10 beste gratis online data-analysecursussen

By
overwinning
-
0
3230
gratis online data-analysecursussen
gratis online data-analysecursussen

Zijn er gratis online data-analysecursussen? Natuurlijk zijn er! Deze cursussen zijn niet alleen voordelig omdat ze gratis zijn, of gewoon omdat ze online en in je eigen tempo zijn, maar raad eens? Ze zijn top!

Aangezien data-analyse een cruciaal onderdeel van het bedrijfsleven is, is er een stijgende vraag naar specialisten op het gebied van data-analyse. De evolutie van technologie en de dagelijkse toename van data-afhankelijke beslissingen is ook een case study geweest.

Plots lijkt data-analyse een hot topic te zijn, waardoor je je afvraagt ​​​​wat het is. U hoeft niet verder te zoeken; World Scholars Hub heeft de beste oplossingen!

Wat is data-analyse?

Data-analyse is een algemene naam voor verschillende soorten data-analyse. Het gaat over het gebruik van beschikbare inzichten en trends om een ​​bepaald probleem op te lossen. In eenvoudige bewoordingen gaat data-analyse over het systematisch analyseren van gegevens of statistieken.

Op basis van het begrijpen en toepassen van de datapatronen is data-analyse het doel dat een wetenschappelijk effectieve beslissing wordt genomen. Wetenschappelijk in die zin dat data verschillende stappen en processen moeten doorlopen voordat er een besluit kan worden genomen.

Elk type informatie kan worden onderworpen aan data-analyse, omdat dit het geheim is van prestatie-optimalisatie, winstmaximalisatie en nauwkeurige besluitvorming in elk bedrijf.

Een ander mooi aspect van data-analyse is de diversiteit aan banen. Met data-analyse kun je een data-analist, business intelligence-analist, datawetenschapper, data-engineer, operationeel analist, projectmanager of IT-systeemanalyse zijn, om er maar een paar te noemen.

Er zijn verschillende stappen betrokken bij data-analyse, en deze zijn allemaal bedoeld voor de groei van een bedrijf. Elk van deze fasen bevat een sleutel tot bedrijfsefficiëntie.

Wat zijn de stappen die betrokken zijn bij data-analyse?

Hieronder staan ​​de 4 stappen die betrokken zijn bij data-analyse:

1. Beschrijvende analyses:

Beschrijvende analyses gaan over hoe goed het gaat met een bedrijf. De meest gestelde vraag in deze fase is: "Wat gebeurt er in uw bedrijf?"

In dit aspect van data-analyse is diepgaande informatie niet nodig. Het geeft antwoord op de vraag of er sprake is van een vlotte bedrijfsvoering. Daarom is het antwoord vaak niet goed gedetailleerd.

2. Diagnostische analyse:

Dit is de stap na beschrijvende analyses. Diagnostische analyses pakken de oorzaak van een probleem aan. De vraag die in dit stadium wordt gesteld, begint altijd met a Waarom. Bijvoorbeeld: "Waarom gebeurt dit met uw bedrijf?"

Met goed gedetailleerde informatie over het bedrijf wordt het 'waarom'-probleem aan het licht gebracht. Deze fase helpt bij het identificeren van zakelijke anomalieën.

3. Voorspellende analyse:

Dit is de stap na diagnostische analyse. Bij voorspellende analyses worden eerdere statistieken en algoritmen gebruikt om aanbevelingen te doen. De meest gestelde vraag in dit stadium is "wat zal er in de toekomst waarschijnlijk gebeuren?"

Deze techniek is gebaseerd op trends en patronen door de jaren heen. Het wordt gebruikt om te bepalen of een bepaalde trend zich zal herhalen. Het helpt ook om de best beschikbare aanbevelingen te geven voor toekomstige gebeurtenissen.

4. Voorschrijvende analyses:

Dit is de stap na predictive analytics. Prescriptieve analyses bepalen de beste keuze voor actie. Dit gebied helpt bij het beantwoorden van de vraag "Wat moet er gebeuren?"

Het bepaalt wat je wel en niet moet doen. Dit kan worden gebruikt om gebruikers te adviseren over de mogelijke resultaten en wat er moet gebeuren voor maximale bedrijfsoptimalisatie. In dit stadium wordt, zelfs in het licht van onzekerheid, een datagestuurde beslissing genomen.

Waar u op moet letten bij het kiezen van een gratis online cursus data-analyse

Het kiezen van de cursus die het beste bij je past, is veel meer werk dan je denkt. Voordat u zich aanmeldt voor een online cursus, moet u rekening houden met een aantal factoren.

Hieronder staan ​​enkele factoren waarmee u rekening moet houden bij het kiezen van een gratis cursus voor online data-analyse:

1. Geloofwaardigheid en waardering:

Hier moet op worden gelet voordat u een cursus kiest. Dit geldt ook voor beoordelingen gegeven door studenten die de cursus eerder hebben gevolgd. Het bepaalt hoeveel een cursus te vertrouwen is. U wilt zich niet aanmelden voor een cursus en realiseert u zich tegelijkertijd dat deze een beoordeling van 1.0 heeft. Dat zou je toch niet leuk vinden?

2. Cursusduur:

Online cursussen kunnen van korte duur zijn (enkele uren tot weken) of van lange duur (maanden tot jaren). De duur van de cursus moet afhangen van uw beschikbaarheid en het niveau van volledigheid. Over het algemeen zijn langlopende cursussen vaak gedetailleerder dan kortlopende cursussen.

3. Intensiteit:

Online cursussen zijn een verscheidenheid aan beginners, halfgevorderden en gevorderden, terwijl sommige een reeks zijn die uit al deze fasen bestaat. Voor andere cursussen moet u over basiskennis beschikken voordat u zich aanmeldt voor de cursus.

Kies bij het kiezen van een cursus data-analyse een cursus die het meest geschikt is voor uw huidige opleidingsniveau.

4. Toegankelijkheid van de cursus:

Sommige gratis cursussen zijn toegankelijk binnen een tijdsbestek (tijdelijk toegankelijk), terwijl andere levenslang beschikbaar zijn. Het kiezen van een cursus die permanent toegankelijk is, is het beste omdat je ze altijd kunt raadplegen in geval van onduidelijkheid over een onderwerp.

5. Ondersteunings- en mentorprogramma's:

Er zijn enkele opnames in de meeste gratis cursussen en deze opnames omvatten cursuscertificaten, ondersteuning en mentorschapsprogramma's. Sommige van deze ondersteunings- en mentorprogramma's omvatten discussieplatforms, live-lezingsfaciliteiten en simulatietools.

Ondanks deze intrekking is financiële hulp bij sommige van deze cursussen een optie.

6. Deelbaar certificaat en financiële steun:

Het certificaat dat na afloop van de cursus wordt afgegeven, geldt als bewijs van professionaliteit. Hoewel de meeste online leerplatforms een token nodig hebben om een ​​deelbaar certificaat te verkrijgen, bieden sommige platforms financiële hulp aan studenten die deze cursussen gratis willen volgen en toch gecertificeerd willen worden. Controleer of er financiële steun beschikbaar is als de certificaten niet gratis zijn.

Wat zijn de beste gratis online data-analysecursussen?

Hieronder staan ​​de beste gratis online data-analysecursussen:

10 beste gratis online data-analysecursussen

1. Korte cursus data-analyse

  • Beste voor:  beginners
  • Rating: 4.84 van 5
  • Duur: Dagelijks 15 minuten
  • Platform: Carrière Gieterij.

De korte cursus Data Analytics is een praktische introductie tot data-analyse. In deze cursus begin je met opschonen en eindig je met visualisaties (inclusief grafieken en grafieken) en belangrijke inzichten. Voor een beter begrip zal echte dataset worden gebruikt om zakelijke problemen aan te pakken.

Deze cursus bevat een inleiding tot data en bevat ook enkele oefeningen. Elke dag ontvang je 5 dagelijkse lessen in je eigen tempo binnen een tijdsbestek van 15 minuten.

Elke tutorial bevat een mix van video-introducties, schriftelijke lessen, praktische taken en interactieve quizzen. Het bevat een inleiding tot data-analyse, een uitgebreide studie met gegevensopschoning, visualisatie en definitieve inzichten.

2. Gegevenswetenschap begrijpen

  • Beste voor: beginners
  • Rating: Niet vermeld
  • Duur: 2 uur kunt opladen
  • Platform: Datakamp.

Inzicht in datawetenschap zal uw kennis van datawetenschap, machinetaal, datavisualisatie, data-engineering en cloudcomputing verbreden. Deze cursus bestaat uit 15 video's en 48 oefeningen.

In deze cursus leer je de basis van datawetenschap, dataverzameling, opslag, voorbereiding, verkenning, visualisatie, experimenten en voorspelling.

Je leert ook data-interpretatie en integratie in het dagelijks leven. Ook leer je de rollen van een datawetenschapper zonder dat je je zorgen hoeft te maken over codering.

3. Inleiding tot gegevensanalyse

  • Beste voor: beginners
  • Rating: 4.8 van 5
  • Duur: 6 maanden
  • Platform: Coursera.

Inleiding tot gegevensanalyse leidt u vanaf het begin door gegevensanalyse, aangezien er geen eerdere ervaring vereist is. Deze cursus zal je informeren over de veelgevraagde vaardigheden die nodig zijn om je klaar te stomen voor een carrière in data-analyse.

In deze cursus leert u hoe u gegevens voor analyse kunt voorbereiden, ordenen, analyseren en visualiseren. Ook leert u hoe u spreadsheets, SQL en R-programmering kunt gebruiken om analyses en berekeningen te voltooien.

4. Inleiding tot gegevensanalyse

  • Beste voor: beginners
  • Rating: Niet vermeld
  • Duur: ongeveer 6 weken
  • Platform: Brutaal.

Inleiding tot gegevensanalyse bevat informatie over het maken van query's, het organiseren van uw gegevens in een bruikbare indeling en het oplossen van eventuele problemen. Het bevat ook lessen over het onderzoeken van data, het zoeken naar patronen erin, het ontwikkelen van je data-intuïtie en het maken van oordelen, conclusies of voorspellingen.

Er wordt ook gedacht aan de beste manieren om uw bevindingen te uiten. Bovendien leer je coderen op een beknoptere en snellere manier met behulp van de Python-bibliotheken NumPy, Pandas en Matplotlib.

Als voorwaarde voor deze cursus moet u vertrouwd zijn met programmeren in Python en kennis hebben van de concepten ervan voordat u zich inschrijft voor deze cursus. Als dat niet het geval is, hebben ze een cursus 'cursus 'inleiding tot python-programmering' die je hier doorheen leidt.

5. Wiskunde voor gegevenswetenschap

  • Beste voor: beginners
  • Rating: Niet vermeld
  • Duur: 5-6 uur.
  • Platform: Alison.

Math for Data Science behandelt de basisprincipes van waarschijnlijkheid, statistiek en lineaire algebra in relatie tot het gebruik van wiskunde in datawetenschap. Aangezien een basiskennis van wiskunde vereist is van elke dataprofessional (datawetenschapper, data-analist, bedrijfsanalist of data-ingenieur), behandelt deze cursus alle vereiste aspecten.

Deze cursus is anders dan elke abstracte, niet-toegepaste wiskunde. Bij Alison leer je wiskunde waarmee je de wereld kunt beïnvloeden. Deze cursus is de derde cursus in een reeks. Om het beste uit deze cursus te halen, is het raadzaam deze eerste twee cursussen over data science te volgen voordat je wiskunde voor data science volgt.

6. Workshop Lean Analytics

  • Beste voor: beginners
  • Rating: 4.6 van 5
  • Duur: 2 uur 23 minuten
  • Platform: Udemy.

De workshop Learn Analytics helpt je de basisprincipes van analytics, de datagestuurde mindset en lean startup-principes te begrijpen. In deze cursus zou je zes voorbeelden bekijken van hoe bedrijfsmodellen zich verhouden tot start-ups van elke omvang.

Je leert ook hoe je de tijd weet om verder te gaan met een beslissing en hoe je de concepten van Lean Analytics toepast op gevestigde bedrijven en producten.

7. Inleiding tot gegevensanalyse met Excel

  • Beste voor:  beginners
  • Rating: Niet vermeld
  • Duur: 4 weken (2-4 uur per week)
  • Platform: EDX.

Microsoft Excel en de geïntegreerde draaitabellen zijn een van de beste analytische functies voor gegevensanalyse. In deze cursus leert u hoe u gegevensanalyse uitvoert met behulp van de meest populaire functies van Excel.

In Inleiding tot gegevensanalyse met Excel, ontdekt u hoe u draaitabellen in Excel kunt maken met behulp van een reeks rijen en kolommen. U zult ook getuige zijn van de effectiviteit van Excel-draaipunten in actie, inclusief het vermogen om gegevens op verschillende manieren samen te vatten, snelle gegevensverkenning mogelijk te maken en inzichtelijke kennis te genereren uit verzamelde gegevens.

8. Bayesiaanse statistiek: van concept tot data-analyse

  • Beste voor: Gemiddeld
  • Rating: 4.6 van 5
  • Duur: 12 uur kunt opladen
  • Platform: Coursera.

De Bayesiaanse benadering van statistiek zal in deze cursus worden geïntroduceerd door middel van de studie van waarschijnlijkheid en data-analyse. Ook worden de fundamenten van de Bayesiaanse benadering en de toepassing ervan op typische datatypes aangeleerd.

De Bayesiaanse benadering zal worden gecontrasteerd met de Frequentistische benadering, evenals de voordelen van de Bayesiaanse benadering. Om een ​​boeiende leeromgeving te creëren, combineert deze cursus collegevideo's, computerdemonstraties, lezingen, oefeningen en discussieborden.

9. Google-gegevensanalyse

  • Beste voor: beginners
  • Rating: 4.8 van 5
  • Duur: 6 maanden (bij 10 uur per week)
  • Platform: Coursera.

Google-gegevensanalyse geeft u een grondig begrip van de procedures en methoden die een junior of associate data-analist dagelijks toepast.

In deze cursus leer je ook belangrijke analysemethoden, waaronder het opschonen, analyseren en visualiseren van gegevens met behulp van deze tools: spreadsheets, SQL, R-programmering en Tableau. Je leert ook hoe je gegevensbevindingen weergeeft op dashboards, presentaties en populaire visualisatieplatforms.

10. Leer coderen voor gegevensanalyse

  • Beste voor: beginners
  • Rating: 3.5 van 5
  • Duur: 24 uur kunt opladen
  • Platform: OpenLeren.

Leer coderen voor data-analyse leert u hoe u uw computerprogramma's kunt maken met codering (één regel code per keer). Vanwege de populariteit van python in alle academische velden, is het de programmeertaal die in deze cursus wordt gebruikt.

Met behulp van echte gegevens van de Wereldbank, de Wereldgezondheidsorganisatie en andere organisaties, zullen codeeroefeningen en schrijfanalyses worden uitgevoerd met behulp van het bekende Jupyter Notebooks-platform. Dit is om u in staat te stellen direct het resultaat te zien van het uitvoeren van uw code en het gemakkelijker voor u te maken om fouten op te sporen en te corrigeren.

In deze cursus leert u hoe u toegang krijgt tot open data, deze voorbereidt voor analyse, visualisaties maakt en analyses openbaar en privé documenteert en verspreidt.

Veelgestelde vragen op Gratis online cursussen data-analyse

Wat is de beste gratis cursus voor online data-analyse?

Korte cursus Data Analytics door CareerFoundry

Is data science hetzelfde als data-analyse?

Nr.

Welke vacatures zijn er voor mij als ik data-analyse studeer?

Met data-analyse kun je een data-analist, business intelligence-analist, datawetenschapper, data-engineer, operationeel analist, projectmanager, IT-systeemanalyse en nog veel meer zijn.

Zijn alle data analytics cursussen geschikt voor beginners?

Nee, voor sommige cursussen is enige voorkennis op sommige gebieden vereist voordat u zich kunt aanmelden voor de cursus.

Hoe belangrijk is data-analyse voor een bedrijf?

Gegevensanalyse is het geheim van prestatie-optimalisatie, winstmaximalisatie en nauwkeurige besluitvorming in elk bedrijf.

Wij raden ook aan

Conclusie:

Plots lijkt iedereen het over data-analyse te hebben en denk je: "Hoe is deze data-analyse?" Zoals eerder beloofd, hopen we dat je hebt kunnen begrijpen waar data-analyse over gaat.

We hopen ook dat je hebt kunnen kiezen uit een verscheidenheid aan gratis cursussen voor gegevensanalyse. We horen graag van je!