Има многу сертификати за анализа на податоци на интернет, но понекогаш е навистина тешко да се идентификуваат некои од најдобрите од сите овие сертификати за онлајн анализа на податоци.
Анализата на податоци е една од најбрзо растечките и најбарани индустрии денес. Компанијата за истражување на пазарот Гартнер проектира дека деловните трошоци за податоци и аналитички решенија ќе достигнат 189 милијарди долари во 2022 година, од 150 милијарди долари во 2019 година.
До 2025 година, глобалниот пазар на големи податоци се очекува да вреди 103 милијарди долари.
Зголемената побарувачка за професионалци од областа на науката за податоци значи дека повеќе луѓе од кога било посетуваат онлајн курсеви за анализа на податоци. Како дополнителна придобивка, многу од овие курсеви нудат сертификат или акредитиви за да ви помогнат да се истакнете.
Ако размислувате да земете а курс за сертификација, ве покриваме. Составивме листа на 20 најдобри сертификати за анализа на податоци на интернет за да ви помогнеме да започнете. Но, пред тоа, да се осигураме дека сме на иста страница.
Содржина
Што е анализа на податоци?
Обработката и статистичката анализа на постоечките збирки на податоци е предмет на анализа на податоци. Аналитичарите се фокусираат на развивање начини за фаќање, обработка и организирање на податоци со цел да се откријат функционални увиди за тековните прашања, како и да се одреди најдобриот начин за комуникација на овие информации.
Едноставно кажано, податоците и аналитиката се занимаваат со изнаоѓање решенија за предизвиците за кои не сме сигурни во одговорите. Исто така, се заснова на давање резултати што може да резултираат со брзи придобивки.
Анализата на податоци, исто така, вклучува неколку други гранки на поголема статистика и анализа кои помагаат во комбинацијата на различни извори на податоци и откривање на врски додека ги поедноставуваат резултатите.
Придобивки од анализата на податоци
Анализата на големи податоци има неколку придобивки за бизнисите денес.
Анализата на податоци помага во:
- Подобро донесување одлуки,
- Овозможува ефективно управување со ризикот,
- Го подобрува искуството на клиентите и
- Ја зголемува вредноста на брендот.
Со оглед на овие предности, постои зголемена побарувачка за квалификувани професионалци во областа на анализата на податоци.
Од овие професионалци се очекува да поседуваат не само теоретско знаење, туку и практично знаење за аналитика на големи податоци.
За да се обезбеди ова, работодавците бараат кандидати кои поминале обука или курсеви за сертификација кои обезбедуваат практично изложување на предметот.
Покрај тоа што ќе можат да ги анализираат податоците, овие професионалци треба исто така да можат да креираат информативни визуелизации на тие податоци за да можат да ги разберат и нетехничките корисници. Ова е местото каде што алатките како што е Tableau влегуваат во игра. Овие алатки ви дозволуваат да креирате интерактивни графикони, графикони, графикони и табели кои раскажуваат приказна за перформансите на вашата организација врз основа на нејзините клучни индикатори за изведба (KPI).
Анализа на податоци наспроти наука за податоци
податоци науката и Data Analytics се занимаваат со големи податоци, но на различни начини. Науката за податоци е широк поим кој вклучува и анализа на податоци и наука за податоци.
Математика, статистика, Компјутерски науки, Информатички науки, Машинско учење и Вештачка интелигенција се вклучени во Data Science.
Откривање податоци, заклучување податоци, предвидливо моделирање и развој на алгоритам за машинско учење се користат за откривање на обрасци од големи збирки податоци и нивно претворање во значајни деловни стратегии. Анализата на податоците, од друга страна, најмногу се занимава со статистика, математика и статистичка анализа.
Анализата на податоци има за цел да ги открие конкретните извлечени сознанија, додека науката за податоци се фокусира на откривање значајни корелации помеѓу огромни збирки на податоци.
Поинаку кажано, Data Analytics е подмножество на Data Science што се фокусира на подетални решенија за прашањата што ги покренува Data Science.
Науката за податоци има за цел да пронајде свежи и интересни прашања кои би можеле да им помогнат на бизнисите да иновираат. Анализата на податоците, од друга страна, има за цел да најде одговори на овие прашања и да утврди како тие може да се имплементираат во рамките на една компанија за да се поттикнат иновациите водени од податоци.
Список на најдобрите сертификати за анализа на податоци преку Интернет
Подолу е листа на најдобрите онлајн сертификати за анализа на податоци:
- Професионална сертификација на SAS Advanced Analytics
- Сертифициран SAS Професионалец за чување податоци
- ДАСКА: Виш научник за податоци
- Сертифициран Мајкрософт: Соработник на научник за податоци на Azure
- Професионален сертификат IBM Data Science
- Професионален сертификат за наука на податоци на HarvardX
- Курсера: Специјализација за наука за податоци од Универзитетот Џон Хопкинс
- Програма EdX Big Data MicroMasters
- Udacity Business Analytics Наностепен
- DataCamp анализа на податоци во Excel.
10 најдобри сертификати за анализа на податоци на интернет
1. Професионална сертификација на SAS Advanced Analytics
Ова е врвно ниво сертификација за наука за податоци понудена од Академијата за наука на податоци САС и опфаќа широк опсег на теми како што се статистика, визуелна аналитика, логистичка регресија, Hadoop основи, рударство на податоци и многу повеќе.
Студентите мора да имаат најмалку шест месеци програмско искуство пред да аплицираат за сертификација, која се состои од девет курсеви и три тестови.
Поради легитимноста на платформата и обемното покривање на толку многу теми од науката за податоци, многумина сметаат дека ова е најголемата потврда за науката за податоци.
2. Сертифициран SAS Професионалец за чување податоци
За да одговараат на различните стилови на учење на учесниците, SAS Big Data Certification нуди обуки предводени од инструктори и начини на учење со самостојно е-учење.
Пред да се запишат, студентите треба да имаат силно разбирање за програмирање, вклучувајќи техники за манипулација со податоци и SQL.
Алатките за управување со податоци и Hadoop се меѓу опфатените теми. Во овој пакет има четири курсеви за обука и само еден испит.
Сертификатот Data Curation, како и другите SAS сертификати, е услуга базирана на претплата која ви дава пристап до облакот една година пред да треба да го обновите.
3. ДАСКА: Виш научник за податоци
Советот за наука за податоци на Америка, или DASCA, е водечки извор на меѓународно признати сертификати за наука за податоци. Нејзините акредитации SDS (Senior Data Scientist) и PDS (Principal Data Scientist) се меѓу најпрестижните во светот за научниците за податоци. Проверете како да станете научник за податоци со диплома.
Кандидатите од различни дисциплини, вклучително и бизнис менаџмент, финансии, статистика и технологија, можат да ги искористат предностите на обемните, длабински програми за сертификација на институцијата за сертификација на науката за податоци неутрална од продавачот.
4. Сертифициран Мајкрософт: Соработник на научник за податоци на Azure
Дали сакате да разберете како да креирате и стартувате работни оптоварувања за машинско учење? Сертификацијата Azure Data Scientist Associate од Microsoft е онаа за вас.
Најдобриот дел од оваа сертификација на Мајкрософт е тоа што можете бесплатно да студирате за неа користејќи ги алатките за учење на Мајкрософт, меѓутоа, има и премиум опции, предводени од инструктори, достапни. Сертификацијата вклучува решенија за вештачка интелигенција, обработка на природен јазик и машинско учење.
5. Професионален сертификат IBM Data Science
Професионалниот сертификат на IBM Data Science е уште еден корисен онлајн акредитив за податоци. Кандидатите кои сакаат да ги започнат своите професионални кариери за наука за податоци може да ја разгледаат програмата за сертификација на науката за податоци на ниво на почетник.
Сертификацијата вклучува вовед во науката за податоци со машинско учење, python, алатки со отворен код и SQL во текот на девет курсеви.
Нивните курсеви може да се завршат на ваше време, додека развивачите на курсеви препорачуваат да ги завршите за три месеци.
6. Професионален сертификат за наука на податоци на HarvardX
HarvardX нуди различни онлајн курсеви дизајнирани да им помогнат на професорите да ја подобрат наставата и учењето преку режими на кампусот и онлајн.
Со професионалниот сертификат за наука на податоци на HarvardX, ќе ги научите основите на науката за податоци, како што се R и машинското учење преку студии на случај од реалниот свет.
Сертификацијата за наука за податоци HarvardX им дава на апликантите информации и способности што им се потребни за да ги решат предизвиците за анализа на податоци од реалниот свет.
Деветте курсеви што ја сочинуваат професионалната сертификација за наука за податоци опфаќаат теми вклучувајќи визуелизација, машинско учење, линеарна регресија, веројатност, расправија на податоци и многу повеќе.
7. Курсера: Специјализација за наука за податоци од Универзитетот Џон Хопкинс
Овој сертификат Coursera, понуден од Универзитетот Џон Хопкинс, е идеален за почетници кои сакаат да научат како да конструираат производ за податоци, да генерираат заклучоци засновани на податоци и да вежбаат машинско учење.
Пред да се приклучат, студентите треба да имаат основно познавање на Python.
Курсевите се бесплатни, но поединците кои сакаат да добијат сертификат можеби ќе треба да платат малку, бидејќи повеќето сертификати на Coursera започнуваат од 50 долари.
8. Програма EdX Big Data MicroMasters
Овој курс е дел од програмата Big Data MicroMasters и ќе ви помогне да ги подобрите вашите програмски и математички вештини додека учите за аналитика на големи податоци.
Во овој курс, ќе научите како да складирате, ракувате и анализирате податоци со цел да донесувате подобри деловни одлуки во денешниот дигитален свет.
Ќе научите како да користите технологии како Apache Spark и R, кои се витални аналитички алатки. Ќе можете да им пристапите на големите предизвици на науката за податоци со креативност и иницијатива до крајот на овој курс.
9. Udacity Business Analytics Наностепен
Ќе ги совладате основните вештини за податоци што може да се применат низ функциите и индустриите во оваа програма. Ќе научите како да користите Excel за да анализирате податоци и да изградите модели, SQL да барате бази на податоци и Tableau за да креирате информативни визуелизации на податоци.
Нема предуслови за оваа основна наставна програма.
Udacity препорача да имате претходна компјутерска експертиза и да можете да го преземете и инсталирате софтверот за да успеете.
10. DataCamp анализа на податоци во Excel
На овој курс, ќе научите како да користите кратенки на тастатурата што заштедуваат време, да конвертирате и чистите формати на податоци како што се текст, времиња и датуми и да креирате неверојатни логички функции и условни агрегации додека ќе научите како да користите кратенки на тастатурата што заштедуваат време.
Ќе совладате над 35 нови функции на Excel, вклучувајќи CONCATENATE, VLOOKUP и AVERAGEIF(S), како и да работите со реалните податоци на Kickstarter за да процените што е успешен проект, преку практична пракса.
Често поставувани прашања за онлајн сертификат за анализа на податоци преку Интернет
Која е вредноста на сертификатот Data Analytics?
Сертификатот за анализа на податоци вреди, да! ако барате работа во анализа на податоци. Сертификацијата за анализа на податоци ќе ви ги обезбеди сите потребни вештини и знаења за да заработите работа како аналитичар на податоци.
Дали е можно аналитичар на податоци да работи на хонорарна основа?
Freelancing е една од најдобрите алтернативи за научниците за податоци денес, и за почетници и за експерти. Како хонорарец за наука за податоци, имате голема флексибилност во однос на изборот на проекти, управувањето со времето и плаќањето. Тоа е исто така одлична опција за почетници кои сакаат да стекнат повеќе практично искуство работејќи на проекти од реалниот свет.
Дали Data Analytics е ветувачки пат во кариерата?
Да, аналитиката на податоци е паметен избор за кариера бидејќи податоците станаа важен аспект на процесот на донесување одлуки во секоја индустрија. Како резултат на тоа, аналитичарите на податоци се многу барани, што ги прави еден од најдобрите избори за работа.
Дали има потреба од кодирање во аналитиката на податоци?
Тие не, да бидам искрен. Од аналитичарите на податоци не се бара да кодираат како дел од нивните секојдневни обврски. Едноставните функции за анализа на податоци, како што е испитувањето на трендовите на податоците на Google Analytics, обично не бараат создавање код.
Каква улога игра SQL во анализата на податоците?
SQL е „месо и компир“ на анализа на податоци за многу луѓе - се користи за пристап, чистење и анализа на податоците содржани во базите на податоци. Тоа е едноставно за разбирање, но го користат врвните светски корпорации за да се справат со исклучително тешки проблеми.
Врвни препораки
- 15 најдобри стоматолошки училишта во Флорида - Рангирање на врвни училишта
- Најдобрите 11 медицински училишта во Флорида - рангирање на училиштата во Флорида
- 30 најдобри филмски актерски школи во светот
- 20 најдобри медицински училишта на Филипините - рангирање на училиштата
- 20 најдобри воени училишта за момчиња – рангирање на училишта во САД.
Заклучок
Анализата на податоци беше најголемата празнина во вештините пред две години, и таа продолжува да биде.
Бизнисите собираат податоци со децении, но многумина не знаат како да ги користат тие податоци за да донесат подобри деловни одлуки.
Како резултат на тоа, компаниите бараат поединци кои можат да ги анализираат и интерпретираат тие податоци. На бизнисите им се потребни луѓе кои можат да ги разберат податоците и да ги преведат во разбирлив формат за управување со цел тие да донесат подобри деловни одлуки. Поединците со овие вештини за анализа на податоци може да се наречат аналитичари на податоци или аналитичари на деловна интелигенција (БИ).
