શું ત્યાં નિઃશુલ્ક ઑનલાઇન ડેટા એનાલિટિક્સ અભ્યાસક્રમો છે? અલબત્ત, ત્યાં છે! આ અભ્યાસક્રમો માત્ર લાભદાયી નથી કારણ કે તેઓ મફત છે, અથવા માત્ર એટલા માટે કે તેઓ ઑનલાઇન અને સ્વ-ગતિ ધરાવતાં છે પરંતુ અનુમાન કરો કે શું? તેઓ ટોચના છે!
ડેટા એનાલિટિક્સ એ વ્યવસાયનો નિર્ણાયક ઘટક હોવાથી, ડેટા એનાલિટિક્સ નિષ્ણાતોની માંગ વધી રહી છે. ટેક્નોલોજીની ઉત્ક્રાંતિ અને ડેટા-આશ્રિત નિર્ણયોમાં રોજબરોજનો વધારો પણ કેસ સ્ટડી રહ્યો છે.
અચાનક, ડેટા એનાલિટિક્સ એક ગરમ વિષય લાગે છે, જે તમને આશ્ચર્યમાં મૂકે છે કે તે શું છે. તમારે વધુ જોવાની જરૂર નથી; વર્લ્ડ સ્કોલર્સ હબ પાસે શ્રેષ્ઠ ઉકેલો છે!
સામગ્રીનું કોષ્ટક
ડેટા એનાલિટિક્સ શું છે?
ડેટા એનાલિટિક્સ એ વિવિધ પ્રકારના ડેટા વિશ્લેષણ માટેનું સામાન્ય નામ છે. તે ચોક્કસ સમસ્યાને ઉકેલવા માટે ઉપલબ્ધ આંતરદૃષ્ટિ અને વલણોના ઉપયોગ સાથે વ્યવહાર કરે છે. સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, ડેટા વિશ્લેષણ વ્યવસ્થિત રીતે ડેટા અથવા આંકડાઓનું વિશ્લેષણ કરવા સાથે વ્યવહાર કરે છે.
ડેટા પેટર્નની સમજણ અને એપ્લિકેશનના આધારે, ડેટા એનાલિટિક્સ એ અંત સુધી છે કે વૈજ્ઞાનિક રીતે અસરકારક નિર્ણય લેવામાં આવે છે. વૈજ્ઞાનિક રીતે એ અર્થમાં કે નિર્ણય લેવામાં આવે તે પહેલાં ડેટાને વિવિધ પગલાં અને પ્રક્રિયાઓમાંથી પસાર થવું પડે છે.
કોઈપણ પ્રકારની માહિતી ડેટા એનાલિટિક્સને આધિન કરી શકાય છે કારણ કે તે દરેક વ્યવસાયમાં પ્રદર્શન ઑપ્ટિમાઇઝેશન, નફો વધારવા અને ચોક્કસ નિર્ણય લેવાનું રહસ્ય છે.
ડેટા એનાલિટિક્સ વિશે બીજી સુંદર બાબત એ છે કે તેની નોકરીની વિવિધતા. ડેટા એનાલિટિક્સ સાથે, તમે ડેટા એનાલિસ્ટ, બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ એનાલિસ્ટ, ડેટા સાયન્ટિસ્ટ, ડેટા એન્જિનિયર, ઓપરેશનલ એનાલિસ્ટ, પ્રોજેક્ટ મેનેજર અથવા આઇટી સિસ્ટમ એનાલિટિક્સ બની શકો છો, પરંતુ થોડાકનો ઉલ્લેખ કરવો.
ડેટા એનાલિટિક્સ સાથે સંકળાયેલા વિવિધ પગલાઓ છે, અને આ બધા વ્યવસાયના વિકાસ માટે છે. આ દરેક તબક્કામાં વ્યાપાર કાર્યક્ષમતાની ચાવી છે.
ડેટા ઍનલિટિક્સમાં કયા પગલાં સામેલ છે?
નીચે ડેટા એનાલિટિક્સ સાથે સંકળાયેલા 4 પગલાં છે:
1. વર્ણનાત્મક વિશ્લેષણ:
વર્ણનાત્મક એનાલિટિક્સ વ્યવસાય કેટલો સારો ચાલી રહ્યો છે તેની સાથે વ્યવહાર કરે છે. આ તબક્કે સૌથી વધુ વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્ન એ છે કે "તમારા વ્યવસાયમાં શું થઈ રહ્યું છે?"
ડેટા એનાલિટિક્સના આ પાસામાં, ઊંડી માહિતીની જરૂર નથી. તે વ્યવસાયનું સરળ સંચાલન છે કે નહીં તે પ્રશ્નનો જવાબ આપે છે. તેથી, જવાબ ઘણીવાર સારી રીતે વિગતવાર નથી.
2. ડાયગ્નોસ્ટિક એનાલિટિક્સ:
આ વર્ણનાત્મક વિશ્લેષણ પછીનું પગલું છે. ડાયગ્નોસ્ટિક એનાલિટિક્સ સમસ્યાના મૂળ કારણ સાથે વ્યવહાર કરે છે. આ તબક્કે પૂછવામાં આવેલ પ્રશ્ન હંમેશા a થી શરૂ થાય છે શા માટે. ઉદાહરણ તરીકે: "આ તમારા વ્યવસાય સાથે કેમ થઈ રહ્યું છે?"
વ્યવસાય વિશે સારી રીતે વિગતવાર માહિતી સાથે, "શા માટે" સમસ્યા પ્રકાશમાં આવે છે. આ તબક્કો વ્યવસાયિક વિસંગતતાઓને ઓળખવામાં મદદ કરે છે.
3. અનુમાનિત વિશ્લેષણ:
ડાયગ્નોસ્ટિક એનાલિટિક્સ પછીનું આ પગલું છે. અનુમાનિત વિશ્લેષણમાં, અગાઉના આંકડા અને અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ ભલામણો આપવા માટે થાય છે. આ તબક્કે સૌથી વધુ વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્ન એ છે કે "ભવિષ્યમાં મોટા ભાગે શું થશે?"
આ તકનીક વર્ષોના વલણો અને પેટર્ન પર આધારિત છે. તેનો ઉપયોગ ચોક્કસ વલણ પુનરાવર્તિત થશે કે કેમ તે નિર્ધારિત કરવા માટે થાય છે. તે ભવિષ્યની ઘટનાઓ માટે શ્રેષ્ઠ ઉપલબ્ધ ભલામણો પ્રદાન કરવામાં પણ મદદ કરે છે.
4. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ:
આ અનુમાનિત વિશ્લેષણ પછીનું પગલું છે. પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ એનાલિટિક્સ ક્રિયાની શ્રેષ્ઠ પસંદગી નક્કી કરે છે. આ વિસ્તાર "શું કરવું જોઈએ?" ના પ્રશ્નનો જવાબ આપવામાં મદદ કરે છે.
તે નક્કી કરે છે કે શું કરવું અને શું ન કરવું. આનો ઉપયોગ વપરાશકર્તાઓને સંભવિત પરિણામો અને મહત્તમ બિઝનેસ ઑપ્ટિમાઇઝેશન માટે શું કરવું જોઈએ તેની સલાહ આપવા માટે થઈ શકે છે. આ તબક્કે, અનિશ્ચિતતાના ચહેરામાં પણ, ડેટા આધારિત નિર્ણય લેવામાં આવે છે.
ફ્રી ઓનલાઈન ડેટા એનાલિટિક્સ કોર્સ પસંદ કરતી વખતે શું જોવું જોઈએ
તમારા માટે સૌથી યોગ્ય કોર્સ પસંદ કરવો એ તમને લાગે છે તેના કરતાં ઘણું વધારે કામ છે. ઓનલાઈન કોર્સ પસંદ કરતા પહેલા કેટલાક પરિબળો ધ્યાનમાં લેવા જોઈએ.
મફત ઓનલાઈન ડેટા એનાલિટિક્સ કોર્સ પસંદ કરતી વખતે નીચે કેટલાક પરિબળો ધ્યાનમાં લેવા જોઈએ:
1. વિશ્વસનીયતા અને રેટિંગ:
કોઈપણ કોર્સ પસંદ કરતા પહેલા આને ધ્યાનમાં લેવું જોઈએ. આમાં વિદ્યાર્થીઓ દ્વારા આપવામાં આવેલી સમીક્ષાઓનો સમાવેશ થાય છે કે જેમણે અગાઉ અભ્યાસક્રમ લીધો છે. તે નક્કી કરે છે કે કોર્સ પર કેટલો વિશ્વાસ કરી શકાય. તમે કોર્સ માટે પસંદ કરવા માંગતા નથી અને સાથે સાથે સમજો કે તે 1.0 રેટિંગ સાથે છે. તમને તે ગમશે નહિ, ખરું ને?
2. કોર્સ અવધિ:
ઑનલાઇન અભ્યાસક્રમો ટૂંકા ગાળાના (થોડા કલાકોથી અઠવાડિયા સુધી) અથવા લાંબા ગાળાના (મહિનાથી વર્ષો સુધી) હોઈ શકે છે. અભ્યાસક્રમનો સમયગાળો તમારી ઉપલબ્ધતા અને વ્યાપકતાના સ્તર પર આધારિત હોવો જોઈએ. સામાન્ય રીતે, ટૂંકા ગાળાના અભ્યાસક્રમોની તુલનામાં લાંબા ગાળાના અભ્યાસક્રમો ઘણીવાર વધુ વિગતવાર હોય છે.
3. તીવ્રતા:
ઓનલાઈન અભ્યાસક્રમો વિવિધ પ્રકારના પ્રારંભિક, મધ્યવર્તી અને અદ્યતન છે, જ્યારે કેટલાક આ તમામ તબક્કાઓનો સમાવેશ કરતી શ્રેણી છે. અન્ય કોર્સ માટે કોર્સ પસંદ કરતા પહેલા તમારે મૂળભૂત જ્ઞાન હોવું જરૂરી છે.
ડેટા એનાલિટિક્સમાં કોર્સ પસંદ કરતી વખતે, તમારા વર્તમાન શૈક્ષણિક સ્તર માટે સૌથી યોગ્ય કોર્સ પસંદ કરો.
4. અભ્યાસક્રમ સુલભતા:
કેટલાક મફત અભ્યાસક્રમો સમય મર્યાદામાં સુલભ છે (અસ્થાયી રૂપે ઍક્સેસિબલ) જ્યારે અન્ય જીવનભર ઉપલબ્ધ છે. કાયમી ધોરણે સુલભ અભ્યાસક્રમ પસંદ કરવો એ શ્રેષ્ઠ છે કારણ કે કોઈ વિષય વિશેની અનિશ્ચિતતાના કિસ્સામાં તમે હંમેશા તેનો સંદર્ભ લઈ શકો છો.
5. સપોર્ટ અને મેન્ટરશિપ પ્રોગ્રામ્સ:
મોટાભાગના મફત અભ્યાસક્રમોમાં કેટલાક ઉપાડ છે અને આ ઉપાડમાં કોર્સ પ્રમાણપત્રો, સમર્થન અને માર્ગદર્શન કાર્યક્રમોનો સમાવેશ થાય છે. આમાંના કેટલાક સપોર્ટ અને મેન્ટરશિપ પ્રોગ્રામ્સમાં ચર્ચા પ્લેટફોર્મ, લાઇવ લેક્ચર સુવિધાઓ અને સિમ્યુલેશન ટૂલ્સનો સમાવેશ થાય છે.
આ ઉપાડ છતાં, આમાંના કેટલાક અભ્યાસક્રમોમાં નાણાકીય સહાય એક વિકલ્પ છે.
6. શેર કરવા યોગ્ય પ્રમાણપત્ર અને નાણાકીય સહાય:
અભ્યાસક્રમ પૂરો થયા પછી જારી કરાયેલ પ્રમાણપત્ર વ્યાવસાયિકતાના પુરાવા તરીકે કામ કરે છે. જો કે મોટાભાગના ઓનલાઈન લર્નિંગ પ્લેટફોર્મને શેર કરી શકાય તેવું પ્રમાણપત્ર મેળવવા માટે ટોકનની જરૂર હોય છે જ્યારે કેટલાક પ્લેટફોર્મ એવા વિદ્યાર્થીઓ માટે નાણાકીય સહાય આપે છે જેઓ આ અભ્યાસક્રમોનો મફત અભ્યાસ કરવા માગે છે અને હજુ પણ પ્રમાણિત છે. જો પ્રમાણપત્રો મફત ન હોય તો નાણાકીય સહાય ઉપલબ્ધ છે કે કેમ તેની ખાતરી કરો.
શ્રેષ્ઠ ફ્રી ઓનલાઈન ડેટા એનાલિટિક્સ કોર્સ શું છે?
નીચે શ્રેષ્ઠ નિઃશુલ્ક ઑનલાઇન ડેટા વિશ્લેષણ અભ્યાસક્રમો છે:
- ડેટા એનાલિટિક્સ શોર્ટ કોર્સ
- ડેટા સાયન્સને સમજવું
- ડેટા એનાલિટિક્સનો પરિચય
- ડેટા વિશ્લેષણનો પરિચય
- ડેટા સાયન્સ માટે ગણિત
- દુર્બળ વિશ્લેષણ વર્કશોપ
- એક્સેલનો ઉપયોગ કરીને ડેટા વિશ્લેષણનો પરિચય
- બાયસિયન આંકડા: ખ્યાલથી ડેટા વિશ્લેષણ સુધી
- ગૂગલ ડેટા એનાલિટિક્સ
- ડેટા વિશ્લેષણ માટે કોડ કરવાનું શીખો.
10 શ્રેષ્ઠ નિઃશુલ્ક ઑનલાઇન ડેટા વિશ્લેષણ અભ્યાસક્રમો
1. ડેટા એનાલિટિક્સ શોર્ટ કોર્સ
- આ માટે શ્રેષ્ઠ: પ્રારંભિક
- રેટિંગ: 4.84 માંથી 5
- અવધિ: દરરોજ 15 મિનિટ
- પ્લેટફોર્મ: કારકિર્દી ફાઉન્ડ્રી.
ડેટા એનાલિટિક્સ શોર્ટ કોર્સ એ ડેટા એનાલિટિક્સનો વ્યવહારિક પરિચય છે. આ કોર્સમાં, તમે સફાઈથી શરૂઆત કરશો અને વિઝ્યુલાઇઝેશન (ચાર્ટ અને ગ્રાફ સહિત), અને મુખ્ય આંતરદૃષ્ટિ સાથે સમાપ્ત કરશો. વધુ સારી રીતે સમજવા માટે, વાસ્તવિક ડેટા સેટનો ઉપયોગ વ્યવસાય સમસ્યાઓના ઉકેલ માટે કરવામાં આવશે.
આ કોર્સમાં ડેટાનો પરિચય છે, અને તેમાં કેટલીક કસરતો પણ છે. દરરોજ, તમે 5 મિનિટની સમય મર્યાદામાં 15 દૈનિક પાઠ મેળવો છો.
દરેક ટ્યુટોરીયલમાં વિડિયો પરિચય, લેખિત પાઠ, હેન્ડ-ઓન કાર્યો અને ઇન્ટરેક્ટિવ ક્વિઝનું મિશ્રણ હોય છે. તેમાં ડેટા એનાલિટિક્સનો પરિચય છે જે ડેટા ક્લિનિંગ, વિઝ્યુલાઇઝેશન અને અંતિમ આંતરદૃષ્ટિનો સમાવેશ કરતો વ્યાપક અભ્યાસ છે.
2. ડેટા સાયન્સને સમજવું
- આ માટે શ્રેષ્ઠ: પ્રારંભિક
- રેટિંગ: જણાવ્યું નથી
- અવધિ: 2 કલાક
- પ્લેટફોર્મ: ડેટાકેમ્પ.
ડેટા સાયન્સને સમજવાથી ડેટા સાયન્સ, મશીન લેંગ્વેજ, ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન, ડેટા એન્જિનિયરિંગ અને ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગના તમારા જ્ઞાનને વિસ્તૃત કરવામાં આવશે. આ કોર્સમાં 15 વીડિયો અને 48 એક્સરસાઇઝનો સમાવેશ થાય છે.
આ કોર્સમાં, તમે ડેટા સાયન્સ, ડેટા કલેક્શન, સ્ટોરેજ, તૈયારી, એક્સપ્લોરેશન, વિઝ્યુલાઇઝેશન, પ્રયોગો અને આગાહીની મૂળભૂત બાબતો શીખી શકશો.
તમે ડેટાનું અર્થઘટન અને રોજિંદા જીવનમાં સમાવિષ્ટ પણ શીખી શકશો. ઉપરાંત, તમને કોડિંગ વિશે ચિંતા કર્યા વિના ડેટા વૈજ્ઞાનિકની ભૂમિકાઓ શીખવવામાં આવશે.
3. ડેટા એનાલિટિક્સનો પરિચય
- આ માટે શ્રેષ્ઠ: પ્રારંભિક
- રેટિંગ: 4.8 માંથી 5
- અવધિ: 6 મહિના
- પ્લેટફોર્મ: કોર્સેરા
ડેટા એનાલિટિક્સનો પરિચય તમને શરૂઆતથી ડેટા એનાલિટિક્સ દ્વારા લઈ જશે કારણ કે કોઈ પૂર્વ અનુભવની જરૂર નથી. આ કોર્સ તમને ડેટા એનાલિટિક્સમાં કારકિર્દી માટે તૈયાર થવા માટે જરૂરી ઇન-ડિમાન્ડ કૌશલ્યો વિશે પ્રબુદ્ધ કરશે.
આ કોર્સમાં, તમે વિશ્લેષણ માટે ડેટાને કેવી રીતે તૈયાર કરવા, ગોઠવવા, તેનું વિશ્લેષણ અને વિઝ્યુઅલાઈઝ કરવું તે શીખીશું. ઉપરાંત, તમને વિશ્લેષણ અને ગણતરીઓ પૂર્ણ કરવા માટે સ્પ્રેડશીટ્સ, SQL અને R પ્રોગ્રામિંગનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે શીખવવામાં આવશે.
4. ડેટા વિશ્લેષણનો પરિચય
- આ માટે શ્રેષ્ઠ: પ્રારંભિક
- રેટિંગ: જણાવ્યું નથી
- અવધિ: લગભગ 6 અઠવાડિયા
- પ્લેટફોર્મ: ઉદ્યતા.
ડેટા પૃથ્થકરણના પરિચયમાં ક્વેરી કેવી રીતે કરવી, તમારા ડેટાને ઉપયોગી ફોર્મેટમાં કેવી રીતે ગોઠવવો અને કોઈપણ સમસ્યાઓનું નિરાકરણ કેવી રીતે કરવું તેની માહિતી શામેલ છે. તેમાં ડેટાની તપાસ કરવા, તેમાં પેટર્ન શોધવા, તમારા ડેટાની અંતર્જ્ઞાન વિકસાવવા અને નિર્ણયો, તારણો અથવા અનુમાનો બનાવવાના પાઠ પણ છે.
તમારા તારણો વ્યક્ત કરવાની શ્રેષ્ઠ રીતો વિશે પણ તમને વિચારવામાં આવશે. વધુમાં, તમે Python લાઇબ્રેરી NumPy, Pandas અને Matplotlib નો ઉપયોગ કરીને વધુ સંક્ષિપ્ત અને ઝડપી રીતે કોડિંગ શીખી શકશો.
આ કોર્સની પૂર્વશરત તરીકે, આ કોર્સમાં નોંધણી કરતા પહેલા તમારે પાયથોનમાં પ્રોગ્રામિંગ સાથે આરામદાયક હોવું જોઈએ અને તેના ખ્યાલો વિશે જાણકાર હોવો જોઈએ. જો નહીં, તો તેમની પાસે "પાયથોન પ્રોગ્રામિંગ કોર્સનો પરિચય" પરનો કોર્સ છે જે તમને આમાંથી પસાર કરશે.
5. ડેટા સાયન્સ માટે ગણિત
- આ માટે શ્રેષ્ઠ: પ્રારંભિક
- રેટિંગ: જણાવ્યું નથી
- અવધિ: 5-6 કલાક.
- પ્લેટફોર્મ: એલિસન.
ડેટા સાયન્સ માટેનું ગણિત સંભવિતતા, આંકડા અને રેખીય બીજગણિતના મૂળભૂત બાબતોને આવરી લે છે કારણ કે તે ડેટા વિજ્ઞાનમાં ગણિતનો ઉપયોગ કરવા સંબંધિત છે. ગણિતની મૂળભૂત સમજ દરેક ડેટા પ્રોફેશનલ (ડેટા સાયન્ટિસ્ટ, ડેટા એનાલિસ્ટ, બિઝનેસ વિશ્લેષક અથવા ડેટા એન્જીનીયર) માટે જરૂરી હોવાથી, આ કોર્સ દરેક જરૂરી પાસાઓને આવરી લે છે.
આ કોર્સ દરેક અમૂર્ત, અપ્રયોજિત ગણિતથી વિપરીત છે. એલિસન ખાતે, તમે ગણિત શીખી શકશો જે તમને વિશ્વને પ્રભાવિત કરવામાં સક્ષમ બનાવશે. આ કોર્સ શ્રેણીનો ત્રીજો કોર્સ છે. આ કોર્સમાંથી શ્રેષ્ઠ મેળવવા માટે, ડેટા સાયન્સ માટે ગણિત લેતા પહેલા ડેટા સાયન્સ પરના આ પ્રથમ બે અભ્યાસક્રમો લેવાની સલાહ આપવામાં આવે છે.
6. લીન એનાલિટિક્સ વર્કશોપ
- આ માટે શ્રેષ્ઠ: પ્રારંભિક
- રેટિંગ: 4.6 માંથી 5
- અવધિ: 2 કલાક 23 મિનિટ
- પ્લેટફોર્મ: ઉડેમી.
લર્ન એનાલિટિક્સ વર્કશોપ તમને એનાલિટિક્સના મૂળભૂત સિદ્ધાંતો, ડેટા-આધારિત માનસિકતા અને સ્ટાર્ટઅપના નબળા સિદ્ધાંતોને સમજવામાં મદદ કરે છે. આ કોર્સમાં, તમે બિઝનેસ મોડલ તમામ કદના સ્ટાર્ટ-અપ્સ સાથે કેવી રીતે સંબંધિત છે તેના છ ઉદાહરણો જોશો.
તમે એ પણ શીખી શકશો કે નિર્ણય સાથે આગળ વધવાનો સમય કેવી રીતે જાણવો અને સ્થાપિત વ્યવસાયો અને ઉત્પાદનો પર લીન એનાલિટિક્સનો ખ્યાલ કેવી રીતે લાગુ કરવો.
7. એક્સેલનો ઉપયોગ કરીને ડેટા એનાલિસિસની રજૂઆત
- આ માટે શ્રેષ્ઠ: પ્રારંભિક
- રેટિંગ: જણાવ્યું નથી
- અવધિ: 4 અઠવાડિયા (અઠવાડિયે 2-4 કલાકે)
- પ્લેટફોર્મ: edX
માઈક્રોસોફ્ટ એક્સેલ અને તેના સંકલિત પીવોટ કોષ્ટકો ડેટા વિશ્લેષણ માટે શ્રેષ્ઠ વિશ્લેષણાત્મક લક્ષણો પૈકી એક છે. આ કોર્સમાં, તમે એક્સેલની સૌથી વધુ ગમતી સુવિધાઓનો ઉપયોગ કરીને ડેટા વિશ્લેષણ કેવી રીતે કરવું તે શીખી શકશો.
એક્સેલનો ઉપયોગ કરીને ડેટા વિશ્લેષણના પરિચયમાં, તમે પંક્તિઓ અને કૉલમ્સની શ્રેણીનો ઉપયોગ કરીને એક્સેલમાં પિવટ કોષ્ટકો કેવી રીતે બનાવવી તે શોધી શકશો. તમે ક્રિયામાં એક્સેલ પિવોટ્સની અસરકારકતાના સાક્ષી પણ હશો, જેમાં વિવિધ રીતે ડેટાનો સારાંશ આપવાની તેની ક્ષમતા, ઝડપી ડેટા એક્સપ્લોરેશનની સુવિધા અને એકત્ર કરેલા ડેટામાંથી આંતરદૃષ્ટિપૂર્ણ જ્ઞાન પેદા કરવાની ક્ષમતાનો સમાવેશ થાય છે.
8. બાયસિયન સ્ટેટિસ્ટિક્સઃ ફ્રોમ કોન્સેપ્ટ ટુ ડેટા એનાલિસિસ
- આ માટે શ્રેષ્ઠ: મધ્યમ
- રેટિંગ: 4.6 માંથી 5
- અવધિ: 12 કલાક
- પ્લેટફોર્મ: કોર્સેરા
આ કોર્સમાં સંભાવના અને ડેટા વિશ્લેષણના અભ્યાસ દ્વારા આંકડાઓ પ્રત્યે બેયસિયન અભિગમ રજૂ કરવામાં આવશે. ઉપરાંત, બાયસિયન અભિગમના પાયા તેમજ લાક્ષણિક ડેટા પ્રકારો પર તેનો ઉપયોગ શીખવવામાં આવશે.
બાયસિયન અભિગમને ફ્રિક્વન્ટિસ્ટ અભિગમ સાથે તેમજ બાયસિયન અભિગમના ફાયદાઓ સાથે વિપરિત કરવામાં આવશે. આકર્ષક શીખવાનું વાતાવરણ બનાવવા માટે, આ કોર્સ લેક્ચર વીડિયો, કોમ્પ્યુટર ડેમોસ્ટ્રેશન, રીડિંગ, એક્સરસાઇઝ અને ડિસ્કશન બોર્ડને જોડે છે.
9. ગૂગલ ડેટા એનાલિટિક્સ
- આ માટે શ્રેષ્ઠ: શરૂઆત
- રેટિંગ: 4.8 માંથી 5
- અવધિ: 6 મહિના (અઠવાડિયે 10 કલાકે)
- પ્લેટફોર્મ: કોર્સેરા
Google ડેટા એનાલિટિક્સ તમને જુનિયર અથવા એસોસિએટ ડેટા વિશ્લેષક દરરોજ રોજગારી આપે છે તે પ્રક્રિયાઓ અને પદ્ધતિઓની સંપૂર્ણ સમજ આપે છે.
આ કોર્સમાં, તમે મહત્વપૂર્ણ વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ પણ શીખી શકશો જેમાં આ સાધનોનો ઉપયોગ કરીને ડેટા ક્લિનિંગ, વિશ્લેષણ અને વિઝ્યુલાઇઝેશનનો સમાવેશ થાય છે: સ્પ્રેડશીટ્સ, એસક્યુએલ, આર પ્રોગ્રામિંગ અને ટેબ્લો. તમે ડેશબોર્ડ્સ, પ્રસ્તુતિઓ અને લોકપ્રિય વિઝ્યુલાઇઝેશન પ્લેટફોર્મ્સ પર ડેટા તારણો કેવી રીતે પ્રદર્શિત કરવા તે પણ શીખી શકશો.
10. ડેટા વિશ્લેષણ માટે કોડ કરવાનું શીખો
- આ માટે શ્રેષ્ઠ: શરૂઆત
- રેટિંગ: 3.5 માંથી 5
- અવધિ: 24 કલાક
- પ્લેટફોર્મ: ઓપનલર્ન.
ડેટા પૃથ્થકરણ માટે કોડ કરવાનું શીખો તમને કોડિંગ (એક સમયે કોડની એક લાઇન) સાથે તમારા કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ કેવી રીતે બનાવવું તે શીખવશે. તમામ શૈક્ષણિક ક્ષેત્રોમાં અજગરની લોકપ્રિયતાને કારણે, તે આ કોર્સમાં ઉપયોગમાં લેવાતી પ્રોગ્રામિંગ ભાષા છે.
વિશ્વ બેંક, વિશ્વ આરોગ્ય સંસ્થા અને અન્ય સંસ્થાઓના વાસ્તવિક ડેટાનો ઉપયોગ કરીને, જાણીતા જ્યુપીટર નોટબુક્સ પ્લેટફોર્મનો ઉપયોગ કરીને કોડિંગ કસરતો અને લેખન વિશ્લેષણ હાથ ધરવામાં આવશે. આ તમને તમારો કોડ ચલાવવાનું પરિણામ તરત જ જોવા માટે સક્ષમ બનાવવા માટે છે અને તમારા માટે ભૂલોને શોધવા અને સુધારવાનું સરળ બનાવે છે.
આ કોર્સમાં, તમે શીખી શકશો કે કેવી રીતે ઓપન ડેટા એક્સેસ કરવો, તેને વિશ્લેષણ માટે કેવી રીતે તૈયાર કરવું, વિઝ્યુલાઇઝેશન બનાવવું, અને દસ્તાવેજીકરણ અને વિશ્લેષણને જાહેર અને ખાનગી રીતે કેવી રીતે પ્રસારિત કરવું.
પર વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો નિઃશુલ્ક ઑનલાઇન ડેટા વિશ્લેષણ અભ્યાસક્રમો
શ્રેષ્ઠ ફ્રી ઓનલાઈન ડેટા એનાલિટિક્સ કોર્સ કયો છે?
CareerFoundry દ્વારા ડેટા એનાલિટિક્સ ટૂંકા અભ્યાસક્રમ
શું ડેટા વિજ્ઞાન ડેટા એનાલિટિક્સ જેવું જ છે?
નં
જો હું ડેટા એનાલિટિક્સનો અભ્યાસ કરું તો મારા માટે નોકરીની કઈ તકો ઉપલબ્ધ છે?
ડેટા એનાલિટિક્સ સાથે, તમે ડેટા એનાલિસ્ટ, બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સ એનાલિસ્ટ, ડેટા સાયન્ટિસ્ટ, ડેટા એન્જિનિયર, ઓપરેશનલ એનાલિસ્ટ, પ્રોજેક્ટ મેનેજર, આઇટી સિસ્ટમ એનાલિટિક્સ અને ઘણું બધું બની શકો છો.
શું તમામ ડેટા એનાલિટિક્સ કોર્સ નવા નિશાળીયા માટે યોગ્ય છે?
ના, તમે કોર્સ માટે પસંદ કરી શકો તે પહેલાં કેટલાક અભ્યાસક્રમોને અમુક ક્ષેત્રોમાં પૂર્વજરૂરી જ્ઞાનની જરૂર હોય છે.
વ્યવસાય માટે ડેટા એનાલિટિક્સ કેટલું મહત્વનું છે?
ડેટા એનાલિટિક્સ એ દરેક વ્યવસાયમાં પ્રદર્શન ઑપ્ટિમાઇઝેશન, નફો વધારવા અને સચોટ નિર્ણય લેવાનું રહસ્ય છે.
અમે પણ ભલામણ કરીએ છીએ
- 10 શ્રેષ્ઠ ડેટા એનાલિટિક્સ પ્રમાણપત્રો ઓનલાઇન
- નવા નિશાળીયા માટે 10 ડેટા વિશ્લેષકો પ્રમાણપત્રો
- 20 શ્રેષ્ઠ ડેટા સાયન્સ પ્રોગ્રામ્સ ઓનલાઇન
- 10 શ્રેષ્ઠ મફત ડેટા એનાલિટિક્સ પ્રમાણપત્ર
- યુએસએમાં ડેટા સાયન્સ માટેની ટોચની 10 યુનિવર્સિટીઓ.
તારણ:
અચાનક દરેક વ્યક્તિ ડેટા એનાલિટિક્સ વિશે વાત કરતી હોય એવું લાગે છે અને તમે "આ ડેટા એનાલિટિક્સ કેવું છે?" અગાઉ વચન આપ્યા મુજબ, અમે આશા રાખીએ છીએ કે તમે ડેટા એનાલિટિક્સ શું છે તે સમજવામાં સમર્થ હશો.
અમે આશા રાખીએ છીએ કે તમે વિવિધ પ્રકારના મફત ડેટા એનાલિટિક્સ અભ્યાસક્રમોમાંથી પસંદગી કરવામાં સક્ષમ છો. અમને તમારી પાસેથી સાંભળવું ગમશે!