Existe-t-il des cours gratuits d'analyse de données en ligne ? Bien sûr, il y en a ! Ces cours ne sont pas seulement avantageux parce qu'ils sont gratuits, ou simplement parce qu'ils sont en ligne et à votre rythme, mais devinez quoi ? Ils sont au top !
Étant donné que l'analyse de données est un élément crucial de l'entreprise, il existe une demande croissante de spécialistes de l'analyse de données. L'évolution de la technologie et l'augmentation quotidienne des décisions dépendantes des données ont également été une étude de cas.
Tout d'un coup, l'analyse de données semble être un sujet brûlant, vous laissant vous demander de quoi il s'agit. Vous n'avez pas besoin de chercher plus loin; World Scholars Hub a les meilleures solutions !
Table des matières
Qu'est-ce que Data Analytics?
L'analyse de données est un nom général pour divers types d'analyse de données. Il traite de l'utilisation des connaissances et des tendances disponibles pour résoudre un problème particulier. En termes simples, l'analyse des données consiste à analyser systématiquement des données ou des statistiques.
Basée sur la compréhension et l'application des modèles de données, l'analyse des données a pour but de prendre une décision scientifiquement efficace. Scientifiquement dans le sens où les données doivent subir diverses étapes et processus avant qu'une décision puisse être prise.
Tout type d'information peut être soumis à l'analyse des données car c'est le secret de l'optimisation des performances, de la maximisation des bénéfices et de la prise de décision précise dans chaque entreprise.
Une autre belle chose à propos de l'analyse de données est sa diversité d'emplois. Avec l'analyse de données, vous pouvez être un analyste de données, un analyste d'intelligence d'affaires, un scientifique des données, un ingénieur de données, un analyste opérationnel, un chef de projet ou un analyseur de systèmes informatiques, pour n'en citer que quelques-uns.
L'analyse de données comporte différentes étapes, et toutes sont destinées à la croissance d'une entreprise. Chacune de ces étapes détient une clé de l'efficacité de l'entreprise.
Quelles sont les étapes impliquées dans l'analyse de données ?
Voici les 4 étapes impliquées dans l'analyse de données :
1. Analyse descriptive:
L'analyse descriptive traite de la performance d'une entreprise. La question la plus fréquemment posée à ce stade est « Que se passe-t-il dans votre entreprise ?
Dans cet aspect de l'analyse des données, des informations approfondies ne sont pas nécessaires. Il répond à la question de savoir s'il y a ou non un bon fonctionnement d'une entreprise. Par conséquent, la réponse n'est souvent pas bien détaillée.
2. Analyse diagnostique:
C'est l'étape après l'analyse descriptive. L'analyse diagnostique traite de la cause première d'un problème. La question posée à ce stade commence toujours par un why. Par exemple : "Pourquoi cela arrive-t-il à votre entreprise ?"
Avec des informations bien détaillées sur l'entreprise, le problème du "pourquoi" est mis en lumière. Cette étape permet d'identifier les anomalies métier.
3. Analyses prédictives:
C'est l'étape après l'analyse diagnostique. Dans l'analyse prédictive, les statistiques et algorithmes précédents sont utilisés pour fournir des recommandations. La question la plus fréquemment posée à ce stade est « que se passera-t-il très probablement dans le futur ?
Cette technique est basée sur les tendances et les modèles au fil des ans. Il est utilisé pour déterminer si une tendance particulière se reproduira. Cela aide également à fournir les meilleures recommandations disponibles pour les événements futurs.
4. Analyse prescriptive:
C'est l'étape après l'analyse prédictive. L'analyse prescriptive détermine le meilleur choix d'action. Cette zone permet de répondre à la question « Que faut-il faire ?
Il détermine ce qu'il faut faire et ce qu'il ne faut pas faire. Cela peut être utilisé pour conseiller les utilisateurs sur les résultats possibles et sur ce qui doit être fait pour une optimisation maximale de l'entreprise. À ce stade, même face à l'incertitude, une décision basée sur les données est prise.
Que rechercher lors du choix d'un cours gratuit d'analyse de données en ligne
Choisir le cours qui vous convient le mieux demande beaucoup plus de travail que vous ne le pensez. Certains facteurs doivent être pris en compte avant d'opter pour un cours en ligne.
Vous trouverez ci-dessous quelques facteurs à prendre en compte lors du choix d'un cours gratuit d'analyse de données en ligne :
1. Crédibilité et notation :
Cela doit être pris en compte avant de choisir un cours. Cela inclut les avis donnés par les étudiants qui ont déjà suivi le cours. Il détermine à quel point un cours peut être digne de confiance. Vous ne voudrez pas vous inscrire à un cours et vous vous rendrez compte que c'est avec une note de 1.0. Vous n'aimeriez pas ça, n'est-ce pas ?
2. Durée du cours:
Les cours en ligne peuvent être à court terme (quelques heures à quelques semaines) ou à long terme (des mois à des années). La durée du cours doit dépendre de votre disponibilité et de votre niveau de compréhension. En général, les cours de longue durée sont souvent plus détaillés que les cours de courte durée.
3. Intensité:
Les cours en ligne sont une variété de débutants, intermédiaires et avancés, tandis que certains sont une série composée de toutes ces étapes. D'autres cours exigent que vous ayez des connaissances de base avant de vous inscrire au cours.
Lorsque vous choisissez un cours en analyse de données, choisissez le cours le plus adapté à votre niveau d'études actuel.
4. Accessibilité des cours :
Certains cours gratuits sont accessibles dans une plage horaire (accessibles temporairement) tandis que d'autres sont disponibles à vie. Choisir un cours accessible en permanence est le mieux car on peut toujours s'y référer en cas d'incertitude sur un sujet.
5. Programmes de soutien et de mentorat :
Il y a des retraits dans la plupart des cours gratuits et ces retraits incluent des certificats de cours, des programmes de soutien et de mentorat. Certains de ces programmes de soutien et de mentorat comprennent des plateformes de discussion, des salles de conférence en direct et des outils de simulation.
Malgré ce retrait, l'aide financière est une option dans certains de ces cours.
6. Attestation partageable et aide financière :
Le certificat délivré à l'issue du cours sert de preuve de professionnalisme. Bien que la plupart des plateformes d'apprentissage en ligne nécessitent un jeton pour obtenir un certificat partageable, certaines plateformes offrent une aide financière aux étudiants qui souhaitent étudier ces cours gratuitement tout en étant certifiés. Assurez-vous de vérifier si une aide financière est disponible si les certificats ne sont pas gratuits.
Quels sont les meilleurs cours gratuits d'analyse de données en ligne ?
Vous trouverez ci-dessous les meilleurs cours gratuits d'analyse de données en ligne :
- Cours abrégé sur l'analyse des données
- Comprendre la science des données
- Introduction à l'analyse de données
- Introduction à l'analyse des données
- Mathématiques pour la science des données
- Atelier d'analyse Lean
- Introduction à l'analyse de données avec excel
- Statistiques bayésiennes : du concept à l'analyse des données
- Analyse de données Google
- Apprendre à coder pour l'analyse de données.
10 meilleurs cours gratuits d'analyse de données en ligne
1. Cours abrégé sur l'analyse des données
- Idéal pour: Les débutants
- Évaluation: 4.84 sur 5
- Durée: 15 minutes par jour
- Plate-forme: Fonderie de carrière.
Le cours de courte durée sur l'analyse de données est une introduction pratique à l'analyse de données. Dans ce cours, vous commencerez par nettoyer et terminerez par des visualisations (y compris des tableaux et des graphiques) et des informations clés. Pour une meilleure compréhension, un ensemble de données réelles sera utilisé pour résoudre les problèmes commerciaux.
Ce cours contient une introduction aux données, ainsi que quelques exercices. Chaque jour, vous recevez 5 leçons quotidiennes à votre rythme dans une plage de temps de 15 minutes.
Chaque didacticiel contient un mélange d'introductions vidéo, de leçons écrites, de tâches pratiques et de quiz interactifs. Il contient une introduction à l'analyse de données qui est une étude complète impliquant le nettoyage des données, la visualisation et les informations finales.
2. Comprendre la science des données
- Idéal pour: Les débutants
- Évaluation: Non indiqué
- Durée: 2 heures
- Plate-forme: Camp de données.
Comprendre la science des données élargira vos connaissances en science des données, en langage machine, en visualisation de données, en ingénierie des données et en informatique en nuage. Ce cours comprend 15 vidéos et 48 exercices.
Dans ce cours, vous apprendrez les bases de la science des données, de la collecte, du stockage, de la préparation, de l'exploration, de la visualisation, de l'expérimentation et de la prédiction des données.
Vous apprendrez également l'interprétation des données et leur incorporation dans la vie quotidienne. De plus, vous apprendrez les rôles d'un scientifique des données sans avoir à vous soucier du codage.
3. Introduction à l'analyse de données
- Idéal pour: Les débutants
- Évaluation: 4.8 sur 5
- Durée: 6 mois
- Plate-forme: Coursera
Introduction à l'analyse de données vous guidera à travers l'analyse de données à partir de zéro car aucune expérience préalable n'est requise. Ce cours vous éclairera sur les compétences recherchées nécessaires pour vous préparer à une carrière dans l'analyse de données.
Dans ce cours, vous apprendrez à préparer, organiser, analyser et visualiser des données à analyser. De plus, vous apprendrez à utiliser des feuilles de calcul, la programmation SQL et R pour effectuer des analyses et des calculs.
4. Introduction à l'analyse des données
- Idéal pour: Les débutants
- Évaluation: Non indiqué
- Durée: environ 6 semaines
- Plate-forme: L'audace.
Introduction à l'analyse des données contient des informations sur la façon de faire des requêtes, d'organiser vos données dans un format utilisable et de résoudre les problèmes. Il contient également des leçons sur l'examen des données, la recherche de modèles, le développement de votre intuition des données et la formulation de jugements, de conclusions ou de prédictions.
Vous serez également pensé les meilleures façons d'exprimer vos conclusions. De plus, vous apprendrez à coder de manière plus concise et plus rapide à l'aide des bibliothèques Python NumPy, Pandas et Matplotlib.
Comme condition préalable à ce cours, vous devez être à l'aise avec la programmation en Python et connaître ses concepts avant de vous inscrire à ce cours. Sinon, ils ont un cours sur le "cours d'introduction à la programmation python" qui vous guidera à travers ceux-ci.
5. Mathématiques pour la science des données
- Idéal pour: Les débutants
- Évaluation: Non indiqué
- Durée: Heures 5-6.
- Plate-forme: Alisson.
Math for Data Science couvre les principes fondamentaux de la probabilité, des statistiques et de l'algèbre linéaire en ce qui concerne l'utilisation des mathématiques dans la science des données. Étant donné qu'une compréhension de base des mathématiques est requise de chaque professionnel des données (data scientist, analyste de données, analyste commercial ou ingénieur de données), ce cours couvre tous les aspects requis.
Ce cours est différent de toutes les mathématiques abstraites et non appliquées. Chez Alison, vous apprendrez les mathématiques qui vous permettront d'influencer le monde. Ce cours est le troisième cours d'une série. Pour tirer le meilleur parti de ce cours, il est conseillé de suivre ces deux premiers cours sur la science des données avant de prendre les mathématiques pour la science des données.
6. Atelier d'analyse Lean
- Idéal pour: Les débutants
- Évaluation: 4.6 sur 5
- Durée: 2 heures 23 minutes
- Plate-forme: Udemy.
L'atelier Learn Analytics vous aide à comprendre les principes fondamentaux de l'analyse, l'état d'esprit axé sur les données et les principes de démarrage lean. Dans ce cours, vous examinerez six exemples de la relation entre les modèles commerciaux et les start-ups de toutes tailles.
Vous apprendrez également à connaître le temps nécessaire pour prendre une décision et appliquer les concepts de Lean Analytics aux entreprises et produits établis.
7. Introduction à l'analyse de données à l'aide d'Excel
- Idéal pour: Les débutants
- Évaluation: Non indiqué
- Durée: 4 semaines (à 2-4h par semaine)
- Plate-forme: edX
Microsoft Excel et ses tableaux croisés dynamiques intégrés sont l'une des meilleures fonctionnalités analytiques pour l'analyse des données. Dans ce cours, vous apprendrez à effectuer une analyse de données à l'aide des fonctionnalités les plus appréciées d'Excel.
Dans Introduction à l'analyse de données avec Excel, vous découvrirez comment créer des tableaux croisés dynamiques dans Excel en utilisant une plage de lignes et de colonnes. Vous serez également témoin de l'efficacité des pivots Excel en action, y compris sa capacité à résumer les données de diverses manières, à faciliter l'exploration rapide des données et à générer des connaissances pertinentes à partir des données recueillies.
8. Statistiques bayésiennes : du concept à l'analyse des données
- Idéal pour: Intermédiaire
- Évaluation: 4.6 sur 5
- Durée: 12 heures
- Plate-forme: Coursera
L'approche bayésienne des statistiques sera introduite dans ce cours à travers l'étude des probabilités et l'analyse des données. De plus, les fondements de l'approche bayésienne ainsi que son application à des types de données typiques seront enseignés.
L'approche bayésienne sera mise en contraste avec l'approche fréquentiste ainsi que les avantages de l'approche bayésienne. Pour créer un environnement d'apprentissage attrayant, ce cours combine des vidéos de conférences, des démonstrations informatiques, des lectures, des exercices et des forums de discussion.
9. Analyse de données Google
- Idéal pour: débutants
- Évaluation: 4.8 sur 5
- Durée: 6 mois (à 10 heures par semaine)
- Plate-forme: Coursera
L'analyse de données Google vous donne une compréhension approfondie des procédures et des méthodes qu'un analyste de données junior ou associé utilise quotidiennement.
Dans ce cours, vous apprendrez également des méthodes d'analyse importantes, notamment le nettoyage, l'analyse et la visualisation des données à l'aide de ces outils : feuilles de calcul, programmation SQL, R et Tableau. Vous apprendrez également à afficher les résultats de données sur des tableaux de bord, des présentations et des plateformes de visualisation populaires.
10. Apprendre à coder pour l'analyse de données
- Idéal pour: débutants
- Évaluation: 3.5 sur 5
- Durée: 24 heures
- Plate-forme: OuvrirLearn.
Apprendre à coder pour l'analyse de données vous apprendra à créer vos programmes informatiques avec codage (une ligne de code à la fois). En raison de la popularité de python dans tous les domaines académiques, c'est le langage de programmation utilisé dans ce cours.
En utilisant des données réelles de la Banque mondiale, de l'Organisation mondiale de la santé et d'autres organisations, des exercices de codage et des analyses de rédaction à l'aide de la plate-forme bien connue Jupyter Notebooks seront effectués. Cela vous permet de voir instantanément le résultat de l'exécution de votre code et vous permet de repérer et de corriger plus facilement les erreurs.
Dans ce cours, vous apprendrez à accéder aux données ouvertes, à les préparer pour l'analyse, à créer des visualisations, à documenter et à diffuser les analyses publiquement et en privé.
Foire aux questions sur Cours gratuits d'analyse de données en ligne
Quel est le meilleur cours gratuit d'analyse de données en ligne ?
Cours abrégé sur l'analyse des données par CareerFoundry
La science des données est-elle la même chose que l'analyse de données ?
No.
Quelles sont les opportunités d'emploi qui s'offrent à moi si j'étudie l'analyse de données ?
Avec l'analyse de données, vous pouvez être un analyste de données, des analystes d'intelligence d'affaires, un scientifique des données, un ingénieur de données, un analyste opérationnel, un chef de projet, des analyses de systèmes informatiques et bien plus encore.
Tous les cours d'analyse de données conviennent-ils aux débutants ?
Non, certains cours nécessitent des connaissances préalables dans certains domaines avant de pouvoir vous inscrire au cours.
Quelle est l'importance de l'analyse de données pour une entreprise ?
L'analyse des données est le secret de l'optimisation des performances, de la maximisation des bénéfices et de la prise de décision précise dans chaque entreprise.
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Conclusion:
Tout à coup, tout le monde semble parler d'analyse de données et vous vous dites « À quoi ressemble cette analyse de données ? Comme promis plus tôt, nous espérons que vous avez été en mesure de comprendre ce qu'est l'analyse de données.
Nous espérons également que vous avez pu choisir parmi une variété de cours gratuits d'analyse de données. Nous aimerons avoir de vos nouvelles!