Er zijn veel certificeringen voor gegevensanalyse online, maar soms is het erg moeilijk om enkele van de beste van al deze certificeringen voor online gegevensanalyse te identificeren.
Data-analyse is tegenwoordig een van de snelstgroeiende en meest gevraagde industrieën. Marktonderzoeksbureau Gartner voorspelt dat de bedrijfsuitgaven voor data- en analyseoplossingen in 189 $ 2022 miljard zullen bedragen, tegen $ 150 miljard in 2019.
Tegen 2025 zal de wereldwijde big data-markt naar verwachting $ 103 miljard waard zijn.
De groeiende vraag naar data science-professionals betekent dat meer mensen dan ooit online data-analysecursussen volgen. Als bijkomend voordeel bieden veel van deze cursussen een certificaat of referentie om u te helpen opvallen.
Als u overweegt om een certificering cursus, we hebben u gedekt. We hebben een lijst samengesteld met de 20 beste online certificeringen voor gegevensanalyse om u op weg te helpen. Maar laten we er eerst voor zorgen dat we op dezelfde lijn zitten.
Inhoudsopgave
Wat is data-analyse?
De verwerking en statistische analyse van bestaande datasets is het onderwerp van data-analyse. Analisten richten zich op het ontwikkelen van manieren voor het vastleggen, verwerken en ordenen van gegevens om bruikbare inzichten voor actuele problemen te ontdekken, en om te bepalen hoe deze informatie het beste kan worden gecommuniceerd.
Simpel gezegd, data en analytics houden zich bezig met het vinden van oplossingen voor uitdagingen waarvoor we niet zeker zijn van de antwoorden. Het is ook gebaseerd op het leveren van resultaten die kunnen resulteren in snelle voordelen.
Gegevensanalyse omvat ook enkele andere takken van grotere statistieken en analyse die helpen bij het combineren van ongelijksoortige gegevensbronnen en het ontdekken van verbanden terwijl de resultaten worden vereenvoudigd.
Voordelen van gegevensanalyse
Big data-analyse heeft tegenwoordig verschillende voordelen voor bedrijven.
Data-analyse helpt bij:
- Betere besluitvorming,
- Maakt effectief risicobeheer mogelijk,
- Verbetert de klantervaring, en
- Verhoogt de merkwaarde.
Gezien deze voordelen is er een groeiende vraag naar vakbekwame professionals op het gebied van data-analyse.
Van deze professionals wordt verwacht dat ze niet alleen theoretische kennis hebben, maar ook praktische kennis over big data-analyse.
Om dit te garanderen, zijn werkgevers op zoek naar kandidaten die een training of certificeringscursussen hebben gevolgd die praktische kennis van het onderwerp bieden.
Deze professionals moeten niet alleen de gegevens kunnen analyseren, maar ook informatieve visualisaties van die gegevens kunnen maken, zodat niet-technische gebruikers deze ook kunnen begrijpen. Dit is waar tools zoals Tableau in het spel komen. Met deze tools kunt u interactieve grafieken, grafieken, grafieken en tabellen maken die een verhaal vertellen over de prestaties van uw organisatie op basis van de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's).
Gegevensanalyse versus gegevenswetenschap
data Science en Data Analytics gaan beide om met Big Data, maar op verschillende manieren. Data Science is een brede term die zowel data-analyse als datawetenschap omvat.
Wiskunde, Statistiek, Computer Science, Informatiewetenschap, Machine Learning en Kunstmatige Intelligentie maken allemaal deel uit van Data Science.
Datamining, data-inferentie, voorspellende modellering en de ontwikkeling van machine learning-algoritmen worden allemaal gebruikt om patronen uit grote datasets te ontdekken en deze om te zetten in zinvolle bedrijfsstrategieën. Gegevensanalyse daarentegen houdt zich vooral bezig met statistiek, wiskunde en statistische analyse.
Data Analytics is gericht op het onthullen van de specifieke geëxtraheerde inzichten, terwijl Data Science zich richt op het blootleggen van significante correlaties tussen enorme datasets.
Anders gezegd, Data Analytics is een subset van Data Science die zich richt op meer gedetailleerde oplossingen voor de problemen die Data Science oproept.
Data Science is gericht op het vinden van nieuwe en interessante problemen die bedrijven kunnen helpen bij het innoveren. Data-analyse daarentegen heeft tot doel antwoorden op deze vragen te vinden en te bepalen hoe deze binnen een bedrijf kunnen worden geïmplementeerd om datagedreven innovatie te stimuleren.
Lijst met de beste online certificeringen voor gegevensanalyse
Hieronder vindt u een lijst met de beste online Data Analytics-certificeringen:
- SAS Advanced Analytics Professional-certificering
- SAS-gecertificeerde datacuratieprofessional
- DASCA: Senior datawetenschapper
- Microsoft-gecertificeerd: Azure Data Scientist Associate
- IBM Data Science Professional-certificaat
- HarvardX's Data Science Professional-certificaat
- Coursera: specialisatie in datawetenschap door John Hopkins University
- EdX Big Data MicroMasters-programma
- Udacity Business Analytics Nanograad
- DataCamp-gegevensanalyse in Excel.
10 Beste online certificeringen voor gegevensanalyse
1. SAS Advanced Analytics Professional-certificering
Dit is een topniveau data science certificering aangeboden door de SAS Academy for Data Science, en het omvat een breed scala aan onderwerpen zoals statistieken, visuele analyse, logistieke regressie, Hadoop-fundamenten, datamining en meer.
Studenten moeten ten minste zes maanden programmeerervaring hebben voordat ze de certificering aanvragen, die bestaat uit negen cursussen en drie tests.
Vanwege de legitimiteit van het platform en de uitgebreide dekking van zoveel datawetenschapsonderwerpen, beschouwen velen dit als de beste certificering voor datawetenschap.
2. SAS-gecertificeerde datacuratieprofessional
Om te passen bij verschillende leerstijlen van deelnemers, biedt de SAS Big Data-certificering zowel door een instructeur geleide training als e-Learning-leermethoden in eigen tempo.
Alvorens zich in te schrijven, moeten studenten een goed begrip hebben van programmeren, inclusief technieken voor gegevensmanipulatie en SQL.
Tools voor gegevensbeheer en Hadoop behoren tot de behandelde onderwerpen. Er zijn vier trainingen en slechts één examen in dit pakket.
Het Data Curation-certificaat is, net als andere SAS-certificeringen, een op abonnementen gebaseerde service die u een jaar lang toegang geeft tot de cloud voordat u deze moet vernieuwen.
3. DASCA: Senior datawetenschapper
De Data Science Council of America, of DASCA, is de toonaangevende bron van internationaal erkende datawetenschapscertificaten. De SDS (Senior Data Scientist) en PDS (Principal Data Scientist) referenties behoren tot de meest prestigieuze ter wereld voor datawetenschappers. Bekijk hoe u een datawetenschapper worden met een bachelordiploma.
Kandidaten uit verschillende disciplines, waaronder bedrijfsbeheer, financiën, statistiek en technologie, kunnen profiteren van de uitgebreide, diepgaande certificeringsprogramma's van de leverancierneutrale datawetenschapscertificeringsinstelling.
4. Microsoft-gecertificeerd: Azure Data Scientist Associate
Wilt u weten hoe u machine learning-workloads maakt en uitvoert? Dan is de Azure Data Scientist Associate-certificering van Microsoft iets voor jou.
Het beste van deze Microsoft-certificering is dat je er gratis voor kunt studeren met behulp van de leerhulpmiddelen van Microsoft, maar er zijn ook premium, door een instructeur geleide opties beschikbaar. De certificering omvat AI-oplossingen, natuurlijke taalverwerking en machine learning.
5. IBM Data Science Professional-certificaat
Het IBM Data Science Professional-certificaat is een andere nuttige online gegevensreferentie. Kandidaten die hun professionele carrière in de datawetenschap willen beginnen, kunnen het certificeringsprogramma voor datawetenschap op beginnersniveau overwegen.
De certificering omvat een inleiding tot datawetenschap met machine learning, python, open source-tools en SQL in de loop van negen cursussen.
Hun cursussen kunnen in uw eigen tijd worden voltooid, terwijl de cursusontwikkelaars aanbevelen ze in drie maanden te voltooien.
6. HarvardX's Data Science Professional-certificaat
HarvardX biedt een verscheidenheid aan online cursussen die zijn ontworpen om professoren te helpen het lesgeven en leren te verbeteren via on-campus en online modi.
Met het Data Science Professional-certificaat van HarvardX leer je de basisprincipes van datawetenschap zoals R en machine learning door middel van praktijkvoorbeelden.
De HarvardX data science-certificering geeft aanvragers de informatie en vaardigheden die ze nodig hebben om real-world data-analyse-uitdagingen op te lossen.
De negen cursussen die deel uitmaken van de professionele datawetenschapscertificering behandelen onderwerpen als visualisatie, machine learning, lineaire regressie, waarschijnlijkheid, dataruzie en meer.
7. Coursera: specialisatie in datawetenschap door John Hopkins University
Dit Coursera-certificaat, aangeboden door de John Hopkins University, is ideaal voor beginners die willen leren hoe een dataproduct te construeren, datagestuurde conclusies te genereren en machine learning te oefenen.
Alvorens deel te nemen, moeten studenten een basiskennis hebben van Python.
Cursussen zijn gratis, maar personen die gecertificeerd willen worden, moeten mogelijk een kleine vergoeding betalen, aangezien de meeste Coursera-certificeringen beginnen bij $ 50.
8. EdX Big Data MicroMasters-programma
Deze cursus maakt deel uit van het Big Data MicroMasters-programma en helpt u uw programmeer- en rekenvaardigheden te verbeteren terwijl u leert over big data-analyse.
In deze cursus leert u hoe u gegevens opslaat, verwerkt en analyseert om betere zakelijke beslissingen te nemen in de digitale wereld van vandaag.
Je leert hoe je technologieën zoals Apache Spark en R kunt gebruiken, essentiële analytische tools. Aan het einde van deze cursus ben je in staat om grootschalige datawetenschapsuitdagingen met creativiteit en initiatief aan te gaan.
9. Udacity Business Analytics Nanograad
Je leert fundamentele datavaardigheden die in dit programma kunnen worden toegepast in verschillende functies en sectoren. Je leert hoe je Excel gebruikt om gegevens te analyseren en modellen te bouwen, SQL om databases te doorzoeken en Tableau om informatieve gegevensvisualisaties te maken.
Er zijn geen vooropleidingen voor dit basiscurriculum.
Udacity raadde aan dat u eerdere computerexpertise hebt en de software kunt downloaden en installeren om te slagen.
10. DataCamp-gegevensanalyse in Excel
In deze cursus leert u hoe u tijdbesparende sneltoetsen kunt gebruiken, gegevensindelingen zoals tekst, tijden en datums kunt converteren en opschonen, en verbazingwekkende logische functies en voorwaardelijke aggregaties kunt maken, terwijl u leert hoe u tijdbesparende sneltoetsen kunt gebruiken.
Je leert meer dan 35 nieuwe Excel-functies, waaronder CONCATENATE, VLOOKUP en AVERAGEIF(S), en werkt met real-world Kickstarter-gegevens om te beoordelen wat een succesvol project maakt, door middel van praktische oefening.
Veelgestelde vragen over het Online Data Analytics Online-certificaat
Wat is de waarde van een Data Analytics-certificaat?
Een Data Analytics-certificaat Is de moeite waard, ja! als u op zoek bent naar een baan in data-analyse. Een certificering voor data-analyse geeft je alle benodigde vaardigheden en kennis om een baan als data-analist te verdienen.
Is het mogelijk voor een data analist om op freelance basis te werken?
Freelancen is tegenwoordig een van de beste alternatieven voor datawetenschappers, voor zowel beginners als experts. Als data science freelancer heb je veel flexibiliteit op het gebied van projectselectie, tijdbeheer en salaris. Het is ook een geweldige optie voor beginners die meer praktische ervaring willen opdoen door aan echte projecten te werken.
Is Data Analytics een veelbelovend carrièrepad?
Ja, data-analyse is een slimme carrièrekeuze omdat data een belangrijk aspect is geworden van het besluitvormingsproces van elke branche. Als gevolg hiervan is er veel vraag naar data-analisten, waardoor ze een van de beste baankeuzes zijn.
Is er behoefte aan codering in data-analyse?
Dat doen ze niet, om eerlijk te zijn. Gegevensanalisten hoeven niet te coderen als onderdeel van hun dagelijkse verantwoordelijkheden. Voor eenvoudige gegevensanalysefuncties, zoals het onderzoeken van Google Analytics-gegevenstrends, is het meestal niet nodig om code te maken.
Welke rol speelt SQL bij data-analyse?
SQL is voor veel mensen het 'vlees en de aardappel' van de data-analyse; het wordt gebruikt om gegevens in databases te benaderen, op te schonen en te analyseren. Het is eenvoudig te begrijpen, maar het wordt door de grootste bedrijven ter wereld gebruikt om uiterst moeilijke problemen aan te pakken.
Topaanbevelingen
- 15 beste tandheelkundige scholen in Florida - Topschoolranglijst
- Beste 11 Florida Medical Schools - Florida School Ranking
- 30 beste filmacteerscholen ter wereld
- 20 beste medische scholen in de Filippijnen - schoolranglijst
- 20 beste militaire scholen voor jongens - Amerikaanse schoolranglijst.
Conclusie
Data-analyse was twee jaar geleden de grootste vaardigheidskloof en is dat nog steeds.
Bedrijven verzamelen al tientallen jaren gegevens, maar velen weten niet hoe ze die gegevens moeten gebruiken om betere zakelijke beslissingen te nemen.
Als gevolg hiervan zijn bedrijven op zoek naar personen die die gegevens kunnen analyseren en interpreteren. Bedrijven hebben mensen nodig die de gegevens kunnen begrijpen en vertalen naar een begrijpelijk formaat voor het management, zodat ze betere zakelijke beslissingen kunnen nemen. Personen met deze vaardigheden op het gebied van gegevensanalyse kunnen gegevensanalisten of business intelligence-analisten (BI) worden genoemd.
