Il existe de nombreuses certifications d'analyse de données en ligne, mais il est parfois très difficile d'identifier certaines des meilleures parmi toutes ces certifications d'analyse de données en ligne.
L'analyse de données est l'une des industries les plus dynamiques et les plus demandées aujourd'hui. Le cabinet d'études de marché Gartner prévoit que les dépenses des entreprises en solutions de données et d'analyse atteindront 189 milliards de dollars en 2022, contre 150 milliards de dollars en 2019.
D'ici 2025, le marché mondial du big data devrait atteindre 103 milliards de dollars.
La demande croissante de professionnels de la science des données signifie que plus de personnes que jamais suivent des cours d'analyse de données en ligne. Comme avantage supplémentaire, bon nombre de ces cours offrent un certificat ou un titre pour vous aider à vous démarquer.
Si vous envisagez de prendre un cours de certification, nous avons ce qu'il vous faut. Nous avons compilé une liste des 20 meilleures certifications d'analyse de données en ligne pour vous aider à démarrer. Mais avant cela, assurons-nous que nous sommes sur la même page.
Table des matières
Qu'est-ce que Data Analytics?
Le traitement et l'analyse statistique des ensembles de données existants font l'objet d'analyses de données. Les analystes se concentrent sur le développement de moyens de capturer, de traiter et d'organiser les données afin de découvrir des informations exploitables sur les problèmes actuels, ainsi que de déterminer la meilleure manière de communiquer ces informations.
En termes simples, les données et les analyses visent à trouver des solutions à des défis pour lesquels nous ne sommes pas sûrs des réponses. Il est également fondé sur l'obtention de résultats qui peuvent se traduire par des avantages rapides.
L'analyse de données comprend également quelques autres branches de statistiques et d'analyses plus larges qui aident à combiner des sources de données disparates et à découvrir des liens tout en simplifiant les résultats.
Avantages de l'analyse des données
Aujourd'hui, l'analyse des mégadonnées présente plusieurs avantages pour les entreprises.
L'analyse des données aide à :
- Meilleure prise de décision,
- Permet une gestion efficace des risques,
- Améliore l'expérience client et
- Augmente la valeur de la marque.
Compte tenu de ces avantages, il existe une demande croissante de professionnels qualifiés dans le domaine de l'analyse de données.
On attend de ces professionnels qu'ils possèdent non seulement des connaissances théoriques, mais également un savoir-faire pratique en matière d'analyse de données volumineuses.
Pour ce faire, les employeurs recherchent des candidats qui ont suivi des cours de formation ou de certification qui offrent une exposition pratique au sujet.
En plus de pouvoir analyser les données, ces professionnels doivent également être capables de créer des visualisations informatives de ces données afin que les utilisateurs non techniques puissent également les comprendre. C'est là que des outils tels que Tableau entrent en jeu. Ces outils vous permettent de créer des diagrammes, des graphiques, des graphiques et des tableaux interactifs qui racontent une histoire sur les performances de votre organisation en fonction de ses indicateurs de performance clés (KPI).
Analyse de données versus science des données
Sciences des données et Data Analytics traitent tous deux du Big Data, mais de manière différente. La science des données est un terme large qui intègre à la fois l'analyse de données et la science des données.
Mathématiques, Statistiques, Informatique, la science de l'information, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont tous inclus dans la science des données.
L'exploration de données, l'inférence de données, la modélisation prédictive et le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique sont tous utilisés pour découvrir des modèles à partir de grands ensembles de données et les transformer en stratégies commerciales significatives. L'analyse de données, quant à elle, concerne principalement les statistiques, les mathématiques et l'analyse statistique.
Data Analytics vise à révéler les informations extraites particulières, tandis que Data Science se concentre sur la découverte de corrélations significatives entre de vastes ensembles de données.
En d'autres termes, Data Analytics est un sous-ensemble de Data Science qui se concentre sur des solutions plus détaillées aux problèmes soulevés par Data Science.
La science des données vise à trouver des problèmes nouveaux et intéressants qui pourraient aider les entreprises à innover. L'analyse des données, quant à elle, vise à trouver des réponses à ces questions et à déterminer comment elles peuvent être mises en œuvre au sein d'une entreprise pour encourager l'innovation basée sur les données.
Liste des meilleures certifications d'analyse de données en ligne
Vous trouverez ci-dessous une liste des meilleures certifications d'analyse de données en ligne :
- Certification professionnelle SAS Advanced Analytics
- Professionnel de la conservation des données certifié SAS
- DASCA : Data Scientist Sénior
- Certifié Microsoft : Azure Data Scientist Associate
- Certificat IBM Data Science Professional
- Certificat professionnel en science des données de HarvardX
- Coursera : spécialisation en science des données par l'Université John Hopkins
- Programme EdX Big Data MicroMasters
- Udacity Business Analytics Nanodiplôme
- Analyse de données DataCamp dans Excel.
10 meilleures certifications d'analyse de données en ligne
1. Certification professionnelle SAS Advanced Analytics
Il s'agit d'un niveau supérieur certification en science des données proposé par la SAS Academy for Data Science, et il couvre un large éventail de sujets tels que les statistiques, l'analyse visuelle, la régression logistique, les fondations Hadoop, l'exploration de données, etc.
Les étudiants doivent avoir au moins six mois d'expérience en programmation avant de postuler à la certification, qui comprend neuf cours et trois tests.
En raison de la légitimité de la plate-forme et de la couverture étendue de tant de sujets de science des données, beaucoup considèrent qu'il s'agit de la plus grande certification en science des données.
2. Professionnel de la conservation des données certifié SAS
Pour s'adapter aux différents styles d'apprentissage des participants, la certification SAS Big Data propose à la fois une formation dirigée par un instructeur et des modes d'apprentissage en ligne à votre rythme.
Avant de s'inscrire, les étudiants doivent avoir une solide compréhension de la programmation, y compris des techniques de manipulation de données et de SQL.
Les outils de gestion de données et Hadoop font partie des sujets abordés. Il y a quatre cours de formation et un seul examen dans ce package.
Le certificat Data Curation, comme les autres certifications SAS, est un service par abonnement qui vous donne accès au cloud pendant un an avant de devoir le renouveler.
3. DASCA : Data Scientist Sénior
Le Data Science Council of America, ou DASCA, est la principale source de certificats de science des données internationalement reconnus. Ses diplômes SDS (Senior Data Scientist) et PDS (Principal Data Scientist) sont parmi les plus prestigieux au monde pour les data scientists. Découvrez comment devenir un scientifique des données avec un baccalauréat.
Les candidats de diverses disciplines, y compris la gestion d'entreprise, la finance, les statistiques et la technologie, peuvent profiter des programmes de certification étendus et approfondis de l'institution de certification en science des données indépendante des fournisseurs.
4. Certifié Microsoft : Azure Data Scientist Associate
Voulez-vous comprendre comment créer et exécuter des charges de travail d'apprentissage automatique ? La certification Azure Data Scientist Associate de Microsoft est faite pour vous.
La meilleure partie de cette certification Microsoft est que vous pouvez l'étudier gratuitement à l'aide des outils d'apprentissage de Microsoft, cependant, il existe également des options premium dirigées par un instructeur. La certification comprend les solutions d'IA, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique.
5. Certificat IBM Data Science Professional
Le certificat IBM Data Science Professional est un autre justificatif de données en ligne utile. Les candidats souhaitant commencer leur carrière professionnelle en science des données peuvent envisager le programme de certification en science des données de niveau débutant.
La certification comprend une introduction à la science des données avec l'apprentissage automatique, Python, les outils open source et SQL au cours de neuf cours.
Leurs cours peuvent être suivis pendant votre temps libre, tandis que les concepteurs de cours recommandent de les terminer en trois mois.
6. Certificat professionnel en science des données de HarvardX
HarvardX propose une variété de cours en ligne conçus pour aider les professeurs à améliorer l'enseignement et l'apprentissage via des modes sur le campus et en ligne.
Avec le certificat professionnel en science des données de HarvardX, vous apprendrez les bases de la science des données comme R et l'apprentissage automatique à travers des études de cas réels.
La certification HarvardX en science des données donne aux candidats les informations et les capacités dont ils ont besoin pour résoudre les problèmes d'analyse de données du monde réel.
Les neuf cours qui composent la certification professionnelle en science des données couvrent des sujets tels que la visualisation, l'apprentissage automatique, la régression linéaire, la probabilité, le traitement des données, etc.
7. Coursera : spécialisation en science des données par l'Université John Hopkins
Ce certificat Coursera, proposé par l'Université John Hopkins, est idéal pour les novices qui souhaitent apprendre à construire un produit de données, à générer des conclusions basées sur les données et à pratiquer l'apprentissage automatique.
Avant de se joindre, les étudiants doivent avoir une connaissance de base de Python.
Les cours sont gratuits, mais les personnes qui souhaitent obtenir une certification devront peut-être payer un petit supplément, car la plupart des certifications Coursera commencent à 50 $.
8. Programme EdX Big Data MicroMasters
Ce cours fait partie du programme Big Data MicroMasters et vous aidera à améliorer vos compétences en programmation et en mathématiques tout en vous familiarisant avec l'analyse de données volumineuses.
Dans ce cours, vous apprendrez à stocker, gérer et analyser des données afin de prendre de meilleures décisions commerciales dans le monde numérique d'aujourd'hui.
Vous apprendrez à utiliser des technologies telles qu'Apache Spark et R, qui sont des outils d'analyse essentiels. Vous serez en mesure d'aborder les défis de la science des données à grande échelle avec créativité et initiative à la fin de ce cours.
9. Udacity Business Analytics Nanodiplôme
Vous maîtriserez les compétences fondamentales en matière de données qui peuvent être appliquées à toutes les fonctions et industries de ce programme. Vous apprendrez à utiliser Excel pour analyser des données et créer des modèles, SQL pour interroger des bases de données et Tableau pour créer des visualisations de données informatives.
Il n'y a pas de prérequis pour ce cursus de base.
Udacity vous a recommandé d'avoir une expertise informatique préalable et d'être capable de télécharger et d'installer le logiciel pour réussir.
10. Analyse de données DataCamp dans Excel
Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des raccourcis clavier permettant de gagner du temps, à convertir et à nettoyer des formats de données tels que le texte, les heures et les dates, et à créer des fonctions logiques étonnantes et des agrégations conditionnelles tout en apprenant à utiliser des raccourcis clavier permettant de gagner du temps.
Vous maîtriserez plus de 35 nouvelles fonctions Excel, y compris CONCATENATE, VLOOKUP et AVERAGEIF(S), ainsi que travaillerez avec des données Kickstarter du monde réel pour évaluer ce qui fait un projet réussi, grâce à une pratique pratique.
Foire aux questions sur le certificat en ligne d'analyse de données en ligne
Quelle est la valeur d'un certificat Data Analytics ?
Un certificat Data Analytics vaut la peine, oui ! si vous cherchez un emploi dans l'analyse de données. Une certification en analyse de données vous fournira toutes les compétences et connaissances nécessaires pour décrocher un emploi en tant qu'analyste de données.
Est-il possible pour un analyste de données de travailler en freelance ?
Aujourd'hui, le travail en freelance est l'une des meilleures alternatives pour les scientifiques des données, tant pour les débutants que pour les experts. En tant que pigiste en science des données, vous disposez d'une grande flexibilité en termes de sélection de projets, de gestion du temps et de rémunération. C'est également une excellente option pour les débutants qui souhaitent acquérir plus d'expérience pratique en travaillant sur des projets réels.
L'analyse de données est-elle un cheminement de carrière prometteur ?
Oui, l'analyse de données est un choix de carrière judicieux, car les données sont devenues un aspect important du processus décisionnel de toute industrie. En conséquence, les analystes de données sont en forte demande, ce qui en fait l'un des meilleurs choix d'emploi.
Y a-t-il un besoin de codage dans l'analyse de données ?
Ils ne le font pas, pour être honnête. Les analystes de données ne sont pas tenus de coder dans le cadre de leurs responsabilités quotidiennes. Les fonctions d'analyse de données simples, telles que l'examen des tendances des données Google Analytics, ne nécessitent généralement pas la création de code.
Quel rôle joue SQL dans l'analyse des données ?
SQL est pour de nombreuses personnes la « viande et les pommes de terre » de l'analyse de données : il est utilisé pour accéder, nettoyer et analyser les données contenues dans les bases de données. C’est simple à comprendre, mais les plus grandes entreprises mondiales l’utilisent pour résoudre des problèmes extrêmement difficiles.
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Conclusion
L'analyse de données était le plus grand déficit de compétences il y a deux ans, et il continue de l'être.
Les entreprises collectent des données depuis des décennies, mais beaucoup ne savent pas comment utiliser ces données pour prendre de meilleures décisions commerciales.
Par conséquent, les entreprises recherchent des personnes capables d'analyser et d'interpréter ces données. Les entreprises ont besoin de personnes capables de comprendre les données et de les traduire dans un format compréhensible pour la direction afin de leur permettre de prendre de meilleures décisions commerciales. Les personnes possédant ces compétences en analyse de données peuvent être appelées analystes de données ou analystes en intelligence d'affaires (BI).
