10 parasta ilmaista online-tietoanalyysikurssia

By
victoria
-
0
3234
ilmaiset data-analytiikkakurssit verkossa
ilmaiset data-analytiikkakurssit verkossa

Onko olemassa ilmaisia ​​data-analytiikkakursseja verkossa? Tottakai niitä on! Nämä kurssit eivät ole edullisia vain siksi, että ne ovat ilmaisia, tai vain siksi, että ne ovat verkossa ja omaa tahtia, mutta arvaa mitä? Ne ovat huippuluokkaa!

Koska data-analytiikka on elintärkeä osa liiketoimintaa, data-analytiikan asiantuntijoiden kysyntä kasvaa. Teknologian kehitys ja tiedoista riippuvaisten päätösten jokapäiväinen lisääntyminen on myös ollut tapaustutkimus.

Yhtäkkiä data-analytiikka näyttää olevan kuuma aihe, mikä saa sinut miettimään, mitä se on. Sinun ei tarvitse etsiä enempää; World Scholars Hubilla on parhaat ratkaisut!

Mikä on Data Analytics?

Dataanalytiikka on yleinen nimi erityyppisille data-analyyseille. Se käsittelee käytettävissä olevien oivallusten ja trendien käyttöä tietyn ongelman ratkaisemiseksi. Yksinkertaisesti sanottuna data-analyysi käsittelee tietojen tai tilastojen systemaattista analysointia.

Datamallien ymmärtämisen ja soveltamisen perusteella data-analytiikka on siihen asti, että tehdään tieteellisesti tehokas päätös. Tieteellisesti siinä mielessä, että tietojen on läpäistävä erilaisia ​​vaiheita ja prosesseja ennen kuin päätös voidaan tehdä.

Kaiken tyyppisille tiedoille voidaan tehdä data-analytiikkaa, koska se on suorituskyvyn optimoinnin, voiton maksimoimisen ja tarkan päätöksenteon salaisuus kaikissa yrityksissä.

Toinen kaunis asia data-analytiikassa on sen työn monimuotoisuus. Dataanalytiikan avulla voit olla dataanalyytikko, liiketoimintatiedon analyytikko, datatieteilijä, tietoinsinööri, operatiivisena analyytikkona, projektipäällikkönä tai IT-järjestelmäanalyytikko mainitakseni vain muutamia.

Data-analytiikkaan liittyy erilaisia ​​vaiheita, ja kaikki nämä ovat liiketoiminnan kasvua varten. Jokaisella näistä vaiheista on avain liiketoiminnan tehokkuuteen.

Mitä vaiheita Data Analyticsiin sisältyy?

Alla on neljä data-analytiikkaan liittyvää vaihetta:

1. Kuvaava analytiikka:

Kuvaava analytiikka käsittelee sitä, kuinka hyvin yritys menee. Usein kysytty kysymys tässä vaiheessa on "Mitä yrityksessänne tapahtuu?"

Tässä data-analytiikan osa-alueella syvällistä tietoa ei tarvita. Se vastaa kysymykseen, onko liiketoiminta sujuvaa vai ei. Siksi vastaus ei useinkaan ole hyvin yksityiskohtainen.

2. Diagnostinen analytiikka:

Tämä on vaihe kuvaavan analytiikan jälkeen. Diagnostinen analytiikka käsittelee ongelman perimmäistä syytä. Tässä vaiheessa esitetty kysymys alkaa aina kirjaimella a miksi. Esimerkiksi: "Miksi tämä tapahtuu yrityksellesi?"

Yksityiskohtaisilla yritystiedoilla selvitetään "miksi"-ongelma. Tämä vaihe auttaa tunnistamaan liiketoiminnan poikkeavuuksia.

3. Ennakoiva analytiikka:

Tämä on vaihe diagnostisen analytiikan jälkeen. Ennustavassa analytiikassa suositusten antamiseen käytetään aikaisempia tilastoja ja algoritmeja. Usein kysytty kysymys tässä vaiheessa on "mitä todennäköisesti tapahtuu tulevaisuudessa?"

Tämä tekniikka perustuu vuosien trendeihin ja malleihin. Sitä käytetään määrittämään, toistuuko tietty trendi. Se auttaa myös tarjoamaan parhaat saatavilla olevat suositukset tulevia tapahtumia varten.

4. Reseptilääke:

Tämä on askel ennustavan analytiikan jälkeen. Preskriptiivinen analytiikka määrittää parhaan toiminnon valinnan. Tämä alue auttaa vastaamaan kysymykseen "Mitä pitäisi tehdä?"

Se määrittää mitä tehdä ja mitä ei. Tätä voidaan käyttää neuvomaan käyttäjiä mahdollisista tuloksista ja siitä, mitä tulisi tehdä liiketoiminnan optimoimiseksi. Tässä vaiheessa, jopa epävarmuuden edessä, tehdään datalähtöinen päätös.

Mitä etsiä, kun valitset ilmaisen online-tietoanalyysikurssin

Sinulle sopivimman kurssin valitseminen on paljon enemmän työtä kuin luuletkaan. Jotkut tekijät on otettava huomioon ennen verkkokurssille ilmoittautumista.

Alla on joitain tekijöitä, jotka on otettava huomioon valittaessa ilmainen online-data-analytiikkakurssi:

1. Uskottavuus ja arvosanat:

Tämä on otettava huomioon ennen kurssin valintaa. Tämä sisältää kurssin aiemmin suorittaneiden opiskelijoiden arvostelut. Se määrittää, kuinka paljon kurssiin voidaan luottaa. Et halua osallistua kurssille, vaan ymmärrät, että sen arvosana on 1.0. Et tykkäisi siitä, vai mitä?

2. Kurssin kesto:

Verkkokurssit voivat olla lyhytkestoisia (muutamasta tunnista viikkoon) tai pitkiä (kuukausista vuosiin). Kurssin keston tulee riippua saatavuudestasi ja kattavuustasostasi. Yleensä pitkäkestoiset kurssit ovat usein yksityiskohtaisempia kuin lyhytkestoiset kurssit.

3. Intensiteetti:

Verkkokurssit ovat erilaisia ​​aloittelijoille, keskitason ja edistyneille, kun taas jotkut ovat sarja, joka koostuu kaikista näistä vaiheista. Muut kurssit edellyttävät perustiedot ennen kurssille ilmoittautumista.

Kun valitset data-analytiikan kurssia, valitse kurssi, joka sopii parhaiten nykyiseen koulutustasoosi.

4. Kurssin saavutettavuus:

Jotkut ilmaiset kurssit ovat käytettävissä tietyn ajanjakson sisällä (väliaikaisesti), kun taas toiset ovat käytettävissä koko eliniän. Pysyvästi saavutettavan kurssin valitseminen on parasta, koska voit aina palata niihin, jos jokin aihe on epäselvä.

5. Tuet ja mentorointiohjelmat:

Useimmilla ilmaisilla kursseilla on joitakin nostoja, ja nämä nostot sisältävät kurssitodistukset, tuki- ja mentorointiohjelmat. Jotkut näistä tuki- ja mentorointiohjelmista sisältävät keskustelualustoja, suoria luentomahdollisuuksia ja simulaatiotyökaluja.

Tästä vetäytymisestä huolimatta taloudellinen apu on vaihtoehto joillakin näistä kursseista.

6. Jaettava todistus ja taloudellinen apu:

Kurssin suorittamisen jälkeen myönnetty todistus toimii todisteena ammattitaidosta. Vaikka useimmat verkko-oppimisympäristöt vaativat tunnuksen jaettavan sertifikaatin saamiseksi, jotkin alustat tarjoavat taloudellista tukea opiskelijoille, jotka haluavat opiskella näitä kursseja ilmaiseksi ja silti saada sertifioinnin. Varmista, että tarkistat, onko taloudellista tukea saatavilla, jos todistukset eivät ole ilmaisia.

Mitkä ovat parhaat ilmaiset online-tietoanalyysikurssit?

Alla on parhaat ilmaiset data-analytiikkakurssit:

10 parasta ilmaista online-tietoanalyysikurssia

1. Data Analyticsin lyhyt kurssi

  • Paras:  Aloittelijan
  • Arvosana: 4.84 ulos 5
  • Kesto: 15 minuuttia päivässä
  • Platform: Ura Valimo.

Data Analytics -lyhytkurssi on käytännönläheinen johdatus data-analytiikkaan. Tällä kurssilla aloitat siivoamisesta ja päätät visualisoinneilla (mukaan lukien kaaviot ja kaaviot) ja tärkeimpiin oivalluksiin. Paremman ymmärtämisen vuoksi todellista tietojoukkoa käytetään yritysongelmien ratkaisemiseen.

Tämä kurssi sisältää johdannon dataan ja sisältää myös harjoituksia. Joka päivä saat 5 päivittäistä oppituntia omatoimisesti 15 minuutin aikavälillä.

Jokainen opetusohjelma sisältää yhdistelmän videoesittelyjä, kirjallisia oppitunteja, käytännön tehtäviä ja interaktiivisia tietokilpailuja. Se sisältää johdannon data-analytiikkaan, joka on kattava tutkimus, joka sisältää tietojen puhdistamisen, visualisoinnin ja lopulliset oivallukset.

2. Tietojen ymmärtäminen

  • Paras: Aloittelijan
  • Arvosana: Ei ilmoitettu
  • Kesto: 2 tuntia
  • Platform: Datacamp.

Tietotieteen ymmärtäminen laajentaa tietämyksesi tietotekniikasta, konekielestä, datan visualisoinnista, tietotekniikasta ja pilvipalveluista. Kurssi sisältää 15 videota ja 48 harjoitusta.

Tällä kurssilla opit datatieteen, tiedonkeruun, tallennuksen, valmistelun, tutkimisen, visualisoinnin, kokeilun ja ennustamisen perusteet.

Opit myös datan tulkinnan ja sisällyttämisen jokapäiväiseen elämään. Lisäksi sinulle opetetaan datatieteilijän roolit ilman, että sinun tarvitsee huolehtia koodauksesta.

3. Johdatus Data Analyticsiin

  • Paras: Aloittelijan
  • Arvosana: 4.8 ulos 5
  • Kesto: 6 kuukautta
  • Platform: Coursera.

Tietoanalytiikan esittely vie sinut data-analytiikan läpi alusta alkaen, koska aikaisempaa kokemusta ei vaadita. Tämä kurssi valaisee sinua vaativista taidoista, joita tarvitaan, jotta voit valmistautua data-analytiikan uraan.

Tällä kurssilla opit valmistelemaan, järjestämään, analysoimaan ja visualisoimaan dataa analysointia varten. Lisäksi opetetaan käyttämään laskentataulukoita, SQL- ja R-ohjelmointia analyysien ja laskelmien suorittamiseen.

4. Johdatus data-analyysiin

  • Paras: Aloittelijan
  • Arvosana: Ei ilmoitettu
  • Kesto: noin 6 viikkoa
  • Platform: tyhmyyttä.

Tietojen analysoinnin esittely sisältää tietoa kyselyjen tekemisestä, tietojen järjestämisestä käyttökelpoiseen muotoon ja mahdollisten ongelmien ratkaisemiseen. Se sisältää myös oppitunteja datan tutkimisesta, mallien etsimisestä, tieto-intuition kehittämisestä ja arvioiden, johtopäätösten tai ennusteiden tekemisestä.

Sinua pidetään myös parhaimpana tavoina ilmaista löydösi. Lisäksi opit koodaamaan tiiviimmällä ja nopeammalla tavalla Python-kirjastojen NumPy, Pandas ja Matplotlib avulla.

Tämän kurssin edellytyksenä on, että sinun tulee olla tyytyväinen Python-ohjelmointiin ja sen käsitteiden tuntemus ennen kuin ilmoittaudut tälle kurssille. Jos ei, heillä on kurssi "Johdatus python-ohjelmointikurssiin", joka vie sinut näiden läpi.

5. Math for Data Science

  • Paras: Aloittelijan
  • Arvosana: Ei ilmoitettu
  • Kesto: 5-6 tuntia.
  • Platform: Alison.

Math for Data Science kattaa todennäköisyyslaskennan, tilastojen ja lineaarisen algebran perusteet, jotka liittyvät matematiikan käyttöön datatieteessä. Koska jokaiselta data-alan ammattilaiselta (tietotieteilijä, dataanalyytikko, yritysanalyytikko tai tietoinsinööri) vaaditaan matematiikan perusymmärrystä, tämä kurssi kattaa kaikki vaaditut näkökohdat.

Tämä kurssi on toisin kuin mikä tahansa abstrakti, soveltamaton matematiikka. Alisonissa opit matematiikkaa, jonka avulla voit vaikuttaa maailmaan. Tämä kurssi on sarjan kolmas kurssi. Saadaksesi parhaan hyödyn tästä kurssista, on suositeltavaa suorittaa nämä kaksi ensimmäistä datatieteen kurssia ennen matematiikan aloittamista datatieteessä.

6. Lean Analytics -työpaja

  • Paras: Aloittelijan
  • Arvosana: 4.6 ulos 5
  • Kesto: 2 tuntia 23 minuuttia
  • Platform: Udemy.

Learn analytics -työpaja auttaa sinua ymmärtämään analytiikan perusteita, datalähtöistä ajattelutapaa ja lean startup -periaatteita. Tällä kurssilla tarkastelet kuutta esimerkkiä siitä, kuinka liiketoimintamallit liittyvät kaikenkokoisiin startup-yrityksiin.

Opit myös tuntemaan päätöksen tekemisen ajankohdan ja soveltamaan Lean Analyticsin konsepteja vakiintuneisiin yrityksiin ja tuotteisiin.

7. Johdatus tietojen analysointiin Excelin avulla

  • Paras:  Aloittelijan
  • Arvosana: Ei ilmoitettu
  • Kesto: 4 viikkoa (2-4 tuntia viikossa)
  • Platform: EDX.

Microsoft Excel ja sen integroidut pivot-taulukot ovat yksi parhaista analyyttisista ominaisuuksista tietojen analysointiin. Tällä kurssilla opit suorittamaan data-analyysin Excelin suosituimpien ominaisuuksien avulla.

Johdatus tietojen analysointiin Excelin avulla saat selville, kuinka voit tehdä pivot-taulukoita Excelissä käyttämällä erilaisia ​​rivejä ja sarakkeita. Voit myös todistaa Excelin pivotien tehokkuuden toiminnassa, mukaan lukien sen kyky tehdä yhteenveto tiedoista monin eri tavoin, helpottaa tietojen nopeaa tutkimista ja tuottaa oivaltavaa tietoa kerätyistä tiedoista.

8. Bayesin tilastot: käsitteestä data-analyysiin

  • Paras: väli-
  • Arvosana: 4.6 ulos 5
  • Kesto: 12 tuntia
  • Platform: Coursera.

Bayesin lähestymistapa tilastoihin esitellään tällä kurssilla todennäköisyys- ja data-analyysin kautta. Lisäksi opetetaan bayesilaisen lähestymistavan perusteita sekä sen soveltamista tyypillisiin tietotyyppeihin.

Bayesilaista lähestymistapaa verrataan Frequentistiseen lähestymistapaan sekä bayesilaisen lähestymistavan etuihin. Kiinnostavan oppimisympäristön luomiseksi tämä kurssi yhdistää luentovideoita, tietokoneesittelyjä, luentoja, harjoituksia ja keskustelupalstoja.

9. Google Data Analytics

  • Paras: aloittelijoille
  • Arvosana: 4.8 ulos 5
  • Kesto: 6 kuukautta (10 tuntia viikossa)
  • Platform: Coursera.

Googlen dataanalytiikka antaa sinulle perusteellisen käsityksen nuoremman tai alaisuudessa toimivan data-analyytikon päivittäisistä menetelmistä ja menetelmistä.

Tällä kurssilla opit myös tärkeitä analyysimenetelmiä, jotka sisältävät tietojen puhdistamisen, analysoinnin ja visualisoinnin seuraavilla työkaluilla: laskentataulukot, SQL, R-ohjelmointi ja Tableau. Opit myös näyttämään datalöydöksiä kojelaudoissa, esityksissä ja suosituissa visualisointialustoissa.

10. Opi koodaamaan data-analyysiä varten

  • Paras: aloittelijoille
  • Arvosana: 3.5 ulos 5
  • Kesto: 24 tuntia
  • Platform: OpenLearn.

Opi koodaamaan tietojen analysointia varten opettaa sinulle kuinka luoda tietokoneohjelmia koodauksella (yksi koodirivi kerrallaan). Pythonin suosion vuoksi kaikilla akateemisilla aloilla se on tällä kurssilla käytetty ohjelmointikieli.

Maailmanpankin, Maailman terveysjärjestön ja muiden järjestöjen todellisten tietojen pohjalta tehdään koodausharjoituksia ja kirjoitusanalyysejä tunnetun Jupyter Notebooks -alustan avulla. Tämän avulla näet välittömästi koodin suorittamisen tuloksen ja sinun on helpompi havaita ja korjata virheet.

Tällä kurssilla opit käyttämään avointa dataa, valmistelemaan sitä analysointia varten, luomaan visualisointeja sekä dokumentoimaan ja levittämään analyyseja julkisesti ja yksityisesti.

Usein kysytyt kysymykset päällä Ilmaiset online-tietoanalyysikurssit

Mikä on paras ilmainen online-tietoanalytiikkakurssi?

Data Analyticsin lyhytkurssi CareerFoundrylta

Onko datatiede sama asia kuin data-analytiikka?

Ei.

Mitä työmahdollisuuksia minulla on tarjolla, jos opiskelen data-analytiikkaa?

Dataanalytiikan avulla voit olla dataanalyytikko, liiketoimintatiedon analyytikko, datatieteilijä, tietoinsinööri, operatiivinen analyytikko, projektipäällikkö, IT-järjestelmäanalyytikko ja paljon muuta.

Soveltuvatko kaikki data-analytiikkakurssit aloittelijoille?

Ei, jotkin kurssit edellyttävät tiettyjä edellytyksiä joillakin aloilla, ennen kuin voit ilmoittautua kurssille.

Kuinka tärkeää data-analytiikka on yritykselle?

Data-analytiikka on suorituskyvyn optimoinnin, voiton maksimoimisen ja tarkan päätöksenteon salaisuus kaikissa yrityksissä.

Suosittelemme myös

Johtopäätös:

Yhtäkkiä kaikki näyttävät puhuvan data-analytiikasta ja olet kuin "Millaista tämä data-analytiikka on?" Kuten aiemmin luvattiin, toivomme, että olet ymmärtänyt, mistä data-analytiikassa on kyse.

Toivomme myös, että olet voinut valita useista ilmaisista data-analytiikkakursseista. Haluamme kuulla sinusta!