Existen cursos en liña gratuítos de análise de datos? Por suposto que os hai! Estes cursos non só son vantaxosos porque son gratuítos ou só porque son en liña e son de ritmo propio, pero adiviñade que? Son de primeira!
Dado que a análise de datos é un compoñente crucial dos negocios, hai unha demanda crecente de especialistas en análise de datos. Tamén foi un caso práctico a evolución da tecnoloxía e o aumento diario das decisións dependentes dos datos.
De súpeto, a análise de datos parece ser un tema candente, deixándote a preguntar que é. Non necesitas buscar máis; World Scholars Hub ten as mellores solucións!
Índice analítico
Que é Data Analytics?
A análise de datos é un nome xeral para varios tipos de análise de datos. Trata sobre o uso das ideas e tendencias dispoñibles para resolver un problema en particular. En termos sinxelos, a análise de datos trata de analizar datos ou estatísticas de forma sistemática.
Baseándose na comprensión e aplicación dos patróns de datos, a análise de datos é o fin de que se tome unha decisión cientificamente eficaz. Científicamente no sentido de que os datos teñen que pasar por varios pasos e procesos antes de que se poida tomar unha decisión.
Calquera tipo de información pode ser sometida a análise de datos xa que é o segredo para a optimización do rendemento, a maximización dos beneficios e a toma de decisións precisas en cada empresa.
Outra cousa bonita da analítica de datos é a súa diversidade laboral. Coa análise de datos, pode ser analista de datos, analista de intelixencia empresarial, científico de datos, enxeñeiro de datos, analista operativo, xestor de proxectos ou analítica de sistemas de TI, por mencionar só algúns.
Hai varios pasos implicados na análise de datos, e todos son para o crecemento dunha empresa. Cada unha destas etapas contén unha clave para a eficiencia empresarial.
Cales son os pasos implicados na análise de datos?
A continuación móstranse os 4 pasos implicados na análise de datos:
1. Análise descritiva:
A análise descritiva trata do ben que vai un negocio. A pregunta máis frecuente nesta fase é "Que está a pasar na túa empresa?"
Neste aspecto da análise de datos, non se precisa información profunda. Responde á pregunta de se hai ou non un bo funcionamento dun negocio. Polo tanto, moitas veces a resposta non está ben detallada.
2. Análise de diagnóstico:
Este é o paso despois da análise descritiva. A análise de diagnóstico trata a causa raíz dun problema. A pregunta que se fai nesta fase comeza sempre por a por que. Por exemplo: "Por que lle pasa isto á túa empresa?"
Con información ben detallada sobre o negocio, ponse á luz o problema do "por que". Esta etapa axuda a identificar anomalías empresariais.
3. Análise preditiva:
Este é o paso despois da análise de diagnóstico. Na análise preditiva, utilízanse estatísticas e algoritmos anteriores para proporcionar recomendacións. A pregunta máis frecuente nesta fase é "que ocorrerá o máis probable no futuro?"
Esta técnica baséase nas tendencias e patróns ao longo dos anos. Utilízase para determinar se unha determinada tendencia se repetirá. Tamén axuda a proporcionar as mellores recomendacións dispoñibles para acontecementos futuros.
4. Análise prescritiva:
Este é o paso despois da análise preditiva. A análise prescritiva determina a mellor opción de acción. Esta área axuda a responder á pregunta "Que se debe facer?"
Determina que facer e que non. Isto pódese usar para aconsellar aos usuarios sobre os posibles resultados e o que se debe facer para optimizar o máximo negocio. Nesta fase, mesmo ante a incerteza, tómase unha decisión baseada en datos.
Que buscar ao elixir un curso gratuíto de análise de datos en liña
Elixir o curso máis axeitado para ti é moito máis traballo do que pensas. Hai que ter en conta algúns factores antes de optar por un curso en liña.
A continuación móstranse algúns factores a ter en conta ao elixir un curso gratuíto de análise de datos en liña:
1. Credibilidade e valoración:
Isto debe ser observado antes de escoller calquera curso. Isto inclúe as opinións realizadas polos estudantes que realizaron o curso anteriormente. Determina canto se pode confiar nun curso. Non quererás optar por un curso e, ao longo da liña, entender que ten unha puntuación de 1.0. Non che gustaría iso, non?
2. Duración do curso:
Os cursos en liña poden ser a curto prazo (algunhas horas a semanas) ou longo prazo (meses a anos). A duración do curso debe depender da súa dispoñibilidade e nivel de amplitude. Xeralmente, os cursos de longa duración adoitan ser máis detallados en comparación cos cursos de curta duración.
3. Intensidade:
Os cursos en liña son unha variedade de principiantes, intermedios e avanzados, mentres que algúns son unha serie que consiste en todas estas etapas. Outros cursos requiren que teñas coñecementos básicos antes de optar ao curso.
Ao elixir un curso de análise de datos, elixe o máis axeitado para o teu nivel educativo actual.
4. Accesibilidade ao curso:
Algúns cursos gratuítos están dispoñibles nun intervalo de tempo (accesible temporalmente) mentres que outros están dispoñibles para toda a vida. Elixir un curso permanentemente accesible é o mellor porque sempre podes consultar a eles en caso de incerteza sobre un tema.
5. Programas de apoio e orientación:
Hai algunhas retiradas na maioría dos cursos gratuítos e estas retiradas inclúen certificados de cursos, soporte e programas de mentoría. Algúns destes programas de apoio e mentoría inclúen plataformas de debate, instalacións de conferencias en directo e ferramentas de simulación.
A pesar desta retirada, a axuda económica é unha opción nalgúns destes cursos.
6. Certificado compartible e axuda económica:
O certificado expedido unha vez finalizado o curso serve como proba de profesionalidade. Aínda que a maioría das plataformas de aprendizaxe en liña requiren un token para obter un certificado compartible, mentres que algunhas plataformas ofrecen axuda económica para estudantes que queiran estudar estes cursos de forma gratuíta e aínda así estar certificados. Asegúrese de comprobar se hai axuda financeira dispoñible se os certificados non son gratuítos.
Cales son os mellores cursos gratuítos de análise de datos en liña?
Abaixo amósanse os mellores cursos gratuítos de análise de datos en liña:
- Curso curto de analítica de datos
- Comprensión de Data Science
- Introdución á analítica de datos
- Introdución á análise de datos
- Matemáticas para Data Science
- Taller de Lean Analytics
- Introdución á análise de datos mediante Excel
- A estatística bayesiana: do concepto á análise de datos
- Análise de datos de Google
- Aprende a codificar para a análise de datos.
Os 10 mellores cursos gratuítos de análise de datos en liña
1. Curso curto de analítica de datos
- Mellor para: Principiantes
- Valoración: 4.84 de 5
- Duración: 15 minutos diarios
- Plataforma: Fundición de Carreira.
O curso curto de Data Analytics é unha introdución práctica á análise de datos. Neste curso, comezará coa limpeza e concluirá con visualizacións (incluíndo gráficos e gráficas) e información clave. Para unha mellor comprensión, utilizarase un conxunto de datos reais para resolver problemas comerciais.
Este curso contén unha introdución aos datos e tamén contén algúns exercicios. Todos os días, recibe 5 leccións diarias ao seu propio ritmo nun intervalo de tempo de 15 minutos.
Cada titorial contén unha mestura de presentacións en vídeo, leccións escritas, tarefas prácticas e cuestionarios interactivos. Contén unha introdución á análise de datos, que é un estudo exhaustivo que inclúe a limpeza de datos, a visualización e os coñecementos finais.
2. Comprensión de Data Science
- Mellor para: Principiantes
- Valoración: non declarada
- Duración: Tempo 2
- Plataforma: Datacamp.
Entender Data Science ampliará os teus coñecementos sobre ciencia de datos, linguaxe de máquinas, visualización de datos, enxeñaría de datos e computación en nube. Este curso consta de 15 vídeos e 48 exercicios.
Neste curso, aprenderás os conceptos básicos da ciencia de datos, a recollida de datos, o almacenamento, a preparación, a exploración, a visualización, a experimentación e a predición.
Tamén aprenderá a interpretación e incorporación de datos á vida diaria. Ademais, ensinaránselles as funcións dun científico de datos sen ter que preocuparse pola codificación.
3. Introdución á analítica de datos
- Mellor para: Principiantes
- Valoración: 4.8 de 5
- Duración: Meses 6
- Plataforma: Coursera
A introdución á análise de datos levarao a través da análise de datos desde cero xa que non se precisa experiencia previa. Este curso iluminarache as habilidades necesarias para prepararte para unha carreira en análise de datos.
Neste curso, aprenderás a preparar, organizar, analizar e visualizar datos para a súa análise. Ademais, ensinaráselle a usar follas de cálculo, programación SQL e R para completar análises e cálculos.
4. Introdución á análise de datos
- Mellor para: Principiantes
- Valoración: non declarada
- Duración: aproximadamente 6 semanas
- Plataforma: audacia.
A introdución á análise de datos contén información sobre como facer consultas, organizar os seus datos nun formato utilizable e resolver calquera problema. Tamén contén leccións sobre examinar datos, buscar patróns neles, desenvolver a súa intuición de datos e formular xuízos, conclusións ou predicións.
Tamén se pensará que son as mellores formas de expresar os seus descubrimentos. Ademais, aprenderás a codificar dun xeito máis conciso e rápido usando as bibliotecas de Python NumPy, Pandas e Matplotlib.
Como requisito previo para este curso, debes estar cómodo coa programación en Python e coñecer os seus conceptos antes de inscribirte neste curso. Se non, teñen un curso sobre "curso de iniciación á programación de Python" que te guiará por estes.
5. Matemáticas para Data Science
- Mellor para: Principiantes
- Valoración: non declarada
- Duración: 5-6 horas.
- Plataforma: Alison.
Math for Data Science abrangue os fundamentos da probabilidade, a estatística e o álxebra lineal en relación co uso das matemáticas na ciencia de datos. Como se require unha comprensión básica das matemáticas de todos os profesionais de datos (científico de datos, analista de datos, analista de negocios ou enxeñeiro de datos), este curso abarca todos os aspectos necesarios.
Este curso é diferente a todas as matemáticas abstractas non aplicadas. En Alison, aprenderás matemáticas que che permitirán influír no mundo. Este curso é o terceiro curso dunha serie. Para sacar o máximo proveito deste curso, é recomendable realizar estes dous primeiros cursos sobre ciencia de datos antes de cursar matemáticas para ciencia de datos.
6. Taller de Lean Analytics
- Mellor para: Principiantes
- Valoración: 4.6 de 5
- Duración: 2 horas e 23 minutos
- Plataforma: Udemy.
O obradoiro de análise de aprendizaxe axúdache a comprender os fundamentos da analítica, a mentalidade baseada polos datos e os principios de inicio lean. Neste curso, verías seis exemplos de como se relacionan os modelos de negocio coas empresas de nova creación de todos os tamaños.
Tamén aprenderás a saber o momento para avanzar nunha decisión e aplicar os conceptos de Lean Analytics a empresas e produtos establecidos.
7. Introdución á análise de datos mediante Excel
- Mellor para: Principiantes
- Valoración: non declarada
- Duración: 4 semanas (2-4 horas por semana)
- Plataforma: edX
Microsoft Excel e as súas táboas dinámicas integradas son unha das mellores funcións analíticas para a análise de datos. Neste curso, aprenderás a realizar análises de datos usando as funcións máis populares de Excel.
En Introdución á análise de datos mediante Excel, descubrirá como facer táboas dinámicas en Excel usando unha serie de filas e columnas. Tamén será testemuña da eficacia dos pivotes de Excel en acción, incluída a súa capacidade para resumir datos de varias formas, facilitar a exploración rápida de datos e xerar coñecementos perspicaces a partir dos datos recompilados.
8. Estatística Bayesiana: do concepto á análise de datos
- Mellor para: Intermedio
- Valoración: 4.6 de 5
- Duración: Tempo 12
- Plataforma: Coursera
O enfoque bayesiano da estatística introducirase neste curso a través do estudo da probabilidade e da análise de datos. Así mesmo, ensinaranse os fundamentos do enfoque bayesiano así como a súa aplicación a tipos de datos típicos.
O enfoque bayesiano contrastarase co enfoque frecuentista, así como as vantaxes do enfoque bayesiano. Para crear un ambiente de aprendizaxe atractivo, este curso combina vídeos de conferencias, demostracións por ordenador, lecturas, exercicios e foros de discusión.
9. Google Data Analytics
- Mellor para: principiantes
- Valoración: 4.8 de 5
- Duración: 6 meses (10 horas semanais)
- Plataforma: Coursera
A análise de datos de Google ofrécelle unha comprensión completa dos procedementos e métodos que emprega a diario un analista de datos junior ou asociado.
Neste curso, tamén aprenderás importantes métodos de análise que inclúen a limpeza, análise e visualización de datos usando estas ferramentas: follas de cálculo, SQL, programación R e Tableau. Tamén aprenderá a mostrar os resultados de datos en paneis, presentacións e plataformas de visualización populares.
10. Aprende a codificar para a análise de datos
- Mellor para: principiantes
- Valoración: 3.5 de 5
- Duración: Tempo 24
- Plataforma: OpenLearn.
Aprender a codificar para a análise de datos ensinarache a crear os teus programas informáticos con codificación (unha liña de código á vez). Debido á popularidade de Python en todos os campos académicos, é a linguaxe de programación utilizada neste curso.
Usando datos reais do Banco Mundial, da Organización Mundial da Saúde e doutras organizacións, realizaranse exercicios de codificación e análises escritas mediante a coñecida plataforma Jupyter Notebooks. Isto permíteche ver ao instante o resultado da execución do teu código e fai máis doado detectar e corrixir erros.
Neste curso, aprenderás a acceder a datos abertos, preparalos para a súa análise, crear visualizacións e documentar e difundir análises de forma pública e privada.
Preguntas máis frecuentes Cursos gratuítos en liña de análise de datos
Cal é o mellor curso gratuíto de análise de datos en liña?
Curso breve de Data Analytics por CareerFoundry
A ciencia de datos é o mesmo que a analítica de datos?
Non
Cales son as oportunidades de traballo dispoñibles para min se estudo análise de datos?
Coa análise de datos, pode ser analista de datos, analistas de intelixencia empresarial, científico de datos, enxeñeiro de datos, analista operativo, xestor de proxectos, análise de sistemas de TI e moito máis.
Todos os cursos de análise de datos son axeitados para principiantes?
Non, algúns cursos requiren uns coñecementos previos nalgúns campos para poder optar ao curso.
Que importancia ten a análise de datos para as empresas?
A análise de datos é o segredo para a optimización do rendemento, a maximización dos beneficios e a toma de decisións precisas en cada empresa.
Recomendamos tamén
- 10 mellores certificacións de análise de datos en liña
- 10 certificacións de analistas de datos para principiantes
- 20 mellores programas de ciencia de datos en liña
- 10 mellores certificacións gratuítas de análise de datos
- As 10 mellores universidades de ciencia de datos dos Estados Unidos.
Conclusión:
De súpeto, todo o mundo parece estar falando de análise de datos e ti estás como "Como é esta análise de datos?" Como prometemos anteriormente, esperamos que puideses entender de que se trata a análise de datos.
Tamén esperamos que puideses escoller entre unha variedade de cursos gratuítos de análise de datos. Gustarémonos saber de ti!