10 beste gratis online dataanalysekurs

By
victoria
-
0
3234
gratis online dataanalysekurs
gratis online dataanalysekurs

Finnes det gratis online dataanalysekurs? Selvfølgelig er det det! Disse kursene er ikke bare fordelaktige fordi de er gratis, eller bare fordi de er online og i eget tempo, men gjett hva? De er i toppklasse!

Siden dataanalyse er en avgjørende komponent i virksomheten, er det en økende etterspørsel etter dataanalysespesialister. Utviklingen av teknologi og den daglige økningen i dataavhengige beslutninger har også vært en case-studie.

Plutselig ser dataanalyse ut til å være et hett tema, som lar deg lure på hva det er. Du trenger ikke lete lenger; World Scholars Hub har de beste løsningene!

Hva er Data Analytics?

Dataanalyse er et generelt navn for ulike typer dataanalyse. Den omhandler bruk av tilgjengelig innsikt og trender for å løse et bestemt problem. Enkelt sagt handler dataanalyse om å analysere data eller statistikk systematisk.

Basert på forståelsen og anvendelsen av datamønstrene, er dataanalyse til slutten at en vitenskapelig effektiv beslutning tas. Vitenskapelig i den forstand at data må gjennom ulike trinn og prosesser før en beslutning kan tas.

Enhver type informasjon kan bli gjenstand for dataanalyse siden det er hemmeligheten bak ytelsesoptimalisering, profittmaksimering og nøyaktig beslutningstaking i enhver virksomhet.

En annen vakker ting med dataanalyse er jobbmangfoldet. Med dataanalyse kan du være dataanalytiker, business intelligence-analytiker, dataforsker, dataingeniør, operasjonsanalytiker, prosjektleder eller IT-systemanalyse, for å nevne noen få.

Det er ulike trinn involvert i dataanalyse, og alle disse er for vekst av en virksomhet. Hvert av disse stadiene har en nøkkel til forretningseffektivitet.

Hva er trinnene involvert i dataanalyse?

Nedenfor er de 4 trinnene involvert i dataanalyse:

1. Beskrivende analyse:

Beskrivende analyser omhandler hvor godt en bedrift går. Det mest vanlige spørsmålet på dette stadiet er "Hva skjer i virksomheten din?"

I dette aspektet av dataanalyse er det ikke nødvendig med dyp informasjon. Det svarer på spørsmålet om det er en jevn drift av en virksomhet eller ikke. Derfor er svaret ofte ikke godt detaljert.

2. Diagnostisk analyse:

Dette er trinnet etter beskrivende analyse. Diagnostisk analyse tar for seg årsaken til et problem. Spørsmålet som stilles på dette stadiet starter alltid med a hvorfor. For eksempel: "Hvorfor skjer dette med bedriften din?"

Med godt detaljert informasjon om virksomheten blir "hvorfor"-problemet satt i lyset. Dette stadiet hjelper til med å identifisere forretningsavvik.

3. Forutsigende analyser:

Dette er trinnet etter diagnostisk analyse. I prediktiv analyse brukes tidligere statistikk og algoritmer for å gi anbefalinger. Det mest vanlige spørsmålet på dette stadiet er "hva vil mest sannsynlig skje i fremtiden?"

Denne teknikken er basert på trender og mønstre gjennom årene. Den brukes til å bestemme om en bestemt trend vil gjenta seg. Det bidrar også til å gi de beste tilgjengelige anbefalingene for fremtidige hendelser.

4. Reseptbelagte analyser:

Dette er trinnet etter prediktiv analyse. Preskriptiv analyse avgjør det beste handlingsvalget. Dette området hjelper deg med å svare på spørsmålet "Hva bør gjøres?"

Det bestemmer hva du skal gjøre og hva du ikke skal gjøre. Dette kan brukes til å gi råd til brukere om mulige resultater og hva som bør gjøres for maksimal forretningsoptimalisering. På dette stadiet, selv i møte med usikkerhet, tas en datadrevet beslutning.

Hva du skal se etter når du velger et gratis online dataanalysekurs

Å velge det kurset som passer best for deg er mye mer arbeid enn du tror det er. Noen faktorer må vurderes før du velger et nettkurs.

Nedenfor er noen faktorer du bør vurdere når du velger et gratis online dataanalysekurs:

1. Troverdighet og vurdering:

Dette må man se etter før man velger noe kurs. Dette inkluderer anmeldelser gitt av studenter som har tatt emnet tidligere. Det avgjør hvor mye et kurs kan stoles på. Du vil ikke melde deg på et kurs og innse at det er med en vurdering på 1.0. Du ville ikke like det, ikke sant?

2. Kursets varighet:

Nettkurs kan være kortsiktige (noen timer til uker) eller langsiktige (måneder til år). Kursets varighet bør avhenge av din tilgjengelighet og grad av helhet. Generelt er langtidskurs ofte mer detaljerte sammenlignet med korttidskurs.

3. Intensitet:

Nettkurs er en rekke nybegynnere, middels og viderekomne, mens noen er en serie som består av alle disse stadiene. Andre kurs krever at du har grunnleggende kunnskap før du melder deg på kurset.

Når du velger et kurs i dataanalyse, velg et kurs som passer best for ditt nåværende utdanningsnivå.

4. Kurstilgjengelighet:

Noen gratis kurs er tilgjengelige innenfor et tidsrom (midlertidig tilgjengelig), mens andre er tilgjengelige hele livet. Å velge et kurs som er permanent tilgjengelig er det beste fordi du alltid kan henvise til dem i tilfelle usikkerhet om et emne.

5. Støtte- og mentorprogrammer:

Det er noen uttak i de fleste gratis kurs, og disse uttakene inkluderer kursbevis, støtte og mentorprogrammer. Noen av disse støtte- og mentorprogrammene inkluderer diskusjonsplattformer, live forelesningsfasiliteter og simuleringsverktøy.

Til tross for denne tilbaketrekkingen, er økonomisk støtte et alternativ i noen av disse kursene.

6. Delbart sertifikat og økonomisk støtte:

Sertifikatet utstedt etter fullført kurs fungerer som bevis på profesjonalitet. Selv om de fleste nettbaserte læringsplattformer krever et token for å få et delbart sertifikat, mens noen plattformer tilbyr økonomisk støtte for studenter som ønsker å studere disse kursene gratis og fortsatt bli sertifisert. Sørg for å sjekke om økonomisk støtte er tilgjengelig hvis sertifikatene ikke er gratis.

Hva er de beste gratis online dataanalysekursene?

Nedenfor er de beste gratis online dataanalysekursene:

10 beste gratis online dataanalysekurs

1. Dataanalyse kortkurs

  • Best for:  nybegynnere
  • Vurdering: 4.84 ut av 5
  • Varighet: 15 minutter daglig
  • Plattform: Karrierestøperi.

Data Analytics kortkurs er en praktisk introduksjon til dataanalyse. I dette kurset starter du med rengjøring og avslutter med visualiseringer (inkludert diagrammer og grafer), og nøkkelinnsikt. For bedre forståelse vil ekte datasett bli brukt til å løse forretningsproblemer.

Dette kurset inneholder en introduksjon til data, og inneholder også noen øvelser. Hver dag mottar du 5 daglige leksjoner i eget tempo innenfor tidsrommet på 15 minutter.

Hver veiledning inneholder en blanding av videointroduksjoner, skriftlige leksjoner, praktiske oppgaver og interaktive spørrekonkurranser. Den inneholder en introduksjon til dataanalyse som er en omfattende studie som involverer datarensing, visualisering og endelig innsikt.

2. Forstå datavitenskap

  • Best for: nybegynnere
  • Vurdering: Ikke oppgitt
  • Varighet: 2 timer
  • Plattform: Datacamp.

Å forstå datavitenskap vil utvide kunnskapen din om datavitenskap, maskinspråk, datavisualisering, datateknikk og cloud computing. Dette kurset består av 15 videoer og 48 øvelser.

I dette kurset vil du lære det grunnleggende om datavitenskap, datainnsamling, lagring, forberedelse, utforskning, visualisering, eksperimentering og prediksjon.

Du vil også lære datatolkning og inkorporering i dagliglivet. Du vil også bli undervist i rollene til en dataforsker uten å måtte bekymre deg for koding.

3. Introduksjon til dataanalyse

  • Best for: nybegynnere
  • Vurdering: 4.8 ut av 5
  • Varighet: 6 måneder
  • Plattform: Coursera.

Introduksjon til dataanalyse tar deg gjennom dataanalyse fra bunnen av ettersom ingen tidligere erfaring er nødvendig. Dette kurset vil opplyse deg om de etterspurte ferdighetene som trengs for å gjøre deg klar for en karriere innen dataanalyse.

På dette kurset lærer du hvordan du forbereder, organiserer, analyserer og visualiserer data for analyse. Du vil også bli lært hvordan du bruker regneark, SQL og R-programmering for å fullføre analyser og beregninger.

4. Introduksjon til dataanalyse

  • Best for: nybegynnere
  • Vurdering: Ikke oppgitt
  • Varighet: omtrent 6 uker
  • Plattform: Utacity.

Introduksjon til dataanalyse inneholder informasjon om hvordan du kan stille spørsmål, organisere dataene dine i et brukbart format og løse eventuelle problemer. Den inneholder også leksjoner om å undersøke data, se etter mønstre i dem, utvikle dataintuisjonen din og gjøre vurderinger, konklusjoner eller spådommer.

Du vil også bli ansett som den beste måten å uttrykke funnene dine på. I tillegg vil du lære koding på en mer kortfattet og raskere måte ved å bruke Python-bibliotekene NumPy, Pandas og Matplotlib.

Som en forutsetning for dette kurset bør du være komfortabel med programmering i Python og kunnskap om konseptene før du melder deg på dette kurset. Hvis ikke, har de et kurs om "introduksjon til python-programmeringskurs" som tar deg gjennom disse.

5. Matematikk for datavitenskap

  • Best for: nybegynnere
  • Vurdering: Ikke oppgitt
  • Varighet: 5-6 timer.
  • Plattform: Alison.

Math for Data Science dekker det grunnleggende om sannsynlighet, statistikk og lineær algebra når det gjelder bruk av matematikk i datavitenskap. Ettersom en grunnleggende forståelse av matematikk kreves av alle dataeksperter (dataforsker, dataanalytiker, forretningsanalytiker eller dataingeniør), dekker dette kurset alle de nødvendige aspektene.

Dette kurset er ulikt enhver abstrakt, ubrukt matematikk. Hos Alison vil du lære matematikk som vil gjøre deg i stand til å påvirke verden. Dette kurset er det tredje kurset i rekken. For å få det beste ut av dette kurset, er det lurt å ta disse to første kursene om datavitenskap før du tar matematikk for datavitenskap.

6. Lean Analytics Workshop

  • Best for: nybegynnere
  • Vurdering: 4.6 ut av 5
  • Varighet: 2 timer 23 minutter
  • Plattform: udemy.

Lær analytics workshop hjelper deg å forstå det grunnleggende om analyse, den datadrevne tankegangen og slanke oppstartsprinsipper. I dette kurset vil du se på seks eksempler på hvordan forretningsmodeller forholder seg til oppstartsbedrifter i alle størrelser.

Du vil også lære hvordan du kjenner tiden for å gå videre med en beslutning og bruke konseptene til Lean Analytics på etablerte virksomheter og produkter.

7. Introduksjon til dataanalyse ved hjelp av Excel

  • Best for:  nybegynnere
  • Vurdering: Ikke oppgitt
  • Varighet: 4 uker (ved 2-4 timer per uke)
  • Plattform: EDX.

Microsoft Excel og dens integrerte pivottabeller er en av de beste analytiske funksjonene for dataanalyse. På dette kurset lærer du hvordan du utfører dataanalyse ved hjelp av Excels mest populære funksjoner.

I Introduksjon til dataanalyse ved bruk av excel vil du oppdage hvordan du lager pivottabeller i Excel ved å bruke en rekke rader og kolonner. Du vil også være vitne til effektiviteten til Excel-pivoter i aksjon, inkludert kapasiteten til å oppsummere data på en rekke måter, forenkle rask datautforskning og generere innsiktsfull kunnskap fra innsamlede data.

8. Bayesiansk statistikk: Fra konsept til dataanalyse

  • Best for: Mellom
  • Vurdering: 4.6 ut av 5
  • Varighet: 12 timer
  • Plattform: Coursera.

Den Bayesianske tilnærmingen til statistikk vil bli introdusert i dette kurset gjennom studiet av sannsynlighet og dataanalyse. Grunnlaget for den Bayesianske tilnærmingen så vel som dens anvendelse på typiske datatyper vil bli undervist.

Den bayesianske tilnærmingen vil bli kontrastert med den frekventistiske tilnærmingen så vel som fordelene med den bayesianske tilnærmingen. For å skape et engasjerende læringsmiljø, kombinerer dette kurset forelesningsvideoer, datademonstrasjoner, opplesninger, øvelser og diskusjonstavler.

9. Google Data Analytics

  • Best for: nybegynnere
  • Vurdering: 4.8 ut av 5
  • Varighet: 6 måneder (ved 10 timer per uke)
  • Plattform: Coursera.

Google dataanalyse gir deg en grundig forståelse av prosedyrene og metodene en junior eller assosiert dataanalytiker bruker daglig.

I dette kurset vil du også lære viktige analysemetoder som inkluderer datarensing, analyse og visualisering ved å bruke disse verktøyene: regneark, SQL, R-programmering og Tableau. Du vil også lære hvordan du viser datafunn på dashbord, presentasjoner og populære visualiseringsplattformer.

10. Lær å kode for dataanalyse

  • Best for: nybegynnere
  • Vurdering: 3.5 ut av 5
  • Varighet: 24 timer
  • Plattform: OpenLearn.

Lær å kode for dataanalyse vil lære deg hvordan du lager dataprogrammer med koding (en linje med kode om gangen). På grunn av populariteten til python på tvers av alle akademiske felt, er det programmeringsspråket som brukes i dette kurset.

Ved å bruke reelle data fra Verdensbanken, Verdens helseorganisasjon og andre organisasjoner vil det bli utført kodeøvelser og oppskrivningsanalyser ved hjelp av den velkjente Jupyter Notebooks-plattformen. Dette er for å gjøre det mulig for deg å umiddelbart se resultatet av å kjøre koden din og gjøre det lettere for deg å oppdage og rette feil.

På dette kurset lærer du hvordan du får tilgang til åpne data, forbereder dem til analyse, lager visualiseringer og dokumenterer og formidler analyser offentlig og privat.

Ofte stilte spørsmål om Gratis online dataanalysekurs

Hva er det beste gratis online dataanalysekurset?

Data Analytics kort kurs av CareerFoundry

Er datavitenskap det samme som dataanalyse?

Nei.

Hva er jobbmulighetene som er tilgjengelige for meg hvis jeg studerer dataanalyse?

Med dataanalyse kan du være dataanalytiker, business intelligence-analytiker, dataforsker, dataingeniør, operasjonsanalytiker, prosjektleder, IT-systemanalyse og mye mer.

Er alle dataanalysekurs egnet for nybegynnere?

Nei, noen kurs krever noen forkunnskaper innen enkelte felt før du kan melde deg på kurset.

Hvor viktig er dataanalyse for en bedrift?

Dataanalyse er hemmeligheten bak ytelsesoptimalisering, profittmaksimering og nøyaktig beslutningstaking i enhver virksomhet.

Vi anbefaler også

Konklusjon:

Plutselig ser det ut til at alle snakker om dataanalyse og du tenker "Hvordan er denne dataanalysen?" Som lovet tidligere, håper vi du har vært i stand til å forstå hva dataanalyse handler om.

Vi håper også du har vært i stand til å velge mellom en rekke gratis kurs i dataanalyse. Vi vil gjerne høre fra deg!