क्या मुफ्त ऑनलाइन डेटा एनालिटिक्स कोर्स हैं? बेशक, वहाँ हैं! ये पाठ्यक्रम सिर्फ इसलिए फायदेमंद नहीं हैं क्योंकि वे मुफ़्त हैं, या सिर्फ इसलिए कि वे ऑनलाइन और स्व-गतिशील हैं, लेकिन क्या अनुमान लगाते हैं? वे अव्वल दर्जे के हैं!
चूंकि डेटा एनालिटिक्स व्यवसाय का एक महत्वपूर्ण घटक है, इसलिए डेटा एनालिटिक्स विशेषज्ञों की मांग बढ़ रही है। प्रौद्योगिकी का विकास और डेटा-निर्भर निर्णयों में हर रोज वृद्धि भी एक केस स्टडी रही है।
अचानक, डेटा एनालिटिक्स एक गर्म विषय प्रतीत होता है, जिससे आपको आश्चर्य होता है कि यह क्या है। आपको और देखने की जरूरत नहीं है; वर्ल्ड स्कॉलर्स हब के पास बेहतरीन समाधान हैं!
विषय - सूची
डेटा एनालिटिक्स क्या है?
डेटा एनालिटिक्स विभिन्न प्रकार के डेटा विश्लेषण के लिए एक सामान्य नाम है। यह किसी विशेष समस्या को हल करने के लिए उपलब्ध अंतर्दृष्टि और प्रवृत्तियों के उपयोग से संबंधित है। सरल शब्दों में, डेटा विश्लेषण डेटा या आँकड़ों का व्यवस्थित रूप से विश्लेषण करने से संबंधित है।
डेटा पैटर्न की समझ और अनुप्रयोग के आधार पर, डेटा एनालिटिक्स अंत तक है कि वैज्ञानिक रूप से प्रभावी निर्णय लिया जाता है। वैज्ञानिक रूप से इस अर्थ में कि निर्णय लेने से पहले डेटा को विभिन्न चरणों और प्रक्रियाओं से गुजरना पड़ता है।
किसी भी प्रकार की जानकारी को डेटा एनालिटिक्स के अधीन किया जा सकता है क्योंकि यह प्रत्येक व्यवसाय में प्रदर्शन अनुकूलन, लाभ अधिकतमकरण और सटीक निर्णय लेने का रहस्य है।
डेटा एनालिटिक्स के बारे में एक और खूबसूरत चीज इसकी नौकरी की विविधता है। डेटा एनालिटिक्स के साथ, आप एक डेटा एनालिस्ट, बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट, डेटा साइंटिस्ट, डेटा इंजीनियर, ऑपरेशनल एनालिस्ट, प्रोजेक्ट मैनेजर या आईटी सिस्टम एनालिटिक्स हो सकते हैं।
डेटा एनालिटिक्स में कई चरण शामिल हैं, और ये सभी व्यवसाय के विकास के लिए हैं। इनमें से प्रत्येक चरण व्यावसायिक दक्षता की कुंजी रखता है।
डेटा एनालिटिक्स में शामिल कदम क्या हैं?
डेटा एनालिटिक्स में शामिल 4 चरण नीचे दिए गए हैं:
1. वर्णनात्मक विश्लेषण:
वर्णनात्मक विश्लेषण इस बात से संबंधित है कि कोई व्यवसाय कितना अच्छा चल रहा है। इस स्तर पर सबसे अक्सर पूछा जाने वाला प्रश्न है "आपके व्यवसाय में क्या हो रहा है?"
डेटा एनालिटिक्स के इस पहलू में गहरी जानकारी की जरूरत नहीं है। यह इस सवाल का जवाब देता है कि कोई व्यवसाय सुचारू रूप से चल रहा है या नहीं। इसलिए, उत्तर अक्सर अच्छी तरह से विस्तृत नहीं होता है।
2. नैदानिक विश्लेषण:
यह वर्णनात्मक विश्लेषण के बाद का चरण है। डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स किसी समस्या के मूल कारण से संबंधित है। इस स्तर पर पूछे जाने वाले प्रश्न हमेशा a . से शुरू होते हैं क्यों. उदाहरण के लिए: "यह आपके व्यवसाय के साथ क्यों हो रहा है?"
व्यवसाय के बारे में विस्तृत जानकारी के साथ, "क्यों" समस्या को प्रकाश में लाया जाता है। यह चरण व्यावसायिक विसंगतियों की पहचान करने में मदद करता है।
3. भविष्यिक विश्लेषण:
डायग्नोस्टिक एनालिटिक्स के बाद यह कदम है। भविष्य कहनेवाला विश्लेषण में, सिफारिशें प्रदान करने के लिए पिछले आंकड़ों और एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है। इस स्तर पर सबसे अक्सर पूछा जाने वाला प्रश्न है "भविष्य में सबसे अधिक संभावना क्या होगी?"
यह तकनीक वर्षों से चलन और पैटर्न पर आधारित है। इसका उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि क्या किसी विशेष प्रवृत्ति की पुनरावृत्ति होगी। यह भविष्य में होने वाली घटनाओं के लिए सर्वोत्तम उपलब्ध सिफारिशें प्रदान करने में भी मदद करता है।
4. प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स:
यह भविष्य कहनेवाला विश्लेषण के बाद का कदम है। प्रिस्क्रिप्टिव एनालिटिक्स कार्रवाई का सबसे अच्छा विकल्प निर्धारित करता है। यह क्षेत्र "क्या किया जाना चाहिए?" के प्रश्न का उत्तर देने में मदद करता है।
यह तय करता है कि क्या करना है और क्या नहीं करना है। इसका उपयोग उपयोगकर्ताओं को संभावित परिणामों पर सलाह देने के लिए किया जा सकता है और अधिकतम व्यावसायिक अनुकूलन के लिए क्या किया जाना चाहिए। इस स्तर पर, अनिश्चितता की स्थिति में भी, डेटा-संचालित निर्णय लिया जाता है।
मुफ़्त ऑनलाइन डेटा एनालिटिक्स कोर्स चुनते समय क्या देखें?
आपके लिए सबसे उपयुक्त पाठ्यक्रम चुनना आपके विचार से कहीं अधिक काम है। ऑनलाइन पाठ्यक्रम चुनने से पहले कुछ कारकों पर विचार किया जाना चाहिए।
नि:शुल्क ऑनलाइन डेटा विश्लेषण पाठ्यक्रम का चयन करते समय कुछ बातों पर ध्यान देना चाहिए:
1. विश्वसनीयता और रेटिंग:
किसी भी कोर्स को चुनने से पहले इस पर ध्यान देना चाहिए। इसमें उन छात्रों द्वारा दी गई समीक्षाएं शामिल हैं जिन्होंने पहले पाठ्यक्रम लिया है। यह निर्धारित करता है कि किसी पाठ्यक्रम पर कितना भरोसा किया जा सकता है। आप एक कोर्स के लिए ऑप्ट-इन नहीं करना चाहेंगे और साथ ही यह महसूस करेंगे कि यह 1.0 रेटिंग के साथ है। आप इसे पसंद नहीं करेंगे, है ना?
2. पाठ्यक्रम की अवधि:
ऑनलाइन पाठ्यक्रम अल्पकालिक (कुछ घंटों से सप्ताह तक) या दीर्घकालिक (महीनों से वर्षों तक) हो सकते हैं। पाठ्यक्रम की अवधि आपकी उपलब्धता और व्यापकता के स्तर पर निर्भर होनी चाहिए। आमतौर पर, लंबी अवधि के पाठ्यक्रम अक्सर अल्पकालिक पाठ्यक्रमों की तुलना में अधिक विस्तृत होते हैं।
3. तीव्रता:
ऑनलाइन पाठ्यक्रम विभिन्न प्रकार के शुरुआती, मध्यवर्ती और उन्नत हैं, जबकि कुछ इन सभी चरणों की एक श्रृंखला है। अन्य पाठ्यक्रमों के लिए पाठ्यक्रम को चुनने से पहले आपको बुनियादी ज्ञान की आवश्यकता होती है।
डेटा एनालिटिक्स में कोर्स चुनते समय, अपने वर्तमान शैक्षिक स्तर के लिए सबसे उपयुक्त कोर्स चुनें।
4. कोर्स एक्सेसिबिलिटी:
कुछ मुफ्त पाठ्यक्रम एक समय सीमा (अस्थायी रूप से सुलभ) के भीतर उपलब्ध हैं जबकि अन्य जीवन भर के लिए उपलब्ध हैं। स्थायी रूप से सुलभ पाठ्यक्रम का चयन करना सबसे अच्छा है क्योंकि किसी विषय के बारे में अनिश्चितता के मामले में आप हमेशा उन्हें वापस देख सकते हैं।
5. समर्थन और परामर्श कार्यक्रम:
अधिकांश मुफ्त पाठ्यक्रमों में कुछ निकासी होती है और इन निकासी में पाठ्यक्रम प्रमाणपत्र, समर्थन और परामर्श कार्यक्रम शामिल होते हैं। इनमें से कुछ समर्थन और परामर्श कार्यक्रमों में चर्चा मंच, लाइव व्याख्यान सुविधाएं और सिमुलेशन टूल शामिल हैं।
इस निकासी के बावजूद, इनमें से कुछ पाठ्यक्रमों में वित्तीय सहायता एक विकल्प है।
6. साझा करने योग्य प्रमाणपत्र और वित्तीय सहायता:
पाठ्यक्रम पूरा होने के बाद जारी किया गया प्रमाण पत्र व्यावसायिकता के प्रमाण के रूप में कार्य करता है। यद्यपि अधिकांश ऑनलाइन शिक्षण प्लेटफार्मों को साझा करने योग्य प्रमाणपत्र प्राप्त करने के लिए टोकन की आवश्यकता होती है, जबकि कुछ प्लेटफ़ॉर्म उन छात्रों के लिए वित्तीय सहायता प्रदान करते हैं जो इन पाठ्यक्रमों का मुफ्त में अध्ययन करना चाहते हैं और अभी भी प्रमाणित हैं। यदि प्रमाणपत्र निःशुल्क नहीं हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप जाँच कर लें कि वित्तीय सहायता उपलब्ध है या नहीं।
सर्वश्रेष्ठ मुफ्त ऑनलाइन डेटा विश्लेषिकी पाठ्यक्रम क्या हैं?
नीचे सर्वश्रेष्ठ मुफ्त ऑनलाइन डेटा विश्लेषण पाठ्यक्रम दिए गए हैं:
- डेटा एनालिटिक्स शॉर्ट कोर्स
- डेटा साइंस को समझना
- डेटा एनालिटिक्स का परिचय
- डेटा विश्लेषण का परिचय
- डेटा विज्ञान के लिए गणित
- लीन एनालिटिक्स वर्कशॉप
- एक्सेल का उपयोग करके डेटा विश्लेषण का परिचय
- बायेसियन सांख्यिकी: अवधारणा से डेटा विश्लेषण तक
- गूगल डेटा एनालिटिक्स
- डेटा विश्लेषण के लिए कोड करना सीखें.
10 सर्वश्रेष्ठ मुफ्त ऑनलाइन डेटा विश्लेषण पाठ्यक्रम
1. डेटा एनालिटिक्स शॉर्ट कोर्स
- के लिए सबसे अच्छा: शुरुआती
- रेटिंग: 4.84 से बाहर 5
- अवधि: रोजाना 15 मिनट
- प्लेटफार्म: कैरियर फाउंड्री।
डेटा एनालिटिक्स शॉर्ट कोर्स डेटा एनालिटिक्स का एक व्यावहारिक परिचय है। इस पाठ्यक्रम में, आप सफाई से शुरू करेंगे और विज़ुअलाइज़ेशन (चार्ट और ग्राफ़ सहित), और प्रमुख अंतर्दृष्टि के साथ समाप्त करेंगे। बेहतर समझ के लिए, वास्तविक डेटा सेट का उपयोग व्यावसायिक मुद्दों को हल करने के लिए किया जाएगा।
इस पाठ्यक्रम में डेटा का परिचय है, और इसमें कुछ अभ्यास भी शामिल हैं। हर दिन, आपको 5 मिनट की समय सीमा के भीतर 15 दैनिक पाठ स्व-गति से प्राप्त होते हैं।
प्रत्येक ट्यूटोरियल में वीडियो परिचय, लिखित पाठ, व्यावहारिक कार्य और इंटरैक्टिव क्विज़ का मिश्रण होता है। इसमें डेटा एनालिटिक्स का परिचय शामिल है जो एक व्यापक अध्ययन है जिसमें डेटा सफाई, विज़ुअलाइज़ेशन और अंतिम अंतर्दृष्टि शामिल है।
2. डेटा साइंस को समझना
- के लिए सबसे अच्छा: शुरुआती
- रेटिंग: नहीं कहा
- अवधि: 2 घंटे
- प्लेटफार्म: डाटाकैंप।
डेटा साइंस को समझने से डेटा साइंस, मशीन लैंग्वेज, डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डेटा इंजीनियरिंग और क्लाउड कंप्यूटिंग के बारे में आपका ज्ञान व्यापक होगा। इस पाठ्यक्रम में 15 वीडियो और 48 अभ्यास शामिल हैं।
इस पाठ्यक्रम में, आप डेटा विज्ञान, डेटा संग्रह, भंडारण, तैयारी, अन्वेषण, विज़ुअलाइज़ेशन, प्रयोग और भविष्यवाणी की मूल बातें सीखेंगे।
आप दैनिक जीवन में डेटा व्याख्या और समावेशन भी सीखेंगे। साथ ही, आपको कोडिंग की चिंता किए बिना डेटा साइंटिस्ट की भूमिकाएं सिखाई जाएंगी।
3. डेटा एनालिटिक्स का परिचय
- के लिए सबसे अच्छा: शुरुआती
- रेटिंग: 4.8 से बाहर 5
- अवधि: 6 महीने
- प्लेटफार्म: Coursera।
डेटा एनालिटिक्स का परिचय आपको शुरुआत से डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से ले जाएगा क्योंकि किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। यह कोर्स आपको डेटा एनालिटिक्स में करियर के लिए तैयार करने के लिए आवश्यक इन-डिमांड स्किल्स के बारे में बताएगा।
इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि विश्लेषण के लिए डेटा कैसे तैयार, व्यवस्थित, विश्लेषण और कल्पना करना है। साथ ही, आपको विश्लेषण और गणनाओं को पूरा करने के लिए स्प्रेडशीट, एसक्यूएल और आर प्रोग्रामिंग का उपयोग करना सिखाया जाएगा।
4. डेटा विश्लेषण का परिचय
- के लिए सबसे अच्छा: शुरुआती
- रेटिंग: नहीं कहा
- अवधि: लगभग 6 सप्ताह
- प्लेटफार्म: Udacity।
डेटा विश्लेषण के परिचय में क्वेरी बनाने, अपने डेटा को उपयोग करने योग्य प्रारूप में व्यवस्थित करने और किसी भी समस्या का समाधान करने के बारे में जानकारी होती है। इसमें डेटा की जांच करने, उसमें पैटर्न की तलाश करने, अपने डेटा अंतर्ज्ञान को विकसित करने और निर्णय, निष्कर्ष या भविष्यवाणियां करने के पाठ भी शामिल हैं।
आपको अपने निष्कर्षों को व्यक्त करने का सबसे अच्छा तरीका भी माना जाएगा। इसके अतिरिक्त, आप पायथन लाइब्रेरी NumPy, Pandas, और Matplotlib का उपयोग करके अधिक संक्षिप्त और तेज़ तरीके से कोडिंग सीखेंगे।
इस पाठ्यक्रम के लिए एक शर्त के रूप में, आपको इस पाठ्यक्रम में दाखिला लेने से पहले, पायथन में प्रोग्रामिंग के साथ सहज होना चाहिए और इसकी अवधारणाओं के बारे में जानकार होना चाहिए। यदि नहीं, तो उनके पास "पायथन प्रोग्रामिंग कोर्स का परिचय" पर एक कोर्स है जो आपको इनके माध्यम से ले जाएगा।
5. डेटा विज्ञान के लिए गणित
- के लिए सबसे अच्छा: शुरुआती
- रेटिंग: नहीं कहा
- अवधि: 5-6 घंटे।
- प्लेटफार्म: एलिसन
डेटा विज्ञान के लिए गणित संभाव्यता, सांख्यिकी और रैखिक बीजगणित के मूल सिद्धांतों को शामिल करता है क्योंकि वे डेटा विज्ञान में गणित का उपयोग करने से संबंधित हैं। चूंकि प्रत्येक डेटा पेशेवर (डेटा वैज्ञानिक, डेटा विश्लेषक, व्यवसाय विश्लेषक, या डेटा इंजीनियर) के लिए गणित की बुनियादी समझ आवश्यक है, इस पाठ्यक्रम में सभी आवश्यक पहलुओं को शामिल किया गया है।
यह पाठ्यक्रम हर अमूर्त, अनुप्रयुक्त गणित के विपरीत है। एलिसन में, आप गणित सीखेंगे जो आपको दुनिया को प्रभावित करने में सक्षम बनाएगा। यह पाठ्यक्रम एक श्रृंखला का तीसरा पाठ्यक्रम है। इस पाठ्यक्रम से सर्वश्रेष्ठ प्राप्त करने के लिए, डेटा विज्ञान के लिए गणित लेने से पहले डेटा विज्ञान पर इन पहले दो पाठ्यक्रमों को लेने की सलाह दी जाती है।
6. लीन एनालिटिक्स वर्कशॉप
- के लिए सबसे अच्छा: शुरुआती
- रेटिंग: 4.6 से बाहर 5
- अवधि: 2 घंटे 23 मिनट
- प्लेटफार्म: Udemy।
लर्न एनालिटिक्स वर्कशॉप आपको एनालिटिक्स के मूल सिद्धांतों, डेटा-संचालित मानसिकता और लीन स्टार्टअप सिद्धांतों को समझने में मदद करती है। इस पाठ्यक्रम में, आप छह उदाहरण देखेंगे कि कैसे व्यापार मॉडल सभी आकारों के स्टार्ट-अप से संबंधित हैं।
आप यह भी सीखेंगे कि निर्णय के साथ आगे बढ़ने के लिए समय कैसे पता चलेगा और लीन एनालिटिक्स की अवधारणाओं को स्थापित व्यवसायों और उत्पादों पर लागू किया जाएगा।
7. एक्सेल का उपयोग करके डेटा विश्लेषण का परिचय
- के लिए सबसे अच्छा: शुरुआती
- रेटिंग: नहीं कहा
- अवधि: 4 सप्ताह (प्रति सप्ताह 2-4 घंटे पर)
- प्लेटफार्म: edX।
माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल और इसकी एकीकृत पिवट टेबल डेटा विश्लेषण के लिए सबसे अच्छी विश्लेषणात्मक विशेषताओं में से एक हैं। इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि एक्सेल की सबसे अधिक पसंद की जाने वाली विशेषताओं का उपयोग करके डेटा विश्लेषण कैसे करें।
एक्सेल का उपयोग करके डेटा विश्लेषण के परिचय में, आप पाएंगे कि एक्सेल में पंक्तियों और स्तंभों की एक श्रृंखला का उपयोग करके पिवट टेबल कैसे बनाया जाता है। आप कार्रवाई में एक्सेल पिवोट्स की प्रभावशीलता को भी देखेंगे, जिसमें विभिन्न तरीकों से डेटा को सारांशित करने की क्षमता, त्वरित डेटा अन्वेषण की सुविधा, और एकत्रित डेटा से व्यावहारिक ज्ञान उत्पन्न करना शामिल है।
8. बायेसियन सांख्यिकी: अवधारणा से डेटा विश्लेषण तक
- के लिए सबसे अच्छा: मध्यवर्ती
- रेटिंग: 4.6 से बाहर 5
- अवधि: 12 घंटे
- प्लेटफार्म: Coursera।
सांख्यिकी के लिए बायेसियन दृष्टिकोण इस पाठ्यक्रम में संभाव्यता और डेटा विश्लेषण के अध्ययन के माध्यम से पेश किया जाएगा। साथ ही, बायेसियन दृष्टिकोण की नींव के साथ-साथ विशिष्ट डेटा प्रकारों के लिए इसके अनुप्रयोग को सिखाया जाएगा।
बायेसियन दृष्टिकोण फ़्रीक्वेंटिस्ट दृष्टिकोण के साथ-साथ बायेसियन दृष्टिकोण के लाभों के विपरीत होगा। एक आकर्षक सीखने का माहौल बनाने के लिए, यह पाठ्यक्रम व्याख्यान वीडियो, कंप्यूटर प्रदर्शन, रीडिंग, अभ्यास और चर्चा बोर्डों को जोड़ता है।
9. गूगल डेटा एनालिटिक्स
- के लिए सबसे अच्छा: शुरुआती
- रेटिंग: 4.8 से बाहर 5
- अवधि: 6 महीने (प्रति सप्ताह 10 घंटे)
- प्लेटफार्म: Coursera।
Google डेटा विश्लेषण आपको एक जूनियर या सहयोगी डेटा विश्लेषक द्वारा रोज़ाना नियोजित प्रक्रियाओं और विधियों की गहन समझ प्रदान करता है।
इस पाठ्यक्रम में, आप महत्वपूर्ण विश्लेषण विधियों को भी सीखेंगे जिसमें इन उपकरणों का उपयोग करके डेटा की सफाई, विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन शामिल हैं: स्प्रेडशीट, एसक्यूएल, आर प्रोग्रामिंग और झांकी। आप यह भी सीखेंगे कि डेटा निष्कर्षों को डैशबोर्ड, प्रस्तुतियों और लोकप्रिय विज़ुअलाइज़ेशन प्लेटफ़ॉर्म पर कैसे प्रदर्शित किया जाए।
10. डेटा विश्लेषण के लिए कोड करना सीखें
- के लिए सबसे अच्छा: शुरुआती
- रेटिंग: 3.5 से बाहर 5
- अवधि: 24 घंटे
- प्लेटफार्म: खोलेंसीखें।
डेटा विश्लेषण के लिए कोड करना सीखें आपको सिखाएगा कि कोडिंग के साथ अपने कंप्यूटर प्रोग्राम कैसे बनाएं (एक समय में कोड की एक पंक्ति)। सभी शैक्षणिक क्षेत्रों में अजगर की लोकप्रियता के कारण, यह इस पाठ्यक्रम में उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है।
विश्व बैंक, विश्व स्वास्थ्य संगठन और अन्य संगठनों के वास्तविक डेटा का उपयोग करते हुए, प्रसिद्ध जुपिटर नोटबुक्स प्लेटफॉर्म का उपयोग करके कोडिंग अभ्यास और राइट-अप विश्लेषण आयोजित किए जाएंगे। यह आपको अपना कोड चलाने के परिणाम को तुरंत देखने में सक्षम बनाता है और आपके लिए त्रुटियों को पहचानना और ठीक करना आसान बनाता है।
इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि खुले डेटा तक कैसे पहुंचें, इसे विश्लेषण के लिए तैयार करें, विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं, और दस्तावेज़ बनाएं और सार्वजनिक और निजी तौर पर विश्लेषण का प्रसार करें।
पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न मुफ़्त ऑनलाइन डेटा विश्लेषण पाठ्यक्रम
सबसे अच्छा मुफ्त ऑनलाइन डेटा एनालिटिक्स कोर्स कौन सा है?
करियरफाउंड्री द्वारा डेटा एनालिटिक्स शॉर्ट कोर्स
क्या डेटा साइंस डेटा एनालिटिक्स के समान है?
नहीं.
अगर मैं डेटा एनालिटिक्स का अध्ययन करता हूं तो मेरे लिए नौकरी के क्या अवसर उपलब्ध हैं?
डेटा एनालिटिक्स के साथ, आप डेटा एनालिस्ट, बिजनेस इंटेलिजेंस एनालिस्ट, डेटा साइंटिस्ट, डेटा इंजीनियर, ऑपरेशनल एनालिस्ट, प्रोजेक्ट मैनेजर, आईटी सिस्टम एनालिटिक्स और बहुत कुछ हो सकते हैं।
क्या सभी डेटा एनालिटिक्स पाठ्यक्रम शुरुआती लोगों के लिए उपयुक्त हैं?
नहीं, इससे पहले कि आप पाठ्यक्रम के लिए ऑप्ट-इन कर सकें, कुछ पाठ्यक्रमों के लिए कुछ क्षेत्रों में कुछ पूर्वापेक्षित ज्ञान की आवश्यकता होती है।
किसी व्यवसाय के लिए डेटा विश्लेषण कितना महत्वपूर्ण है?
डेटा एनालिटिक्स प्रत्येक व्यवसाय में प्रदर्शन अनुकूलन, लाभ अधिकतमकरण और सटीक निर्णय लेने का रहस्य है।
हम भी सिफारिश
- 10 सर्वश्रेष्ठ डेटा एनालिटिक्स सर्टिफिकेशन ऑनलाइन
- शुरुआती के लिए 10 डेटा विश्लेषक प्रमाणपत्र
- 20 सर्वश्रेष्ठ डेटा विज्ञान कार्यक्रम ऑनलाइन
- 10 सर्वश्रेष्ठ मुफ्त डेटा विश्लेषण प्रमाणन
- संयुक्त राज्य अमेरिका में डेटा विज्ञान के लिए शीर्ष 10 विश्वविद्यालय.
निष्कर्ष:
अचानक ऐसा लगता है कि हर कोई डेटा एनालिटिक्स के बारे में बात कर रहा है और आप "यह डेटा एनालिटिक्स कैसा है?" जैसा कि पहले वादा किया गया था, हमें उम्मीद है कि आप समझ गए होंगे कि डेटा एनालिटिक्स क्या है।
हम यह भी आशा करते हैं कि आप विभिन्न प्रकार के निःशुल्क डेटा विश्लेषण पाठ्यक्रमों में से चुनने में सक्षम होंगे। हम आपसे सुनना चाहेंगे!