無料のオンライン データ分析コースはありますか? もちろんあります！ これらのコースは、無料であるという理由だけでなく、オンラインで自分のペースで学習できるという理由だけでなく、何を推測しますか? 彼らは一流です！
データ分析はビジネスの重要な要素であるため、データ分析スペシャリストの需要が高まっています。 テクノロジーの進化と、データに依存する意思決定の日々の増加も、ケース スタディの XNUMX つです。
突然、データ分析が話題になっているようで、それが何なのか疑問に思うでしょう。 これ以上調べる必要はありません。 World Scholars Hub には最適なソリューションがあります。
目次
データ分析とは何ですか？
データ分析とは、さまざまな種類のデータ分析の総称です。 特定の問題を解決するために利用可能な洞察と傾向を使用することを扱います。 簡単に言えば、データ分析は、データまたは統計を体系的に分析することを扱います。
データパターンの理解と適用に基づいて、データ分析は科学的に効果的な決定が行われることを目的としています。 科学的には、データは決定を下す前にさまざまなステップとプロセスを経なければならないという意味です。
あらゆるビジネスにおけるパフォーマンスの最適化、利益の最大化、正確な意思決定の秘訣であるため、あらゆる種類の情報をデータ分析にかけることができます。
データ分析のもう XNUMX つの優れた点は、その仕事の多様性です。 データ分析を使用すると、データ アナリスト、ビジネス インテリジェンス アナリスト、データ サイエンティスト、データ エンジニア、運用アナリスト、プロジェクト マネージャー、または IT システム分析などになることができます。
データ分析にはさまざまなステップが含まれますが、これらはすべてビジネスの成長のためのものです。 これらの各段階は、ビジネス効率の鍵を握っています。
データ分析に関連するステップは何ですか?
以下は、データ分析に関連する 4 つのステップです。
1. 記述的分析：
記述的分析は、ビジネスがどれだけうまくいっているかを扱います。 この段階で最もよく聞かれる質問は、「あなたのビジネスで何が起こっていますか?」です。
データ分析のこの側面では、深い情報は必要ありません。 ビジネスが円滑に運営されているかどうかの質問に答えます。 したがって、多くの場合、答えは十分に詳細ではありません。
2. 診断分析：
これは、記述的分析の次のステップです。 診断分析は、問題の根本原因を扱います。 この段階で尋ねられる質問は、常に なぜ. 例：「なぜあなたのビジネスにこれが起こっているのですか？」
ビジネスに関する十分に詳細な情報により、「なぜ」問題が明らかになります。 この段階は、ビジネスの異常を特定するのに役立ちます。
3. 予測分析：
これは、診断分析の後のステップです。 予測分析では、以前の統計とアルゴリズムを使用して推奨事項を提供します。 この段階で最もよく聞かれる質問は、「将来何が起こる可能性が最も高いですか?」です。
この手法は、長年にわたる傾向とパターンに基づいています。 特定の傾向が再発するかどうかを判断するために使用されます。 また、将来の出来事に対して利用可能な最善の推奨事項を提供するのにも役立ちます。
4. 規範的分析：
これは、予測分析の次のステップです。 処方的分析は、行動の最善の選択を決定します。 この領域は、「何をすべきか」という質問に答えるのに役立ちます。
何をすべきか、何をすべきでないかを決定します。 これは、考えられる結果と、ビジネスを最大限に最適化するために何をすべきかについてユーザーにアドバイスするために使用できます。 この段階では、不確実性に直面しても、データ主導の意思決定が行われます。
無料のオンライン データ分析コースを選択する際の注意点
自分に最も適したコースを選択することは、あなたが思っているよりもはるかに手間がかかります。 オンライン コースを選択する前に、いくつかの要因を考慮する必要があります。
以下は、無料のオンライン データ分析コースを選択する際に考慮すべき要素です。
1. 信頼性と評価:
これは、コースを選択する前に注意する必要があります。 これには、以前にコースを受講した学生によるレビューが含まれます。 コースがどれだけ信頼できるかを決定します。 コースにオプトインしたくなくて、途中でそのコースの評価が 1.0 であることに気付きます。 それは嫌ですよね？
2. コース期間：
オンライン コースは、短期 (数時間から数週間) または長期 (数か月から数年) の場合があります。 コースの期間は、あなたの可用性と包括性のレベルによって異なります。 一般的に、長期コースは短期コースに比べてより詳細な内容になっていることが多いです。
3. 強度：
オンラインコースは、初級、中級、上級とさまざまですが、これらすべての段階からなるシリーズもあります。 他のコースでは、コースを選択する前に基本的な知識が必要です。
データ分析のコースを選択するときは、現在の教育レベルに最も適したコースを選択してください。
4. コースのアクセシビリティ:
一部の無料コースは、期間内にアクセスできる (一時的にアクセスできる) ものもあれば、生涯利用できるものもあります。 主題について不確実な場合にいつでもそれらを参照できるため、永続的にアクセスできるコースを選択するのが最善です.
5. サポートおよび指導プログラム:
ほとんどの無料コースにはいくつかの取り消しがあり、これらの取り消しには、コース証明書、サポート、およびメンターシップ プログラムが含まれます。 これらのサポートおよび指導プログラムには、ディスカッション プラットフォーム、ライブ講義施設、シミュレーション ツールなどがあります。
この撤退にもかかわらず、これらのコースの一部では財政援助がオプションになっています。
6. 共有可能な証明書と財政援助:
コース修了後に発行される証明書は、プロ意識の証明となります。 ほとんどのオンライン学習プラットフォームでは、共有可能な証明書を取得するためにトークンが必要ですが、一部のプラットフォームでは、これらのコースを無料で学習し、認定を受けたい学生に財政援助を提供しています. 証明書が無料でない場合は、財政援助が利用できるかどうかを確認してください。
最高の無料オンライン データ分析コースとは?
以下は、最高の無料のオンラインデータ分析コースです。
- データ分析ショートコース
- データサイエンスを理解する
- データ分析の概要
- データ分析入門
- データサイエンスのための数学
- リーン分析ワークショップ
- エクセルを使ったデータ分析入門
- ベイジアン統計: 概念からデータ分析まで
- Google データ分析
- データ分析のためのコーディングを学ぶ.
10 の最高の無料オンライン データ分析コース
1. データ分析ショートコース
- のためのベスト： 初心者
- 評価： 4.84のうち5
- 期間： 毎日15分
- プラットフォーム： キャリアファウンドリー。
データ分析短期コースは、データ分析の実践的な入門コースです。 このコースでは、クリーニングから始めて、ビジュアライゼーション (チャートやグラフを含む) と重要な洞察で締めくくります。 理解を深めるために、実際のデータセットを使用してビジネス上の問題に対処します。
このコースには、データの概要が含まれており、いくつかの演習も含まれています。 毎日、5 分の時間範囲内で自分のペースで 15 レッスンを受けます。
各チュートリアルには、紹介ビデオ、書面によるレッスン、実践的なタスク、インタラクティブなクイズが含まれています。 これには、データのクリーニング、視覚化、および最終的な洞察を含む包括的な研究であるデータ分析の概要が含まれています。
2. データサイエンスを理解する
- のためのベスト： 初心者
- 評価： 記載されていない
- 期間： 2時間
- プラットフォーム： データキャンプ。
データ サイエンスを理解することで、データ サイエンス、機械語、データ視覚化、データ エンジニアリング、クラウド コンピューティングに関する知識が広がります。 このコースは、15 のビデオと 48 の演習で構成されています。
このコースでは、データ サイエンス、データ収集、保存、準備、探索、視覚化、実験、予測の基礎を学びます。
また、データの解釈と日常生活への組み込みについても学びます。 また、コーディングを気にすることなく、データ サイエンティストの役割を学ぶことができます。
3. データ分析入門
- のためのベスト： 初心者
- 評価： 4.8のうち5
- 期間： 6か月間
- プラットフォーム： Coursera。
データ分析の概要では、事前の経験は必要ないため、ゼロからデータ分析を行うことができます。 このコースでは、データ分析のキャリアに備えるために必要な、需要の高いスキルについて学びます。
このコースでは、分析のためにデータを準備、整理、分析、視覚化する方法を学びます。 また、スプレッドシート、SQL、および R プログラミングを使用して分析と計算を完了する方法も教えられます。
4. データ分析入門
- のためのベスト： 初心者
- 評価： 記載されていない
- 期間： 約6週
- プラットフォーム： Udacity。
データ分析の概要には、クエリの作成方法、データを使用可能な形式に整理する方法、および問題に対処する方法に関する情報が含まれています。 また、データの調査、データ内のパターンの検索、データの直感の開発、判断、結論、または予測に関するレッスンも含まれています。
また、あなたは自分の発見を表現する最良の方法であると考えられます。 さらに、Python ライブラリ NumPy、Pandas、および Matplotlib を使用して、より簡潔で迅速な方法でコーディングを学習します。
このコースの前提条件として、このコースに登録する前に、Python でのプログラミングに慣れ、その概念についての知識が必要です。 そうでない場合は、「python プログラミング入門コース」というコースが用意されており、これらを順を追って説明します。
5. データサイエンスのための数学
- のためのベスト： 初心者
- 評価： 記載されていない
- 期間： 5〜6時間
- プラットフォーム： アリソン。
データ サイエンスの数学では、データ サイエンスでの数学の使用に関連する確率、統計、および線形代数の基礎について説明します。 すべてのデータ プロフェッショナル (データ サイエンティスト、データ アナリスト、ビジネス アナリスト、またはデータ エンジニア) には数学の基本的な理解が必要であるため、このコースでは必要なすべての側面をカバーしています。
このコースは、あらゆる抽象的で応用されていない数学とは異なります。 アリソンでは、世界に影響を与えることができる数学を学びます。 このコースは、シリーズの XNUMX 番目のコースです。 このコースを最大限に活用するには、データ サイエンスの数学を受講する前に、データ サイエンスに関する最初の XNUMX つのコースを受講することをお勧めします。
6. リーン分析ワークショップ
- のためのベスト： 初心者
- 評価： 4.6のうち5
- 期間： 2時間23分
- プラットフォーム： ウデミー
Learn Analytics ワークショップは、分析の基礎、データ駆動型の考え方、リーン スタートアップの原則を理解するのに役立ちます。 このコースでは、ビジネス モデルがあらゆる規模のスタートアップにどのように関係しているかを示す XNUMX つの例を見ていきます。
また、決定を下して前進する時期を知り、確立されたビジネスや製品にリーン分析の概念を適用する方法も学びます。
7. Excel を使用したデータ分析の概要
- のためのベスト： 初心者
- 評価： 記載されていない
- 期間： 4 週間 (週 2 ～ 4 時間)
- プラットフォーム： edX
Microsoft Excel とそれに統合されたピボット テーブルは、データ分析に最適な分析機能の XNUMX つです。 このコースでは、Excel の最も人気のある機能を使用してデータ分析を実行する方法を学習します。
Excel を使用したデータ分析の概要では、行と列の範囲を使用して Excel でピボット テーブルを作成する方法を説明します。 また、さまざまな方法でデータを要約し、迅速なデータ探索を促進し、収集されたデータから洞察に満ちた知識を生成する機能など、Excel ピボットの有効性を実際に確認できます。
8. ベイジアン統計: 概念からデータ分析まで
- のためのベスト： 中級
- 評価： 4.6のうち5
- 期間： 12時間
- プラットフォーム： Coursera。
このコースでは、確率とデータ分析の研究を通じて、統計へのベイジアンアプローチを紹介します。 また、ベイジアン アプローチの基礎と、典型的なデータ型への適用についても説明します。
ベイジアン アプローチは、ベイジアン アプローチの利点だけでなく、フリーケンティスト アプローチとも対比されます。 魅力的な学習環境を作成するために、このコースでは、講義ビデオ、コンピューターのデモンストレーション、読書、演習、ディスカッション ボードを組み合わせています。
9. Googleデータ分析
- のためのベスト： 初心者
- 評価： 4.8のうち5
- 期間： 6ヶ月（週10時間）
- プラットフォーム： Coursera。
Google データ分析を使用すると、ジュニアまたはアソシエイトのデータ アナリストが日常的に使用する手順と方法を完全に理解できます。
このコースでは、スプレッドシート、SQL、R プログラミング、Tableau などのツールを使用したデータのクリーニング、分析、視覚化などの重要な分析方法も学びます。 また、ダッシュボード、プレゼンテーション、一般的な視覚化プラットフォームでデータの調査結果を表示する方法も学習します。
10. データ分析のためのコードを学ぶ
- のためのベスト： 初心者
- 評価： 3.5のうち5
- 期間： 24時間
- プラットフォーム： オープンラーン。
Learn to code for data analysis では、コーディングを使用してコンピューター プログラムを作成する方法を説明します (一度に XNUMX 行のコード)。 Python はすべての学問分野で人気があるため、このコースで使用されるプログラミング言語です。
世界銀行、世界保健機関、およびその他の組織からの実際のデータを使用して、よく知られている Jupyter ノートブック プラットフォームを使用したコーディング演習と執筆分析が行われます。 これにより、コードを実行した結果をすぐに確認できるようになり、エラーを見つけて修正しやすくなります。
このコースでは、オープン データにアクセスする方法、分析用に準備する方法、ビジュアライゼーションを作成する方法、および分析を文書化して公開および非公開で配布する方法を学習します。
よくある質問 無料のオンライン データ分析コース
最高の無料オンライン データ分析コースは何ですか?
CareerFoundryによるデータ分析ショートコース
データサイエンスはデータ分析と同じですか?
いいえ。
データ分析を勉強した場合、どのような仕事の機会がありますか?
データ分析を使用すると、データ アナリスト、ビジネス インテリジェンス アナリスト、データ サイエンティスト、データ エンジニア、オペレーショナル アナリスト、プロジェクト マネージャー、IT システム分析などになることができます。
すべてのデータ分析コースは初心者に適していますか?
いいえ、一部のコースでは、コースにオプトインする前に、一部の分野に関する前提知識が必要です。
ビジネスにとってデータ分析はどれほど重要ですか?
データ分析は、あらゆるビジネスにおけるパフォーマンスの最適化、利益の最大化、正確な意思決定の秘訣です。
我々はまた：
- オンラインのデータ分析認定資格ベスト 10
- 初心者向けの 10 個のデータ アナリスト認定資格
- 20 の最高のデータ サイエンス プログラム オンライン
- ベスト 10 の無料データ分析認定資格
- 米国のデータ科学のトップ 10 大学.
結論：
突然、誰もがデータ分析について話しているように見えますが、あなたは「このデータ分析はどのようなものですか?」 先に約束したように、データ分析とは何かを理解していただけたでしょうか。
また、さまざまな無料のデータ分析コースから選択できたことを願っています。 ご連絡をお待ちしております。