la konceptojn de Lean Analytics al establitaj entreprenoj kaj produktoj.

7. Enkonduko Al Datuma Analizo Uzante Excel

  • Plej bona por:  komencantoj
  • Taksado: Ne dirite
  • daŭro: 4 semajnoj (je 2-4 horoj semajne)
  • Platformo: edX

Microsoft Excel kaj ĝiaj integraj pivottabloj estas unu el la plej bonaj analizaj funkcioj por analizo de datumoj. En ĉi tiu kurso, vi lernos kiel fari datuman analizon uzante la plej ŝatatajn funkciojn de Excel.

En Enkonduko al datuma analizo per Excel, vi malkovros kiel fari pivotajn tabelojn en Excel uzante gamon da vicoj kaj kolumnoj. Vi ankaŭ atestos la efikecon de Excel-pivotoj en ago, inkluzive de ĝia kapablo resumi datumojn en diversaj manieroj, faciligi rapidan datumesploradon kaj generi komprenemajn scion de datumoj kolektitaj.

8. Bayesian Statistics: From Concept To Data Analysis

  • Plej bona por: Intera
  • Taksado: 4.6 el 5
  • daŭro: 12 horoj
  • Platformo: Coursera.

La Bajeza aliro al statistiko estos enkondukita en ĉi tiu kurso per la studo de probablo kaj datuma analizo. Ankaŭ, la fundamentoj de la Bajeza aliro same kiel ĝia apliko al tipaj datumtipoj estos instruitaj.

La Bayesiana aliro estos komparita al la Frequentist aliro same kiel la avantaĝoj de la Bayesiana aliro. Por krei allogan lernmedion, ĉi tiu kurso kombinas prelegfilmetojn, komputilajn pruvojn, legadojn, ekzercojn kaj diskuttablojn.

9. Google Datuma Analitiko

  • Plej bona por: komencantoj
  • Taksado: 4.8 el 5
  • daŭro: 6 monatoj (je 10 horoj semajne)
  • Platformo: Coursera.

Google-datum-analitiko donas al vi ĝisfundan komprenon pri la proceduroj kaj metodoj, kiujn juniora aŭ asociita datumanalizisto uzas ĉiutage.

En ĉi tiu kurso, vi ankaŭ lernos gravajn analizajn metodojn, kiuj inkluzivas purigadon, analizon kaj bildigon de datumoj uzante ĉi tiujn ilojn: kalkultabeloj, SQL, R-programado kaj Tableau. Vi ankaŭ lernos kiel montri datumojn trovojn sur paneloj, prezentoj kaj popularaj bildigaj platformoj.

10. Lernu Kodigi Por Analizo de Datumoj

  • Plej bona por: komencantoj
  • Taksado: 3.5 el 5
  • daŭro: 24 horoj
  • Platformo: OpenLearn.

Lernu kodi por analizo de datumoj instruos vin kiel krei viajn komputilajn programojn per kodigo (unu linio de kodo samtempe). Pro la populareco de python tra ĉiuj akademiaj kampoj, ĝi estas la programlingvo uzata en ĉi tiu kurso.

Uzante realajn datumojn de la Monda Banko, la Monda Organizo pri Sano kaj aliaj organizoj, kodigaj ekzercoj kaj skribaj analizoj per la konata platformo Jupyter Notebooks estos faritaj. Ĉi tio ebligas al vi tuj vidi la rezulton de rulado de via kodo kaj faciligas al vi ekvidi kaj korekti erarojn.

En ĉi tiu kurso, vi lernos kiel aliri malfermajn datumojn, prepari ĝin por analizo, krei bildigojn kaj dokumenti kaj disvastigi analizojn publike kaj private.

Oftaj Demandoj Senpagaj Interretaj Kursoj pri Datuma Analizo

Kio estas la plej bona senpaga interreta datumanalitika kurso?

Mallonga kurso de Data Analytics de CareerFoundry

Ĉu datumscienco estas sama kiel datuma analizo?

Ne

Kio estas la laborŝancoj disponeblaj por mi se mi studas datuman analizon?

Kun datuma analizo, vi povas esti datuma analizisto, komercinteligenta analizisto, datuma sciencisto, datuma inĝeniero, operacia analizisto, projektestro, IT-sistema analizisto kaj multe pli.

Ĉu ĉiuj kursoj pri datuma analizo taŭgas por komencantoj?

Ne, iuj kursoj postulas iujn antaŭkondiĉojn en iuj kampoj antaŭ ol vi povas aliĝi al la kurso.

Kiom gravas datum-analitiko por entreprenoj?

Datum-analitiko estas la sekreto al agado-optimumigo, profito-maksimumo kaj preciza decidado en ĉiu komerco.

Ni Ankaŭ Rekomendas

konkludo:

Subite ĉiuj ŝajnas paroli pri datuma analizo kaj vi diras "Kia estas ĉi tiu datuma analizo?" Kiel promesite antaŭe, ni esperas, ke vi povis kompreni pri kio temas pri datuma analizo.

Ni ankaŭ esperas, ke vi povis elekti el diversaj senpagaj kursoj pri datuma analizo. Ni ŝatos aŭdi de vi!