10 Լավագույն անվճար առցանց տվյալների վերլուծության դասընթացներ

By
երկտեղանի թեթլ կառք
-
0
3230
անվճար առցանց տվյալների վերլուծության դասընթացներ
անվճար առցանց տվյալների վերլուծության դասընթացներ

Կա՞ն առցանց տվյալների վերլուծության անվճար դասընթացներ: Իհարկե, կան։ Այս դասընթացները ոչ միայն ձեռնտու են, քանի որ դրանք անվճար են, կամ պարզապես այն պատճառով, որ դրանք առցանց են և ինքնուրույն, բայց գուշակեք, թե ինչ: Նրանք բարձրակարգ են:

Քանի որ տվյալների վերլուծությունը բիզնեսի կարևոր բաղադրիչ է, աճող պահանջարկ կա տվյալների վերլուծության մասնագետների համար: Տեխնոլոգիաների էվոլյուցիան և տվյալներից կախված որոշումների ամենօրյա աճը նույնպես եղել է դեպքի ուսումնասիրություն:

Հանկարծ տվյալների վերլուծությունը թեժ թեմա է թվում, որը ձեզ ստիպում է մտածել, թե դա ինչ է: Այլևս պետք չէ փնտրել. World Scholars Hub-ն ունի լավագույն լուծումները:

Բառը

Ի՞նչ է տվյալների վերլուծությունը:

Տվյալների վերլուծությունը ընդհանուր անուն է տվյալների վերլուծության տարբեր տեսակների համար: Այն վերաբերում է առկա պատկերացումների և միտումների օգտագործմանը որոշակի խնդրի լուծման համար: Պարզ ասած, տվյալների վերլուծությունը վերաբերում է տվյալների կամ վիճակագրության համակարգված վերլուծությանը:

Տվյալների օրինաչափությունների ըմբռնման և կիրառման հիման վրա տվյալների վերլուծությունը մինչև վերջ գիտականորեն արդյունավետ որոշում է կայացնում: Գիտականորեն այն իմաստով, որ տվյալները պետք է անցնեն տարբեր քայլեր և գործընթացներ, նախքան որոշում կայացնելը:

Ցանկացած տեսակի տեղեկատվություն կարող է ենթարկվել տվյալների վերլուծության, քանի որ դա արդյունավետության օպտիմալացման, շահույթի առավելագույնի հասցնելու և յուրաքանչյուր բիզնեսում ճշգրիտ որոշումների կայացման գաղտնիքն է:

Տվյալների վերլուծության մեկ այլ գեղեցիկ բան դրա աշխատանքի բազմազանությունն է: Տվյալների վերլուծության միջոցով դուք կարող եք լինել տվյալների վերլուծաբան, բիզնես հետախուզության վերլուծաբան, տվյալների գիտնական, տվյալների ինժեներ, գործառնական վերլուծաբան, ծրագրի մենեջեր կամ ՏՏ համակարգերի վերլուծություն, նշելով միայն մի քանիսը:

Տվյալների վերլուծության մեջ կան տարբեր քայլեր, և այս ամենը բիզնեսի աճի համար է: Այս փուլերից յուրաքանչյուրն ունի բիզնեսի արդյունավետության բանալին:

Որո՞նք են տվյալների վերլուծության մեջ ներառված քայլերը:

Ստորև ներկայացված են տվյալների վերլուծության մեջ ներգրավված 4 քայլերը.

1. Նկարագրական վերլուծություն.

Նկարագրական վերլուծությունը վերաբերում է նրան, թե որքան լավ է ընթանում բիզնեսը: Այս փուլում ամենահաճախ տրվող հարցն է՝ «Ի՞նչ է կատարվում ձեր բիզնեսում»:

Տվյալների վերլուծության այս առումով խորը տեղեկատվություն անհրաժեշտ չէ: Այն պատասխանում է այն հարցին, թե արդյոք բիզնեսի սահուն ընթացք կա, թե ոչ։ Հետեւաբար, պատասխանը հաճախ այնքան էլ մանրամասն չէ։

2. Ախտորոշիչ վերլուծություն.

Սա նկարագրական վերլուծությունից հետո քայլ է: Ախտորոշիչ վերլուծությունը վերաբերում է խնդրի բուն պատճառին: Այս փուլում տրվող հարցը միշտ սկսվում է ա ինչու. Օրինակ՝ «Ինչու՞ է դա տեղի ունենում ձեր բիզնեսի հետ»:

Բիզնեսի մասին լավ մանրամասն տեղեկություններով՝ «ինչու» խնդիրը բացահայտվում է: Այս փուլն օգնում է բացահայտել բիզնեսի անոմալիաները:

3. Կանխատեսող վերլուծություն.

Սա ախտորոշիչ վերլուծությունից հետո քայլն է: Կանխատեսող վերլուծություններում առաջարկություններ տրամադրելու համար օգտագործվում են նախկին վիճակագրությունը և ալգորիթմները: Այս փուլում ամենահաճախ տրվող հարցն է՝ «ի՞նչ կլինի, ամենայն հավանականությամբ, ապագայում»:

Այս տեխնիկան հիմնված է տարիների միտումների և օրինաչափությունների վրա: Այն օգտագործվում է որոշելու համար, թե արդյոք որոշակի միտում կկրկնվի: Այն նաև օգնում է տրամադրել լավագույն հասանելի առաջարկությունները ապագա իրադարձությունների համար:

4. Նախագծային վերլուծություն.

Սա կանխատեսող վերլուծությունից հետո քայլ է: Նախագծային վերլուծությունը որոշում է գործողության լավագույն ընտրությունը: Այս տարածքը օգնում է պատասխանել «Ի՞նչ պետք է անել» հարցին:

Այն որոշում է, թե ինչ անել և ինչ չանել: Սա կարող է օգտագործվել օգտատերերին խորհուրդ տալու հնարավոր արդյունքների և այն մասին, թե ինչ պետք է արվի բիզնեսի առավելագույն օպտիմալացման համար: Այս փուլում, նույնիսկ անորոշության պայմաններում, տվյալների վրա հիմնված որոշում է կայացվում:

Ինչ փնտրել տվյալների վերլուծության անվճար առցանց դասընթաց ընտրելիս

Ձեզ համար ամենահարմար դասընթացի ընտրությունը շատ ավելի մեծ աշխատանք է, քան կարծում եք: Որոշ գործոններ պետք է հաշվի առնել առցանց դասընթացին մասնակցելուց առաջ:

Ստորև բերված են որոշ գործոններ, որոնք պետք է հաշվի առնել առցանց տվյալների վերլուծության անվճար դասընթաց ընտրելիս.

1. Վստահելիություն և վարկանիշ.

Սա պետք է ուշադրություն դարձնել ցանկացած դասընթաց ընտրելուց առաջ: Սա ներառում է ակնարկներ, որոնք տրվել են ուսանողների կողմից, որոնք նախկինում անցել են դասընթացը: Այն որոշում է, թե որքանով կարելի է վստահել դասընթացին: Դուք չեք ցանկանա մասնակցել դասընթացին և գծի վրա հասկանալ, որ այն ունի 1.0 վարկանիշ: Դա քեզ դուր չի գա, չէ՞:

2. Դասընթացի տևողությունը:

Առցանց դասընթացները կարող են լինել կարճաժամկետ (մի քանի ժամից շաբաթներ) կամ երկարաժամկետ (ամիսից տարիներ): Դասընթացի տևողությունը պետք է կախված լինի ձեր հասանելիությունից և համապարփակության մակարդակից: Ընդհանրապես, երկարաժամկետ դասընթացները հաճախ ավելի մանրամասն են՝ համեմատած կարճաժամկետ դասընթացների հետ:

3. Ինտենսիվացնել:

Առցանց դասընթացները սկսնակների, միջանկյալ և առաջադեմ դասընթացների բազմազանություն են, մինչդեռ որոշները մի շարք են, որոնք բաղկացած են այս բոլոր փուլերից: Այլ դասընթացները պահանջում են, որ դուք ունենաք հիմնական գիտելիքներ նախքան դասընթացին մասնակցելու համար:

Տվյալների վերլուծության դասընթաց ընտրելիս ընտրեք ձեր ներկայիս կրթական մակարդակի համար առավել հարմար դասընթաց:

4. Դասընթացի մատչելիություն.

Որոշ անվճար դասընթացներ հասանելի են որոշակի ժամանակահատվածում (ժամանակավորապես հասանելի), մինչդեռ մյուսները հասանելի են ողջ կյանքի ընթացքում: Մշտապես հասանելի դասընթաց ընտրելը լավագույնն է, քանի որ միշտ կարող եք վերադառնալ դրանց՝ թեմայի վերաբերյալ անորոշության դեպքում:

5. Աջակցում և մենթորության ծրագրեր.

Անվճար դասընթացների մեծ մասում կան որոշ դուրսբերումներ, և այդ դուրսբերումները ներառում են դասընթացների վկայականներ, աջակցություն և մենթորության ծրագրեր: Այս աջակցության և մենթորության ծրագրերից մի քանիսը ներառում են քննարկումների հարթակներ, կենդանի դասախոսությունների հարմարություններ և սիմուլյացիոն գործիքներ:

Չնայած այս դուրսբերմանը, ֆինանսական օգնությունը տարբերակ է այս դասընթացներից մի քանիսում:

6. Համատեղելի վկայագիր և ֆինանսական օգնություն.

Դասընթացի ավարտից հետո տրված վկայականը ծառայում է որպես պրոֆեսիոնալիզմի ապացույց: Թեև առցանց ուսուցման հարթակների մեծ մասը պահանջում է նշան՝ համօգտագործվող վկայական ստանալու համար, մինչդեռ որոշ հարթակներ առաջարկում են ֆինանսական օգնություն ուսանողների համար, ովքեր ցանկանում են անվճար սովորել այս դասընթացները և դեռևս հավաստագրված լինել: Համոզվեք, որ ստուգեք, արդյոք ֆինանսական օգնությունը հասանելի է, եթե վկայականներն անվճար չեն:

Որո՞նք են տվյալների վերլուծության լավագույն առցանց անվճար դասընթացները:

Ստորև ներկայացված են տվյալների վերլուծության առցանց լավագույն անվճար դասընթացները.

10 Լավագույն անվճար առցանց տվյալների վերլուծության դասընթացներ

1. Տվյալների վերլուծության կարճ դասընթաց

  • Լավագույնը `  Սկսնակների
  • Rating: 4.84 5 դուրս
  • Duration: Օրական 15 րոպե
  • Հիմքը: Կարիերայի ձուլարան.

Data Analytics կարճ դասընթացը տվյալների վերլուծության գործնական ներածություն է: Այս դասընթացում դուք կսկսեք մաքրումից և կավարտեք վիզուալիզացիաներով (ներառյալ գծապատկերները և գրաֆիկները) և հիմնական պատկերացումները: Ավելի լավ հասկանալու համար իրական տվյալների հավաքածուն կօգտագործվի բիզնեսի խնդիրները լուծելու համար:

Այս դասընթացը պարունակում է տվյալների ներածություն, ինչպես նաև պարունակում է որոշ վարժություններ: Ամեն օր դուք ստանում եք 5 օրական դասեր ինքնուրույն տեմպերով 15 րոպե տևողությամբ:

Յուրաքանչյուր ձեռնարկ պարունակում է վիդեո ներածությունների, գրավոր դասերի, գործնական առաջադրանքների և ինտերակտիվ վիկտորինաների խառնուրդ: Այն պարունակում է տվյալների վերլուծության ներածություն, որը համապարփակ ուսումնասիրություն է, որը ներառում է տվյալների մաքրում, վիզուալիզացիա և վերջնական պատկերացումներ:

2. Հասկանալով տվյալների գիտությունը

  • Լավագույնը ` Սկսնակների
  • Rating: Չի հայտարարվել
  • Duration: 2 ժամ
  • Հիմքը: Datacamp.

Տվյալների գիտությունը հասկանալը կընդլայնի ձեր գիտելիքները տվյալների գիտության, մեքենայական լեզվի, տվյալների վիզուալիզացիայի, տվյալների ճարտարագիտության և ամպային հաշվարկների վերաբերյալ: Այս դասընթացը ներառում է 15 տեսանյութ և 48 վարժություն:

Այս դասընթացում դուք կսովորեք տվյալների գիտության հիմունքները, տվյալների հավաքագրումը, պահպանումը, պատրաստումը, որոնումը, վիզուալիզացիան, փորձարկումը և կանխատեսումը:

Դուք նաև կսովորեք տվյալների մեկնաբանություն և ընդգրկում առօրյա կյանքում: Նաև ձեզ կսովորեցնեն տվյալների գիտնականի դերերը՝ առանց կոդավորման մասին անհանգստանալու:

3. Տվյալների վերլուծության ներածություն

  • Լավագույնը ` Սկսնակների
  • Rating: 4.8 5 դուրս
  • Duration: 6 ամիս
  • Հիմքը: Կուրսերա

Տվյալների վերլուծության ներածությունը ձեզ կտանի տվյալների վերլուծություն զրոյից, քանի որ նախնական փորձ չի պահանջվում: Այս դասընթացը ձեզ կլուսավորի պահանջված հմտությունների մասին, որոնք անհրաժեշտ են տվյալների վերլուծության ոլորտում կարիերայի պատրաստման համար:

Այս դասընթացի ընթացքում դուք կսովորեք, թե ինչպես պատրաստել, կազմակերպել, վերլուծել և պատկերացնել վերլուծության համար նախատեսված տվյալները: Նաև ձեզ կսովորեցնեն, թե ինչպես օգտագործել աղյուսակներ, SQL և R ծրագրավորում՝ վերլուծություններն ու հաշվարկները ավարտելու համար:

4. Տվյալների վերլուծության ներածություն

  • Լավագույնը ` Սկսնակների
  • Rating: Չի հայտարարվել
  • Duration: մոտավորապես 6 շաբաթ
  • Հիմքը: Անպիտանություն:

Տվյալների վերլուծության ներածությունը պարունակում է տեղեկատվություն այն մասին, թե ինչպես կատարել հարցումներ, կազմակերպել ձեր տվյալները օգտագործելի ձևաչափով և լուծել ցանկացած խնդիր: Այն նաև պարունակում է դասեր տվյալների ուսումնասիրության, դրանցում օրինաչափությունների որոնման, ձեր տվյալների ինտուիցիան զարգացնելու և դատողություններ, եզրակացություններ կամ կանխատեսումներ կատարելու վերաբերյալ:

Ձեզ նույնպես կհամարեն ձեր բացահայտումները արտահայտելու լավագույն միջոցները: Բացի այդ, դուք կսովորեք կոդավորումը ավելի հակիրճ և արագ ձևով, օգտագործելով Python գրադարանները NumPy, Pandas և Matplotlib:

Որպես այս դասընթացի նախապայման, դուք պետք է հարմարավետ լինեք Python-ում ծրագրավորման հետ և գիտեք դրա հայեցակարգերը՝ նախքան այս դասընթացին գրանցվելը: Եթե ​​ոչ, նրանք ունեն «python ծրագրավորման դասընթացի ներածություն» դասընթաց, որը ձեզ կտանի դրանց միջով:

5. Մաթեմատիկա տվյալների գիտության համար

  • Լավագույնը ` Սկսնակների
  • Rating: Չի հայտարարվել
  • Duration: 5-6 ժամ:
  • Հիմքը: Ալիսոն

Մաթեմատիկա տվյալների գիտության համար ընդգրկում է հավանականության, վիճակագրության և գծային հանրահաշվի հիմունքները, քանի որ դրանք վերաբերում են տվյալների գիտության մեջ մաթեմատիկայի օգտագործմանը: Քանի որ մաթեմատիկայի հիմնական ըմբռնումը պահանջվում է տվյալների յուրաքանչյուր մասնագետից (տվյալների գիտնական, տվյալների վերլուծաբան, բիզնես վերլուծաբան կամ տվյալների ինժեներ), այս դասընթացն ընդգրկում է պահանջվող բոլոր ասպեկտները:

Այս դասընթացը նման չէ ամեն վերացական, չկիրառված մաթեմատիկայի: Էլիսոնում դուք կսովորեք մաթեմատիկա, որը ձեզ հնարավորություն կտա ազդել աշխարհի վրա: Այս դասընթացը շարքի երրորդ դասընթացն է: Այս դասընթացից լավագույն արդյունք ստանալու համար խորհուրդ է տրվում անցնել տվյալների գիտության այս առաջին երկու դասընթացները՝ նախքան տվյալների գիտության համար մաթեմատիկա անցնելը:

6. Lean Analytics սեմինար

  • Լավագույնը ` Սկսնակների
  • Rating: 4.6 5 դուրս
  • Duration: 2 ժամ 23 րոպե
  • Հիմքը: Ուդեմին

Learn analytics սեմինարն օգնում է ձեզ հասկանալ վերլուծության հիմունքները, տվյալների վրա հիմնված մտածելակերպը և նիհար գործարկման սկզբունքները: Այս դասընթացում դուք կնայեք վեց օրինակ, թե ինչպես են բիզնես մոդելները վերաբերում բոլոր չափերի սկսնակ ընկերություններին:

Դուք նաև կսովորեք, թե ինչպես իմանալ որոշման առաջ շարժվելու և Lean Analytics-ի հասկացությունները հաստատված բիզնեսների և ապրանքների նկատմամբ կիրառելու ժամանակը:

7. Excel-ի միջոցով տվյալների վերլուծության ներածություն

  • Լավագույնը `  Սկսնակների
  • Rating: Չի հայտարարվել
  • Duration: 4 շաբաթ (շաբաթական 2-4 ժամ)
  • Հիմքը: edX

Microsoft Excel-ը և դրա ինտեգրված առանցքային աղյուսակները տվյալների վերլուծության լավագույն վերլուծական հատկանիշներից են: Այս դասընթացում դուք կսովորեք, թե ինչպես կատարել տվյալների վերլուծություն՝ օգտագործելով Excel-ի ամենահավանած հնարավորությունները:

Excel-ի միջոցով տվյալների վերլուծության ներածությունում դուք կբացահայտեք, թե ինչպես կատարել առանցքային աղյուսակներ Excel-ում՝ օգտագործելով մի շարք տողեր և սյունակներ: Դուք նաև ականատես կլինեք Excel-ի առանցքների արդյունավետությանը, ներառյալ տվյալների տարբեր ձևերով ամփոփելու, տվյալների արագ ուսումնասիրությունը հեշտացնելու և հավաքված տվյալներից խորաթափանց գիտելիքներ ստեղծելու կարողությունը:

8. Բայեսյան վիճակագրություն. հայեցակարգից մինչև տվյալների վերլուծություն

  • Լավագույնը ` Միջանկյալ
  • Rating: 4.6 5 դուրս
  • Duration: 12 ժամ
  • Հիմքը: Կուրսերա

Վիճակագրության նկատմամբ Բայեսյան մոտեցումը կներկայացվի այս դասընթացում հավանականությունների և տվյալների վերլուծության ուսումնասիրության միջոցով: Նաև կուսուցանվեն Բայեսյան մոտեցման հիմունքները, ինչպես նաև դրա կիրառումը տիպիկ տվյալների տեսակների վրա:

Բայեսյան մոտեցմանը հակադրվելու է հաճախակի մոտեցումը, ինչպես նաև Բայեսյան մոտեցման առավելությունները: Գրավիչ ուսումնական միջավայր ստեղծելու համար այս դասընթացը համատեղում է դասախոսությունների տեսանյութերը, համակարգչային ցուցադրությունները, ընթերցումները, վարժությունները և քննարկման տախտակները:

9. Google Data Analytics

  • Լավագույնը ` սկսնակ
  • Rating: 4.8 5 դուրս
  • Duration: 6 ամիս (շաբաթական 10 ժամ)
  • Հիմքը: Կուրսերա

Google տվյալների վերլուծությունը ձեզ տալիս է մանրակրկիտ պատկերացում այն ​​ընթացակարգերի և մեթոդների մասին, որոնք կրտսեր կամ գործընկեր տվյալների վերլուծաբանն օգտագործում է ամեն օր:

Այս դասընթացում դուք նաև կսովորեք վերլուծության կարևոր մեթոդներ, որոնք ներառում են տվյալների մաքրում, վերլուծություն և վիզուալիզացիա՝ օգտագործելով այս գործիքները՝ աղյուսակներ, SQL, R ծրագրավորում և Tableau: Դուք նաև կսովորեք, թե ինչպես ցուցադրել տվյալների բացահայտումները վահանակների, ներկայացումների և վիզուալիզացիայի հանրաճանաչ հարթակներում:

10: Սովորեք կոդավորել տվյալների վերլուծության համար

  • Լավագույնը ` սկսնակ
  • Rating: 3.5 5 դուրս
  • Duration: 24 ժամ
  • Հիմքը: OpenLearn.

Սովորեք կոդավորել տվյալների վերլուծության համար, ձեզ կսովորեցնի, թե ինչպես ստեղծել ձեր համակարգչային ծրագրերը կոդավորման միջոցով (մի տող կոդ): Բոլոր ակադեմիական ոլորտներում python-ի հանրաճանաչության շնորհիվ այն ծրագրավորման լեզուն է, որն օգտագործվում է այս դասընթացում:

Օգտագործելով Համաշխարհային բանկի, Առողջապահության համաշխարհային կազմակերպության և այլ կազմակերպությունների իրական տվյալները, կիրականացվեն կոդավորման վարժություններ և գրավոր վերլուծություններ՝ օգտագործելով հայտնի Jupyter Notebooks հարթակը: Սա ձեզ հնարավորություն է տալիս անմիջապես տեսնել ձեր կոդը գործարկելու արդյունքը և հեշտացնել սխալները հայտնաբերելն ու ուղղելը:

Այս դասընթացի ընթացքում դուք կսովորեք, թե ինչպես մուտք գործել բաց տվյալներ, պատրաստել դրանք վերլուծության, ստեղծել վիզուալիզացիաներ և փաստաթղթավորել և տարածել վերլուծությունները հրապարակայնորեն և մասնավոր կերպով:

Հաճախակի տրվող հարցեր On Անվճար առցանց տվյալների վերլուծության դասընթացներ

Ո՞րն է առցանց տվյալների վերլուծության լավագույն անվճար դասընթացը:

Data Analytics կարճ դասընթաց CareerFoundry-ի կողմից

Արդյո՞ք տվյալների գիտությունը նույնն է, ինչ տվյալների վերլուծությունը:

Ոչ.

Ի՞նչ աշխատանքային հնարավորություններ կան ինձ համար, եթե ես ուսումնասիրեմ տվյալների վերլուծությունը:

Տվյալների վերլուծության միջոցով դուք կարող եք լինել տվյալների վերլուծաբան, բիզնես հետախուզության վերլուծաբան, տվյալների գիտնական, տվյալների ինժեներ, գործառնական վերլուծաբան, նախագծի ղեկավար, ՏՏ համակարգերի վերլուծություն և շատ ավելին:

Արդյո՞ք տվյալների վերլուծության բոլոր դասընթացները հարմար են սկսնակների համար:

Ոչ, որոշ դասընթացներ պահանջում են որոշակի նախապայման գիտելիքներ որոշ ոլորտներում, նախքան դուք կարող եք մասնակցել դասընթացին:

Որքանո՞վ է կարևոր տվյալների վերլուծությունը բիզնեսի համար:

Տվյալների վերլուծությունը յուրաքանչյուր բիզնեսում կատարողականի օպտիմալացման, շահույթի առավելագույնի հասցնելու և ճշգրիտ որոշումներ կայացնելու գաղտնիքն է:

Մենք նաեւ խորհուրդ ենք տալիս

Եզրակացություն.

Հանկարծ թվում է, թե բոլորը խոսում են տվյալների վերլուծության մասին, և դուք ասում եք. «Ինչպիսի՞ն է այս տվյալների վերլուծությունը»: Ինչպես խոստացել էինք ավելի վաղ, մենք հուսով ենք, որ դուք կարողացել եք հասկանալ, թե ինչ է տվյալների վերլուծությունը:

Մենք նաև հուսով ենք, որ դուք կարողացել եք ընտրել տվյալների վերլուծության մի շարք անվճար դասընթացներից: Մենք կցանկանայինք լսել ձեզնից: