Estas multaj interretaj atestiloj pri datuma analizo, sed foje estas vere malfacile identigi iujn el la plej bonaj el ĉiuj ĉi tiuj interretaj atestiloj pri datumoj.
Datumanalitiko estas unu el la plej rapide kreskantaj kaj plej postulataj industrioj hodiaŭ. Merkata esplorfirmao Gartner projektas, ke komerca elspezo por datumoj kaj analizaj solvoj atingos 189 miliardojn USD en 2022, pli ol 150 miliardojn USD en 2019.
Ĝis 2025, la tutmonda granda datuma merkato estas atendita valoros $103 miliardojn.
La kreskanta postulo por profesiuloj pri datuma scienco signifas, ke pli da homoj ol iam ajn prenas interretajn kursojn pri datumanalitiko. Kiel plia avantaĝo, multaj el ĉi tiuj kursoj ofertas atestilon aŭ akreditaĵon por helpi vin elstari.
Se vi pripensas preni a atesta kurso, ni havas vin kovrita. Ni kompilis liston de la 20 plej bonaj atestiloj pri datuma analizo interrete por helpi vin komenci. Sed antaŭ tio, ni certigu, ke ni estas sur la sama paĝo.
Enhavtabelo
Kio estas Data Analytics?
La prilaborado kaj statistika analizo de ekzistantaj datumaroj estas la temo de datumanalitiko. Analizistoj koncentriĝas pri evoluigado de manieroj por kapti, prilabori kaj organizi datumojn por eltrovi ageblajn komprenojn pri aktualaj aferoj, kaj ankaŭ determini la plej bonan manieron komuniki ĉi tiujn informojn.
Simple dirite, datumoj kaj analizoj zorgas pri trovi solvojn al defioj por kiuj ni ne certas pri la respondoj. Ĝi ankaŭ dependas de liverado de rezultoj, kiuj povas rezultigi rapidajn avantaĝojn.
Datum-analitiko ankaŭ inkluzivas kelkajn aliajn branĉojn de pli grandaj statistikoj kaj analizoj, kiuj helpas la kombinaĵon de malsimilaj datenfontoj kaj la malkovron de ligoj simpligante la rezultojn.
Avantaĝoj de Datuma Analizo
Granda datuma analizo havas plurajn avantaĝojn por entreprenoj hodiaŭ.
Data Analytics helpas pri:
- Pli bona decidado,
- Ebligas efikan riskan administradon,
- Plibonigas klientan sperton, kaj
- Pliigas markvaloron.
Konsiderante ĉi tiujn avantaĝojn, estas kreskanta postulo je spertaj profesiuloj en la kampo de datuma analizo.
Oni atendas, ke ĉi tiuj profesiuloj posedu ne nur teoriajn sciojn sed ankaŭ praktikajn sciojn pri analizo de grandaj datumoj.
Por certigi tion, dungantoj serĉas kandidatojn, kiuj spertis trejnadon aŭ atestajn kursojn, kiuj disponigas praktikan ekspozicion al la temo.
Krom povi analizi la datumojn, ĉi tiuj profesiuloj ankaŭ devus povi krei informajn bildigojn de tiuj datumoj, por ke ankaŭ ne-teknikaj uzantoj povu kompreni ĝin. Ĉi tie aperas iloj kiel Tableau. Ĉi tiuj iloj ebligas al vi krei interagajn diagramojn, grafikaĵojn, grafikaĵojn kaj tabelojn, kiuj rakontas historion pri la agado de via organizo bazita sur ĝiaj ŝlosilaj agado-indikiloj (KPIoj).
Datuma Analizo Kontraŭ Datuma Scienco
Datumoj Scienco kaj Data Analytics ambaŭ traktas Big Data, sed en malsamaj manieroj. Datuma Scienco estas larĝa termino, kiu inkluzivas kaj datuman analizon kaj datuman sciencon.
Matematiko, Statistiko, Komputiko, Informa Scienco, Maŝina Lernado kaj Artefarita Inteligenteco estas ĉiuj inkluditaj en Datuma Scienco.
Datumminado, datuma inferenco, prognoza modeligado kaj maŝinlernada algoritmo-disvolviĝo estas ĉiuj uzataj por malkovri ŝablonojn el grandaj datumaroj kaj igi ilin signifaj komercaj strategioj. Datum-analitiko, aliflanke, temas plejparte pri Statistiko, Matematiko kaj Statistika Analizo.
Datuma Analizo celas malkaŝi la apartajn ĉerpitajn komprenojn, dum Datuma Scienco temigas malkovri signifajn korelaciojn inter vastaj datumaroj.
Por diri ĝin alimaniere, Data Analytics estas subaro de Datuma Scienco, kiu fokusiĝas al pli detalaj solvoj al la problemoj, kiujn Data Science levas.
Datuma Scienco celas trovi freŝajn kaj interesajn aferojn, kiuj povus helpi entreprenojn novigi. Analizo de datumoj, aliflanke, celas trovi respondojn al ĉi tiuj demandoj kaj determini kiel ili povas esti efektivigitaj ene de firmao por instigi al datum-movita novigado.
Listo de la Plej Bonaj Atestiloj pri Datuma Analizo Interrete
Malsupre estas listo de la plej bonaj interretaj Atestiloj pri Datuma Analizo:
- Profesia Atestado de SAS Advanced Analytics
- SAS Atestita Datuma Kurado Profesiulo
- DASCA: Altranga Datumsciencisto
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
- IBM Data Science Professional Atestilo
- La Profesia Atestilo pri Datumscienco de HarvardX
- Coursera: Data Science Specialization de John Hopkins University
- EdX Big Data MicroMasters programo
- Nanogrado de Udacity Business Analytics
- DataCamp Datuma Analizo en Excel.
10 Plej bonaj atestiloj pri datuma analizo interrete
1. Profesia Atestado de SAS Advanced Analytics
Ĉi tio estas supera nivelo atestilo pri datuma scienca ofertita de la SAS Akademio por Datuma Scienco, kaj ĝi kovras larĝan gamon de temoj kiel statistiko, vida analizo, loĝistika regreso, Hadoop-fondoj, datumminado kaj pli.
Studentoj devas havi almenaŭ ses monatojn da programada sperto antaŭ ol kandidatiĝi por la atestado, kiu konsistas el naŭ kursoj kaj tri testoj.
Pro la legitimeco de la platformo kaj ampleksa priraportado de tiom da datumaj temoj, multaj konsideras ĉi tion la plej bonega atesto por datumscienco.
2. SAS Atestita Datuma Kurado Profesiulo
Por konveni al diversaj partoprenantaj lernstiloj, la SAS Big Data Certification ofertas kaj instrukciigitan trejnadon kaj mempaŝajn e-lernajn reĝimojn de lernado.
Antaŭ ol enskribiĝi, studentoj devas havi fortan komprenon pri programado, inkluzive de teknikoj de manipulado de datumoj kaj SQL.
Iloj pri administrado de datumoj kaj Hadoop estas inter la temoj kovritaj. Estas kvar trejnaj kursoj kaj nur unu ekzameno en ĉi tiu pako.
La Data Curation-atestilo, kiel aliaj SAS-atestiloj, estas abon-bazita servo, kiu donas al vi aliron al la nubo dum jaro antaŭ ol vi devas renovigi ĝin.
3. DASCA: Altranga Datumsciencisto
La Datumscienco-Konsilio de Ameriko, aŭ DASCA, estas la ĉefa fonto de internacie agnoskitaj datumsciencaj atestiloj. Ĝiaj SDS (Senior Data Scientist) kaj PDS (Principal Data Scientist) akreditaĵoj estas inter la plej prestiĝaj en la mondo por datumsciencistoj. Rigardu kiel fariĝi datuma sciencisto kun bakalaŭro.
Kandidatoj de diversaj disciplinoj, inkluzive de komerca administrado, financo, statistiko kaj teknologio, povas utiligi la ampleksajn kaj profundajn atestadprogramojn de la neŭtrala vendisto de datumoj pri atestinstituto.
4. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Ĉu vi volas kompreni kiel krei kaj ruli maŝinlernajn laborŝarĝojn? La atestilo de Azure Data Scientist Associate de Microsoft estas tiu por vi.
La plej bona parto pri ĉi tiu Mikrosofta atestilo estas, ke vi povas studi senpage uzante la lerniloj de Mikrosofto, tamen ekzistas ankaŭ altkvalitaj, gvidataj de instruistoj ebloj disponeblaj. La atesto inkluzivas AI-solvojn, naturlingvan prilaboradon kaj maŝinlernadon.
5. IBM Data Science Professional Atestilo
La IBM Data Science Professional Certificate estas alia utila interreta datuma akreditaĵo. Kandidatoj dezirantaj komenci siajn profesiajn datumsciencajn karierojn povus pripensi la komencan-nivelan datuman atestprogramon.
La atesto inkluzivas enkondukon al datumscienco kun maŝinlernado, python, malfermfontaj iloj kaj SQL dum naŭ kursoj.
Iliaj kursoj povas esti kompletigitaj laŭ via tempo, dum la kursprogramistoj rekomendas kompletigi ilin en tri monatoj.
6. La Profesia Atestilo pri Datumscienco de HarvardX
HarvardX ofertas diversajn retajn kursojn destinitajn por helpi profesorojn plibonigi instruadon kaj lernadon per enuniversitataj kaj interretaj reĝimoj.
Kun la Profesia Atestilo pri Datumscienco de HarvardX, vi lernos bazaĵojn pri datuma scienca kiel R kaj maŝinlernado per realaj kazesploroj.
La atestilo pri datumoj pri datumoj de HarvardX donas al kandidatoj la informojn kaj kapablojn, kiujn ili bezonas por solvi defiojn pri reala monda analizo de datumoj.
La naŭ kursoj, kiuj konsistigas la profesian datuman sciencan atestadon, kovras temojn inkluzive de bildigo, maŝinlernado, lineara regreso, probablo, datuma kverelado kaj pli.
7. Coursera: Data Science Specialization de John Hopkins University
Ĉi tiu Coursera atestilo, ofertita de John Hopkins University, estas ideala por novuloj, kiuj volas lerni kiel konstrui datuman produkton, generi datumajn konkludojn kaj praktiki maŝinlernadon.
Antaŭ ol aliĝi, studentoj devus havi bazan konaton kun Python.
Kursoj estas senpagaj, sed individuoj, kiuj volas atestiĝi, eble devos pagi iom da pagendaĵo, ĉar la plej multaj atestiloj de Coursera komenciĝas je $ 50.
8. EdX Big Data MicroMasters programo
Ĉi tiu kurso estas parto de la programo Big Data MicroMasters kaj helpos vin plibonigi viajn programajn kaj matematikajn kapablojn dum vi lernas pri analitiko de grandaj datumoj.
En ĉi tiu kurso, vi lernos kiel stoki, manipuli kaj analizi datumojn por fari pli bonajn komercajn decidojn en la hodiaŭa cifereca mondo.
Vi lernos kiel uzi teknologiojn kiel Apache Spark kaj R, kiuj estas esencaj analizaj iloj. Vi povos alproksimiĝi al grandskalaj datumsciencodefioj kun kreivo kaj iniciato antaŭ la fino de ĉi tiu kurso.
9. Nanogrado de Udacity Business Analytics
Vi regos fundamentajn datumojn kapablojn, kiuj povas esti aplikataj tra funkcioj kaj industrioj en ĉi tiu programo. Vi lernos kiel uzi Excel por analizi datumojn kaj konstrui modelojn, SQL por pridemandi datumbazojn, kaj Tableau por krei informajn datumbildigojn.
Ne estas antaŭkondiĉoj por ĉi tiu baza instruplano.
Udacity rekomendis, ke vi havas antaŭan komputilan kompetentecon kaj povi elŝuti kaj instali la programaron por sukcesi.
10. DataCamp Datuma Analizo en Excel
En ĉi tiu kurso, vi lernos kiel uzi tempŝparajn klavarajn ŝparvojojn, konverti kaj purigi datumformatojn kiel tekston, tempojn kaj datojn, kaj krei mirindajn logikajn funkciojn kaj kondiĉajn agregadojn dum vi lernas kiel uzi tempŝparajn klavarajn ŝparvojojn.
Vi regos pli ol 35 novajn Excel-funkciojn, inkluzive de CONCATENATE, VLOOKUP kaj AVERAGEIF(S), kaj ankaŭ laboros kun realaj Kickstarter-datumoj por taksi kio faras sukcesan projekton per praktika praktiko.
Oftaj Demandoj pri Interreta Datuma Analiza Reta Atestilo
Kio estas la valoro de Data Analytics-atestilo?
Atestilo pri Datuma Analizo Indas, Jes! se vi serĉas laboron en datuma analizo. Atestilo pri datuma analizo provizos al vi ĉiujn necesajn kapablojn kaj scion por gajni laboron kiel datuma analizisto.
Ĉu eblas ke datuma analizisto laboru memstare?
Sendependa laborado estas unu el la plej bonaj alternativoj por datumsciencistoj hodiaŭ, kaj por novuloj kaj spertuloj. Kiel datumscienco sendependa, vi havas multan flekseblecon koncerne projektan elekton, tempadministradon kaj salajron. Ĝi ankaŭ estas bonega eblo por komencantoj, kiuj volas akiri pli da praktika sperto laborante pri realaj projektoj.
Ĉu Data Analytics estas promesplena kariero?
Jes, datuma analizo estas saĝa kariera elekto ĉar datumoj fariĝis grava aspekto de la decida procezo de iu ajn industrio. Kiel rezulto, datumaj analizistoj estas tre postulataj, igante ilin unu el la plej bonaj laborelektoj.
Ĉu necesas kodigo en datuma analizo?
Ili ne faras, por esti honesta. Datumaj analizistoj ne devas kodi kiel parto de siaj ĉiutagaj respondecoj. Simplaj datumaj analizfunkcioj, kiel ekzamenado de datumtendencoj de Google Analytics, kutime ne bezonas krei kodon.
Kian rolon ludas SQL en analizo de datumoj?
SQL estas la "viando kaj terpomoj" de analizo de datumoj por multaj homoj - uzata por aliri, purigi kaj analizi datumojn enhavitajn en datumbazoj. Ĝi estas simple komprenebla, sed ĝi estas uzata de la ĉefaj korporacioj de la mondo por trakti ekstreme malfacilajn problemojn.
Pintaj Rekomendoj
- 15 Plej Bonaj Dentlernejoj en Florido - Plej Alta Lerneja Rangotabelo
- Plej bonaj 11 Floridaj Medicinaj Lernejoj - Florida Lerneja Rangotabelo
- 30 Plej bonaj Filmaj Aktoradlernejoj en la mondo
- 20 Plej Bonaj Medicinaj Fakultatoj en Filipinio - Lerneja Rangotabelo
- 20 Plej Bonaj Militaj Lernejoj por Knaboj - Usonaj Lernejaj Rangotabeloj.
konkludo
Datumanalitiko estis la plej granda kapablo-manko antaŭ du jaroj, kaj ĝi daŭre estas.
Entreprenoj kolektas datumojn dum jardekoj, sed multaj ne scias kiel uzi tiujn datumojn por fari pli bonajn komercajn decidojn.
Kiel rezulto, kompanioj serĉas individuojn, kiuj povas analizi kaj interpreti tiujn datumojn. Komercoj bezonas homojn, kiuj povas kompreni la datumojn kaj traduki ĝin en kompreneblan formaton por administrado por ke ili faru pli bonajn komercajn decidojn. Individuoj kun ĉi tiuj kapabloj pri datuma analizo povus esti nomitaj analizistoj de datumoj aŭ analizistoj pri komerca inteligenteco (BI).