Дали има бесплатни онлајн курсеви за анализа на податоци? Се разбира, има! Овие курсеви не се само поволни затоа што се бесплатни, или само затоа што се онлајн и самостојни, но погодете што? Тие се врвни!
Бидејќи анализата на податоци е клучна компонента на бизнисот, постои зголемена побарувачка за специјалисти за анализа на податоци. Еволуцијата на технологијата и секојдневното зголемување на одлуките зависни од податоците, исто така, беа студија на случај.
Одеднаш, се чини дека анализата на податоци е жешка тема, што ве остава да се прашувате што е тоа. Не треба да барате повеќе; World Scholars Hub ги има најдобрите решенија!
Содржина
Што е анализа на податоци?
Анализата на податоци е општо име за различни видови на анализа на податоци. Се занимава со користење на достапни сознанија и трендови за решавање на одреден проблем. Во едноставни термини, анализата на податоците се занимава со систематско анализирање на податоци или статистика.
Врз основа на разбирањето и примената на шаблоните на податоци, анализата на податоците е до крај да се донесе научно ефективна одлука. Научно во смисла дека податоците треба да поминат низ различни чекори и процеси пред да се донесе одлука.
Секој тип на информации може да биде подложен на аналитика на податоци бидејќи е тајната за оптимизација на перформансите, максимизирање на профитот и прецизно одлучување во секој бизнис.
Друга убава работа во врска со анализата на податоци е нејзината разновидност на работните места. Со анализа на податоци, можете да бидете аналитичар на податоци, аналитичар за деловна интелигенција, научник за податоци, инженер за податоци, оперативен аналитичар, проект менаџер или аналитика на ИТ системи, за да споменеме само неколку.
Постојат различни чекори вклучени во аналитиката на податоци, и сите тие се за раст на бизнисот. Секоја од овие фази има клуч за деловната ефикасност.
Кои се чекорите вклучени во анализата на податоци?
Подолу се 4-те чекори вклучени во анализата на податоци:
1. Описна аналитика:
Описната аналитика се занимава со тоа колку добро оди бизнисот. Најчесто поставуваното прашање во оваа фаза е „Што се случува во вашиот бизнис?
Во овој аспект на анализата на податоци, не се потребни длабоки информации. Тоа одговара на прашањето дали има или не непречено водење на бизнисот. Затоа, одговорот често не е добро детален.
2. Дијагностичка анализа:
Ова е чекор по описната аналитика. Дијагностичката анализа се занимава со основната причина за проблемот. Прашањето поставено во оваа фаза секогаш започнува со a зошто. На пример: „Зошто ова се случува со вашиот бизнис?
Со добро детални информации за бизнисот, проблемот „зошто“ е ставен на виделина. Оваа фаза помага да се идентификуваат деловните аномалии.
3. Предиктивна аналитика:
Ова е чекор по дијагностичката анализа. Во предвидувачката аналитика, претходните статистики и алгоритми се користат за давање препораки. Најчесто поставуваното прашање во оваа фаза е „што најверојатно ќе се случи во иднина?
Оваа техника се заснова на трендовите и моделите низ годините. Се користи за да се утврди дали одреден тренд ќе се повтори. Исто така, помага да се обезбедат најдобрите достапни препораки за идните случувања.
4. Прескриптивна аналитика:
Ова е чекор по предвидливата анализа. Прескриптивната анализа го одредува најдобриот избор на акција. Оваа област помага да се одговори на прашањето „Што треба да се направи?
Тоа одредува што да правите, а што не. Ова може да се користи за советување на корисниците за можните резултати и што треба да се направи за максимална оптимизација на бизнисот. Во оваа фаза, дури и во услови на несигурност, се донесува одлука заснована на податоци.
Што да барате при изборот на бесплатен онлајн курс за анализа на податоци
Изборот на курсот кој е најсоодветен за вас е многу повеќе работа отколку што мислите дека е. Мора да се земат предвид некои фактори пред да се одлучат за онлајн курс.
Подолу се дадени неколку фактори што треба да се земат предвид при изборот на бесплатен онлајн курс за анализа на податоци:
1. Кредибилитет и оценка:
Ова мора да се внимава пред да се избере кој било курс. Ова вклучува прегледи дадени од студенти кои претходно го поминале курсот. Тоа одредува колку може да му се верува на еден курс. Нема да сакате да се пријавите за курс и по линијата да сфатите дека е со оцена 1.0. Не би го сакале тоа, нели?
2. Времетраење на курсот:
Онлајн курсевите може да бидат краткорочни (од неколку часа до недели) или долгорочни (месеци до години). Времетраењето на курсот треба да зависи од вашата достапност и нивото на сеопфатност. Општо земено, долгорочните курсеви често се подетални во споредба со краткорочните курсеви.
3. Интензитет:
Онлајн курсевите се разновидни за почетници, средни и напредни, додека некои се серија што се состои од сите овие фази. Други курсеви бараат од вас да имате основно знаење пред да се одлучите за курсот.
При изборот на курс за анализа на податоци, изберете курс најсоодветен за вашето моментално ниво на образование.
4. Пристапност на курсот:
Некои бесплатни курсеви се достапни во временски опсег (привремено достапни), додека други се достапни за цел живот. Најдобро е да изберете курс кој е трајно достапен, бидејќи секогаш можете да се повикате на нив во случај на несигурност за предметот.
5. Поддршка и програми за менторство:
Има некои повлекувања во повеќето бесплатни курсеви и овие повлекувања вклучуваат сертификати за курсеви, поддршка и програми за менторство. Некои од овие програми за поддршка и менторство вклучуваат платформи за дискусија, објекти за предавања во живо и алатки за симулација.
И покрај ова повлекување, финансиската помош е опција во некои од овие курсеви.
6. Споделлив сертификат и финансиска помош:
Сертификатот издаден по завршувањето на курсот служи како доказ за професионализам. Иако повеќето платформи за онлајн учење бараат токен за да добијат сертификат што може да се сподели, додека некои платформи нудат финансиска помош за студентите кои сакаат да ги учат овие курсеви бесплатно и сепак да бидат сертифицирани. Проверете дали е достапна финансиска помош доколку сертификатите не се бесплатни.
Кои се најдобрите бесплатни онлајн курсеви за анализа на податоци?
Подолу се најдобрите бесплатни онлајн курсеви за анализа на податоци:
- Краток курс за анализа на податоци
- Разбирање на науката за податоци
- Вовед во анализа на податоци
- Вовед во анализа на податоци
- Математика за наука за податоци
- Работилница за посно аналитика
- Вовед во анализа на податоци со помош на Excel
- Баезијанска статистика: од концепт до анализа на податоци
- Анализа на податоци на Google
- Научете да шифрирате за анализа на податоци.
10 најдобри бесплатни онлајн курсеви за анализа на податоци
1. Краток курс за анализа на податоци
- Најдобро за: Почетници
- Рејтинг: 4.84 од 5
- Времетраење: 15 минути дневно
- Платформа: Кариера Леарница.
Краткиот курс Data Analytics е практичен вовед во анализата на податоци. Во овој курс, ќе започнете со чистење и ќе завршите со визуелизации (вклучувајќи графикони и графикони) и клучни сознанија. За подобро разбирање, вистинскиот сет на податоци ќе се користи за решавање на деловните проблеми.
Овој курс содржи вовед во податоци, а содржи и неколку вежби. Секој ден, добивате 5 дневни часови со самостојно темпо во временски опсег од 15 минути.
Секој туторијал содржи мешавина од видео воведи, пишани лекции, практични задачи и интерактивни квизови. Содржи вовед во аналитика на податоци што е сеопфатна студија која вклучува чистење на податоците, визуелизација и конечни сознанија.
2. Разбирање на науката за податоци
- Најдобро за: Почетници
- Рејтинг: Не се наведени
- Времетраење: 2 часа
- Платформа: Камп на податоци.
Разбирањето на науката за податоци ќе го прошири вашето знаење за науката за податоци, машински јазик, визуелизација на податоци, инженерство на податоци и компјутери во облак. Овој курс се состои од 15 видеа и 48 вежби.
Во овој курс, ќе ги научите основите на науката за податоци, собирање податоци, складирање, подготовка, истражување, визуелизација, експериментирање и предвидување.
Исто така, ќе научите толкување на податоците и вклучување во секојдневниот живот. Исто така, ќе ги научите улогите на научник за податоци без да се грижите за кодирање.
3. Вовед во анализа на податоци
- Најдобро за: Почетници
- Рејтинг: 4.8 од 5
- Времетраење: 6 месеци
- Платформа: Курсера
Вовед во аналитиката на податоци ќе ве одведе низ аналитиката на податоци од нула бидејќи не е потребно претходно искуство. Овој курс ќе ве просветли за потребните вештини потребни за да се подготвите за кариера во аналитика на податоци.
На овој курс ќе научите како да подготвувате, организирате, анализирате и визуелизирате податоци за анализа. Исто така, ќе се научите како да користите табеларни пресметки, SQL и R програмирање за да ги завршите анализите и пресметките.
4. Вовед во анализа на податоци
- Најдобро за: Почетници
- Рејтинг: Не се наведени
- Времетраење: приближно 6 недели
- Платформа: Невообичаеност.
Воведот во анализата на податоците содржи информации за тоа како да поставувате прашања, да ги организирате вашите податоци во употреблив формат и да ги решавате сите проблеми. Исто така, содржи лекции за испитување податоци, барање шеми во нив, развивање на вашата интуиција за податоци и донесување судови, заклучоци или предвидувања.
Исто така, ќе се смета за најдобри начини да ги изразите вашите наоди. Дополнително, ќе научите кодирање на поконцизен и побрз начин користејќи ги библиотеките на Python NumPy, Pandas и Matplotlib.
Како предуслов за овој курс, треба да се чувствувате удобно со програмирањето во Python и да знаете за неговите концепти, пред да се запишете на овој курс. Ако не, тие имаат курс за „вовед во курсот за програмирање на python“ кој ќе ве однесе низ овие.
5. Математика за наука за податоци
- Најдобро за: Почетници
- Рејтинг: Не се наведени
- Времетраење: 5-6 часа.
- Платформа: Алисон.
Math for Data Science ги покрива основите на веројатноста, статистиката и линеарната алгебра што се однесуваат на користењето на математиката во науката за податоци. Бидејќи основното разбирање на математиката е потребно од секој професионалец за податоци (научник за податоци, аналитичар на податоци, деловен аналитичар или инженер за податоци), овој курс го опфаќа секој од потребните аспекти.
Овој курс е за разлика од секоја апстрактна, неприменета математика. Во Алисон ќе научите математика која ќе ви овозможи да влијаете на светот. Овој курс е трет курс во низата. За да го извлечете најдоброто од овој курс, препорачливо е да ги земете овие први два курса за наука за податоци пред да полагате математика за наука за податоци.
6. Работилница за посно анализи
- Најдобро за: Почетници
- Рејтинг: 4.6 од 5
- Времетраење: 2 часа 23 минути
- Платформа: Удеми.
Работилницата за учење аналитика ви помага да ги разберете основите на аналитиката, начинот на размислување заснован на податоци и принципите на посно стартување. Во овој курс, ќе погледнете шест примери за тоа како деловните модели се поврзуваат со старт-ап од сите големини.
Исто така, ќе научите како да го знаете времето за да одите напред со одлука и да ги примените концептите на Lean Analytics на воспоставените бизниси и производи.
7. Вовед во анализа на податоци со употреба на Excel
- Најдобро за: Почетници
- Рејтинг: Не се наведени
- Времетраење: 4 недели (2-4 часа неделно)
- Платформа: edX
Microsoft Excel и неговите интегрирани стожерни табели се една од најдобрите аналитички карактеристики за анализа на податоци. Во овој курс, ќе научите како да вршите анализа на податоци користејќи ги најпопуларните функции на Excel.
Во Вовед во анализа на податоци со помош на Excel, ќе откриете како да направите стожерни табели во Excel користејќи голем број редови и колони. Исто така, ќе бидете сведоци на ефективноста на акционерските точки на Excel, вклучувајќи го и неговиот капацитет да ги сумира податоците на различни начини, да го олесни брзото истражување на податоците и да генерира проникливо знаење од собраните податоци.
8. Бајзијанска статистика: од концепт до анализа на податоци
- Најдобро за: Средно
- Рејтинг: 4.6 од 5
- Времетраење: 12 часа
- Платформа: Курсера
Во овој курс ќе биде воведен Бајесовиот пристап кон статистиката преку проучување на веројатноста и анализа на податоци. Исто така, ќе се научат основите на Бајесовиот пристап како и неговата примена на типични типови податоци.
Бајесовиот пристап ќе биде спротивен на фреквентистичкиот пристап, како и предностите на бајсовиот пристап. За да се создаде привлечна средина за учење, овој курс комбинира видеа од предавања, компјутерски демонстрации, читања, вежби и табли за дискусија.
9. Google Data Analytics
- Најдобро за: почетници
- Рејтинг: 4.8 од 5
- Времетраење: 6 месеци (со 10 часа неделно)
- Платформа: Курсера
Анализата на податоци на Google ви дава темелно разбирање на процедурите и методите што секојдневно ги користи помладиот или соработник аналитичар на податоци.
Во овој курс, ќе научите и важни методи за анализа кои вклучуваат чистење на податоци, анализа и визуелизација со користење на овие алатки: табеларни пресметки, SQL, R програмирање и Tableau. Исто така, ќе научите како да ги прикажувате наодите за податоци на контролни табли, презентации и популарни платформи за визуелизација.
10. Научете да кодирате за анализа на податоци
- Најдобро за: почетници
- Рејтинг: 3.5 од 5
- Времетраење: 24 часа
- Платформа: OpenLearn.
Научете да кодирате за анализа на податоци ќе ве научи како да ги креирате вашите компјутерски програми со кодирање (една линија код во исто време). Поради популарноста на python во сите академски области, тој е програмскиот јазик што се користи во овој курс.
Користејќи вистински податоци од Светска банка, Светската здравствена организација и други организации, ќе се вршат вежби за кодирање и анализи за пишување со помош на добро познатата платформа Jupyter Notebooks. Ова е за да ви овозможи веднаш да го видите резултатот од извршувањето на вашиот код и да ви го олесни забележувањето и поправањето на грешките.
На овој курс, ќе научите како да пристапите до отворени податоци, да ги подготвите за анализа, да креирате визуелизации и да документирате и дистрибуирате анализи јавно и приватно.
Често поставувани прашања на Бесплатни онлајн курсеви за анализа на податоци
Кој е најдобриот бесплатен курс за анализа на податоци преку Интернет?
Краток курс за анализа на податоци од CareerFoundry
Дали науката за податоци е иста како и анализата на податоци?
Бр
Кои се можностите за работа што ми се достапни ако учам анализа на податоци?
Со анализа на податоци, можете да бидете аналитичар на податоци, аналитичари за деловна интелигенција, научник за податоци, инженер за податоци, оперативен аналитичар, проект менаџер, аналитика на ИТ системи и многу повеќе.
Дали сите курсеви за анализа на податоци се погодни за почетници?
Не, некои курсеви бараат одредено предусловно знаење во некои области пред да можете да се пријавите за курсот.
Колку е важна анализата на податоците за бизнисот?
Анализата на податоците е тајната за оптимизација на перформансите, максимизирање на профитот и прецизно донесување одлуки во секој бизнис.
Ние исто така препорачуваме
- 10 најдобри сертификати за анализа на податоци на интернет
- 10 сертификати за аналитичари на податоци за почетници
- 20 најдобри програми за наука за податоци онлајн
- 10 најдобри бесплатни сертификати за анализа на податоци
- Топ 10 универзитети за наука за податоци во САД.
Заклучок:
Одеднаш се чини дека сите зборуваат за аналитика на податоци, а вие сте како „Каква е оваа анализа на податоци? Како што ветивме претходно, се надеваме дека успеавте да разберете за што се работи за анализа на податоци.
Исто така, се надеваме дека сте успеале да изберете од различни бесплатни курсеви за анализа на податоци. Ќе сакаме да слушнеме од вас!