10 بهترین دوره آنلاین رایگان تجزیه و تحلیل داده ها

By
ویکتوریا
-
0
3232
دوره های آنلاین رایگان تجزیه و تحلیل داده ها
دوره های آنلاین رایگان تجزیه و تحلیل داده ها

آیا دوره های آنلاین رایگان تجزیه و تحلیل داده وجود دارد؟ البته وجود دارد! این دوره ها فقط به دلیل رایگان بودن یا فقط به این دلیل که آنلاین هستند و خود گام هستند سودمند نیستند، اما حدس بزنید چیست؟ آنها درجه یک هستند!

از آنجایی که تجزیه و تحلیل داده ها جزء حیاتی کسب و کار است، تقاضا برای متخصصان تجزیه و تحلیل داده ها در حال افزایش است. تکامل فناوری و افزایش هر روزه تصمیمات وابسته به داده نیز یک مطالعه موردی بوده است.

به طور ناگهانی، تجزیه و تحلیل داده‌ها موضوع داغی به نظر می‌رسد و شما را به این فکر می‌اندازد که چیست. شما نیازی به جستجوی بیشتر ندارید. World Scholars Hub بهترین راه حل ها را دارد!

فهرست مندرجات

تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

تجزیه و تحلیل داده ها یک نام کلی برای انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها است. با استفاده از بینش ها و روندهای موجود برای حل یک مشکل خاص سروکار دارد. به زبان ساده، تجزیه و تحلیل داده ها با تجزیه و تحلیل داده ها یا آمار به طور سیستماتیک سروکار دارد.

بر اساس درک و به کارگیری الگوهای داده، تجزیه و تحلیل داده ها تا پایان تصمیم گیری علمی مؤثر است. از نظر علمی به این معنا که داده ها قبل از تصمیم گیری باید مراحل و فرآیندهای مختلفی را طی کنند.

هر نوع اطلاعاتی را می توان تحت تجزیه و تحلیل داده ها قرار داد زیرا راز بهینه سازی عملکرد، حداکثر سازی سود و تصمیم گیری دقیق در هر کسب و کاری است.

یکی دیگر از چیزهای زیبا در مورد تجزیه و تحلیل داده ها، تنوع شغلی آن است. با تجزیه و تحلیل داده ها، می توانید یک تحلیلگر داده، تحلیلگر هوش تجاری، دانشمند داده، مهندس داده، تحلیلگر عملیاتی، مدیر پروژه، یا تجزیه و تحلیل سیستم های فناوری اطلاعات باشید.

مراحل مختلفی در تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد و همه اینها برای رشد یک کسب و کار است. هر یک از این مراحل یک کلید برای کارایی کسب و کار دارد.

مراحل انجام تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

در زیر 4 مرحله درگیر در تجزیه و تحلیل داده ها آمده است:

1. تجزیه و تحلیل توصیفی:

تجزیه و تحلیل توصیفی به چگونگی پیشرفت یک تجارت می پردازد. متداول ترین سوال در این مرحله این است که "در کسب و کار شما چه اتفاقی می افتد؟"

در این جنبه از تجزیه و تحلیل داده ها، به اطلاعات عمیق نیازی نیست. این به این سوال پاسخ می دهد که آیا یک کسب و کار به خوبی اداره می شود یا خیر. بنابراین، پاسخ اغلب دقیق نیست.

2. تجزیه و تحلیل تشخیصی:

این مرحله بعد از تجزیه و تحلیل توصیفی است. تجزیه و تحلیل تشخیصی به علت اصلی یک مشکل می پردازد. سوال پرسیده شده در این مرحله همیشه با a شروع می شود چرا. به عنوان مثال: "چرا این اتفاق برای کسب و کار شما می افتد؟"

با اطلاعات دقیق در مورد کسب و کار، مشکل "چرا" آشکار می شود. این مرحله به شناسایی ناهنجاری های تجاری کمک می کند.

3. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده:

این مرحله بعد از تجزیه و تحلیل تشخیصی است. در تجزیه و تحلیل پیش بینی، از آمار و الگوریتم های قبلی برای ارائه توصیه ها استفاده می شود. متداول ترین سوال در این مرحله این است که "به احتمال زیاد در آینده چه اتفاقی خواهد افتاد؟"

این تکنیک بر اساس روندها و الگوهای طی سالیان است. برای تعیین اینکه آیا یک روند خاص تکرار می شود یا خیر استفاده می شود. همچنین به ارائه بهترین توصیه های موجود برای اتفاقات آینده کمک می کند.

4. تجزیه و تحلیل تجویزی:

این مرحله بعد از تجزیه و تحلیل پیش بینی است. تجزیه و تحلیل تجویزی بهترین انتخاب عمل را تعیین می کند. این بخش به پاسخ به این سوال کمک می کند که "چه باید کرد؟"

تعیین می کند که چه کاری انجام شود و چه کاری انجام نشود. این می تواند برای توصیه به کاربران در مورد نتایج احتمالی و آنچه باید برای حداکثر بهینه سازی کسب و کار انجام شود، مورد استفاده قرار گیرد. در این مرحله، حتی در مواجهه با عدم قطعیت، یک تصمیم مبتنی بر داده گرفته می شود.

هنگام انتخاب یک دوره آنلاین رایگان تجزیه و تحلیل داده ها به دنبال چه چیزی باشید

انتخاب رشته ای که برای شما مناسب تر است، بسیار بیشتر از آن چیزی است که فکر می کنید. قبل از شرکت در دوره آنلاین باید برخی از عوامل را در نظر گرفت.

در زیر چند فاکتور برای انتخاب دوره رایگان تجزیه و تحلیل داده آنلاین وجود دارد:

1. اعتبار و رتبه بندی:

قبل از انتخاب هر رشته ای باید به این موضوع توجه کرد. این شامل نظرات دانشجویانی است که قبلاً دوره را گذرانده اند. تعیین می کند که چقدر می توان به یک دوره اعتماد کرد. شما نمی خواهید در یک دوره شرکت کنید و در طول خط متوجه می شوید که رتبه آن 1.0 است. شما آن را دوست ندارید، درست است؟

2. طول دوره:

دوره های آنلاین می تواند کوتاه مدت (از چند ساعت تا هفته) یا بلند مدت (ماه تا سال) باشد. طول دوره باید به در دسترس بودن و سطح جامعیت شما بستگی داشته باشد. به طور کلی، دوره های طولانی مدت در مقایسه با دوره های کوتاه مدت، اغلب جزئیات بیشتری دارند.

3. شدت:

دوره های آنلاین انواع مختلفی از مبتدی، متوسط ​​و پیشرفته هستند، در حالی که برخی از آنها مجموعه ای از تمام این مراحل هستند. سایر دوره ها قبل از شرکت در دوره نیاز به دانش اولیه دارند.

هنگام انتخاب یک دوره در تجزیه و تحلیل داده ها، دوره ای را انتخاب کنید که مناسب ترین سطح تحصیلی شما باشد.

4. دسترسی به دوره:

برخی از دوره های رایگان در یک بازه زمانی قابل دسترسی هستند (به طور موقت در دسترس هستند) در حالی که برخی دیگر برای مادام العمر در دسترس هستند. انتخاب دوره ای که به طور دائم در دسترس باشد بهترین کار است زیرا همیشه می توانید در صورت عدم اطمینان در مورد یک موضوع به آنها مراجعه کنید.

5. برنامه های حمایتی و راهنمایی:

در اکثر دوره های رایگان مقداری انصراف وجود دارد و این انصراف ها شامل گواهینامه دوره، پشتیبانی و برنامه های راهنمایی است. برخی از این برنامه های پشتیبانی و راهنمایی شامل پلتفرم های بحث، امکانات سخنرانی زنده و ابزارهای شبیه سازی است.

با وجود این انصراف، کمک مالی در برخی از این دوره ها یک گزینه است.

6. گواهی قابل اشتراک و کمک مالی:

گواهی صادر شده پس از اتمام دوره به عنوان مدرک حرفه ای بودن عمل می کند. اگرچه اکثر پلتفرم‌های یادگیری آنلاین برای دریافت گواهی قابل اشتراک‌گذاری نیاز به یک رمز دارند، در حالی که برخی از پلتفرم‌ها به دانشجویانی که می‌خواهند این دوره‌ها را به صورت رایگان مطالعه کنند و همچنان گواهینامه دریافت کنند، کمک مالی ارائه می‌دهند. اگر گواهینامه ها رایگان نیستند، مطمئن شوید که آیا کمک مالی در دسترس است یا خیر.

بهترین دوره های آنلاین رایگان تجزیه و تحلیل داده ها چیست؟

در زیر بهترین دوره های آنلاین رایگان تجزیه و تحلیل داده ها آمده است:

10 بهترین دوره آنلاین رایگان تجزیه و تحلیل داده ها

1. دوره کوتاه تجزیه و تحلیل داده ها

  • بهترین برای:  مبتدی ها
  • رتبه: 4.84 5 از
  • مدت زمان: روزانه 15 دقیقه
  • سکو: ریخته گری شغلی.

دوره کوتاه تجزیه و تحلیل داده ها یک مقدمه عملی برای تجزیه و تحلیل داده ها است. در این دوره، شما با تمیز کردن شروع می‌کنید و با تجسم‌ها (شامل نمودارها و نمودارها)، و بینش‌های کلیدی به پایان می‌رسید. برای درک بهتر، از مجموعه داده های واقعی برای رسیدگی به مسائل تجاری استفاده خواهد شد.

این دوره شامل مقدمه ای بر داده ها و همچنین شامل چند تمرین است. هر روز، 5 درس روزانه به صورت خودکار در محدوده زمانی 15 دقیقه دریافت می کنید.

هر آموزش شامل ترکیبی از معرفی ویدیویی، درس های نوشتاری، کارهای عملی و آزمون های تعاملی است. این شامل مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده است که یک مطالعه جامع شامل پاکسازی داده ها، تجسم و بینش نهایی است.

2. درک علم داده

  • بهترین برای: مبتدی ها
  • رتبه: اظهار نشده
  • مدت زمان: ساعت 2
  • سکو: دیتا کمپ

درک علم داده دانش شما را در مورد علم داده، زبان ماشین، تجسم داده ها، مهندسی داده و محاسبات ابری گسترش می دهد. این دوره شامل 15 فیلم و 48 تمرین است.

در این دوره با مبانی علم داده، جمع آوری داده، ذخیره سازی، آماده سازی، اکتشاف، تجسم، آزمایش و پیش بینی آشنا می شوید.

همچنین تفسیر داده ها و گنجاندن آنها در زندگی روزمره را خواهید آموخت. همچنین، بدون نگرانی در مورد کدنویسی، نقش یک دانشمند داده به شما آموزش داده می شود.

3. مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده ها

  • بهترین برای: مبتدی ها
  • رتبه: 4.8 5 از
  • مدت زمان: ماه 6
  • سکو: کورسرا

مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده ها شما را از ابتدا به تجزیه و تحلیل داده ها می پردازد زیرا نیازی به تجربه قبلی نیست. این دوره شما را در مورد مهارت های مورد نیاز برای آماده کردن شما برای حرفه ای در تجزیه و تحلیل داده ها روشن می کند.

در این دوره آموزشی، نحوه آماده سازی، سازماندهی، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها را برای تجزیه و تحلیل خواهید آموخت. همچنین، نحوه استفاده از صفحات گسترده، برنامه نویسی SQL و R برای تکمیل تحلیل ها و محاسبات به شما آموزش داده می شود.

4. مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده ها

  • بهترین برای: مبتدی ها
  • رتبه: اظهار نشده
  • مدت زمان: تقریبا 6 هفته
  • سکو: بداخلاقی

مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده ها حاوی اطلاعاتی در مورد نحوه ایجاد پرس و جو، سازماندهی داده های خود در قالب قابل استفاده و رسیدگی به هر گونه مشکل است. همچنین شامل درس هایی در مورد بررسی داده ها، جستجوی الگوها در آنها، توسعه شهود داده های شما، و قضاوت، نتیجه گیری یا پیش بینی است.

همچنین به شما فکر می شود که بهترین راه برای بیان یافته هایتان است. علاوه بر این، با استفاده از کتابخانه‌های Python NumPy، Pandas و Matplotlib، کدنویسی را به روشی مختصرتر و سریع‌تر یاد خواهید گرفت.

به عنوان پیش نیاز این دوره، قبل از ثبت نام در این دوره، باید با برنامه نویسی در پایتون راحت باشید و در مورد مفاهیم آن آگاهی داشته باشید. اگر نه، آنها یک دوره آموزشی در مورد "مقدمه ای بر دوره برنامه نویسی پایتون" دارند که شما را از طریق این موارد راهنمایی می کند.

5. ریاضی برای علوم داده

  • بهترین برای: مبتدی ها
  • رتبه: اظهار نشده
  • مدت زمان: 5-6 ساعت
  • سکو: آلیسون

ریاضیات برای علم داده، مبانی احتمال، آمار و جبر خطی را پوشش می دهد، زیرا آنها به استفاده از ریاضی در علم داده مربوط می شوند. از آنجایی که هر متخصص داده (دانشمند داده، تحلیلگر داده، تحلیلگر کسب و کار یا مهندس داده) به درک پایه ای از ریاضیات نیاز دارد، این دوره هر یک از جنبه های مورد نیاز را پوشش می دهد.

این درس برخلاف هر ریاضی انتزاعی و غیر کاربردی است. در آلیسون، ریاضیاتی را یاد خواهید گرفت که به شما امکان می دهد بر جهان تأثیر بگذارید. این دوره سومین دوره از مجموعه است. برای به دست آوردن بهترین نتیجه از این دوره، توصیه می شود قبل از شرکت در ریاضیات برای علوم داده، این دو دوره اول در مورد علم داده را بگذرانید.

6. کارگاه تحلیل ناب

  • بهترین برای: مبتدی ها
  • رتبه: 4.6 5 از
  • مدت زمان: 2 ساعت 23 دقیقه
  • سکو: اودمی

کارگاه آموزشی Learn Analytics به شما کمک می کند تا اصول تجزیه و تحلیل، طرز فکر داده محور و اصول راه اندازی ناب را درک کنید. در این دوره، شما به شش مثال از نحوه ارتباط مدل های کسب و کار با استارت آپ ها در هر اندازه نگاه می کنید.

همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه زمان حرکت رو به جلو با تصمیم گیری را بدانید و مفاهیم تحلیل ناب را برای مشاغل و محصولات تاسیس شده به کار ببرید.

7. مقدمه ای در تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از اکسل

  • بهترین برای:  مبتدی ها
  • رتبه: اظهار نشده
  • مدت زمان: 4 هفته (2 تا 4 ساعت در هفته)
  • سکو: edX

مایکروسافت اکسل و جداول محوری یکپارچه آن یکی از بهترین ویژگی های تحلیلی برای تجزیه و تحلیل داده ها هستند. در این دوره آموزشی، نحوه انجام تجزیه و تحلیل داده ها را با استفاده از محبوب ترین ویژگی های اکسل خواهید آموخت.

در مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از اکسل، نحوه ایجاد جداول محوری در اکسل با استفاده از طیف وسیعی از ردیف ها و ستون ها را خواهید دید. همچنین شاهد اثربخشی محورهای اکسل در عمل خواهید بود، از جمله ظرفیت آن برای خلاصه کردن داده‌ها به روش‌های مختلف، تسهیل کاوش سریع داده‌ها، و تولید دانش روشنگرانه از داده‌های جمع‌آوری‌شده.

8. آمار بیزی: از مفهوم تا تجزیه و تحلیل داده ها

  • بهترین برای: حد واسط
  • رتبه: 4.6 5 از
  • مدت زمان: ساعت 12
  • سکو: کورسرا

رویکرد بیزی به آمار در این دوره از طریق مطالعه احتمالات و تجزیه و تحلیل داده ها معرفی خواهد شد. همچنین مبانی رویکرد بیزی و همچنین کاربرد آن در انواع داده های معمولی آموزش داده خواهد شد.

رویکرد بیزی با رویکرد مکرر و همچنین مزایای رویکرد بیزی در تضاد خواهد بود. برای ایجاد یک محیط یادگیری جذاب، این دوره فیلم های سخنرانی، نمایش های کامپیوتری، خواندن، تمرین ها و تابلوهای بحث را ترکیب می کند.

9. تجزیه و تحلیل داده های گوگل

  • بهترین برای: مبتدیان
  • رتبه: 4.8 5 از
  • مدت زمان: 6 ماه (10 ساعت در هفته)
  • سکو: کورسرا

تجزیه و تحلیل داده‌های Google به شما درک کاملی از روش‌ها و روش‌هایی می‌دهد که یک تحلیلگر داده‌های جوان یا همکار روزانه استفاده می‌کند.

در این دوره، روش های تجزیه و تحلیل مهمی را نیز یاد خواهید گرفت که شامل پاکسازی، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها با استفاده از این ابزارها است: صفحات گسترده، SQL، برنامه نویسی R و Tableau. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه یافته های داده را در داشبورد، ارائه ها و پلتفرم های تجسم محبوب نمایش دهید.

10. آموزش کدنویسی برای تجزیه و تحلیل داده ها

  • بهترین برای: مبتدیان
  • رتبه: 3.5 5 از
  • مدت زمان: ساعت 24
  • سکو: OpenLearn.

آموزش کدنویسی برای تجزیه و تحلیل داده ها به شما یاد می دهد که چگونه برنامه های کامپیوتری خود را با کدگذاری (یک خط کد در یک زمان) ایجاد کنید. با توجه به محبوبیت پایتون در تمام رشته های دانشگاهی، زبان برنامه نویسی مورد استفاده در این دوره است.

با استفاده از داده‌های واقعی بانک جهانی، سازمان بهداشت جهانی و سایر سازمان‌ها، تمرین‌های کدگذاری و تحلیل‌های نوشتن با استفاده از پلتفرم معروف Jupyter Notebooks انجام خواهد شد. این به شما امکان می دهد تا فوراً نتیجه اجرای کد خود را ببینید و تشخیص و تصحیح خطاها را برای شما آسان تر می کند.

در این دوره آموزشی، نحوه دسترسی به داده های باز، آماده سازی آن ها برای تجزیه و تحلیل، ایجاد تجسم و مستندسازی و انتشار تحلیل ها به صورت عمومی و خصوصی را خواهید آموخت.

سوالات متداول در دوره های آنلاین رایگان تجزیه و تحلیل داده ها

بهترین دوره رایگان آنلاین تجزیه و تحلیل داده چیست؟

دوره کوتاه تجزیه و تحلیل داده توسط CareerFoundry

آیا علم داده همان تجزیه و تحلیل داده است؟

شماره

در صورت مطالعه تجزیه و تحلیل داده ها چه فرصت های شغلی برای من وجود دارد؟

با تجزیه و تحلیل داده ها، می توانید یک تحلیلگر داده، تحلیلگر هوش تجاری، دانشمند داده، مهندس داده، تحلیلگر عملیاتی، مدیر پروژه، تجزیه و تحلیل سیستم های فناوری اطلاعات و بسیاری موارد دیگر باشید.

آیا تمام دوره های تجزیه و تحلیل داده ها برای مبتدیان مناسب هستند؟

خیر، برخی از دوره ها قبل از اینکه بتوانید در دوره شرکت کنید نیاز به دانش پیش نیاز در برخی زمینه ها دارند.

تجزیه و تحلیل داده ها چقدر برای یک کسب و کار مهم است؟

تجزیه و تحلیل داده ها راز بهینه سازی عملکرد، حداکثرسازی سود و تصمیم گیری دقیق در هر کسب و کاری است.

ما همچنین توصیه می کنیم

نتیجه:

ناگهان به نظر می رسد همه در مورد تجزیه و تحلیل داده ها صحبت می کنند و شما چنین می گویید "این تجزیه و تحلیل داده ها چگونه است؟" همانطور که قبلاً قول داده بودیم، امیدواریم که توانسته باشید تجزیه و تحلیل داده ها را درک کنید.

همچنین امیدواریم که توانسته باشید از بین دوره های رایگان تجزیه و تحلیل داده ها یکی را انتخاب کنید. ما دوست داریم از شما بشنویم!