Verkossa on paljon data-analytiikan sertifikaatteja, mutta joskus on todella vaikeaa tunnistaa parhaita kaikista näistä online-data-analytiikkasertifikaateista.
Dataanalytiikka on yksi nopeimmin kasvavista ja kysytyimmistä aloista nykyään. Markkinatutkimusyhtiö Gartner ennustaa, että yrityskulut data- ja analytiikkaratkaisuihin nousevat 189 miljardiin dollariin vuonna 2022, kun se vuonna 150 oli 2019 miljardia dollaria.
Vuoteen 2025 mennessä maailmanlaajuisten big datamarkkinoiden arvon odotetaan olevan 103 miljardia dollaria.
Datatieteen ammattilaisten kasvava kysyntä tarkoittaa, että enemmän ihmisiä osallistuu verkkotietoanalytiikkakursseihin kuin koskaan. Lisäetuna monet näistä kursseista tarjoavat todistuksen tai valtakirjan, joka auttaa sinua erottumaan joukosta.
Jos harkitset a sertifiointikurssi, olemme turvassa. Olemme koonneet luettelon 20 parhaasta data-analytiikan sertifioinnista verkossa, jotta pääset alkuun. Mutta ennen sitä varmistetaan, että olemme samalla sivulla.
Sisällysluettelo
Mikä on Data Analytics?
Olemassa olevien aineistojen käsittely ja tilastollinen analyysi on tietoanalyysin kohteena. Analyytikot keskittyvät kehittämään tapoja kerätä, käsitellä ja järjestää dataa, jotta he voivat saada käyttökelpoisia oivalluksia ajankohtaisista ongelmista sekä parhaan tavan kommunikoida nämä tiedot.
Yksinkertaisesti sanottuna data ja analytiikka pyrkivät löytämään ratkaisuja haasteisiin, joihin emme ole varmoja vastauksia. Se perustuu myös tulosten tuottamiseen, jotka voivat johtaa nopeisiin hyötyihin.
Data-analytiikka sisältää myös muutamia muita laajempia tilastoja ja analyyseja, jotka auttavat erilaisten tietolähteiden yhdistämisessä ja yhteyksien löytämisessä samalla, kun tulokset yksinkertaistuvat.
Data Analyticsin edut
Big datan analytiikka tarjoaa useita etuja yrityksille nykyään.
Data Analytics auttaa:
- Parempi päätöksenteko,
- Mahdollistaa tehokkaan riskienhallinnan,
- Parantaa asiakaskokemusta ja
- Lisää brändin arvoa.
Näiden etujen valossa tieto-analytiikan alan osaaville ammattilaisille on kasvava kysyntä.
Näiltä ammattilaisilta odotetaan teoreettisen tietämyksen lisäksi myös käytännön osaamista big datan analytiikasta.
Tämän varmistamiseksi työnantajat etsivät hakijoita, jotka ovat käyneet koulutus- tai sertifiointikursseja, jotka tarjoavat käytännön tutustumista aiheeseen.
Sen lisäksi, että nämä ammattilaiset voivat analysoida tietoja, heidän tulisi myös pystyä luomaan tiedoista informatiivisia visualisointeja, jotta myös ei-tekniset käyttäjät voivat ymmärtää sen. Tableaun kaltaiset työkalut tulevat esiin tässä. Näiden työkalujen avulla voit luoda interaktiivisia kaavioita, kaavioita, kaavioita ja taulukoita, jotka kertovat organisaatiosi suorituskyvystä sen keskeisten suorituskykyindikaattoreiden (KPI) perusteella.
Data Analytics vs. tietotiede
data Science ja Data Analytics käsittelevät molemmat Big Dataa, mutta eri tavoin. Datatiede on laaja termi, joka sisältää sekä data-analytiikan että datatieteen.
Matematiikka, tilastot, Tietojenkäsittelyoppi, Tietotiede, koneoppiminen ja tekoäly sisältyvät kaikki tietotieteeseen.
Tiedon louhintaa, datan päättelyä, ennakoivaa mallintamista ja koneoppimisalgoritmien kehitystä käytetään löytämään malleja suurista tietojoukoista ja muuttamaan niistä mielekkäitä liiketoimintastrategioita. Data-analytiikka puolestaan on keskittynyt enimmäkseen tilastoihin, matematiikkaan ja tilastolliseen analyysiin.
Data Analyticsin tarkoituksena on paljastaa tietyt poimitut oivallukset, kun taas Data Science keskittyy paljastamaan merkittäviä korrelaatioita laajojen tietojoukkojen välillä.
Toisin sanoen Data Analytics on Data Sciencen osajoukko, joka keskittyy yksityiskohtaisempiin ratkaisuihin Data Sciencen esiin tuomiin ongelmiin.
Data Science pyrkii löytämään tuoreita ja mielenkiintoisia aiheita, jotka voivat auttaa yrityksiä innovoimaan. Data-analyysin tavoitteena on puolestaan löytää vastauksia näihin kysymyksiin ja selvittää, kuinka ne voidaan toteuttaa yrityksessä tietopohjaisen innovaation edistämiseksi.
Luettelo parhaista Data Analytics -sertifikaateista verkossa
Alla on luettelo parhaista verkossa olevista Data Analyticsin sertifikaateista:
- SAS Advanced Analytics Professional -sertifiointi
- SAS Certified Data Curation Professional
- DASCA: Senior Data Scientist
- Microsoftin sertifioima: Azure Data Scientist Associate
- IBM Data Science Professional -sertifikaatti
- HarvardX:n datatieteen ammattitodistus
- Kurssi: tietotieteen erikoisala, John Hopkins University
- EdX Big Data MicroMasters -ohjelma
- Udacity Business Analytics Nanodegree
- DataCamp-tietoanalyysi Excelissä.
10 parasta data-analytiikan sertifikaattia verkossa
1. SAS Advanced Analytics Professional -sertifiointi
Tämä on huipputasoa datatieteen sertifiointi tarjoaa SAS Academy for Data Science, ja se kattaa laajan valikoiman aiheita, kuten tilastot, visuaalinen analytiikka, logistinen regressio, Hadoop-säätiöt, tiedon louhinta ja paljon muuta.
Opiskelijalla tulee olla vähintään kuuden kuukauden ohjelmointikokemus ennen sertifioinnin hakemista, joka koostuu yhdeksästä kurssista ja kolmesta kokeesta.
Alustan legitiimiyden ja niin monien datatieteen aiheiden laajan kattavuuden vuoksi monet pitävät tätä datatieteen parhaana sertifikaattina.
2. SAS Certified Data Curation Professional
SAS Big Data Certification -sertifikaatti tarjoaa sekä ohjaajan johtaman koulutuksen että omatahtisia e-oppimistapoja sopimaan erilaisiin osallistujien oppimistyyliin.
Ennen ilmoittautumista opiskelijoilla tulee olla vahva käsitys ohjelmoinnista, mukaan lukien tiedonkäsittelytekniikat ja SQL.
Tiedonhallintatyökalut ja Hadoop ovat käsiteltyjä aiheita. Tässä paketissa on neljä koulutusta ja vain yksi tentti.
Data Curation -sertifikaatti, kuten muutkin SAS-sertifikaatit, on tilauspohjainen palvelu, joka antaa sinulle pääsyn pilveen vuodeksi ennen kuin joudut uusimaan sen.
3. DASCA: Senior Data Scientist
Data Science Council of America eli DASCA on johtava kansainvälisesti tunnustettujen datatieteen sertifikaattien lähde. Sen SDS (Senior Data Scientist)- ja PDS (Principal Data Scientist) -valtuudet ovat datatieteilijöille maailman arvostetuimpia. Katso miten tulla datatieteilijäksi kandidaatin tutkinnolla.
Ehdokkaat useilta eri aloilta, mukaan lukien liikkeenjohto, talous, tilastot ja teknologia, voivat hyödyntää toimittajaneutraalin datatieteen sertifiointilaitoksen laajoja ja perusteellisia sertifiointiohjelmia.
4. Microsoftin sertifioima: Azure Data Scientist Associate
Haluatko ymmärtää, kuinka luoda ja suorittaa koneoppimiskuormia? Microsoftin Azure Data Scientist Associate -sertifikaatti on sinulle sopiva.
Parasta tässä Microsoft-sertifioinnissa on, että voit opiskella sitä ilmaiseksi käyttämällä Microsoftin oppimistyökaluja, mutta saatavilla on myös korkealuokkaisia, ohjaajan johtamia vaihtoehtoja. Sertifiointi sisältää tekoälyratkaisut, luonnollisen kielen käsittelyn ja koneoppimisen.
5. IBM Data Science Professional -sertifikaatti
IBM Data Science Professional Certificate on toinen hyödyllinen online-datatodistus. Hakijat, jotka haluavat aloittaa ammatillisen datatieteen uransa, voivat harkita aloittelijatason datatieteen sertifiointiohjelmaa.
Sertifiointi sisältää johdannon datatieteeseen koneoppimisen, pythonin, avoimen lähdekoodin työkalujen ja SQL:n avulla yhdeksän kurssin aikana.
Heidän kurssinsa voi suorittaa omalla ajalla, kun taas kurssien kehittäjät suosittelevat niiden suorittamista kolmessa kuukaudessa.
6. HarvardX:n datatieteen ammattitodistus
HarvardX tarjoaa erilaisia verkkokursseja, jotka on suunniteltu auttamaan professoreita parantamaan opetusta ja oppimista kampuksella ja verkkotiloissa.
HarvardX:n Data Science Professional Certificate -todistuksella opit datatieteen perusteita, kuten R:tä ja koneoppimista todellisten tapaustutkimusten avulla.
HarvardX-datatieteen sertifiointi antaa hakijoille tiedot ja kyvyt, joita he tarvitsevat ratkaistakseen todellisia data-analyysin haasteita.
Yhdeksän kurssia, jotka muodostavat ammattimaisen datatieteen sertifioinnin, kattavat aiheita, kuten visualisoinnin, koneoppimisen, lineaarisen regression, todennäköisyydet, tietojen kiistan ja paljon muuta.
7. Kurssi: tietotieteen erikoisala, John Hopkins University
Tämä John Hopkinsin yliopiston tarjoama Coursera-sertifikaatti on ihanteellinen aloittelijoille, jotka haluavat oppia rakentamaan datatuotteen, luomaan datapohjaisia johtopäätöksiä ja harjoittelemaan koneoppimista.
Ennen liittymistä opiskelijoilla tulee olla perustiedot Pythonista.
Kurssit ovat ilmaisia, mutta henkilöt, jotka haluavat saada sertifioinnin, saattavat joutua maksamaan pienen maksun, koska useimmat Coursera-sertifikaatit alkavat 50 dollarista.
8. EdX Big Data MicroMasters -ohjelma
Tämä kurssi on osa Big Data MicroMasters -ohjelmaa ja auttaa sinua parantamaan ohjelmointi- ja matemaattisia taitojasi samalla, kun opit big datan analytiikkaa.
Tällä kurssilla opit tallentamaan, käsittelemään ja analysoimaan dataa, jotta voit tehdä parempia liiketoimintapäätöksiä nykypäivän digitaalisessa maailmassa.
Opit käyttämään teknologioita, kuten Apache Spark ja R, jotka ovat tärkeitä analyyttisiä työkaluja. Pystyt lähestymään suuria datatieteen haasteita luovasti ja aloitteellisesti tämän kurssin loppuun mennessä.
9. Udacity Business Analytics Nanodegree
Hallitset perustietotaidot, joita voidaan soveltaa eri toimialoilla ja toimialoilla tässä ohjelmassa. Opit käyttämään Exceliä tietojen analysointiin ja mallien luomiseen, SQL:n avulla tietokantojen kyselyihin ja Tableau:n avulla informatiivisten datavisualisaatioiden luomiseen.
Tälle perusopetussuunnitelmalle ei ole edellytyksiä.
Udacity suositteli, että sinulla on aiempaa tietokonekokemusta ja pystyt lataamaan ja asentamaan ohjelmiston menestyäksesi.
10. DataCamp-tietoanalyysi Excelissä
Tällä kurssilla opit käyttämään aikaa säästäviä pikanäppäimiä, muuntaa ja puhdistaa tietomuotoja, kuten tekstiä, kellonaikoja ja päivämääriä, sekä luoda uskomattomia logiikkafunktioita ja ehdollisia aggregaatioita samalla, kun opit käyttämään aikaa säästäviä pikanäppäimiä.
Hallitset yli 35 uutta Excel-toimintoa, mukaan lukien CONCATENATE, VLOOKUP ja AVERAGEIF(S), sekä työskentelet todellisen Kickstarter-tietojen kanssa arvioidaksesi, mikä tekee projektista onnistuneen käytännön harjoittelun avulla.
Usein kysyttyjä kysymyksiä Online Data Analytics -verkkosertifikaatista
Mikä on Data Analytics -sertifikaatin arvo?
Data Analytics -sertifikaatti kannattaa, kyllä! jos haet työtä data-analytiikan parista. Dataanalyytikkosertifikaatti antaa sinulle kaikki tarvittavat taidot ja tiedot ansaitaksesi työpaikan dataanalyytikkona.
Voiko dataanalyytikko työskennellä freelancerina?
Freelancing on yksi parhaista vaihtoehdoista datatieteilijöille nykyään, sekä aloittelijoille että asiantuntijoille. Datatieteen freelancerina sinulla on paljon joustavuutta projektien valinnassa, ajanhallinnassa ja palkoissa. Se on myös loistava vaihtoehto aloittelijoille, jotka haluavat saada lisää käytännön kokemusta työskentelemällä todellisissa projekteissa.
Onko Data Analytics lupaava urapolku?
Kyllä, data-analytiikka on fiksu uravalinta, koska datasta on tullut tärkeä osa minkä tahansa toimialan päätöksentekoprosessia. Tämän seurauksena data-analyytikoilla on suuri kysyntä, joten he ovat yksi parhaista työvalinnoista.
Onko data-analytiikassa tarvetta koodaamiselle?
He eivät, rehellisesti sanottuna. Dataanalyytikot eivät ole velvollisia koodaamaan osana päivittäisiä velvollisuuksiaan. Yksinkertaiset data-analyysitoiminnot, kuten Google Analyticsin tietotrendien tutkiminen, eivät yleensä edellytä koodin luomista.
Mikä rooli SQL:llä on data-analyysissä?
SQL on monien ihmisten tietoanalyysin "liha ja peruna" – sitä käytetään tietokantojen sisältämien tietojen käyttämiseen, puhdistamiseen ja analysointiin. Se on helppo ymmärtää, mutta maailman huippuyritykset käyttävät sitä äärimmäisen vaikeiden ongelmien ratkaisemiseen.
Suosituimmat suositukset
- 15 parasta hammaslääkärikoulua Floridassa – koulujen paras sijoitus
- 11 parasta Floridan lääketieteellistä koulua – Floridan koulujen sijoitus
- 30 maailman parasta elokuvateatterikoulua
- 20 parasta lääketieteellistä koulua Filippiineillä - koulujen sijoitus
- 20 parasta sotilaskoulua pojille – Yhdysvaltain koululuokitukset.
Yhteenveto
Dataanalytiikka oli suurin taitojen puute kaksi vuotta sitten ja on edelleen.
Yritykset ovat keränneet dataa vuosikymmeniä, mutta monet eivät osaa käyttää sitä parempien liiketoimintapäätösten tekemiseen.
Tämän seurauksena yritykset etsivät henkilöitä, jotka voivat analysoida ja tulkita näitä tietoja. Yritykset tarvitsevat ihmisiä, jotka ymmärtävät dataa ja kääntävät sen johdon kannalta ymmärrettävään muotoon, jotta he voivat tehdä parempia liiketoimintapäätöksiä. Henkilöitä, joilla on nämä data-analytiikkataidot, voidaan kutsua dataanalyytikoiksi tai business intelligence (BI) -analyytikoiksi.
