10 geriausių nemokamų internetinių duomenų analizės kursų

By
pergalė
-
0
3234
nemokami internetiniai duomenų analizės kursai
nemokami internetiniai duomenų analizės kursai

Ar yra nemokamų internetinių duomenų analizės kursų? Žinoma, yra! Šie kursai yra naudingi ne tik dėl to, kad jie yra nemokami, ar tik todėl, kad jie yra internetiniai ir vyksta savarankiškai, bet atspėkite, ką? Jie yra aukščiausios klasės!

Kadangi duomenų analizė yra esminė verslo sudedamoji dalis, didėja duomenų analizės specialistų poreikis. Technologijų raida ir kasdienis nuo duomenų priklausomų sprendimų augimas taip pat buvo atvejo tyrimas.

Staiga atrodo, kad duomenų analizė yra karšta tema, todėl kyla klausimas, kas tai yra. Jums nebereikia ieškoti; World Scholars Hub siūlo geriausius sprendimus!

Kas yra duomenų analizė?

Duomenų analizė yra bendras įvairių tipų duomenų analizės pavadinimas. Jame kalbama apie turimų įžvalgų ir tendencijų naudojimą sprendžiant konkrečią problemą. Paprastais žodžiais tariant, duomenų analizė yra susijusi su sistemingu duomenų ar statistikos analizavimu.

Remiantis duomenų modelių supratimu ir taikymu, duomenų analizė yra iki galo, kad būtų priimtas moksliškai veiksmingas sprendimas. Moksliškai ta prasme, kad prieš priimant sprendimą duomenys turi būti atliekami įvairiais etapais ir procesais.

Bet kokios rūšies informacijai gali būti taikoma duomenų analizė, nes tai yra kiekvieno verslo efektyvumo optimizavimo, pelno didinimo ir tikslaus sprendimų priėmimo paslaptis.

Kitas gražus duomenų analizės dalykas yra darbo įvairovė. Naudodami duomenų analitiką galite būti duomenų analitiku, verslo žvalgybos analitiku, duomenų mokslininku, duomenų inžinieriumi, veiklos analitiku, projektų vadovu ar IT sistemų analitiku.

Duomenų analizė apima įvairius žingsnius, ir visi jie yra skirti verslo augimui. Kiekvienas iš šių etapų turi raktą į verslo efektyvumą.

Kokie yra duomenų analizės žingsniai?

Toliau pateikiami 4 duomenų analizės veiksmai.

1. Aprašomoji analizė:

Aprašomoji analizė nagrinėja, kaip gerai sekasi verslas. Dažniausiai užduodamas klausimas šiame etape yra „Kas vyksta jūsų versle?

Šiuo duomenų analizės aspektu gilios informacijos nereikia. Tai atsako į klausimą, ar sklandžiai veikia verslas, ar ne. Todėl atsakymas dažnai nėra išsamus.

2. Diagnostinė analizė:

Tai žingsnis po aprašomosios analizės. Diagnostinė analizė nagrinėja pagrindinę problemos priežastį. Šiame etape užduodamas klausimas visada prasideda a kodėl. Pavyzdžiui: „Kodėl tai vyksta jūsų verslui?

Turint išsamią informaciją apie verslą, „kodėl“ problema išryškėja. Šis etapas padeda nustatyti verslo anomalijas.

3. Nuspėjamoji analizė:

Tai yra žingsnis po diagnostinės analizės. Nuspėjamojoje analizėje rekomendacijoms pateikti naudojama ankstesnė statistika ir algoritmai. Šiame etape dažniausiai užduodamas klausimas yra „kas greičiausiai nutiks ateityje?

Ši technika pagrįsta tendencijomis ir modeliais bėgant metams. Jis naudojamas norint nustatyti, ar tam tikra tendencija pasikartos. Tai taip pat padeda pateikti geriausias turimas rekomendacijas būsimiems įvykiams.

4. Nurodyta analizė:

Tai žingsnis po nuspėjamosios analizės. Preskriptyvi analizė nustato geriausią veiksmo pasirinkimą. Ši sritis padeda atsakyti į klausimą „Ką daryti?

Tai nustato, ką daryti, o ko ne. Tai gali būti naudojama patarti vartotojams apie galimus rezultatus ir tai, ką reikėtų padaryti norint maksimaliai optimizuoti verslą. Šiame etape, net ir esant netikrumui, priimamas duomenimis pagrįstas sprendimas.

Į ką atkreipti dėmesį renkantis nemokamą internetinį duomenų analitikos kursą

Išsirinkti jums tinkamiausią kursą yra daug daugiau darbo, nei manote. Prieš pasirenkant internetinį kursą, reikia atsižvelgti į kai kuriuos veiksnius.

Toliau pateikiami keli veiksniai, į kuriuos reikia atsižvelgti renkantis nemokamą internetinį duomenų analizės kursą:

1. Patikimumas ir įvertinimas:

Į tai reikia atkreipti dėmesį prieš pasirenkant bet kokį kursą. Tai apima ir anksčiau kursą išklausiusių studentų atsiliepimus. Tai lemia, kiek kursu galima pasitikėti. Nenorėsite pasirinkti kurso ir suprasite, kad jo įvertinimas yra 1.0. Tau tai nepatiktų, tiesa?

2. Kurso trukmė:

Internetiniai kursai gali būti trumpalaikiai (nuo kelių valandų iki savaičių) arba ilgalaikiai (nuo mėnesių iki metų). Kursų trukmė turėtų priklausyti nuo jūsų galimybių ir visapusiškumo lygio. Paprastai ilgalaikiai kursai dažnai yra išsamesni, palyginti su trumpalaikiais.

3. Intensyvumas:

Internetiniai kursai yra įvairūs pradedantiesiems, pažengusiems ir pažengusiems, o kai kurie iš jų susideda iš visų šių etapų. Kituose kursuose prieš pasirenkant kursus reikia turėti pagrindinių žinių.

Rinkdamiesi duomenų analitikos kursą, pasirinkite kursą, labiausiai tinkantį jūsų dabartiniam išsilavinimo lygiui.

4. Kurso prieinamumas:

Kai kurie nemokami kursai pasiekiami tam tikru laikotarpiu (laikinai), o kiti – visą gyvenimą. Geriausia pasirinkti nuolat prieinamą kursą, nes visada galite į juos kreiptis, jei kyla neaiškumų dėl dalyko.

5. Parama ir mentorystės programos:

Daugumoje nemokamų kursų yra keletas atšaukimų, įskaitant kursų sertifikatus, paramą ir mentorystės programas. Kai kurios iš šių paramos ir mentorystės programų apima diskusijų platformas, tiesiogines paskaitų priemones ir modeliavimo priemones.

Nepaisant šio pasitraukimo, kai kuriuose iš šių kursų galima gauti finansinę pagalbą.

6. Dalinamas sertifikatas ir finansinė pagalba:

Pažymėjimas, išduotas baigus kursus, yra profesionalumo įrodymas. Nors daugumoje internetinių mokymosi platformų reikalingas prieigos raktas, norint gauti dalijamą sertifikatą, kai kurios platformos siūlo finansinę pagalbą studentams, kurie nori studijuoti šiuos kursus nemokamai ir vis tiek būti sertifikuoti. Būtinai patikrinkite, ar galima gauti finansinę pagalbą, jei sertifikatai nėra nemokami.

Kokie yra geriausi nemokami internetiniai duomenų analizės kursai?

Žemiau yra geriausi nemokami internetiniai duomenų analizės kursai:

10 geriausių nemokamų internetinių duomenų analizės kursų

1. Trumpas duomenų analitikos kursas

  • Geriausias:  Pradedantiesiems
  • reitingas: 4.84, iš 5
  • Trukmė: 15 minučių kasdien
  • Platforma: Karjera liejykla.

Trumpas duomenų analizės kursas yra praktinis įvadas į duomenų analizę. Šiame kurse pradėsite nuo valymo, o baigsite vizualizacijomis (įskaitant diagramas ir grafikus) ir pagrindinėmis įžvalgomis. Norint geriau suprasti, verslo problemoms spręsti bus naudojamas tikras duomenų rinkinys.

Šiame kurse yra įvadas į duomenis, taip pat yra keletas pratimų. Kiekvieną dieną jūs gaunate 5 savarankiškas kasdienes pamokas per 15 minučių.

Kiekvienoje pamokoje yra vaizdo įvadų, rašytinių pamokų, praktinių užduočių ir interaktyvių viktorinų mišinys. Jame yra įvadas į duomenų analizę, kuri yra išsamus tyrimas, apimantis duomenų valymą, vizualizavimą ir galutines įžvalgas.

2. Duomenų mokslo supratimas

  • Geriausias: Pradedantiesiems
  • reitingas: nenurodyta
  • Trukmė: 2 valandos
  • Platforma: Datacamp.

Suprasdami duomenų mokslą praplėsite žinias apie duomenų mokslą, mašinų kalbą, duomenų vizualizavimą, duomenų inžineriją ir debesų kompiuteriją. Šį kursą sudaro 15 vaizdo įrašų ir 48 pratimai.

Šiame kurse išmoksite duomenų mokslo, duomenų rinkimo, saugojimo, rengimo, tyrinėjimo, vizualizavimo, eksperimentavimo ir numatymo pagrindų.

Taip pat išmoksite interpretuoti duomenis ir įtraukti juos į kasdienį gyvenimą. Be to, jūs būsite mokomi duomenų mokslininko vaidmenų, nesirūpindami dėl kodavimo.

3. Įvadas į duomenų analizę

  • Geriausias: Pradedantiesiems
  • reitingas: 4.8, iš 5
  • Trukmė: 6 mėnesių
  • Platforma: Coursera.

Įvadas į duomenų analizę leis jums atlikti duomenų analizę nuo nulio, nes nereikia jokios ankstesnės patirties. Šis kursas supažindins jus su reikalingais įgūdžiais, kurių reikia norint pasiruošti duomenų analitikos karjerai.

Šiame kurse išmoksite paruošti, tvarkyti, analizuoti ir vizualizuoti duomenis analizei. Taip pat būsite išmokyti, kaip naudoti skaičiuokles, SQL ir R programavimą analizei ir skaičiavimams atlikti.

4. Įvadas į duomenų analizę

  • Geriausias: Pradedantiesiems
  • reitingas: nenurodyta
  • Trukmė: maždaug 6 savaičių
  • Platforma: Nepakankamumas.

Duomenų analizės įvade pateikiama informacija apie tai, kaip pateikti užklausas, tvarkyti duomenis tinkamu formatu ir spręsti visas problemas. Jame taip pat yra pamokų, kaip tirti duomenis, ieškoti juose šablonų, ugdyti duomenų intuiciją ir daryti sprendimus, išvadas ar prognozes.

Taip pat bus manoma, kad geriausi būdai išreikšti savo išvadas. Be to, išmoksite koduoti glaustau ir greičiau naudodami Python bibliotekas NumPy, Pandas ir Matplotlib.

Kaip būtina šio kurso sąlyga, prieš užsiregistruodami į šį kursą turėtumėte gerai mokėti programuoti Python ir išmanyti jo sąvokas. Jei ne, jie turi kursą „Įvadas į python programavimo kursą“, kuris jus perskaitys.

5. Matematika duomenų mokslui

  • Geriausias: Pradedantiesiems
  • reitingas: nenurodyta
  • Trukmė: 5–6 valandos.
  • Platforma: Alison.

„Math for Data Science“ apima tikimybių, statistikos ir tiesinės algebros pagrindus, susijusius su matematikos naudojimu duomenų moksle. Kadangi pagrindinis matematikos supratimas reikalingas kiekvienam duomenų specialistui (duomenų mokslininkui, duomenų analitikui, verslo analitikui ar duomenų inžinieriui), šis kursas apima visus reikiamus aspektus.

Šis kursas nepanašus į bet kokią abstrakčią, netaikomąją matematiką. Alisone išmoksite matematikos, kuri leis jums daryti įtaką pasauliui. Šis kursas yra trečiasis kursas iš serijos. Norint išnaudoti visas šio kurso naudą, patartina išklausyti šiuos du pirmuosius duomenų mokslo kursus prieš pradedant matematiką duomenų mokslui.

6. Lean Analytics seminaras

  • Geriausias: Pradedantiesiems
  • reitingas: 4.6, iš 5
  • Trukmė: 2 valandos 23 minučių
  • Platforma: Udemy.

Learn analytics seminaras padeda suprasti analitikos pagrindus, duomenimis pagrįstą mąstymą ir taupaus paleidimo principus. Šiame kurse apžvelgsite šešis pavyzdžius, kaip verslo modeliai yra susiję su visų dydžių pradedančiomis įmonėmis.

Taip pat sužinosite, kaip žinoti, kada reikia priimti sprendimą, ir pritaikyti Lean Analytics koncepcijas įsitvirtinusioms įmonėms ir produktams.

7. Įvadas į duomenų analizę naudojant „Excel“

  • Geriausias:  Pradedantiesiems
  • reitingas: nenurodyta
  • Trukmė: 4 savaites (2-4 valandas per savaitę)
  • Platforma: edX

„Microsoft Excel“ ir jos integruotos suvestinės lentelės yra viena geriausių duomenų analizės analitinių funkcijų. Šiame kurse sužinosite, kaip atlikti duomenų analizę naudojant labiausiai patikusias „Excel“ funkcijas.

Įvade į duomenų analizę naudojant „Excel“ sužinosite, kaip programoje „Excel“ sukurti suvestines lenteles naudojant eilutes ir stulpelius. Taip pat pamatysite „Excel“ jungčių veiksmingumą, įskaitant gebėjimą įvairiais būdais apibendrinti duomenis, palengvinti greitą duomenų tyrinėjimą ir iš surinktų duomenų generuoti įžvalgių žinių.

8. Bajeso statistika: nuo koncepcijos iki duomenų analizės

  • Geriausias: Tarpinis
  • reitingas: 4.6, iš 5
  • Trukmė: 12 valandos
  • Platforma: Coursera.

Bajeso požiūris į statistiką bus pristatytas šiame kurse, tiriant tikimybę ir duomenų analizę. Taip pat bus mokoma Bajeso metodo pagrindų ir jo taikymo tipiškiems duomenų tipams.

Bajeso metodas bus kontrastuojamas su dažno metodu, taip pat Bajeso metodo privalumais. Siekiant sukurti patrauklią mokymosi aplinką, šis kursas sujungia paskaitų vaizdo įrašus, kompiuterines demonstracijas, skaitymus, pratimus ir diskusijų lentas.

9. „Google“ duomenų analizė

  • Geriausias: pradedantiesiems
  • reitingas: 4.8, iš 5
  • Trukmė: 6 mėnesiai (10 valandų per savaitę)
  • Platforma: Coursera.

„Google“ duomenų analizė suteikia jums išsamų supratimą apie procedūras ir metodus, kuriuos kasdien taiko jaunesnysis arba asocijuotas duomenų analitikas.

Šiame kurse taip pat išmoksite svarbių analizės metodų, įskaitant duomenų valymą, analizę ir vizualizavimą naudojant šiuos įrankius: skaičiuokles, SQL, R programavimą ir Tableau. Taip pat sužinosite, kaip rodyti duomenis informacijos suvestinėse, pristatymuose ir populiariose vizualizacijos platformose.

10. Išmokite koduoti duomenų analizę

  • Geriausias: pradedantiesiems
  • reitingas: 3.5, iš 5
  • Trukmė: 24 valandos
  • Platforma: OpenLearn.

Išmokti koduoti duomenų analizei, išmokys susikurti kompiuterines programas su kodavimu (po vieną kodo eilutę). Dėl python populiarumo visose akademinėse srityse, tai šiame kurse naudojama programavimo kalba.

Naudojant realius Pasaulio banko, Pasaulio sveikatos organizacijos ir kitų organizacijų duomenis, bus atliekami kodavimo pratimai ir užrašų analizė naudojant gerai žinomą Jupyter Notebooks platformą. Tai leidžia akimirksniu pamatyti kodo vykdymo rezultatus ir lengviau pastebėti bei ištaisyti klaidas.

Šiame kurse sužinosite, kaip pasiekti atvirus duomenis, paruošti juos analizei, kurti vizualizacijas, dokumentuoti ir skleisti analizes viešai ir privačiai.

Dažnai užduodami klausimai Įjungta Nemokami internetiniai duomenų analitikos kursai

Koks yra geriausias nemokamas internetinis duomenų analizės kursas?

„CareerFoundry“ trumpas duomenų analizės kursas

Ar duomenų mokslas yra tas pats, kas duomenų analizė?

Ne.

Kokios man galimos darbo galimybės, jei studijuoju duomenų analizę?

Naudodami duomenų analizę galite būti duomenų analitiku, verslo žvalgybos analitikais, duomenų mokslininku, duomenų inžinieriumi, veiklos analitiku, projektų vadovu, IT sistemų analitiku ir dar daugiau.

Ar visi duomenų analizės kursai tinka pradedantiesiems?

Ne, kai kuriuose kursuose reikia turėti tam tikrų žinių tam tikrose srityse, kad galėtumėte dalyvauti kursuose.

Kiek verslui svarbi duomenų analizė?

Duomenų analizė yra kiekvieno verslo efektyvumo optimizavimo, pelno didinimo ir tikslaus sprendimų priėmimo paslaptis.

Mes taip pat rekomenduojame

Išvada:

Staiga atrodo, kad visi kalba apie duomenų analizę, o jums atrodo: „Kokia ši duomenų analizė? Kaip žadėjome anksčiau, tikimės, kad supratote, kas yra duomenų analizė.

Taip pat tikimės, kad galėjote rinktis iš įvairių nemokamų duomenų analizės kursų. Mes norėsime išgirsti iš jūsų!