무료 온라인 데이터 분석 과정이 있습니까? 물론 있습니다! 이 과정은 무료이기 때문에 또는 온라인이고 자기 주도적으로 진행되기 때문에 유리할 뿐만 아니라 무엇을 추측합니까? 그들은 최고 수준입니다!
데이터 분석은 비즈니스의 중요한 구성 요소이기 때문에 데이터 분석 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 기술의 발전과 데이터에 의존하는 의사 결정의 일상적인 증가도 사례 연구였습니다.
갑자기 데이터 분석이 화두가 된 것 같아서 그게 무엇인지 궁금합니다. 더 이상 볼 필요가 없습니다. World Scholars Hub에는 최고의 솔루션이 있습니다!
차례
데이터 분석이란 무엇입니까?
데이터 분석은 다양한 유형의 데이터 분석에 대한 일반적인 이름입니다. 특정 문제를 해결하기 위해 사용 가능한 통찰력과 추세를 사용하는 방법을 다룹니다. 간단히 말해서 데이터 분석은 데이터나 통계를 체계적으로 분석하는 것을 다룬다.
데이터 패턴에 대한 이해와 적용을 바탕으로 데이터 분석은 과학적으로 효과적인 결정을 내리는 것입니다. 과학적으로 데이터는 결정을 내리기 전에 다양한 단계와 프로세스를 거쳐야 합니다.
모든 유형의 정보는 모든 비즈니스에서 성능 최적화, 이익 극대화 및 정확한 의사 결정의 비결이므로 데이터 분석의 대상이 될 수 있습니다.
데이터 분석의 또 다른 아름다운 점은 직업의 다양성입니다. 데이터 분석을 사용하면 몇 가지만 언급하면 데이터 분석가, 비즈니스 인텔리전스 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 운영 분석가, 프로젝트 관리자 또는 IT 시스템 분석이 될 수 있습니다.
데이터 분석에는 다양한 단계가 있으며 이 모든 단계는 비즈니스 성장을 위한 것입니다. 이러한 각 단계는 비즈니스 효율성의 핵심입니다.
데이터 분석과 관련된 단계는 무엇입니까?
다음은 데이터 분석과 관련된 4단계입니다.
1. 설명 적 분석 :
기술 분석은 비즈니스가 얼마나 잘 진행되고 있는지를 다룹니다. 이 단계에서 가장 자주 묻는 질문은 "귀하의 비즈니스에서 무슨 일이 일어나고 있습니까?"입니다.
데이터 분석의 이러한 측면에서는 깊은 정보가 필요하지 않습니다. 사업의 순조로운 운영 여부에 대한 질문에 답합니다. 따라서 답이 잘 나오지 않는 경우가 많습니다.
2. 진단 분석:
이것은 기술 분석 이후의 단계입니다. 진단 분석은 문제의 근본 원인을 다룹니다. 이 단계에서 묻는 질문은 항상 다음으로 시작합니다. why. 예: "왜 귀하의 비즈니스에 이런 일이 발생합니까?"
비즈니스에 대한 자세한 정보를 통해 "왜" 문제가 밝혀집니다. 이 단계는 비즈니스 이상을 식별하는 데 도움이 됩니다.
3. 예측 분석 :
진단 분석 이후의 단계입니다. 예측 분석에서는 이전 통계 및 알고리즘을 사용하여 권장 사항을 제공합니다. 이 단계에서 가장 자주 묻는 질문은 "앞으로 어떤 일이 일어날 가능성이 가장 높습니까?"입니다.
이 기술은 수년 간의 추세와 패턴을 기반으로 합니다. 특정 추세가 반복되는지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 또한 미래에 일어날 일에 대해 사용 가능한 최상의 권장 사항을 제공하는 데 도움이 됩니다.
4. 처방 적 분석 :
이것은 예측 분석 이후의 단계입니다. 처방적 분석은 최선의 선택을 결정합니다. 이 영역은 "무엇을 해야 합니까?"라는 질문에 답하는 데 도움이 됩니다.
해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 결정합니다. 이것은 가능한 결과와 최대의 비즈니스 최적화를 위해 수행해야 하는 작업에 대해 사용자에게 조언하는 데 사용할 수 있습니다. 이 단계에서는 불확실성에 직면하더라도 데이터 기반 결정이 내려집니다.
무료 온라인 데이터 분석 과정을 선택할 때 찾아야 할 사항
자신에게 가장 적합한 과정을 선택하는 것은 생각보다 훨씬 더 많은 작업입니다. 온라인 과정을 선택하기 전에 몇 가지 요소를 고려해야 합니다.
다음은 무료 온라인 데이터 분석 과정을 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소입니다.
1. 신뢰성 및 등급:
이것은 어떤 코스를 선택하기 전에 살펴보아야 합니다. 여기에는 이전에 코스를 수강한 학생들이 제공한 리뷰가 포함됩니다. 코스를 얼마나 신뢰할 수 있는지 결정합니다. 코스를 선택하고 싶지 않을 것이며 1.0 등급이라는 것을 알게 될 것입니다. 당신은 그것을 좋아하지 않을 것입니다, 그렇죠?
2. 코스 기간 :
온라인 과정은 단기(몇 시간에서 몇 주) 또는 장기(몇 달에서 몇 년)가 될 수 있습니다. 코스 기간은 귀하의 가용성과 포괄성 수준에 따라 달라집니다. 일반적으로 장기 과정은 단기 과정에 비해 더 세부적인 경우가 많습니다.
3. 강렬:
온라인 과정은 다양한 초급, 중급, 고급으로 구성되어 있으며 일부는 이러한 모든 단계로 구성된 시리즈입니다. 다른 과정은 과정을 선택하기 전에 기본 지식이 있어야 합니다.
데이터 분석 과정을 선택할 때 현재 교육 수준에 가장 적합한 과정을 선택하십시오.
4. 코스 접근성:
일부 무료 과정은 시간 범위 내에서(임시 접근 가능) 접근 가능하고 다른 과정은 평생 이용 가능합니다. 영구적으로 접근 가능한 코스를 선택하는 것이 가장 좋습니다. 주제에 대한 불확실성이 있는 경우 언제든지 다시 참조할 수 있기 때문입니다.
5. 지원 및 멘토링 프로그램:
대부분의 무료 과정에는 일부 철회가 있으며 이러한 철회에는 과정 인증서, 지원 및 멘토링 프로그램이 포함됩니다. 이러한 지원 및 멘토링 프로그램에는 토론 플랫폼, 라이브 강의 시설 및 시뮬레이션 도구가 포함됩니다.
이러한 철회에도 불구하고 재정 지원은 이러한 과정 중 일부의 옵션입니다.
6. 공유 가능한 인증서 및 재정 지원:
과정 수료 후 발급된 수료증은 전문성을 증명하는 역할을 합니다. 대부분의 온라인 학습 플랫폼은 공유 가능한 인증서를 얻기 위해 토큰이 필요하지만 일부 플랫폼은 이러한 과정을 무료로 공부하고 여전히 인증을 받고자 하는 학생들에게 재정 지원을 제공합니다. 인증서가 무료가 아닌 경우 재정 지원이 가능한지 확인하십시오.
최고의 무료 온라인 데이터 분석 과정은 무엇입니까?
다음은 최고의 무료 온라인 데이터 분석 과정입니다.
- 데이터 분석 단기 과정
- 데이터 과학 이해
- 데이터 분석 소개
- 데이터 분석 소개
- 데이터 과학을 위한 수학
- 린 분석 워크숍
- 엑셀을 이용한 데이터 분석 입문
- 베이지안 통계: 개념에서 데이터 분석까지
- 구글 데이터 분석
- 데이터 분석을 위한 코딩 배우기.
10 최고의 무료 온라인 데이터 분석 과정
1. 데이터 분석 단기 과정
- 최상의 : 초급
- 평가: 4.84의 5 아웃
- 소요 시간 : 매일 15 분
- 플랫폼 : 커리어 파운드리.
데이터 분석 단기 과정은 데이터 분석에 대한 실용적인 소개입니다. 이 과정에서는 정리로 시작하여 시각화(차트 및 그래프 포함) 및 주요 통찰력으로 마무리합니다. 더 나은 이해를 위해 실제 데이터 세트를 사용하여 비즈니스 문제를 해결할 것입니다.
이 과정에는 데이터에 대한 소개와 몇 가지 연습 문제가 포함되어 있습니다. 매일, 당신은 5분의 시간 범위 내에서 15개의 일일 수업을 받습니다.
각 자습서에는 비디오 소개, 서면 수업, 실습 작업 및 대화형 퀴즈가 혼합되어 있습니다. 여기에는 데이터 정리, 시각화 및 최종 통찰력과 관련된 포괄적인 연구인 데이터 분석에 대한 소개가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 과학 이해
- 최상의 : 초급
- 평가: 명시되지 않음
- 소요 시간 : 2 시간
- 플랫폼 : 데이터캠프.
데이터 과학을 이해하면 데이터 과학, 기계어, 데이터 시각화, 데이터 엔지니어링 및 클라우드 컴퓨팅에 대한 지식을 넓힐 수 있습니다. 이 과정은 15개의 비디오와 48개의 연습으로 구성되어 있습니다.
이 과정에서는 데이터 과학, 데이터 수집, 저장, 준비, 탐색, 시각화, 실험 및 예측의 기초를 배웁니다.
또한 데이터 해석 및 일상 생활에 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 또한 코딩에 대한 걱정 없이 데이터 과학자의 역할을 배우게 됩니다.
3. 데이터 분석 소개
- 최상의 : 초급
- 평가: 4.8의 5 아웃
- 소요 시간 : 6 개월
- 플랫폼 : 꾸 세라
데이터 분석 소개는 사전 경험이 필요하지 않으므로 데이터 분석을 처음부터 시작합니다. 이 과정은 데이터 분석 경력을 준비하는 데 필요한 수요가 많은 기술에 대해 알려줍니다.
이 과정에서는 분석을 위해 데이터를 준비, 구성, 분석 및 시각화하는 방법을 배웁니다. 또한 스프레드시트, SQL 및 R 프로그래밍을 사용하여 분석 및 계산을 완료하는 방법을 배우게 됩니다.
4. 데이터 분석 소개
- 최상의 : 초급
- 평가: 명시되지 않음
- 소요 시간 : 약 6 주
- 플랫폼 : 유다시티.
데이터 분석 소개에는 쿼리를 작성하고 데이터를 사용 가능한 형식으로 구성하고 문제를 해결하는 방법에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 또한 데이터 검사, 데이터에서 패턴 찾기, 데이터 직관 개발, 판단, 결론 또는 예측에 대한 수업이 포함되어 있습니다.
당신은 또한 당신의 발견을 표현하는 가장 좋은 방법을 생각하게 될 것입니다. 또한 Python 라이브러리 NumPy, Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 보다 간결하고 빠른 방법으로 코딩을 배웁니다.
이 과정의 전제 조건으로 이 과정에 등록하기 전에 Python 프로그래밍에 익숙하고 개념에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 그렇지 않은 경우 "파이썬 프로그래밍 과정 소개"에 대한 과정이 있어 이를 통해 안내합니다.
5. 데이터 과학을 위한 수학
- 최상의 : 초급
- 평가: 명시되지 않음
- 소요 시간 : 5-6 시간.
- 플랫폼 : 앨리슨.
데이터 과학을 위한 수학은 데이터 과학에서 수학을 사용하는 것과 관련된 확률, 통계 및 선형 대수의 기초를 다룹니다. 모든 데이터 전문가(데이터 과학자, 데이터 분석가, 비즈니스 분석가 또는 데이터 엔지니어)는 수학에 대한 기본적인 이해가 필요하므로 이 과정은 필요한 모든 측면을 다룹니다.
이 과정은 모든 추상적이고 적용되지 않은 수학과는 다릅니다. Alison에서 여러분은 세상에 영향을 미칠 수 있는 수학을 배우게 됩니다. 이 과정은 시리즈의 세 번째 과정입니다. 이 과정을 최대한 활용하려면 데이터 과학에 대한 수학을 수강하기 전에 데이터 과학에 대한 처음 두 과정을 수강하는 것이 좋습니다.
6. 린 분석 워크샵
- 최상의 : 초급
- 평가: 4.6의 5 아웃
- 소요 시간 : 2시간 23분
- 플랫폼 : 우미.
분석 워크숍 학습은 분석의 기본, 데이터 기반 사고 방식 및 린 스타트업 원칙을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이 과정에서는 비즈니스 모델이 모든 규모의 신생 기업과 어떤 관련이 있는지에 대한 XNUMX가지 예를 살펴봅니다.
또한 결정을 내릴 시간을 알고 기존 비즈니스 및 제품에 린 분석의 개념을 적용하는 방법을 배우게 됩니다.
7. Excel을 사용한 데이터 분석 소개
- 최상의 : 초급
- 평가: 명시되지 않음
- 소요 시간 : 4주(주당 2-4시간)
- 플랫폼 : edX
Microsoft Excel 및 통합 피벗 테이블은 데이터 분석을 위한 최고의 분석 기능 중 하나입니다. 이 과정에서는 Excel에서 가장 많이 사용되는 기능을 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법을 배웁니다.
Excel을 사용한 데이터 분석 소개에서는 다양한 행과 열을 사용하여 Excel에서 피벗 테이블을 만드는 방법을 알아봅니다. 또한 다양한 방식으로 데이터를 요약하고, 빠른 데이터 탐색을 촉진하고, 수집된 데이터에서 통찰력 있는 지식을 생성하는 기능을 포함하여 작동 중인 Excel 피벗의 효율성을 목격하게 될 것입니다.
8. 베이지안 통계: 개념에서 데이터 분석까지
- 최상의 : 중간의
- 평가: 4.6의 5 아웃
- 소요 시간 : 12 시간
- 플랫폼 : 꾸 세라
확률 및 데이터 분석 연구를 통해 통계에 대한 베이지안 접근 방식을 소개합니다. 또한 베이지안 접근 방식의 기초와 일반적인 데이터 유형에 대한 적용을 가르칩니다.
베이지안 접근 방식은 베이지안 접근 방식의 장점뿐만 아니라 빈도주의적 접근 방식과 대조됩니다. 매력적인 학습 환경을 조성하기 위해 이 과정은 강의 비디오, 컴퓨터 데모, 읽기, 연습 및 토론 게시판을 결합합니다.
9. 구글 데이터 분석
- 최상의 : 초보자
- 평가: 4.8의 5 아웃
- 소요 시간 : 6개월(주당 10시간)
- 플랫폼 : 꾸 세라
Google 데이터 분석을 통해 주니어 또는 보조 데이터 분석가가 매일 사용하는 절차와 방법을 철저히 이해할 수 있습니다.
이 과정에서는 스프레드시트, SQL, R 프로그래밍 및 Tableau와 같은 도구를 사용한 데이터 정리, 분석 및 시각화를 포함하는 중요한 분석 방법도 배우게 됩니다. 또한 대시보드, 프레젠테이션 및 인기 있는 시각화 플랫폼에 데이터 결과를 표시하는 방법을 배우게 됩니다.
10. 데이터 분석을 위한 코딩 배우기
- 최상의 : 초보자
- 평가: 3.5의 5 아웃
- 소요 시간 : 24 시간
- 플랫폼 : 오픈런.
데이터 분석을 위한 코딩 학습은 코딩(한 번에 한 줄의 코드)을 사용하여 컴퓨터 프로그램을 만드는 방법을 알려줍니다. 모든 학문 분야에서 파이썬의 인기로 인해 이 과정에서 사용되는 프로그래밍 언어입니다.
세계은행, 세계보건기구 및 기타 기관의 실제 데이터를 사용하여 잘 알려진 Jupyter Notebooks 플랫폼을 사용한 코딩 연습 및 쓰기 분석이 수행됩니다. 이는 코드 실행 결과를 즉시 볼 수 있게 하고 오류를 더 쉽게 발견하고 수정할 수 있도록 하기 위한 것입니다.
이 과정에서는 공개 데이터에 액세스하고, 분석을 위해 준비하고, 시각화를 만들고, 공개 및 비공개로 분석을 문서화하고 배포하는 방법을 배웁니다.
자주 묻는 질문 무료 온라인 데이터 분석 과정
최고의 무료 온라인 데이터 분석 과정은 무엇입니까?
CareerFoundry의 데이터 분석 단기 과정
데이터 과학은 데이터 분석과 동일합니까?
그렇지 않습니다.
데이터 분석을 공부하면 어떤 직업 기회를 얻을 수 있습니까?
데이터 분석을 통해 데이터 분석가, 비즈니스 인텔리전스 분석가, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 운영 분석가, 프로젝트 관리자, IT 시스템 분석 등이 될 수 있습니다.
모든 데이터 분석 과정이 초보자에게 적합합니까?
아니요, 일부 과정은 과정에 옵트인하기 전에 일부 분야에 대한 사전 지식이 필요합니다.
데이터 분석은 비즈니스에 얼마나 중요합니까?
데이터 분석은 모든 비즈니스에서 성능 최적화, 이익 극대화 및 정확한 의사 결정의 비결입니다.
우리는 또한 추천한다
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- 초보자를 위한 10가지 데이터 분석가 자격증
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- 10 최고의 무료 데이터 분석 인증
- 미국 데이터 과학 분야 상위 10개 대학.
결론 :
갑자기 모든 사람들이 데이터 분석에 대해 이야기하는 것 같고 여러분은 "이 데이터 분석은 어떤가요?"라고 생각합니다. 앞서 약속한 대로 데이터 분석이 무엇인지 이해할 수 있기를 바랍니다.
또한 다양한 무료 데이터 분석 과정을 선택할 수 있기를 바랍니다. 우리는 당신의 의견을 듣고 싶습니다!