Postoji mnogo certifikata za analitiku podataka na mreži, ali ponekad je stvarno teško identificirati neke od najboljih od svih ovih certifikata za online analizu podataka.
Analitika podataka jedna je od najbrže rastućih i najtraženijih industrija danas. Tvrtka za istraživanje tržišta Gartner predviđa da će poslovna potrošnja na podatkovna i analitička rješenja dosegnuti 189 milijardi dolara u 2022., u odnosu na 150 milijardi dolara u 2019. godini.
Očekuje se da će do 2025. globalno tržište velikih podataka vrijediti 103 milijarde dolara.
Rastuća potražnja za stručnjacima iz znanosti o podacima znači da više ljudi nego ikada pohađa online tečajeve analize podataka. Kao dodatnu prednost, mnogi od ovih tečajeva nude certifikat ili vjerodajnicu kako biste se istaknuli.
Ako razmišljate o uzimanju a certifikacijski tečaj, pokrivamo vas. Sastavili smo popis 20 najboljih certifikata za analizu podataka na mreži kako bismo vam pomogli da započnete. Ali prije toga, uvjerimo se da smo na istoj stranici.
Pregled sadržaja
Što je analiza podataka?
Obrada i statistička analiza postojećih skupova podataka predmet je analize podataka. Analitičari se usredotočuju na razvoj načina za hvatanje, obradu i organiziranje podataka kako bi otkrili djelotvorne uvide u aktualne probleme, kao i na određivanje najboljeg načina za prenošenje tih informacija.
Jednostavno rečeno, podaci i analitika bave se pronalaženjem rješenja za izazove za koje nismo sigurni u odgovore. Također se temelji na isporuci rezultata koji mogu rezultirati brzim prednostima.
Analitika podataka također uključuje nekoliko drugih grana veće statistike i analize koje pomažu u kombinaciji različitih izvora podataka i otkrivanju veza uz pojednostavljivanje rezultata.
Prednosti analize podataka
Analitika velikih podataka danas ima nekoliko prednosti za poduzeća.
Analitika podataka pomaže u:
- Bolje donošenje odluka,
- Omogućuje učinkovito upravljanje rizicima,
- Poboljšava korisničko iskustvo i
- Povećava vrijednost marke.
S obzirom na ove prednosti, sve je veća potražnja za kvalificiranim stručnjacima u području analize podataka.
Od ovih stručnjaka se očekuje da posjeduju ne samo teoretsko znanje nego i praktično znanje o analitici velikih podataka.
Kako bi to osigurali, poslodavci traže kandidate koji su prošli obuku ili tečajeve za certificiranje koji pružaju praktičnu izloženost predmetu.
Osim što bi mogli analizirati podatke, ovi stručnjaci također bi trebali biti sposobni stvoriti informativne vizualizacije tih podataka kako bi ih mogli razumjeti i netehnički korisnici. Ovdje na scenu stupaju alati kao što je Tableau. Ovi vam alati omogućuju izradu interaktivnih grafikona, grafikona, grafikona i tablica koji pričaju priču o uspješnosti vaše organizacije na temelju njezinih ključnih pokazatelja uspješnosti (KPI).
Analitika podataka nasuprot znanosti o podacima
Znanost podatke i Data Analytics se bave velikim podacima, ali na različite načine. Znanost o podacima je širok pojam koji uključuje i analitiku podataka i znanost o podacima.
matematika, statistika, Computer Science, informacijska znanost, strojno učenje i umjetna inteligencija uključeni su u znanost o podacima.
Kopanje podataka, zaključivanje podataka, prediktivno modeliranje i razvoj algoritama strojnog učenja koriste se za otkrivanje uzoraka iz velikih skupova podataka i njihovo pretvaranje u smislene poslovne strategije. Analitika podataka, s druge strane, uglavnom se bavi statistikom, matematikom i statističkom analizom.
Data Analytics ima za cilj otkriti određene izvučene uvide, dok se Data Science usredotočuje na otkrivanje značajnih korelacija između golemih skupova podataka.
Drugim riječima, Data Analytics je podskup Data Science koji se usredotočuje na detaljnija rješenja problema koje postavlja Data Science.
Data Science ima za cilj pronaći svježe i zanimljive probleme koji bi tvrtkama mogli pomoći u inovacijama. Analiza podataka, s druge strane, ima za cilj pronaći odgovore na ova pitanja i utvrditi kako se oni mogu implementirati unutar tvrtke kako bi se potaknula inovacija temeljena na podacima.
Popis najboljih online certifikata za analizu podataka
U nastavku je popis najboljih online certifikata za analizu podataka:
- SAS Advanced Analytics Professional Certification
- SAS certificirani stručnjak za kustos podataka
- DASCA: viši stručnjak za podatke
- Microsoftov certifikat: Azure Data Scientist Associate
- IBM Data Science Professional certifikat
- HarvardX-ov profesionalni certifikat za znanost podataka
- Coursera: Specijalizacija za znanost o podacima Sveučilišta John Hopkins
- EdX Big Data MicroMasters program
- Udacity Business Analytics Nanodegree
- DataCamp analiza podataka u Excelu.
10 najboljih certifikata za analizu podataka na mreži
1. SAS Advanced Analytics Professional Certification
Ovo je vrhunska razina certifikacija znanosti o podacima koju nudi SAS Academy for Data Science, a pokriva širok raspon tema kao što su statistika, vizualna analitika, logistička regresija, Hadoop temelji, rudarenje podataka i još mnogo toga.
Studenti moraju imati najmanje šest mjeseci iskustva u programiranju prije prijave za certifikaciju koja se sastoji od devet kolegija i tri testa.
Zbog legitimnosti platforme i opsežne pokrivenosti tolikog broja tema znanosti o podacima, mnogi smatraju da je ovo najveći certifikat za znanost o podacima.
2. SAS certificirani stručnjak za kustos podataka
Kako bi odgovarao različitim stilovima učenja sudionika, SAS Big Data Certification nudi i obuku koju vodi instruktor i samostalne načine e-učenja.
Prije upisa studenti bi trebali dobro razumjeti programiranje, uključujući tehnike manipulacije podacima i SQL.
Alati za upravljanje podacima i Hadoop su među obrađenim temama. U ovom paketu postoje četiri tečaja obuke i samo jedan ispit.
Certifikat Data Curation, kao i drugi SAS certifikati, usluga je temeljena na pretplati koja vam omogućuje pristup oblaku godinu dana prije nego što ga morate obnoviti.
3. DASCA: viši stručnjak za podatke
Data Science Council of America, ili DASCA, vodeći je izvor međunarodno priznatih certifikata za znanost o podacima. Njegove akreditacije SDS (Senior Data Scientist) i PDS (Principal Data Scientist) među najprestižnijim su u svijetu za znanstvenike podataka. Provjerite kako postati podatkovni znanstvenik s diplomom.
Kandidati iz raznih disciplina, uključujući poslovno upravljanje, financije, statistiku i tehnologiju, mogu iskoristiti opsežne, dubinske programe certificiranja institucije za certifikaciju neutralne prema dobavljačima.
4. Microsoftov certifikat: Azure Data Scientist Associate
Želite li razumjeti kako stvoriti i pokrenuti radna opterećenja strojnog učenja? Certifikat Azure Data Scientist Associate od Microsofta je za vas.
Najbolji dio ovog Microsoftovog certifikata je to što ga možete besplatno učiti pomoću Microsoftovih alata za učenje, međutim, dostupne su i premium opcije koje vode instruktori. Certifikacija uključuje AI rješenja, obradu prirodnog jezika i strojno učenje.
5. IBM Data Science Professional certifikat
IBM Data Science Professional Certificate je još jedna korisna vjerodajnica za online podatke. Kandidati koji žele započeti svoju profesionalnu karijeru u znanosti o podacima mogli bi razmotriti program certifikacije na početnoj razini.
Certifikacija uključuje uvod u znanost o podacima uz strojno učenje, python, alate otvorenog koda i SQL tijekom devet tečajeva.
Njihove tečajeve možete završiti u slobodno vrijeme, dok programeri tečaja preporučuju da ih završite za tri mjeseca.
6. HarvardX-ov profesionalni certifikat za znanost podataka
HarvardX nudi niz online tečajeva osmišljenih kako bi pomogli profesorima da poboljšaju poučavanje i učenje kroz on-campus i online načine.
Uz HarvardX-ov certifikat Data Science Professional, naučit ćete osnove znanosti o podacima kao što su R i strojno učenje kroz studije slučaja iz stvarnog svijeta.
HarvardX certifikat za znanost o podacima daje kandidatima informacije i sposobnosti koje su im potrebne za rješavanje izazova analize podataka u stvarnom svijetu.
Devet tečajeva koji čine profesionalnu certifikaciju znanosti o podacima pokrivaju teme uključujući vizualizaciju, strojno učenje, linearnu regresiju, vjerojatnost, prepirku podataka i još mnogo toga.
7. Coursera: Specijalizacija za znanost o podacima Sveučilišta John Hopkins
Ovaj Coursera certifikat, koji nudi Sveučilište John Hopkins, idealan je za početnike koji žele naučiti kako konstruirati podatkovni proizvod, generirati zaključke temeljene na podacima i vježbati strojno učenje.
Prije pridruživanja, studenti bi trebali imati osnovno znanje o Pythonu.
Tečajevi su besplatni, ali pojedinci koji žele dobiti certifikat možda će morati platiti malu naknadu, jer većina certifikata Coursera počinje od 50 USD.
8. EdX Big Data MicroMasters program
Ovaj tečaj dio je Big Data MicroMasters programa i pomoći će vam da poboljšate svoje vještine programiranja i matematike dok učite o analitici velikih podataka.
U ovom tečaju naučit ćete kako pohraniti, rukovati i analizirati podatke kako biste donosili bolje poslovne odluke u današnjem digitalnom svijetu.
Naučit ćete kako koristiti tehnologije kao što su Apache Spark i R, koji su vitalni analitički alati. Do kraja ovog tečaja moći ćete pristupiti velikim izazovima znanosti o podacima s kreativnošću i inicijativom.
9. Udacity Business Analytics Nanodegree
Ovladat ćete temeljnim podatkovnim vještinama koje se mogu primijeniti u svim funkcijama i industrijama u ovom programu. Naučit ćete koristiti Excel za analizu podataka i izgradnju modela, SQL za upite bazama podataka i Tableau za izradu informativnih vizualizacija podataka.
Za ovaj osnovni kurikulum nema preduvjeta.
Udacity preporučuje da imate prethodno znanje o računalu i da možete preuzeti i instalirati softver kako biste uspjeli.
10. DataCamp analiza podataka u Excelu
U ovom tečaju naučit ćete kako koristiti tipkovničke prečace koji štede vrijeme, pretvarati i čistiti formate podataka kao što su tekst, vrijeme i datum, te stvoriti nevjerojatne logičke funkcije i uvjetne agregacije dok učite kako koristiti tipkovničke prečace koji štede vrijeme.
Ovladat ćete više od 35 novih Excel funkcija, uključujući CONCATENATE, VLOOKUP i AVERAGEIF(S), kao i raditi sa stvarnim Kickstarter podacima kako biste procijenili što čini uspješan projekt, kroz praktičnu praksu.
Često postavljana pitanja o mrežnom certifikatu za online analizu podataka
Koja je vrijednost certifikata Data Analytics?
Certifikat za analizu podataka je vrijedan truda, da! ako tražite posao u analitici podataka. Certifikat za analitiku podataka pružit će vam sve potrebne vještine i znanja da dobijete posao analitičara podataka.
Je li moguće da analitičar podataka radi samostalno?
Slobodni rad danas je jedna od najboljih alternativa za znanstvenike podataka, kako za početnike tako i za stručnjake. Kao freelancer u znanosti o podacima, imate veliku fleksibilnost u pogledu odabira projekta, upravljanja vremenom i plaća. To je također sjajna opcija za početnike koji žele steći više praktičnog iskustva radeći na projektima iz stvarnog svijeta.
Je li Data Analytics obećavajući put u karijeri?
Da, analitika podataka pametan je izbor karijere jer su podaci postali važan aspekt procesa donošenja odluka u bilo kojoj industriji. Kao rezultat toga, analitičari podataka su vrlo traženi, što ih čini jednim od najboljih izbora za posao.
Postoji li potreba za kodiranjem u analitici podataka?
Nemaju, da budem iskren. Analitičari podataka ne moraju kodirati kao dio svojih svakodnevnih odgovornosti. Jednostavne funkcije analize podataka, kao što je ispitivanje trendova podataka Google Analyticsa, obično ne zahtijevaju izradu koda.
Koju ulogu ima SQL u analizi podataka?
SQL je 'meso i krumpir' analize podataka za mnoge ljude—koristi se za pristup, čišćenje i analizu podataka sadržanih u bazama podataka. Jednostavan je za razumjeti, ali ga koriste vodeće svjetske korporacije za rješavanje iznimno teških problema.
Vrhunske preporuke
- 15 najboljih stomatoloških škola na Floridi – Top školski rang
- Najboljih 11 medicinskih škola na Floridi – ljestvica škola Floride
- 30 najboljih škola filmske glume na svijetu
- 20 najboljih medicinskih škola na Filipinima – rangiranje škola
- 20 najboljih vojnih škola za dječake – ljestvica američkih škola.
Zaključak
Analitika podataka bila je najveća praznina u vještinama prije dvije godine, a i dalje je.
Poduzeća već desetljećima prikupljaju podatke, no mnogi ne znaju kako te podatke iskoristiti za donošenje boljih poslovnih odluka.
Kao rezultat toga, tvrtke traže pojedince koji mogu analizirati i interpretirati te podatke. Poduzećima su potrebni ljudi koji mogu razumjeti podatke i prevesti ih u razumljiv format za menadžment kako bi donijeli bolje poslovne odluke. Pojedinci s tim vještinama analize podataka mogli bi se nazvati analitičarima podataka ili analitičarima poslovne inteligencije (BI).
