10 labākie bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kursi

By
divvietīga kariete
-
0
3234
bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kursi
bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kursi

Vai ir pieejami bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kursi? Protams, ir! Šie kursi ir izdevīgi ne tikai tāpēc, ka tie ir bezmaksas, vai tikai tāpēc, ka tie ir tiešsaistē un notiek patstāvīgi, bet uzminiet, ko? Tie ir augstākās klases!

Tā kā datu analīze ir būtiska uzņēmējdarbības sastāvdaļa, pieaug pieprasījums pēc datu analīzes speciālistiem. Tehnoloģiju attīstība un no datiem atkarīgo lēmumu ikdienas pieaugums arī ir bijis gadījuma pētījums.

Pēkšņi šķiet, ka datu analīze ir aktuāla tēma, liekot jums aizdomāties, kas tas ir. Jums vairs nav jāmeklē; World Scholars Hub piedāvā vislabākos risinājumus!

Kas ir datu analīze?

Datu analīze ir vispārīgs nosaukums dažādu veidu datu analīzei. Tas attiecas uz pieejamo ieskatu un tendenču izmantošanu, lai atrisinātu konkrētu problēmu. Vienkārši izsakoties, datu analīze ir saistīta ar datu vai statistikas sistemātisku analīzi.

Pamatojoties uz datu modeļu izpratni un piemērošanu, datu analīze ir līdz galam, līdz tiek pieņemts zinātniski efektīvs lēmums. Zinātniski tādā nozīmē, ka datiem ir jāveic dažādas darbības un procesi, pirms var pieņemt lēmumu.

Jebkāda veida informāciju var pakļaut datu analīzei, jo tas ir noslēpums veiktspējas optimizēšanai, peļņas palielināšanai un precīzai lēmumu pieņemšanai katrā biznesā.

Vēl viena skaista lieta datu analīzē ir tās darba daudzveidība. Izmantojot datu analīzi, jūs varat būt datu analītiķis, biznesa informācijas analītiķis, datu zinātnieks, datu inženieris, darbības analītiķis, projektu vadītājs vai IT sistēmu analītiķis, lai pieminētu tikai dažus.

Datu analīzē ir iesaistītas dažādas darbības, un tās visas ir paredzētas uzņēmuma izaugsmei. Katram no šiem posmiem ir uzņēmējdarbības efektivitātes atslēga.

Kādas darbības ir jāveic datu analīzē?

Tālāk ir norādītas 4 darbības, kas saistītas ar datu analīzi.

1. Aprakstošā analīze:

Aprakstošā analītika attiecas uz to, cik labi klājas uzņēmumam. Visbiežāk uzdotais jautājums šajā posmā ir “Kas notiek jūsu biznesā?”

Šajā datu analīzes aspektā dziļa informācija nav nepieciešama. Tas atbild uz jautājumu, vai ir vai nav raita uzņēmuma darbība. Tāpēc atbilde bieži vien nav pietiekami detalizēta.

2. Diagnostikas analīze:

Šis ir solis pēc aprakstošās analīzes. Diagnostikas analītika nodarbojas ar problēmas galveno cēloni. Šajā posmā uzdotais jautājums vienmēr sākas ar a kāpēc. Piemēram: “Kāpēc tas notiek ar jūsu uzņēmumu?”

Izmantojot detalizētu informāciju par uzņēmumu, tiek atklāta problēma “kāpēc”. Šis posms palīdz noteikt biznesa anomālijas.

3. Prognozējošā analītika:

Šis ir solis pēc diagnostikas analīzes. Prognozējošajā analīzē ieteikumu sniegšanai tiek izmantota iepriekšējā statistika un algoritmi. Visbiežāk uzdotais jautājums šajā posmā ir "kas, visticamāk, notiks nākotnē?"

Šī tehnika ir balstīta uz tendencēm un modeļiem gadu gaitā. To izmanto, lai noteiktu, vai konkrēta tendence atkārtosies. Tas arī palīdz sniegt labākos pieejamos ieteikumus turpmākajiem notikumiem.

4. Preskriptīvā analītika:

Šis ir solis pēc prognozēšanas analītikas. Preskriptīvā analītika nosaka labāko darbības izvēli. Šī joma palīdz atbildēt uz jautājumu "Kas būtu jādara?"

Tas nosaka, ko darīt un ko nedarīt. To var izmantot, lai konsultētu lietotājus par iespējamiem rezultātiem un to, kas jādara, lai maksimāli optimizētu biznesu. Šajā posmā, pat saskaroties ar nenoteiktību, tiek pieņemts uz datiem balstīts lēmums.

Kas jāņem vērā, izvēloties bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kursu

Izvēlēties sev piemērotāko kursu ir daudz vairāk darba, nekā jūs domājat. Pirms pieteikšanās tiešsaistes kursam ir jāņem vērā daži faktori.

Tālāk ir norādīti daži faktori, kas jāņem vērā, izvēloties bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kursu.

1. Uzticamība un vērtējums:

Tas ir jāņem vērā pirms jebkura kursa izvēles. Tas ietver atsauksmes, ko snieguši studenti, kuri kursu apguvuši iepriekš. Tas nosaka, cik ļoti kursam var uzticēties. Jūs nevēlaties izvēlēties kursu un sapratīsiet, ka tas ir ar 1.0 vērtējumu. Jums tas nepatiktu, vai ne?

2. Kursa ilgums:

Tiešsaistes kursi var būt īstermiņa (no dažām stundām līdz nedēļām) vai ilgtermiņa (no mēnešiem līdz gadiem). Kursu ilgumam jābūt atkarīgam no jūsu pieejamības un visaptverošuma līmeņa. Parasti ilgtermiņa kursi bieži ir detalizētāki, salīdzinot ar īstermiņa kursiem.

3. Intensitāte:

Tiešsaistes kursi ir dažādi iesācēji, vidējie un progresīvie kursi, savukārt daži ir sērija, kas sastāv no visiem šiem posmiem. Citos kursos pirms pieteikšanās kursā ir nepieciešamas pamatzināšanas.

Izvēloties datu analīzes kursu, izvēlieties kursu, kas ir vispiemērotākais jūsu pašreizējam izglītības līmenim.

4. Kursa pieejamība:

Daži bezmaksas kursi ir pieejami noteiktā laika diapazonā (pieejami īslaicīgi), savukārt citi ir pieejami visu mūžu. Vislabāk ir izvēlēties pastāvīgi pieejamu kursu, jo jūs vienmēr varat atgriezties pie tiem, ja rodas neskaidrības par kādu tēmu.

5. Atbalsta un mentoringa programmas:

Vairumā bezmaksas kursu ir daži izņemšanas gadījumi, un tie ietver kursu sertifikātus, atbalstu un mentoringa programmas. Dažas no šīm atbalsta un mentoringa programmām ietver diskusiju platformas, tiešraides lekciju iespējas un simulācijas rīkus.

Neskatoties uz šo izstāšanos, dažos no šiem kursiem ir iespēja saņemt finansiālu palīdzību.

6. Dalāms sertifikāts un finansiāls atbalsts:

Apliecība, kas tiek izsniegta pēc kursu beigšanas, kalpo kā profesionalitātes apliecinājums. Lai gan lielākajai daļai tiešsaistes mācību platformu ir nepieciešams marķieris, lai iegūtu koplietojamu sertifikātu, savukārt dažas platformas piedāvā finansiālu palīdzību studentiem, kuri vēlas apgūt šos kursus bez maksas un joprojām ir sertificēti. Noteikti pārbaudiet, vai ir pieejams finansiāls atbalsts, ja sertifikāti nav bezmaksas.

Kādi ir labākie bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kursi?

Tālāk ir sniegti labākie bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kursi:

10 labākie bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kursi

1. Datu analīzes īsais kurss

  • Labākais:  iesācējiem
  • Vērtējums: 4.84 no 5
  • Ilgums: 15 minūtes katru dienu
  • Platforma: Karjeras lietuve.

Datu analīzes īsais kurss ir praktisks ievads datu analīzē. Šajā kursā jūs sāksiet ar tīrīšanu un noslēgsiet ar vizualizācijām (tostarp diagrammām un diagrammām) un galvenajām atziņām. Lai labāk izprastu, biznesa problēmu risināšanai tiks izmantota reāla datu kopa.

Šajā kursā ir iekļauts ievads par datiem, kā arī daži vingrinājumi. Katru dienu jūs saņemat 5 ikdienas nodarbības patstāvīgi 15 minūšu laikā.

Katrā pamācībā ir ietverts video ievadu, rakstisku nodarbību, praktisku uzdevumu un interaktīvu viktorīnu sajaukums. Tajā ir iekļauts ievads datu analītikā, kas ir visaptverošs pētījums, kas ietver datu tīrīšanu, vizualizāciju un galīgo ieskatu.

2. Izpratne par datu zinātni

  • Labākais: iesācējiem
  • Vērtējums: nav norādīts
  • Ilgums: 2 stundas
  • Platforma: Datacamp.

Izpratne par datu zinātni paplašinās jūsu zināšanas par datu zinātni, mašīnvalodu, datu vizualizāciju, datu inženieriju un mākoņdatošanu. Šis kurss sastāv no 15 video un 48 vingrinājumiem.

Šajā kursā jūs apgūsit datu zinātnes pamatus, datu vākšanu, glabāšanu, sagatavošanu, izpēti, vizualizāciju, eksperimentēšanu un prognozēšanu.

Jūs arī apgūsit datu interpretāciju un iekļaušanu ikdienas dzīvē. Turklāt jums tiks mācītas datu zinātnieka lomas, neuztraucoties par kodēšanu.

3. Ievads datu analīzē

  • Labākais: iesācējiem
  • Vērtējums: 4.8 no 5
  • Ilgums: 6 mēnešiem
  • Platforma: Coursera.

Ievads datu analīzē ļaus jums izmantot datu analīzi no nulles, jo iepriekšēja pieredze nav nepieciešama. Šis kurss sniegs jums informāciju par pieprasītajām prasmēm, kas nepieciešamas, lai sagatavotos karjerai datu analītikā.

Šajā kursā jūs uzzināsiet, kā sagatavot, organizēt, analizēt un vizualizēt datus analīzei. Jums tiks arī iemācīts, kā izmantot izklājlapas, SQL un R programmēšanu, lai pabeigtu analīzi un aprēķinus.

4. Ievads datu analīzē

  • Labākais: iesācējiem
  • Vērtējums: nav norādīts
  • Ilgums: apmēram 6 nedēļas
  • Platforma: nekaunība.

Ievads datu analīzē satur informāciju par to, kā veikt vaicājumus, sakārtot datus lietojamā formātā un risināt visas problēmas. Tajā ir arī mācības par datu pārbaudi, modeļu meklēšanu tajos, datu intuīcijas attīstīšanu un spriedumu, secinājumu vai prognožu izdarīšanu.

Jums tiks uzskatīts arī par labākajiem veidiem, kā izteikt savus atklājumus. Turklāt, izmantojot Python bibliotēkas NumPy, Pandas un Matplotlib, jūs apgūsit kodēšanu kodolīgāk un ātrāk.

Šī kursa priekšnoteikums ir tas, ka pirms reģistrēšanās šajā kursā jums ir jāpārzina programmēšana Python un jāpārzina tās koncepcijas. Ja nē, viņiem ir kurss “Ievads python programmēšanas kursā”, kas palīdzēs jums tos apgūt.

5. Matemātika datu zinātnei

  • Labākais: iesācējiem
  • Vērtējums: nav norādīts
  • Ilgums: 5-6 stundas.
  • Platforma: Alisone.

Matemātika datu zinātnei aptver varbūtības, statistikas un lineārās algebras pamatus, kas saistīti ar matemātikas izmantošanu datu zinātnē. Tā kā matemātikas pamatzināšanas ir nepieciešamas ikvienam datu speciālistam (datu zinātniekam, datu analītiķim, biznesa analītiķim vai datu inženierim), šis kurss aptver visus nepieciešamos aspektus.

Šis kurss atšķiras no jebkuras abstraktas, nepielietotas matemātikas. Alisonā jūs apgūsit matemātiku, kas ļaus jums ietekmēt pasauli. Šis kurss ir trešais kurss sērijā. Lai gūtu maksimālu labumu no šī kursa, pirms datu zinātnes matemātikas apguves ieteicams apgūt šos pirmos divus kursus par datu zinātni.

6. Lean Analytics seminārs

  • Labākais: iesācējiem
  • Vērtējums: 4.6 no 5
  • Ilgums: 2 stundas 23 minūtes
  • Platforma: Udemijs

Mācīties analītikas darbnīca palīdz izprast analītikas pamatus, uz datiem balstītu domāšanas veidu un saprātīgas palaišanas principus. Šajā kursā jūs apskatīsit sešus piemērus par to, kā uzņēmējdarbības modeļi ir saistīti ar dažāda lieluma jaunizveidotiem uzņēmumiem.

Jūs arī uzzināsiet, kā uzzināt laiku, lai pieņemtu lēmumu, un piemērotu Lean Analytics koncepcijas jau izveidotiem uzņēmumiem un produktiem.

7. Ievads datu analīzē, izmantojot programmu Excel

  • Labākais:  iesācējiem
  • Vērtējums: nav norādīts
  • Ilgums: 4 nedēļas (2-4 stundas nedēļā)
  • Platforma: edX.

Microsoft Excel un tajā integrētās rakurstabulas ir viena no labākajām datu analīzes analītiskajām funkcijām. Šajā kursā jūs uzzināsit, kā veikt datu analīzi, izmantojot Excel vispopulārākās funkcijas.

Sadaļā Ievads datu analīzē, izmantojot programmu Excel, jūs uzzināsit, kā programmā Excel izveidot rakurstabulas, izmantojot virkni rindu un kolonnu. Jūs redzēsit arī Excel rakursu efektivitāti darbībā, tostarp spēju apkopot datus dažādos veidos, atvieglot ātru datu izpēti un ģenerēt ieskatu no savāktajiem datiem.

8. Bajesa statistika: no koncepcijas līdz datu analīzei

  • Labākais: Starpposma
  • Vērtējums: 4.6 no 5
  • Ilgums: 12 stundas
  • Platforma: Coursera.

Šajā kursā tiks ieviesta Bajesa pieeja statistikai, pētot varbūtību un datu analīzi. Tiks mācīti arī Bajesa pieejas pamati, kā arī tās pielietojums tipiskiem datu tipiem.

Beijesiskā pieeja tiks pretstatīta Frekventistu pieejai, kā arī Beijesa pieejas priekšrocībām. Lai izveidotu saistošu mācību vidi, šajā kursā ir apvienoti lekciju video, datoru demonstrācijas, lasījumi, vingrinājumi un diskusiju dēļi.

9. Google datu analīze

  • Labākais: iesācējiem
  • Vērtējums: 4.8 no 5
  • Ilgums: 6 mēneši (10 stundas nedēļā)
  • Platforma: Coursera.

Google datu analīze sniedz jums pilnīgu izpratni par procedūrām un metodēm, ko jaunākais vai asociētais datu analītiķis izmanto katru dienu.

Šajā kursā jūs apgūsit arī svarīgas analīzes metodes, kas ietver datu tīrīšanu, analīzi un vizualizāciju, izmantojot šos rīkus: izklājlapas, SQL, R programmēšanu un Tableau. Jūs arī uzzināsit, kā parādīt datu atradumus informācijas paneļos, prezentācijās un populārās vizualizācijas platformās.

10. Iemācieties kodēt datu analīzi

  • Labākais: iesācējiem
  • Vērtējums: 3.5 no 5
  • Ilgums: 24 stundas
  • Platforma: OpenLearn.

Iemācīties kodēt datu analīzi, jūs iemācīsit izveidot datorprogrammas ar kodēšanu (vienā koda rindiņā). Sakarā ar python popularitāti visās akadēmiskajās jomās, tā ir šajā kursā izmantotā programmēšanas valoda.

Izmantojot reālus datus no Pasaules Bankas, Pasaules Veselības organizācijas un citām organizācijām, tiks veikti kodēšanas vingrinājumi un pierakstu analīzes, izmantojot labi zināmo Jupyter Notebooks platformu. Tas ir paredzēts, lai jūs uzreiz redzētu koda palaišanas rezultātus un būtu vieglāk pamanīt un labot kļūdas.

Šajā kursā jūs uzzināsiet, kā piekļūt atvērtajiem datiem, sagatavot tos analīzei, veidot vizualizācijas, kā arī dokumentēt un izplatīt analīzes publiski un privāti.

Bieži uzdotie jautājumi On Bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kursi

Kāds ir labākais bezmaksas tiešsaistes datu analīzes kurss?

Datu analīzes īsais kurss, ko nodrošina CareerFoundry

Vai datu zinātne ir tāda pati kā datu analītika?

Nē.

Kādas darba iespējas man ir pieejamas, ja studēju datu analīzi?

Izmantojot datu analīzi, jūs varat būt datu analītiķis, biznesa informācijas analītiķis, datu zinātnieks, datu inženieris, operatīvais analītiķis, projektu vadītājs, IT sistēmu analītiķis un daudz kas cits.

Vai visi datu analīzes kursi ir piemēroti iesācējiem?

Nē, dažiem kursiem ir nepieciešamas dažas priekšzināšanas dažās jomās, pirms varat pieteikties kursā.

Cik svarīga uzņēmumam ir datu analīze?

Datu analīze ir veiktspējas optimizācijas, peļņas palielināšanas un precīzu lēmumu pieņemšanas noslēpums katrā biznesā.

Mēs arī iesakām

Secinājums:

Pēkšņi šķiet, ka visi runā par datu analīzi, un jums šķiet: “Kāda ir šī datu analīze?” Kā solīts iepriekš, mēs ceram, ka esat spējis saprast, kas ir datu analīze.

Mēs arī ceram, ka esat varējis izvēlēties no dažādiem bezmaksas datu analīzes kursiem. Mēs vēlētos dzirdēt no jums!