არსებობს უამრავი მონაცემთა ანალიტიკის სერთიფიკატი ინტერნეტში, მაგრამ ზოგჯერ ძნელია იდენტიფიცირება ყველა ამ ონლაინ მონაცემთა ანალიტიკის სერთიფიკატებიდან.
მონაცემთა ანალიტიკა დღეს ერთ-ერთი ყველაზე სწრაფად მზარდი და მოთხოვნადი ინდუსტრიაა. ბაზრის კვლევის ფირმა Gartner-ის პროგნოზით, ბიზნესის დანახარჯები მონაცემთა და ანალიტიკური გადაწყვეტილებებისთვის 189 წელს 2022 მილიარდ დოლარს მიაღწევს, 150 წელს 2019 მილიარდ დოლართან შედარებით.
2025 წლისთვის დიდი მონაცემების გლობალური ბაზარი სავარაუდოდ 103 მილიარდი დოლარი იქნება.
მონაცემთა მეცნიერების პროფესიონალებზე მზარდი მოთხოვნა ნიშნავს, რომ მეტი ადამიანი, ვიდრე ოდესმე გადის ონლაინ მონაცემთა ანალიტიკის კურსებს. როგორც დამატებითი სარგებელი, ამ კურსებიდან ბევრი გთავაზობთ სერთიფიკატს ან სერთიფიკატს, რომელიც დაგეხმარებათ გამოირჩეოდეთ.
თუ თქვენ განიხილავთ ა სასერთიფიკატო კურსი, ჩვენ გყავთ დაფარული. ჩვენ შევადგინეთ მონაცემთა ანალიტიკის 20 საუკეთესო სერთიფიკატის სია ონლაინ, რათა დაგეხმაროთ დაწყებაში. მანამდე კი დავრწმუნდეთ, რომ ერთსა და იმავე გვერდზე ვართ.
სარჩევი
რა არის მონაცემთა ანალიზი?
მონაცემთა ანალიზის საგანია არსებული მონაცემთა ნაკრების დამუშავება და სტატისტიკური ანალიზი. ანალიტიკოსები ყურადღებას ამახვილებენ მონაცემთა აღების, დამუშავებისა და ორგანიზების გზების შემუშავებაზე, რათა აღმოაჩინონ აქტუალური საკითხების შესახებ ქმედითი შეხედულებები, ასევე განსაზღვრონ ამ ინფორმაციის კომუნიკაციის საუკეთესო გზა.
მარტივად რომ ვთქვათ, მონაცემები და ანალიტიკა ეხება იმ გამოწვევებზე გადაწყვეტილებების პოვნას, რომლებზეც ჩვენ არ ვართ დარწმუნებული პასუხებში. ის ასევე ეყრდნობა შედეგების მიწოდებას, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს სწრაფი სარგებელი.
მონაცემთა ანალიტიკა ასევე მოიცავს უფრო დიდი სტატისტიკისა და ანალიზის რამდენიმე სხვა ფილიალს, რომლებიც ხელს უწყობენ მონაცემთა განსხვავებული წყაროების გაერთიანებას და კავშირების აღმოჩენას და შედეგების გამარტივებას.
მონაცემთა ანალიტიკის უპირატესობები
დიდი მონაცემების ანალიტიკას აქვს რამდენიმე სარგებელი ბიზნესისთვის დღეს.
მონაცემთა ანალიტიკა ეხმარება:
- უკეთესი გადაწყვეტილების მიღება,
- იძლევა რისკების ეფექტურ მართვას,
- აუმჯობესებს მომხმარებლის გამოცდილებას და
- ზრდის ბრენდის ღირებულებას.
ამ უპირატესობების გათვალისწინებით, იზრდება მოთხოვნა კვალიფიციურ პროფესიონალებზე მონაცემთა ანალიტიკის სფეროში.
მოსალოდნელია, რომ ეს პროფესიონალები ფლობენ არა მხოლოდ თეორიულ ცოდნას, არამედ პრაქტიკულ ცოდნას დიდი მონაცემების ანალიტიკის შესახებ.
ამის უზრუნველსაყოფად, დამსაქმებლები ეძებენ კანდიდატებს, რომლებმაც გაიარეს ტრენინგი ან სერტიფიცირების კურსები, რომლებიც უზრუნველყოფენ პრაქტიკულ გაცნობას ამ საკითხთან დაკავშირებით.
გარდა იმისა, რომ შეეძლოთ მონაცემების ანალიზი, ამ პროფესიონალებს ასევე უნდა შეეძლოთ ამ მონაცემების ინფორმაციული ვიზუალიზაცია, რათა არატექნიკურ მომხმარებლებსაც შეეძლოთ ამის გაგება. ეს არის ის, სადაც იარაღები, როგორიცაა Tableau, იმოქმედებს. ეს ხელსაწყოები საშუალებას გაძლევთ შექმნათ ინტერაქტიული სქემები, გრაფიკები, გრაფიკები და ცხრილები, რომლებიც მოგვითხრობენ თქვენი ორგანიზაციის მუშაობის შესახებ მისი ძირითადი შესრულების ინდიკატორების (KPI) საფუძველზე.
მონაცემთა ანალიტიკა მონაცემთა მეცნიერების წინააღმდეგ
მონაცემთა მეცნიერების და მონაცემთა ანალიტიკა ორივე ეხება დიდ მონაცემებს, მაგრამ სხვადასხვა გზით. მონაცემთა მეცნიერება არის ფართო ტერმინი, რომელიც მოიცავს როგორც მონაცემთა ანალიტიკას, ასევე მონაცემთა მეცნიერებას.
მათემატიკა, სტატისტიკა, კომპიუტერულ მეცნიერებათა, ინფორმაციის მეცნიერება, მანქანათმცოდნეობა და ხელოვნური ინტელექტი ყველა შედის მონაცემთა მეცნიერებაში.
მონაცემთა მოპოვება, მონაცემთა დასკვნა, პროგნოზირებადი მოდელირება და მანქანათმცოდნეობის ალგორითმის შემუშავება გამოიყენება დიდი მონაცემთა ნაკრებიდან შაბლონების აღმოსაჩენად და მათ მნიშვნელოვან ბიზნეს სტრატეგიებად გადაქცევისთვის. მეორეს მხრივ, მონაცემთა ანალიტიკა ძირითადად ეხება სტატისტიკას, მათემატიკასა და სტატისტიკურ ანალიზს.
მონაცემთა ანალიტიკა მიზნად ისახავს გამოავლინოს კონკრეტული მოპოვებული შეხედულებები, ხოლო მონაცემთა მეცნიერება ფოკუსირებულია მონაცემთა უზარმაზარ ნაკრებებს შორის მნიშვნელოვანი კორელაციების აღმოჩენაზე.
სხვაგვარად რომ ვთქვათ, მონაცემთა ანალიტიკა არის მონაცემთა მეცნიერების ქვეჯგუფი, რომელიც ფოკუსირებულია იმ საკითხების უფრო დეტალურ გადაწყვეტილებებზე, რომლებსაც მონაცემთა მეცნიერება აყენებს.
მონაცემთა მეცნიერება მიზნად ისახავს იპოვნოს ახალი და საინტერესო საკითხები, რომლებიც შეიძლება დაეხმაროს ბიზნესს ინოვაციების შექმნაში. მეორეს მხრივ, მონაცემთა ანალიზი მიზნად ისახავს ამ კითხვებზე პასუხების პოვნას და იმის დადგენას, თუ როგორ შეიძლება მათი დანერგვა კომპანიაში, რათა წაახალისოს მონაცემებიზე ორიენტირებული ინოვაცია.
მონაცემთა ანალიტიკის საუკეთესო სერთიფიკატების სია ონლაინ
ქვემოთ მოცემულია მონაცემთა ანალიტიკის საუკეთესო ონლაინ სერთიფიკატების სია:
- SAS Advanced Analytics პროფესიული სერთიფიკატი
- SAS-ის სერთიფიცირებული მონაცემთა კურირების პროფესიონალი
- DASCA: უფროსი მონაცემთა მეცნიერი
- Microsoft-ის სერტიფიცირებული: Azure Data Scientist Associate
- IBM Data Science-ის პროფესიული სერთიფიკატი
- HarvardX-ის მონაცემთა მეცნიერების პროფესიული სერთიფიკატი
- კურსი: მონაცემთა მეცნიერების სპეციალიზაცია ჯონ ჰოპკინსის უნივერსიტეტის მიერ
- EdX Big Data MicroMasters პროგრამა
- Udacity Business Analytics Nanodegree
- DataCamp მონაცემთა ანალიზი Excel-ში.
10 საუკეთესო მონაცემთა ანალიტიკის სერთიფიკატი ონლაინ
1. SAS Advanced Analytics პროფესიული სერთიფიკატი
ეს არის უმაღლესი დონის მონაცემთა მეცნიერების სერთიფიკატი შემოთავაზებულია მონაცემთა მეცნიერების SAS აკადემიის მიერ და ის მოიცავს თემების ფართო სპექტრს, როგორიცაა სტატისტიკა, ვიზუალური ანალიტიკა, ლოგისტიკური რეგრესია, Hadoop საფუძვლები, მონაცემთა მოპოვება და სხვა.
სტუდენტებს უნდა ჰქონდეთ მინიმუმ ექვსი თვიანი პროგრამირების გამოცდილება სერთიფიკატის მიღებამდე, რომელიც შედგება ცხრა კურსისა და სამი ტესტისგან.
პლატფორმის ლეგიტიმურობისა და მონაცემთა მეცნიერების ამდენი თემის ფართო გაშუქების გამო, ბევრი მიიჩნევს, რომ ეს არის მონაცემთა მეცნიერების უდიდესი სერტიფიკატი.
2. SAS-ის სერთიფიცირებული მონაცემთა კურირების პროფესიონალი
მონაწილის სწავლის მრავალფეროვან სტილს რომ მოერგოს, SAS Big Data Certification გთავაზობთ როგორც ინსტრუქტორის ხელმძღვანელობით ტრენინგს, ასევე სწავლის თვითგანვითარებულ ელექტრონული სწავლების რეჟიმებს.
ჩარიცხვამდე, სტუდენტებს უნდა ჰქონდეთ კარგად გააზრებული პროგრამირება, მათ შორის მონაცემთა მანიპულირების ტექნიკა და SQL.
მონაცემთა მართვის ინსტრუმენტები და Hadoop არის განხილულ თემებს შორის. ამ პაკეტში არის ოთხი სასწავლო კურსი და მხოლოდ ერთი გამოცდა.
Data Curation სერთიფიკატი, ისევე როგორც სხვა SAS სერთიფიკატები, არის გამოწერაზე დაფუძნებული სერვისი, რომელიც გაძლევთ წვდომას ღრუბელზე ერთი წლის განმავლობაში, სანამ მის განახლებას მოგიწევთ.
3. DASCA: უფროსი მონაცემთა მეცნიერი
ამერიკის მონაცემთა მეცნიერების საბჭო, ან DASCA, არის მონაცემთა მეცნიერების საერთაშორისოდ აღიარებული სერთიფიკატების წამყვანი წყარო. მისი SDS (Senior Data Scientist) და PDS (Principal Data Scientist) რწმუნებათა სიგელები ერთ-ერთი ყველაზე პრესტიჟულია მსოფლიოში მონაცემთა მეცნიერებისთვის. შეამოწმეთ როგორ გახდი მონაცემთა მეცნიერი ბაკალავრის ხარისხით.
კანდიდატებს სხვადასხვა დისციპლინებიდან, მათ შორის ბიზნესის მენეჯმენტის, ფინანსების, სტატისტიკისა და ტექნოლოგიების ჩათვლით, შეუძლიათ ისარგებლონ გამყიდველის მიმართ ნეიტრალური მონაცემთა მეცნიერების სერტიფიცირების ინსტიტუტის ვრცელი, სიღრმისეული სასერტიფიკაციო პროგრამებით.
4. Microsoft-ის სერტიფიცირებული: Azure Data Scientist Associate
გსურთ გაიგოთ, როგორ შექმნათ და გაუშვათ მანქანური სწავლების დატვირთვები? Azure Data Scientist Associate სერთიფიკატი Microsoft-ისგან არის თქვენთვის.
Microsoft-ის ამ სერთიფიკატის საუკეთესო ნაწილი არის ის, რომ თქვენ შეგიძლიათ უფასოდ ისწავლოთ Microsoft-ის სასწავლო ინსტრუმენტების გამოყენებით, თუმცა, ასევე არის პრემიუმ, ინსტრუქტორების ხელმძღვანელობით ხელმისაწვდომი ვარიანტები. სერთიფიკატი მოიცავს AI გადაწყვეტილებებს, ბუნებრივი ენის დამუშავებას და მანქანათმცოდნეობას.
5. IBM Data Science-ის პროფესიული სერთიფიკატი
IBM Data Science Professional Certificate არის კიდევ ერთი სასარგებლო ონლაინ მონაცემთა რწმუნებათა სიგელები. კანდიდატებს, რომელთაც სურთ თავიანთი პროფესიონალური მონაცემთა მეცნიერების კარიერის დაწყება, შეიძლება განიხილონ დამწყებთათვის მონაცემთა მეცნიერების სერტიფიცირების პროგრამა.
სერთიფიკატი მოიცავს მონაცემთა მეცნიერების შესავალს მანქანური სწავლებით, პითონის, ღია კოდის ინსტრუმენტებით და SQL-ით ცხრა კურსის განმავლობაში.
მათი კურსები შეიძლება დასრულდეს საკუთარ დროზე, ხოლო კურსის შემქმნელები გირჩევენ მათ დასრულებას სამ თვეში.
6. HarvardX-ის მონაცემთა მეცნიერების პროფესიული სერთიფიკატი
HarvardX გთავაზობთ მრავალფეროვან ონლაინ კურსებს, რომლებიც შექმნილია იმისთვის, რომ დაეხმაროს პროფესორებს გააუმჯობესონ სწავლება და სწავლა კამპუსში და ონლაინ რეჟიმში.
HarvardX-ის მონაცემთა მეცნიერების პროფესიონალური სერთიფიკატის საშუალებით თქვენ შეისწავლით მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლებს, როგორიცაა R და მანქანური სწავლება რეალურ სამყაროში შემთხვევის შესწავლის გზით.
HarvardX-ის მონაცემთა მეცნიერების სერთიფიკატი აპლიკანტებს აძლევს ინფორმაციას და შესაძლებლობებს, რომლებიც მათ სჭირდებათ მონაცემთა ანალიზის რეალური გამოწვევების გადასაჭრელად.
ცხრა კურსი, რომლებიც ქმნიან მონაცემთა მეცნიერების პროფესიულ სერტიფიცირებას, მოიცავს თემებს, მათ შორის ვიზუალიზაციას, მანქანათმცოდნეობას, ხაზოვან რეგრესიას, ალბათობას, მონაცემთა ჩხუბს და სხვა.
7. კურსი: მონაცემთა მეცნიერების სპეციალიზაცია ჯონ ჰოპკინსის უნივერსიტეტის მიერ
ჯონ ჰოპკინსის უნივერსიტეტის მიერ შემოთავაზებული Coursera სერთიფიკატი იდეალურია დამწყებთათვის, რომელთაც სურთ ისწავლონ მონაცემთა პროდუქტის შექმნა, მონაცემების საფუძველზე დასკვნების გენერირება და მანქანური სწავლების პრაქტიკა.
გაწევრიანებამდე სტუდენტებს უნდა ჰქონდეთ საბაზისო გაცნობა პითონის შესახებ.
კურსები უფასოა, მაგრამ პირებს, რომელთაც სურთ სერტიფიცირების მიღება, შეიძლება მცირე გადასახადის გადახდა მოუწიონ, რადგან Coursera სერთიფიკატების უმეტესობა იწყება $50-დან.
8. EdX Big Data MicroMasters პროგრამა
ეს კურსი არის Big Data MicroMasters პროგრამის ნაწილი და დაგეხმარებათ გააუმჯობესოთ თქვენი პროგრამირებისა და მათემატიკური უნარები დიდი მონაცემების ანალიტიკის შესწავლისას.
ამ კურსში თქვენ შეისწავლით თუ როგორ შეინახოთ, დამუშავდეს და გააანალიზოთ მონაცემები, რათა მიიღოთ უკეთესი ბიზნეს გადაწყვეტილებები დღევანდელ ციფრულ სამყაროში.
თქვენ შეისწავლით როგორ გამოიყენოთ ტექნოლოგიები, როგორიცაა Apache Spark და R, რომლებიც სასიცოცხლო ანალიტიკური ინსტრუმენტებია. ამ კურსის ბოლოს შეძლებთ მონაცემთა მეცნიერების ფართომასშტაბიან გამოწვევებს შემოქმედებითად და ინიციატივით მიუდგეთ.
9. Udacity Business Analytics Nanodegree
თქვენ დაეუფლებით მონაცემთა ფუნდამენტურ უნარებს, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას ამ პროგრამის ფუნქციებსა და ინდუსტრიებში. თქვენ შეისწავლით თუ როგორ გამოიყენოთ Excel მონაცემების გასაანალიზებლად და მოდელების შესაქმნელად, SQL მონაცემთა ბაზების შეკითხვისთვის და Tableau მონაცემთა ინფორმაციული ვიზუალიზაციის შესაქმნელად.
ამ საბაზისო სასწავლო გეგმისთვის არ არსებობს წინაპირობები.
Udacity-მ გირჩიათ, რომ გქონდეთ წინასწარი კომპიუტერის გამოცდილება და შეძლოთ პროგრამული უზრუნველყოფის ჩამოტვირთვა და ინსტალაცია წარმატების მისაღწევად.
10. DataCamp მონაცემთა ანალიზი Excel-ში
ამ კურსზე, თქვენ შეისწავლით თუ როგორ გამოიყენოთ დროის დაზოგვის კლავიატურის მალსახმობები, გადაიყვანოთ და გაასუფთავოთ მონაცემთა ფორმატები, როგორიცაა ტექსტი, დრო და თარიღები, და შექმნათ საოცარი ლოგიკური ფუნქციები და პირობითი აგრეგაციები, როდესაც ისწავლით დროის დაზოგვის კლავიატურის მალსახმობების გამოყენებას.
თქვენ დაეუფლებით Excel-ის 35-ზე მეტ ახალ ფუნქციას, მათ შორის CONCATENATE, VLOOKUP და AVERAGEIF(S), ასევე იმუშავებთ Kickstarter-ის რეალურ მონაცემებთან, რათა შეაფასოთ რა არის წარმატებული პროექტი, პრაქტიკული პრაქტიკის მეშვეობით.
ხშირად დასმული კითხვები ონლაინ მონაცემთა ანალიტიკის ონლაინ სერტიფიკატის შესახებ
რა არის მონაცემთა ანალიტიკის სერტიფიკატის ღირებულება?
მონაცემთა ანალიტიკის სერთიფიკატი ღირს, დიახ! თუ თქვენ ეძებთ სამუშაოს მონაცემთა ანალიტიკაში. მონაცემთა ანალიტიკის სერთიფიკატი მოგაწვდით ყველა საჭირო უნარს და ცოდნას მონაცემთა ანალიტიკოსად სამუშაოს მოსაპოვებლად.
შესაძლებელია თუ არა მონაცემთა ანალიტიკოსმა მუშაობა თავისუფალ საფუძველზე?
Freelancing დღეს მონაცემთა მეცნიერებისთვის ერთ-ერთი საუკეთესო ალტერნატივაა, როგორც დამწყებთათვის, ასევე ექსპერტებისთვის. როგორც მონაცემთა მეცნიერების ფრილანსერი, თქვენ გაქვთ დიდი მოქნილობა პროექტის შერჩევის, დროის მენეჯმენტისა და ანაზღაურების თვალსაზრისით. ეს ასევე შესანიშნავი ვარიანტია დამწყებთათვის, რომლებსაც სურთ მიიღონ მეტი პრაქტიკული გამოცდილება რეალურ პროექტებზე მუშაობით.
არის მონაცემთა ანალიტიკა პერსპექტიული კარიერული გზა?
დიახ, მონაცემთა ანალიტიკა არის ჭკვიანი კარიერის არჩევანი, რადგან მონაცემები გახდა ნებისმიერი ინდუსტრიის გადაწყვეტილების მიღების პროცესის მნიშვნელოვანი ასპექტი. შედეგად, მონაცემთა ანალიტიკოსები დიდი მოთხოვნაა, რაც მათ სამუშაოს ერთ-ერთ საუკეთესო არჩევანს აქცევს.
საჭიროა თუ არა კოდირება მონაცემთა ანალიტიკაში?
მათ არა, მართალი გითხრათ. მონაცემთა ანალიტიკოსებს არ მოეთხოვებათ კოდირება, როგორც მათი ყოველდღიური პასუხისმგებლობის ნაწილი. მონაცემთა ანალიზის მარტივი ფუნქციები, როგორიცაა Google Analytics მონაცემთა ტენდენციების შემოწმება, ჩვეულებრივ არ საჭიროებს კოდის შექმნას.
რა როლს თამაშობს SQL მონაცემთა ანალიზში?
SQL არის მრავალი ადამიანის მონაცემთა ანალიზის „ხორცი და კარტოფილი“ - გამოიყენება მონაცემთა ბაზებში არსებული მონაცემების წვდომისთვის, გასაწმენდად და გასაანალიზებლად. მისი გაგება მარტივია, მაგრამ მას იყენებენ მსოფლიოს წამყვანი კორპორაციები უკიდურესად რთული პრობლემების მოსაგვარებლად.
საუკეთესო რეკომენდაციები
- 15 საუკეთესო სტომატოლოგიური სკოლა ფლორიდაში - საუკეთესო სკოლის რეიტინგი
- ფლორიდის საუკეთესო 11 სამედიცინო სკოლა - ფლორიდის სკოლის რეიტინგი
- 30 საუკეთესო კინომსახიობთა სკოლა მსოფლიოში
- 20 საუკეთესო სამედიცინო სკოლა ფილიპინებში - სკოლის რეიტინგი
- 20 საუკეთესო სამხედრო სკოლა ვაჟებისთვის – აშშ-ს სკოლების რეიტინგი.
დასკვნა
მონაცემთა ანალიტიკა იყო ყველაზე დიდი უნარების ხარვეზი ორი წლის წინ და ასე გრძელდება.
ბიზნესი აგროვებს მონაცემებს ათწლეულების განმავლობაში, მაგრამ ბევრმა არ იცის როგორ გამოიყენოს ეს მონაცემები უკეთესი ბიზნეს გადაწყვეტილებების მისაღებად.
შედეგად, კომპანიები ეძებენ პირებს, რომლებსაც შეუძლიათ ამ მონაცემების ანალიზი და ინტერპრეტაცია. ბიზნესს სჭირდება ადამიანები, რომლებსაც შეუძლიათ გაიგონ მონაცემები და თარგმნონ ისინი მენეჯმენტისთვის გასაგებ ფორმატში, რათა მათ მიიღონ უკეთესი ბიზნეს გადაწყვეტილებები. მონაცემთა ანალიტიკის ამ უნარების მქონე პირებს შეიძლება ეწოდოს მონაცემთა ანალიტიკოსები ან ბიზნეს ინტელექტის (BI) ანალიტიკოსები.
