온라인에는 많은 데이터 분석 인증이 있지만 때로는 이러한 모든 온라인 데이터 분석 인증 중에서 최고 중 일부를 식별하기가 정말 어렵습니다.
데이터 분석은 오늘날 가장 빠르게 성장하고 수요가 많은 산업 중 하나입니다. 시장 조사 기관인 Gartner는 데이터 및 분석 솔루션에 대한 비즈니스 지출이 189년의 2022억 달러에서 150년에는 2019억 달러에 이를 것으로 예상합니다.
2025년까지 전 세계 빅데이터 시장은 103억 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.
데이터 과학 전문가에 대한 수요 증가는 그 어느 때보다 많은 사람들이 온라인 데이터 분석 과정을 수강하고 있음을 의미합니다. 추가 혜택으로, 이러한 코스 중 다수는 귀하의 눈에 띄는 데 도움이 되는 수료증 또는 자격 증명을 제공합니다.
수강을 고려하고 계시다면 인증 과정, 우리는 당신을 덮었습니다. 시작하는 데 도움이 되도록 온라인에서 20가지 최고의 데이터 분석 인증 목록을 작성했습니다. 그러나 그 전에 같은 페이지에 있는지 확인합시다.
차례
데이터 분석이란 무엇입니까?
기존 데이터 세트의 처리 및 통계 분석은 데이터 분석의 주제입니다. 분석가는 현재 문제에 대한 실행 가능한 통찰력을 발굴하고 이 정보를 전달하는 가장 좋은 방법을 결정하기 위해 데이터를 캡처, 처리 및 구성하는 방법을 개발하는 데 중점을 둡니다.
간단히 말해서 데이터와 분석은 우리가 답을 확신할 수 없는 문제에 대한 솔루션을 찾는 것과 관련이 있습니다. 또한 빠른 혜택을 가져올 수 있는 결과를 제공하는 데 기반을 두고 있습니다.
데이터 분석에는 다른 데이터 소스의 조합과 결과를 단순화하는 동시에 연결성을 발견하는 데 도움이 되는 더 큰 통계 및 분석의 몇 가지 다른 분기도 포함됩니다.
데이터 분석의 이점
빅 데이터 분석은 오늘날 기업에 여러 가지 이점이 있습니다.
데이터 분석은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 더 나은 의사결정,
- 효과적인 위험 관리를 가능하게 하고,
- 고객 경험을 개선하고
- 브랜드 가치를 높입니다.
이러한 장점으로 인해 데이터 분석 분야의 숙련된 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
이들은 빅데이터 분석에 대한 이론적인 지식뿐 아니라 실무적인 노하우를 겸비할 것으로 기대된다.
이를 보장하기 위해 고용주는 해당 주제에 대한 실질적인 노출을 제공하는 교육 또는 인증 과정을 이수한 후보자를 찾고 있습니다.
이러한 전문가는 데이터를 분석할 수 있을 뿐만 아니라 비기술적 사용자도 이해할 수 있도록 해당 데이터의 유익한 시각화를 생성할 수 있어야 합니다. 여기에 Tableau와 같은 도구가 사용됩니다. 이러한 도구를 사용하면 핵심 성과 지표(KPI)를 기반으로 조직의 성과에 대한 이야기를 전달하는 대화형 차트, 그래프, 그래프 및 표를 만들 수 있습니다.
데이터 분석 대 데이터 과학
데이터 과학 및 데이터 분석은 모두 빅 데이터를 처리하지만 다른 방식으로 처리합니다. 데이터 과학은 데이터 분석과 데이터 과학을 모두 포함하는 광범위한 용어입니다.
수학, 통계, 컴퓨터 과학, 정보 과학, 기계 학습 및 인공 지능은 모두 데이터 과학에 포함됩니다.
데이터 마이닝, 데이터 추론, 예측 모델링 및 기계 학습 알고리즘 개발은 모두 대규모 데이터 세트에서 패턴을 발견하고 의미 있는 비즈니스 전략으로 전환하는 데 사용됩니다. 반면 데이터 분석은 주로 통계, 수학 및 통계 분석과 관련이 있습니다.
데이터 분석은 추출된 특정 통찰력을 드러내는 것을 목표로 하는 반면 데이터 과학은 방대한 데이터 세트 간의 중요한 상관 관계를 밝히는 데 중점을 둡니다.
다시 말해 데이터 분석은 데이터 과학이 제기하는 문제에 대한 보다 자세한 솔루션에 초점을 맞춘 데이터 과학의 하위 집합입니다.
데이터 과학은 비즈니스 혁신에 도움이 될 수 있는 신선하고 흥미로운 문제를 찾는 것을 목표로 합니다. 반면에 데이터 분석은 이러한 질문에 대한 답을 찾고 데이터 기반 혁신을 장려하기 위해 회사 내에서 구현 방법을 결정하는 것을 목표로 합니다.
온라인 최고의 데이터 분석 인증 목록
다음은 최고의 온라인 데이터 분석 인증 목록입니다.
- SAS 고급 분석 전문가 인증
- SAS 공인 데이터 큐레이션 전문가
- DASCA: 선임 데이터 과학자
- Microsoft 인증: Azure 데이터 과학자 준회원
- IBM Data Science Professional 인증서
- HarvardX의 데이터 과학 전문가 인증서
- Coursera: John Hopkins University의 데이터 과학 전문화
- EdX 빅 데이터 MicroMasters 프로그램
- Udacity 비즈니스 분석 Nanodegree
- Excel에서 DataCamp 데이터 분석.
10 최고의 온라인 데이터 분석 인증
1. SAS 고급 분석 전문가 인증
이것은 최상위 수준입니다 데이터 과학 인증 SAS Academy for Data Science에서 제공하며 통계, 시각적 분석, 로지스틱 회귀, Hadoop 기반, 데이터 마이닝 등과 같은 광범위한 주제를 다룹니다.
학생들은 XNUMX개의 코스와 XNUMX개의 테스트로 구성된 인증을 신청하기 전에 최소 XNUMX개월의 프로그래밍 경험이 있어야 합니다.
많은 데이터 과학 주제에 대한 플랫폼의 합법성과 광범위한 적용 범위 때문에 많은 사람들이 이것이 데이터 과학에 대한 가장 큰 인증이라고 생각합니다.
2. SAS 공인 데이터 큐레이션 전문가
다양한 참가자 학습 스타일에 맞게 SAS Big Data Certification은 강사 주도형 교육과 자기 주도형 e-Learning 학습 모드를 모두 제공합니다.
등록하기 전에 학생들은 데이터 조작 기술 및 SQL을 포함하여 프로그래밍에 대해 충분히 이해하고 있어야 합니다.
데이터 관리 도구와 Hadoop이 다루는 주제 중 하나입니다. 이 패키지에는 XNUMX개의 교육 과정과 하나의 시험만 있습니다.
Data Curation 인증서는 다른 SAS 인증과 마찬가지로 갱신하기 전에 XNUMX년 동안 클라우드에 액세스할 수 있는 구독 기반 서비스입니다.
3. DASCA: 선임 데이터 과학자
미국 데이터 과학 위원회(DASCA)는 국제적으로 인정받는 데이터 과학 인증서의 선두 출처입니다. SDS(Senior Data Scientist) 및 PDS(Principal Data Scientist) 자격 증명은 데이터 과학자에게 세계에서 가장 권위 있는 자격 중 하나입니다. 방법을 확인하십시오 학사 학위를 가진 데이터 과학자가 되다.
비즈니스 관리, 재무, 통계 및 기술을 포함한 다양한 분야의 후보자는 공급업체 중립적인 데이터 과학 인증 기관의 광범위하고 심층적인 인증 프로그램을 활용할 수 있습니다.
4. Microsoft 인증: Azure 데이터 과학자 준회원
기계 학습 워크로드를 생성하고 실행하는 방법을 이해하고 싶으십니까? Microsoft의 Azure Data Scientist Associate 인증은 귀하를 위한 것입니다.
이 Microsoft 인증의 가장 좋은 점은 Microsoft의 학습 도구를 사용하여 무료로 학습할 수 있다는 점입니다. 그러나 고급 강사 주도 옵션도 사용할 수 있습니다. 인증에는 AI 솔루션, 자연어 처리 및 기계 학습이 포함됩니다.
5. IBM Data Science Professional 인증서
IBM Data Science Professional Certificate는 또 다른 유용한 온라인 데이터 자격증명입니다. 전문 데이터 과학 경력을 시작하려는 후보자는 초급 수준의 데이터 과학 인증 프로그램을 고려할 수 있습니다.
인증에는 XNUMX개 과정의 기계 학습, Python, 오픈 소스 도구 및 SQL을 사용한 데이터 과학 입문이 포함됩니다.
코스는 원하는 시간에 완료할 수 있지만 코스 개발자는 XNUMX개월 이내에 완료할 것을 권장합니다.
6. HarvardX의 데이터 과학 전문가 인증서
HarvardX는 교수들이 캠퍼스 내 및 온라인 모드를 통해 교수 및 학습을 향상시킬 수 있도록 설계된 다양한 온라인 과정을 제공합니다.
HarvardX의 데이터 과학 전문가 인증서를 사용하면 실제 사례 연구를 통해 R 및 기계 학습과 같은 데이터 과학 기초를 배우게 됩니다.
HarvardX 데이터 과학 인증은 지원자에게 실제 데이터 분석 문제를 해결하는 데 필요한 정보와 능력을 제공합니다.
전문 데이터 과학 인증을 구성하는 XNUMX개 과정은 시각화, 기계 학습, 선형 회귀, 확률, 데이터 랭글링 등을 포함한 주제를 다룹니다.
7. Coursera: John Hopkins University의 데이터 과학 전문화
John Hopkins University에서 제공하는 이 Coursera 인증서는 데이터 제품을 구성하고, 데이터 기반 결론을 생성하고, 기계 학습을 연습하는 방법을 배우려는 초보자에게 이상적입니다.
참여하기 전에 학생들은 Python에 대한 기본적인 지식이 있어야 합니다.
코스는 무료이지만 대부분의 Coursera 인증이 $50부터 시작하므로 인증을 받고자 하는 개인은 약간의 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
8. EdX 빅 데이터 MicroMasters 프로그램
이 과정은 빅 데이터 마이크로마스터 프로그램의 일부이며 빅 데이터 분석에 대해 배우면서 프로그래밍 및 수학 기술을 향상하는 데 도움이 됩니다.
이 과정에서는 오늘날의 디지털 세계에서 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 방법을 배웁니다.
중요한 분석 도구인 Apache Spark 및 R과 같은 기술을 사용하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정을 마치면 창의성과 독창성을 바탕으로 대규모 데이터 과학 과제에 접근할 수 있을 것입니다.
9. Udacity 비즈니스 분석 Nanodegree
이 프로그램에서 기능 및 산업 전반에 걸쳐 적용될 수 있는 기본적인 데이터 기술을 마스터하게 됩니다. Excel을 사용하여 데이터를 분석하고 모델을 구축하는 방법, SQL을 사용하여 데이터베이스를 쿼리하는 방법, Tableau를 사용하여 유익한 데이터 시각화를 만드는 방법을 배웁니다.
이 기본 커리큘럼에는 전제 조건이 없습니다.
Udacity는 성공을 위해 사전 컴퓨터 전문 지식이 있고 소프트웨어를 다운로드 및 설치할 수 있도록 권장했습니다.
10. Excel에서 DataCamp 데이터 분석
이 과정에서는 시간을 절약해 주는 키보드 단축키를 활용하는 방법, 텍스트, 시간, 날짜와 같은 데이터 형식을 변환 및 정리하는 방법, 놀라운 논리 함수 및 조건부 집계를 만드는 방법을 배우면서 시간을 절약하는 키보드 단축키를 사용하는 방법을 배웁니다.
CONCATENATE, VLOOKUP 및 AVERAGEIF(S)를 포함한 35개 이상의 새로운 Excel 기능을 마스터하고 실제 Kickstarter 데이터를 사용하여 실습을 통해 성공적인 프로젝트를 만드는 요소를 평가합니다.
온라인 데이터 분석 온라인 인증서에 대해 자주 묻는 질문
Data Analytics 인증서의 가치는 무엇입니까?
데이터 분석 인증서는 가치가 있습니다. 그렇습니다! 데이터 분석 분야에서 일자리를 찾고 있다면 데이터 분석 인증은 데이터 분석가로서의 직업을 얻는 데 필요한 모든 기술과 지식을 제공합니다.
데이터 분석가가 프리랜서로 일할 수 있습니까?
프리랜싱은 초보자와 전문가 모두에게 오늘날 데이터 과학자를 위한 최고의 대안 중 하나입니다. 데이터 과학 프리랜서로서 프로젝트 선택, 시간 관리 및 급여 측면에서 많은 유연성을 가지고 있습니다. 또한 실제 프로젝트에서 작업하여 더 많은 실습 경험을 얻고자 하는 초보자를 위한 훌륭한 옵션입니다.
Data Analytics는 유망한 경력 경로입니까?
네, 데이터 분석은 모든 산업의 의사 결정 과정에서 데이터가 중요한 측면이 되었기 때문에 현명한 직업 선택입니다. 결과적으로 데이터 분석가에 대한 수요가 높아 최고의 직업 중 하나가 되었습니다.
데이터 분석에 코딩이 필요합니까?
그들은 정직하지 않습니다. 데이터 분석가는 일상적인 책임의 일부로 코딩할 필요가 없습니다. Google Analytics 데이터 추세 조사와 같은 간단한 데이터 분석 기능은 일반적으로 코드를 생성할 필요가 없습니다.
데이터 분석에서 SQL은 어떤 역할을 합니까?
SQL은 많은 사람들에게 데이터 분석의 '고기와 감자'로, 데이터베이스에 포함된 데이터에 액세스하고, 정리하고, 분석하는 데 사용됩니다. 이해하기 쉽지만 세계 최고의 기업들이 매우 어려운 문제를 해결하기 위해 사용합니다.
최고의 권장 사항
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결론
데이터 분석은 XNUMX년 전만 해도 가장 큰 기술 격차였으며 지금도 마찬가지입니다.
기업은 수십 년 동안 데이터를 수집해 왔지만 많은 기업이 해당 데이터를 사용하여 더 나은 비즈니스 결정을 내리는 방법을 모릅니다.
결과적으로 기업은 해당 데이터를 분석하고 해석할 수 있는 개인을 찾고 있습니다. 비즈니스에는 더 나은 비즈니스 결정을 내리기 위해 데이터를 이해하고 경영진이 이해할 수 있는 형식으로 변환할 수 있는 사람이 필요합니다. 이러한 데이터 분석 기술을 가진 개인을 데이터 분석가 또는 비즈니스 인텔리전스(BI) 분석가라고 부를 수 있습니다.
