Առցանց տվյալների վերլուծության բազմաթիվ վկայագրեր կան, բայց երբեմն իսկապես դժվար է բացահայտել այս բոլոր առցանց տվյալների վերլուծության հավաստագրերից լավագույններից մի քանիսը:
Տվյալների վերլուծությունը այսօր ամենաարագ աճող և պահանջարկ ունեցող ոլորտներից մեկն է: Շուկայական հետազոտությունների Gartner ընկերությունը կանխատեսում է, որ տվյալների և վերլուծական լուծումների վրա բիզնեսի ծախսերը 189 թվականին կհասնեն $2022 միլիարդի` 150-ի 2019 միլիարդ դոլարի դիմաց:
Ակնկալվում է, որ մինչև 2025 թվականը մեծ տվյալների համաշխարհային շուկան կկազմի 103 միլիարդ դոլար:
Տվյալների գիտության մասնագետների աճող պահանջարկը նշանակում է, որ ավելի շատ մարդիկ, քան երբևէ, մասնակցում են տվյալների վերլուծության առցանց դասընթացներին: Որպես հավելյալ առավելություն՝ այս դասընթացներից շատերն առաջարկում են վկայական կամ հավատարմագիր, որը կօգնի ձեզ առանձնանալ:
Եթե դուք մտածում եք վերցնելու ա սերտիֆիկացման դասընթաց, մենք ձեզ ծածկված ենք: Մենք կազմել ենք առցանց տվյալների վերլուծության 20 լավագույն հավաստագրերի ցուցակը, որոնք կօգնեն ձեզ սկսել: Բայց մինչ այդ, եկեք համոզվենք, որ մենք նույն կողմում ենք:
Բառը
Ի՞նչ է տվյալների վերլուծությունը:
Առկա տվյալների շտեմարանների մշակումն ու վիճակագրական վերլուծությունը տվյալների վերլուծության առարկա է: Վերլուծաբանները կենտրոնանում են տվյալների հավաքագրման, մշակման և կազմակերպման ուղիների մշակման վրա՝ ընթացիկ խնդիրների վերաբերյալ գործնական պատկերացումներ բացահայտելու, ինչպես նաև այս տեղեկատվության փոխանցման լավագույն ձևը որոշելու համար:
Պարզ ասած, տվյալներն ու վերլուծությունները զբաղվում են մարտահրավերների լուծումներ գտնելով, որոնց պատասխանները մենք վստահ չենք: Այն նաև հիմնված է արդյունքների հասնելու վրա, որոնք կարող են արագ օգուտներ բերել:
Տվյալների վերլուծությունը ներառում է նաև ավելի մեծ վիճակագրության և վերլուծության մի քանի այլ ճյուղեր, որոնք օգնում են տվյալների տարբեր աղբյուրների համակցմանը և կապերի հայտնաբերմանը` միաժամանակ պարզեցնելով արդյունքները:
Տվյալների վերլուծության առավելությունները
Մեծ տվյալների վերլուծությունը մի քանի առավելություններ ունի այսօր բիզնեսի համար:
Տվյալների վերլուծությունը օգնում է.
- Ավելի լավ որոշումներ կայացնելը,
- Հնարավորություն է տալիս արդյունավետ կառավարել ռիսկերը,
- Բարելավում է հաճախորդների փորձը և
- Բարձրացնում է ապրանքանիշի արժեքը:
Հաշվի առնելով այս առավելությունները՝ աճում է տվյալների վերլուծության ոլորտում հմուտ մասնագետների պահանջարկը:
Ակնկալվում է, որ այս մասնագետները կունենան ոչ միայն տեսական գիտելիքներ, այլև գործնական գիտելիքներ մեծ տվյալների վերլուծության վերաբերյալ:
Դա ապահովելու համար գործատուները փնտրում են թեկնածուների, ովքեր անցել են վերապատրաստման կամ հավաստագրման դասընթացներ, որոնք ապահովում են գործնական ծանոթություն առարկայի վերաբերյալ:
Տվյալները վերլուծելու հնարավորությունից բացի, այս մասնագետները պետք է նաև կարողանան ստեղծել այդ տվյալների տեղեկատվական պատկերացումներ, որպեսզի ոչ տեխնիկական օգտատերերը նույնպես կարողանան հասկանալ դրանք: Հենց այստեղ են գործում այնպիսի գործիքներ, ինչպիսին է Tableau-ն: Այս գործիքները թույլ են տալիս ստեղծել ինտերակտիվ գծապատկերներ, գծապատկերներ, գծապատկերներ և աղյուսակներ, որոնք պատմում են ձեր կազմակերպության գործունեության մասին՝ հիմնվելով նրա հիմնական կատարողականի ցուցանիշների վրա (KPI):
Տվյալների վերլուծություն ընդդեմ տվյալների գիտության
Data Science և Data Analytics-ը երկուսն էլ գործ ունեն Մեծ տվյալների հետ, բայց տարբեր ձևերով: Տվյալների գիտությունը լայն տերմին է, որը ներառում է ինչպես տվյալների վերլուծություն, այնպես էլ տվյալների գիտություն:
Մաթեմատիկա, վիճակագրություն, Համակարգչային գիտությունՏեղեկատվական գիտությունը, մեքենայական ուսուցումը և արհեստական ինտելեկտը ներառված են Տվյալների գիտության մեջ:
Տվյալների արդյունահանումը, տվյալների եզրակացությունը, կանխատեսող մոդելավորումը և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմի մշակումը օգտագործվում են տվյալների մեծ հավաքածուներից օրինաչափություններ հայտնաբերելու և դրանք իմաստալից բիզնես ռազմավարությունների վերածելու համար: Տվյալների վերլուծությունը, մյուս կողմից, հիմնականում վերաբերում է վիճակագրությանը, մաթեմատիկային և վիճակագրական վերլուծությանը:
Տվյալների վերլուծությունը նպատակաուղղված է բացահայտելու որոշակի արդյունահանված պատկերացումները, մինչդեռ Data Science-ը կենտրոնանում է տվյալների հսկայական հավաքածուների միջև նշանակալի կապերի բացահայտման վրա:
Այլ կերպ ասած, Data Analytics-ը Data Science-ի ենթաբազմություն է, որը կենտրոնանում է տվյալների գիտության բարձրացրած խնդիրների ավելի մանրամասն լուծումների վրա:
Տվյալների գիտությունը նպատակ ունի գտնել թարմ և հետաքրքիր խնդիրներ, որոնք կարող են օգնել բիզնեսին նորարարություններ կատարել: Տվյալների վերլուծությունը, մյուս կողմից, նպատակ ունի գտնել այս հարցերի պատասխանները և որոշել, թե ինչպես դրանք կարող են իրականացվել ընկերության ներսում՝ խրախուսելու տվյալների վրա հիմնված նորարարությունը:
Տվյալների վերլուծության լավագույն առցանց վկայագրերի ցանկը
Ստորև բերված է տվյալների վերլուծության լավագույն առցանց վկայագրերի ցանկը.
- SAS Advanced Analytics Մասնագիտական Հավաստագրում
- SAS Certified Data Curation Professional
- DASCA. Ավագ տվյալների գիտնական
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
- IBM Data Science-ի մասնագիտական վկայական
- HarvardX-ի տվյալների գիտության մասնագիտական վկայական
- Դասընթաց. Տվյալների գիտության մասնագիտացում Ջոն Հոփկինսի համալսարանի կողմից
- EdX Big Data MicroMasters ծրագիր
- Udacity Business Analytics Nanodegree
- DataCamp տվյալների վերլուծություն Excel-ում.
10 Լավագույն տվյալների վերլուծության հավաստագրեր առցանց
1. SAS Advanced Analytics Մասնագիտական Հավաստագրում
Սա վերին մակարդակ է տվյալների գիտության հավաստագրում առաջարկվում է SAS Academy for Data Science-ի կողմից, և այն ընդգրկում է թեմաների լայն շրջանակ, ինչպիսիք են վիճակագրությունը, տեսողական վերլուծությունը, լոգիստիկ ռեգրեսիան, Hadoop հիմնադրամները, տվյալների արդյունահանումը և այլն:
Ուսանողները պետք է ունենան առնվազն վեց ամսվա ծրագրավորման փորձ նախքան հավաստագրման համար դիմելը, որը բաղկացած է ինը դասընթացից և երեք թեստից:
Պլատֆորմի օրինականության և տվյալների գիտության այդքան շատ թեմաների լայնածավալ լուսաբանման պատճառով շատերը դա համարում են տվյալների գիտության ամենամեծ հավաստագիրը:
2. SAS Certified Data Curation Professional
Մասնակիցների ուսուցման տարբեր ոճերին համապատասխանելու համար SAS Big Data Certification-ն առաջարկում է ինչպես դասախոսների կողմից ղեկավարվող ուսուցում, այնպես էլ ինքնուրույն էլեկտրոնային ուսուցման ռեժիմներ:
Գրանցվելուց առաջ ուսանողները պետք է լավ իմացնեն ծրագրավորումը, ներառյալ տվյալների մանիպուլյացիայի տեխնիկան և SQL:
Տվյալների կառավարման գործիքները և Hadoop-ը ներառված թեմաներից են: Այս փաթեթում կան չորս վերապատրաստման դասընթացներ և միայն մեկ քննություն:
Data Curation վկայականը, ինչպես մյուս SAS հավաստագրերը, բաժանորդագրության վրա հիմնված ծառայություն է, որը հնարավորություն է տալիս մուտք գործել ամպ մեկ տարի, նախքան այն թարմացնելը:
3. DASCA. Ավագ տվյալների գիտնական
Ամերիկայի Տվյալների գիտության խորհուրդը կամ DASCA-ն տվյալների գիտության միջազգայնորեն ճանաչված վկայագրերի առաջատար աղբյուրն է: Նրա SDS (Senior Data Scientist) և PDS (Principal Data Scientist) հավատարմագրերը տվյալների գիտնականների համար աշխարհում ամենահեղինակավորներից են: Ստուգեք, թե ինչպես դառնալ տվյալների գիտնական՝ բակալավրի կոչումով.
Տարբեր առարկաների թեկնածուները, ներառյալ բիզնեսի կառավարումը, ֆինանսները, վիճակագրությունը և տեխնոլոգիան, կարող են օգտվել վաճառողի կողմից չեզոք տվյալների գիտության հավաստագրման հաստատության լայնածավալ, խորը հավաստագրման ծրագրերից:
4. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
Ցանկանու՞մ եք հասկանալ, թե ինչպես ստեղծել և գործարկել մեքենայական ուսուցման աշխատանքային ծանրաբեռնվածություն: Microsoft-ի Azure Data Scientist Associate վկայականը ձեզ համար է:
Microsoft-ի այս հավաստագրման լավագույն մասն այն է, որ դուք կարող եք անվճար սովորել դրա համար՝ օգտագործելով Microsoft-ի ուսուցման գործիքները, այնուամենայնիվ, կան նաև պրեմիում դասավանդողների կողմից ղեկավարվող տարբերակներ: Հավաստագրումը ներառում է AI լուծումներ, բնական լեզվի մշակում և մեքենայական ուսուցում:
5. IBM Data Science-ի մասնագիտական վկայական
IBM Data Science Professional Certificate-ը ևս մեկ օգտակար առցանց տվյալների հավաստագիր է: Թեկնածուները, ովքեր ցանկանում են սկսել իրենց մասնագիտական տվյալների գիտության կարիերան, կարող են դիտարկել սկսնակների մակարդակի տվյալների գիտության հավաստագրման ծրագիրը:
Հավաստագրումը ներառում է տվյալների գիտության ներածություն մեքենայական ուսուցման, python-ի, բաց կոդով գործիքների և SQL-ի հետ ինը դասընթացների ընթացքում:
Նրանց դասընթացները կարող են ավարտվել ձեր ժամանակին, մինչդեռ դասընթացի մշակողները խորհուրդ են տալիս դրանք ավարտել երեք ամսում:
6. HarvardX-ի տվյալների գիտության մասնագիտական վկայական
HarvardX-ն առաջարկում է մի շարք առցանց դասընթացներ, որոնք նախատեսված են պրոֆեսորներին օգնելու բարելավել ուսուցումն ու ուսումը համալսարանում և առցանց ռեժիմների միջոցով:
HarvardX-ի Data Science Professional Certificate-ով դուք կսովորեք տվյալների գիտության հիմունքները, ինչպիսիք են R-ն և մեքենայական ուսուցումը իրական դեպքերի ուսումնասիրությունների միջոցով:
HarvardX տվյալների գիտության հավաստագիրը դիմորդներին տալիս է տեղեկատվություն և կարողություններ, որոնք անհրաժեշտ են իրական աշխարհի տվյալների վերլուծության մարտահրավերները լուծելու համար:
Տվյալների գիտության մասնագիտական հավաստագրումը կազմող ինը դասընթացները ներառում են թեմաներ, ներառյալ վիզուալիզացիան, մեքենայական ուսուցումը, գծային ռեգրեսիան, հավանականությունը, տվյալների վեճը և այլն:
7. Դասընթաց. Տվյալների գիտության մասնագիտացում Ջոն Հոփկինսի համալսարանի կողմից
Այս Coursera վկայականը, որն առաջարկվում է Ջոն Հոփկինսի համալսարանի կողմից, իդեալական է սկսնակների համար, ովքեր ցանկանում են սովորել, թե ինչպես կառուցել տվյալների արտադրանք, ստեղծել տվյալների վրա հիմնված եզրակացություններ և կիրառել մեքենայական ուսուցում:
Նախքան միանալը, ուսանողները պետք է հիմնական ծանոթ լինեն Python-ին:
Դասընթացներն անվճար են, բայց այն անհատները, ովքեր ցանկանում են հավաստագրվել, կարող են մի փոքր վճար վճարել, քանի որ Coursera-ի հավաստագրերի մեծ մասը սկսվում է $50-ից:
8. EdX Big Data MicroMasters ծրագիր
Այս դասընթացը Big Data MicroMasters ծրագրի մի մասն է և կօգնի ձեզ բարելավել ձեր ծրագրավորման և մաթեմատիկայի հմտությունները՝ միաժամանակ սովորելով մեծ տվյալների վերլուծության մասին:
Այս դասընթացի ընթացքում դուք կսովորեք, թե ինչպես պահել, մշակել և վերլուծել տվյալները՝ այսօրվա թվային աշխարհում ավելի լավ բիզնես որոշումներ կայացնելու համար:
Դուք կսովորեք, թե ինչպես օգտագործել այնպիսի տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են Apache Spark-ը և R-ը, որոնք կենսական վերլուծական գործիքներ են: Դուք կկարողանաք ստեղծագործական և նախաձեռնողականությամբ մոտենալ տվյալների գիտության լայնածավալ մարտահրավերներին մինչև այս դասընթացի ավարտը:
9. Udacity Business Analytics Nanodegree
Դուք կտիրապետեք տվյալների հիմնարար հմտություններին, որոնք կարող են կիրառվել այս ծրագրի գործառույթների և ոլորտներում: Դուք կսովորեք, թե ինչպես օգտագործել Excel-ը՝ տվյալների վերլուծության և մոդելներ ստեղծելու համար, SQL-ը՝ տվյալների բազաների հարցումների համար, և Tableau-ը՝ տեղեկատվական տվյալների վիզուալիզացիաներ ստեղծելու համար:
Այս հիմնական ուսումնական ծրագրի համար նախադրյալներ չկան:
Udacity-ն խորհուրդ է տվել, որ դուք ունենաք նախնական համակարգչային գիտելիքներ և կարողանաք ներբեռնել և տեղադրել ծրագրաշարը հաջողության հասնելու համար:
10: DataCamp տվյալների վերլուծություն Excel-ում
Այս դասընթացի ընթացքում դուք կսովորեք, թե ինչպես օգտագործել ժամանակ խնայող ստեղնաշարի դյուրանցումները, փոխարկել և մաքրել տվյալների ձևաչափերը, ինչպիսիք են տեքստը, ժամերը և ամսաթվերը, ինչպես նաև ստեղծել զարմանալի տրամաբանական գործառույթներ և պայմանական ագրեգացիաներ՝ միաժամանակ սովորելով, թե ինչպես օգտագործել ժամանակ խնայող ստեղնաշարի դյուրանցումները:
Դուք կտիրապետեք Excel-ի ավելի քան 35 նոր գործառույթներին, այդ թվում՝ CONCATENATE-ին, VLOOKUP-ին և AVERAGEIF(S-ին), ինչպես նաև կաշխատեք իրական աշխարհի Kickstarter տվյալների հետ՝ գործնական պրակտիկայի միջոցով գնահատելու, թե որն է հաջող նախագիծը:
Հաճախակի տրվող հարցեր առցանց տվյալների վերլուծության առցանց վկայականի վերաբերյալ
Ո՞րն է տվյալների վերլուծության վկայագրի արժեքը:
Տվյալների վերլուծության վկայագիրն արժե, այո: եթե աշխատանք եք փնտրում տվյալների վերլուծության ոլորտում: Տվյալների վերլուծության հավաստագիրը ձեզ կտրամադրի բոլոր անհրաժեշտ հմտություններն ու գիտելիքները՝ որպես տվյալների վերլուծաբան աշխատանք ստանալու համար:
Հնարավո՞ր է տվյալների վերլուծաբանի համար աշխատել անկախ հիմունքներով:
Freelancing-ը տվյալների գիտնականների համար այսօր լավագույն այլընտրանքներից մեկն է՝ ինչպես նորեկների, այնպես էլ փորձագետների համար: Որպես տվյալների գիտության ֆրիլանսեր, դուք մեծ ճկունություն ունեք նախագծերի ընտրության, ժամանակի կառավարման և վճարման առումով: Սա նաև հիանալի տարբերակ է սկսնակների համար, ովքեր ցանկանում են ավելի շատ գործնական փորձ ձեռք բերել՝ աշխատելով իրական աշխարհի նախագծերի վրա:
Արդյո՞ք Data Analytics-ը խոստումնալից կարիերայի ճանապարհ է:
Այո, տվյալների վերլուծությունը խելացի կարիերայի ընտրություն է, քանի որ տվյալները դարձել են ցանկացած ոլորտի որոշումների կայացման գործընթացի կարևոր կողմը: Արդյունքում տվյալների վերլուծաբանները մեծ պահանջարկ ունեն, ինչը նրանց դարձնում է աշխատանքի լավագույն ընտրություններից մեկը:
Տվյալների վերլուծության մեջ կոդավորման կարիք կա՞:
Չեն անում, ճիշտն ասած: Տվյալների վերլուծաբաններից չեն պահանջվում կոդավորում՝ որպես իրենց ամենօրյա պարտականությունների մաս: Տվյալների վերլուծության պարզ գործառույթները, ինչպիսիք են Google Analytics-ի տվյալների միտումների ուսումնասիրությունը, սովորաբար կոդ ստեղծելու անհրաժեշտություն չեն պահանջում:
Ի՞նչ դեր է խաղում SQL-ը տվյալների վերլուծության մեջ:
SQL-ն տվյալների վերլուծության «միս և կարտոֆիլ» է շատ մարդկանց համար, որն օգտագործվում է տվյալների բազաներում պարունակվող տվյալները մուտք գործելու, մաքրելու և վերլուծելու համար: Դա պարզ է հասկանալի, բայց այն օգտագործվում է աշխարհի առաջատար կորպորացիաների կողմից չափազանց բարդ խնդիրների լուծման համար:
Գլխավոր առաջարկություններ
- 15 լավագույն ատամնաբուժական դպրոցներ Ֆլորիդայում – Լավագույն դպրոցների վարկանիշ
- Ֆլորիդայի լավագույն 11 բժշկական դպրոցները – Ֆլորիդայի դպրոցի վարկանիշը
- Աշխարհի 30 լավագույն կինոդերասանական դպրոցները
- Ֆիլիպինների 20 լավագույն բժշկական դպրոցները – Դպրոցների վարկանիշ
- 20 Լավագույն ռազմական դպրոցներ տղաների համար – ԱՄՆ դպրոցների վարկանիշներ.
Եզրափակում
Տվյալների վերլուծությունը երկու տարի առաջ հմտությունների ամենամեծ բացն էր, և այն շարունակում է մնալ:
Բիզնեսները հավաքում են տվյալներ տասնամյակներ շարունակ, բայց շատերը չգիտեն, թե ինչպես օգտագործել այդ տվյալները ավելի լավ բիզնես որոշումներ կայացնելու համար:
Արդյունքում ընկերությունները փնտրում են անհատների, ովքեր կարող են վերլուծել և մեկնաբանել այդ տվյալները: Բիզնեսին անհրաժեշտ են մարդիկ, ովքեր կարող են հասկանալ տվյալները և դրանք թարգմանել կառավարման համար հասկանալի ձևաչափով, որպեսզի նրանք ավելի լավ բիզնես որոշումներ կայացնեն: Տվյալների վերլուծության այս հմտություններով անհատները կարող են կոչվել տվյալների վերլուծաբաններ կամ բիզնես հետախուզության (BI) վերլուծաբաններ:
