Esistono molte certificazioni di analisi dei dati online, ma a volte è davvero difficile identificare alcune delle migliori tra tutte queste certificazioni di analisi dei dati online.
L'analisi dei dati è oggi uno dei settori in più rapida crescita e più richiesti. La società di ricerche di mercato Gartner prevede che la spesa aziendale per soluzioni di dati e analisi raggiungerà i 189 miliardi di dollari nel 2022, rispetto ai 150 miliardi di dollari del 2019.
Entro il 2025, il mercato globale dei big data dovrebbe valere 103 miliardi di dollari.
La crescente domanda di professionisti della scienza dei dati significa che più persone che mai seguono corsi di analisi dei dati online. Come ulteriore vantaggio, molti di questi corsi offrono un certificato o una credenziale per aiutarti a distinguerti.
Se stai pensando di prendere un corso di certificazione, ti abbiamo coperto. Abbiamo compilato un elenco delle 20 migliori certificazioni di analisi dei dati online per aiutarti a iniziare. Ma prima, assicuriamoci di essere sulla stessa pagina.
Sommario
Che cos'è Data Analytics?
L'elaborazione e l'analisi statistica dei set di dati esistenti è oggetto di analisi dei dati. Gli analisti si concentrano sullo sviluppo di modi per acquisire, elaborare e organizzare i dati al fine di portare alla luce informazioni utili per problemi attuali, oltre a determinare il modo migliore per comunicare queste informazioni.
Detto semplicemente, i dati e l'analisi si occupano di trovare soluzioni a sfide per le quali non siamo sicuri delle risposte. Si basa anche sulla fornitura di risultati che possono portare a rapidi vantaggi.
L'analisi dei dati include anche alcuni altri rami di statistiche e analisi più ampie che aiutano nella combinazione di fonti di dati disparate e nella scoperta di collegamenti semplificando al contempo i risultati.
Vantaggi dell'analisi dei dati
L'analisi dei big data offre numerosi vantaggi per le aziende di oggi.
L'analisi dei dati aiuta a:
- Un migliore processo decisionale,
- Consente un'efficace gestione del rischio,
- Migliora l'esperienza del cliente e
- Aumenta il valore del marchio.
Alla luce di questi vantaggi, vi è una crescente richiesta di professionisti qualificati nel campo dell'analisi dei dati.
Ci si aspetta che questi professionisti possiedano non solo conoscenze teoriche ma anche conoscenze pratiche sull'analisi dei big data.
Per garantire ciò, i datori di lavoro cercano candidati che abbiano seguito corsi di formazione o di certificazione che forniscano un'esposizione pratica all'argomento.
Oltre ad essere in grado di analizzare i dati, questi professionisti dovrebbero anche essere in grado di creare visualizzazioni informative di tali dati in modo che anche gli utenti non tecnici possano comprenderli. È qui che entrano in gioco strumenti come Tableau. Questi strumenti consentono di creare grafici, grafici, grafici e tabelle interattivi che raccontano una storia sulle prestazioni dell'organizzazione in base ai suoi indicatori chiave di prestazione (KPI).
Analisi dei dati contro scienza dei dati
Science Data e Data Analytics si occupano entrambi di Big Data, ma in modi diversi. Data Science è un termine ampio che incorpora sia l'analisi dei dati che la scienza dei dati.
Matematica, Statistica, Computer Science, Scienza dell'informazione, Apprendimento automatico e Intelligenza artificiale sono tutti inclusi in Data Science.
Il data mining, l'inferenza dei dati, la modellazione predittiva e lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico sono tutti utilizzati per scoprire modelli da grandi set di dati e trasformarli in strategie aziendali significative. L'analisi dei dati, d'altra parte, si occupa principalmente di statistica, matematica e analisi statistica.
L'analisi dei dati ha lo scopo di rivelare le particolari informazioni estratte, mentre la scienza dei dati si concentra sulla scoperta di correlazioni significative tra vasti set di dati.
In altre parole, Data Analytics è un sottoinsieme di Data Science che si concentra su soluzioni più dettagliate ai problemi sollevati da Data Science.
Data Science mira a trovare questioni nuove e interessanti che potrebbero aiutare le aziende a innovare. L'analisi dei dati, d'altra parte, mira a trovare risposte a queste domande e determinare come possono essere implementate all'interno di un'azienda per incoraggiare l'innovazione basata sui dati.
Elenco delle migliori certificazioni di analisi dei dati online
Di seguito è riportato un elenco delle migliori certificazioni di analisi dei dati online:
- Certificazione professionale SAS Advanced Analytics
- Professionista certificato SAS per la cura dei dati
- DASCA: scienziato dati senior
- Certificato Microsoft: Associato di Azure Data Scientist
- Certificato IBM Data Science Professional
- Certificato professionale di scienza dei dati di HarvardX
- Coursera: specializzazione in Data Science presso la John Hopkins University
- Programma EdX Big Data MicroMasters
- Udacity Business Analytics Nanogrado
- DataCamp Analisi dei dati in Excel.
Le 10 migliori certificazioni di analisi dei dati online
1. Certificazione professionale SAS Advanced Analytics
Questo è un livello superiore certificazione di data science data offerto dalla SAS Academy for Data Science e copre un'ampia gamma di argomenti come statistica, analisi visiva, regressione logistica, fondamenti di Hadoop, data mining e altro ancora.
Gli studenti devono avere almeno sei mesi di esperienza di programmazione prima di richiedere la certificazione, che consiste in nove corsi e tre prove.
A causa della legittimità della piattaforma e dell'ampia copertura di così tanti argomenti di scienza dei dati, molti considerano questa la migliore certificazione per la scienza dei dati.
2. Professionista certificato SAS per la cura dei dati
Per adattarsi ai vari stili di apprendimento dei partecipanti, la certificazione SAS Big Data offre sia formazione con istruttore che modalità di apprendimento e-learning autodidatti.
Prima di iscriversi, gli studenti dovrebbero avere una profonda conoscenza della programmazione, comprese le tecniche di manipolazione dei dati e SQL.
Gli strumenti di gestione dei dati e Hadoop sono tra gli argomenti trattati. Ci sono quattro corsi di formazione e un solo esame in questo pacchetto.
Il certificato Data Curation, come altre certificazioni SAS, è un servizio in abbonamento che ti dà accesso al cloud per un anno prima di doverlo rinnovare.
3. DASCA: scienziato dati senior
Il Data Science Council of America, o DASCA, è la principale fonte di certificati di scienza dei dati riconosciuti a livello internazionale. Le sue credenziali SDS (Senior Data Scientist) e PDS (Principal Data Scientist) sono tra le più prestigiose al mondo per i data scientist. Scopri come diventare un data scientist con una laurea.
I candidati provenienti da una varietà di discipline, tra cui gestione aziendale, finanza, statistica e tecnologia, possono trarre vantaggio dagli ampi e approfonditi programmi di certificazione dell'istituto di certificazione della scienza dei dati indipendente dal fornitore.
4. Certificato Microsoft: Associato di Azure Data Scientist
Vuoi capire come creare ed eseguire carichi di lavoro di machine learning? La certificazione Azure Data Scientist Associate di Microsoft è quella che fa per te.
La parte migliore di questa certificazione Microsoft è che puoi studiarla gratuitamente utilizzando gli strumenti di apprendimento di Microsoft, tuttavia sono disponibili anche opzioni premium con istruttore. La certificazione include soluzioni di intelligenza artificiale, elaborazione del linguaggio naturale e apprendimento automatico.
5. Certificato IBM Data Science Professional
L'IBM Data Science Professional Certificate è un'altra utile credenziale dati online. I candidati che desiderano iniziare la loro carriera professionale nella scienza dei dati potrebbero prendere in considerazione il programma di certificazione della scienza dei dati di livello principiante.
La certificazione include un'introduzione alla scienza dei dati con machine learning, Python, strumenti open source e SQL nel corso di nove corsi.
I loro corsi possono essere completati nel tuo tempo libero, mentre gli sviluppatori del corso consigliano di completarli in tre mesi.
6. Certificato professionale di scienza dei dati di HarvardX
HarvardX offre una varietà di corsi online progettati per aiutare i professori a migliorare l'insegnamento e l'apprendimento attraverso modalità on-campus e online.
Con il certificato di Data Science Professional di HarvardX, imparerai le basi della scienza dei dati come l'R e l'apprendimento automatico attraverso casi di studio del mondo reale.
La certificazione di scienza dei dati HarvardX offre ai candidati le informazioni e le capacità di cui hanno bisogno per risolvere le sfide dell'analisi dei dati del mondo reale.
I nove corsi che compongono la certificazione professionale di data science coprono argomenti tra cui visualizzazione, machine learning, regressione lineare, probabilità, data wrangling e altro ancora.
7. Coursera: specializzazione in Data Science presso la John Hopkins University
Questo certificato Coursera, offerto dalla John Hopkins University, è l'ideale per i principianti che desiderano imparare a costruire un prodotto dati, generare conclusioni basate sui dati e praticare l'apprendimento automatico.
Prima di entrare, gli studenti dovrebbero avere una familiarità di base con Python.
I corsi sono gratuiti, ma le persone che desiderano ottenere la certificazione potrebbero dover pagare un piccolo supplemento, poiché la maggior parte delle certificazioni Coursera parte da $ 50.
8. Programma EdX Big Data MicroMasters
Questo corso fa parte del programma Big Data MicroMasters e ti aiuterà a migliorare le tue abilità di programmazione e matematica mentre impari l'analisi dei big data.
In questo corso imparerai come archiviare, gestire e analizzare i dati per prendere decisioni aziendali migliori nel mondo digitale di oggi.
Imparerai come utilizzare tecnologie come Apache Spark e R, che sono strumenti analitici vitali. Sarai in grado di affrontare le sfide della scienza dei dati su larga scala con creatività e iniziativa entro la fine di questo corso.
9. Udacity Business Analytics Nanogrado
Acquisterai le competenze fondamentali relative ai dati che possono essere applicate a funzioni e settori in questo programma. Imparerai come utilizzare Excel per analizzare i dati e creare modelli, SQL per eseguire query sui database e Tableau per creare visualizzazioni di dati informative.
Non ci sono prerequisiti per questo curriculum di base.
Udacity consiglia di avere una conoscenza precedente del computer e di essere in grado di scaricare e installare il software per avere successo.
10 DataCamp Analisi dei dati in Excel
In questo corso imparerai come utilizzare scorciatoie da tastiera per risparmiare tempo, convertire e pulire formati di dati come testo, orari e date e creare straordinarie funzioni logiche e aggregazioni condizionali mentre imparerai come utilizzare le scorciatoie da tastiera per risparmiare tempo.
Potrai padroneggiare oltre 35 nuove funzioni di Excel, tra cui CONCATENATE, VLOOKUP e AVERAGEIF(S), oltre a lavorare con i dati Kickstarter del mondo reale per valutare cosa rende un progetto di successo, attraverso esercitazioni pratiche.
Domande frequenti sul certificato online di analisi dei dati online
Qual è il valore di un certificato di analisi dei dati?
Vale la pena un certificato di analisi dei dati, sì! se stai cercando lavoro nell'analisi dei dati. Una certificazione di analisi dei dati ti fornirà tutte le competenze e le conoscenze necessarie per guadagnare un lavoro come analista di dati.
È possibile per un analista di dati lavorare come freelance?
Il freelance è oggi una delle migliori alternative per i data scientist, sia per i neofiti che per gli esperti. Come libero professionista di data science, hai molta flessibilità in termini di selezione dei progetti, gestione del tempo e retribuzione. È anche un'opzione formidabile per i principianti che vogliono acquisire più esperienza pratica lavorando su progetti del mondo reale.
L'analisi dei dati è un percorso professionale promettente?
Sì, l'analisi dei dati è una scelta professionale intelligente perché i dati sono diventati un aspetto importante del processo decisionale di qualsiasi settore. Di conseguenza, gli analisti di dati sono molto richiesti, il che li rende una delle migliori scelte di lavoro.
È necessario codificare nell'analisi dei dati?
Non lo fanno, ad essere onesti. Gli analisti di dati non sono tenuti a codificare come parte delle loro responsabilità quotidiane. Semplici funzioni di analisi dei dati, come l'esame delle tendenze dei dati di Google Analytics, di solito non richiedono la creazione di codice.
Che ruolo gioca SQL nell'analisi dei dati?
Per molte persone SQL è la "carne e patate" dell'analisi dei dati, utilizzato per accedere, pulire e analizzare i dati contenuti nei database. È semplice da capire, ma viene utilizzato dalle principali aziende del mondo per affrontare problemi estremamente difficili.
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Conclusione
L'analisi dei dati era il più grande divario di competenze due anni fa e continua ad esserlo.
Le aziende raccolgono dati da decenni, ma molte non sanno come utilizzarli per prendere decisioni aziendali migliori.
Di conseguenza, le aziende sono alla ricerca di individui in grado di analizzare e interpretare tali dati. Le aziende hanno bisogno di persone in grado di comprendere i dati e tradurli in un formato comprensibile per la gestione in modo che possano prendere decisioni aziendali migliori. Gli individui con queste capacità di analisi dei dati potrebbero essere chiamati analisti di dati o analisti di business intelligence (BI).