10 beste dataanalysesertifiseringer på nettet

By
Marcelino
-
0
3156
Beste dataanalysesertifiseringer på nettet
Beste dataanalysesertifiseringer på nettet

Det er mange dataanalysesertifiseringer på nettet, men noen ganger er det veldig vanskelig å identifisere noe av det beste av alle disse online dataanalysesertifiseringene.

Dataanalyse er en av de raskest voksende og mest etterspurte bransjene i dag. Markedsundersøkelsesfirmaet Gartner anslår at bedriftsutgifter til data- og analyseløsninger vil nå 189 milliarder dollar i 2022, opp fra 150 milliarder dollar i 2019.

Innen 2025 forventes det globale big data-markedet å være verdt 103 milliarder dollar.

Den økende etterspørselen etter fagfolk innen datavitenskap betyr at flere enn noen gang tar online dataanalysekurs. Som en ekstra fordel tilbyr mange av disse kursene et sertifikat eller legitimasjon for å hjelpe deg å skille deg ut.

Hvis du vurderer å ta en sertifiseringskurs, vi har deg dekket. Vi har samlet en liste over de 20 beste dataanalysesertifiseringene på nettet for å hjelpe deg i gang. Men før det, la oss sørge for at vi er på samme side.

Hva er Data Analytics?

Behandling og statistisk analyse av eksisterende datasett er gjenstand for dataanalyse. Analytikere fokuserer på å utvikle måter å fange opp, behandle og organisere data for å finne handlingskraftig innsikt for aktuelle problemer, samt å bestemme den beste måten å kommunisere denne informasjonen på.

Enkelt sagt er data og analyser opptatt av å finne løsninger på utfordringer som vi er usikre på. Det er også basert på å levere resultater som kan resultere i raske fordeler.

Dataanalyse inkluderer også noen få andre grener av større statistikk og analyse som hjelper til med kombinasjonen av ulike datakilder og oppdagelsen av koblinger samtidig som resultatene forenkles.

Fordeler med dataanalyse

Big data-analyse har flere fordeler for bedrifter i dag.

Data Analytics hjelper med:

  • Bedre beslutningstaking,
  • Muliggjør effektiv risikostyring,
  • Forbedrer kundeopplevelsen, og
  • Øker merkeverdien.

I lys av disse fordelene er det en økende etterspørsel etter dyktige fagfolk innen dataanalyse.

Disse fagpersonene forventes å ha ikke bare teoretisk kunnskap, men også praktisk kunnskap om big data-analyse.

For å sikre dette ser arbeidsgivere etter kandidater som har gjennomgått opplæring eller sertifiseringskurs som gir praktisk eksponering til fagstoffet.

I tillegg til å kunne analysere dataene, bør disse fagpersonene også være i stand til å lage informative visualiseringer av disse dataene slik at ikke-tekniske brukere også kan forstå dem. Det er her verktøy som Tableau kommer inn i bildet. Disse verktøyene lar deg lage interaktive diagrammer, grafer, grafer og tabeller som forteller en historie om organisasjonens ytelse basert på nøkkelytelsesindikatorer (KPIer).

Dataanalyse versus datavitenskap

data Science og Data Analytics omhandler begge Big Data, men på forskjellige måter. Data Science er et bredt begrep som omfatter både dataanalyse og datavitenskap.

Matematikk, statistikk, Computer Science, informasjonsvitenskap, maskinlæring og kunstig intelligens er alle inkludert i datavitenskap.

Datautvinning, datainferens, prediktiv modellering og utvikling av maskinlæringsalgoritmer brukes alle til å oppdage mønstre fra store datasett og gjøre dem om til meningsfulle forretningsstrategier. Dataanalyse er derimot mest opptatt av statistikk, matematikk og statistisk analyse.

Data Analytics er rettet mot å avsløre den spesielle utvunnede innsikten, mens Data Science fokuserer på å avdekke signifikante korrelasjoner mellom enorme datasett.

For å si det på en annen måte, er Data Analytics en undergruppe av Data Science som fokuserer på mer detaljerte løsninger på problemene som Data Science reiser.

Data Science tar sikte på å finne nye og interessante problemstillinger som kan hjelpe bedrifter med innovasjon. Dataanalyse, derimot, har som mål å finne svar på disse spørsmålene og finne ut hvordan de kan implementeres i en bedrift for å oppmuntre til datadrevet innovasjon.

Liste over de beste dataanalysesertifiseringene på nettet

Nedenfor er en liste over de beste online Data Analytics-sertifiseringene:

10 beste dataanalysesertifiseringer på nettet

1. SAS Advanced Analytics Professional-sertifisering

Dette er et toppnivå data science sertifisering tilbys av SAS Academy for Data Science, og dekker et bredt spekter av emner som statistikk, visuell analyse, logistisk regresjon, Hadoop-fundamenter, datautvinning og mer.

Studentene må ha minst seks måneders programmeringserfaring før de søker om sertifiseringen, som består av ni kurs og tre tester.

På grunn av plattformens legitimitet og omfattende dekning av så mange datavitenskapelige emner, anser mange dette for å være den største sertifiseringen for datavitenskap.

2. SAS Certified Data Curation Professional

For å passe til varierte deltakeres læringsstiler, tilbyr SAS Big Data Certification både instruktørledet opplæring og e-læringsmoduser i eget tempo.

Før du melder deg på, bør studentene ha en sterk forståelse av programmering, inkludert datamanipulasjonsteknikker og SQL.

Databehandlingsverktøy og Hadoop er blant temaene som dekkes. Det er fire kurs og kun én eksamen i denne pakken.

Data Curation-sertifikatet er, som andre SAS-sertifiseringer, en abonnementsbasert tjeneste som gir deg tilgang til skyen i ett år før du må fornye den.

3. DASCA: Senior dataforsker

Data Science Council of America, eller DASCA, er den ledende kilden til internasjonalt anerkjente datavitenskapelige sertifikater. Dens SDS (Senior Data Scientist) og PDS (Principal Data Scientist) legitimasjon er blant de mest prestisjefylte i verden for dataforskere. Sjekk ut hvordan bli dataviter med bachelorgrad.

Kandidater fra en rekke disipliner, inkludert bedriftsledelse, økonomi, statistikk og teknologi, kan dra nytte av den leverandørnøytrale datavitenskapssertifiseringsinstitusjonens omfattende, dyptgående sertifiseringsprogrammer.

4. Microsoft-sertifisert: Azure Data Scientist Associate

Vil du forstå hvordan du oppretter og kjører maskinlæringsarbeidsmengder? Azure Data Scientist Associate-sertifiseringen fra Microsoft er den for deg.

Den beste delen med denne Microsoft-sertifiseringen er at du kan studere for den gratis ved å bruke Microsofts læringsverktøy, men det er også premium, instruktørledede alternativer tilgjengelig. Sertifiseringen inkluderer AI-løsninger, naturlig språkbehandling og maskinlæring.

5. IBM Data Science Professional Certificate

IBM Data Science Professional Certificate er en annen nyttig online datalegitimasjon. Kandidater som ønsker å starte sin profesjonelle karriere innen datavitenskap, kan vurdere sertifiseringsprogrammet for datavitenskap på nybegynnernivå.

Sertifiseringen inkluderer en introduksjon til datavitenskap med maskinlæring, python, åpen kildekode-verktøy og SQL i løpet av ni kurs.

Kursene deres kan gjennomføres på din egen tid, mens kursutviklerne anbefaler å fullføre dem på tre måneder.

6. HarvardX's Data Science Professional Certificate

HarvardX tilbyr en rekke nettkurs designet for å hjelpe professorer med å forbedre undervisning og læring gjennom moduser på campus og online.

Med HarvardXs Data Science Professional Certificate vil du lære grunnleggende datavitenskap som R og maskinlæring gjennom kasusstudier i den virkelige verden.

HarvardX datavitenskapssertifiseringen gir søkere informasjonen og evnene de trenger for å løse virkelige dataanalyseutfordringer.

De ni kursene som utgjør den profesjonelle datavitenskapssertifiseringen dekker emner inkludert visualisering, maskinlæring, lineær regresjon, sannsynlighet, datakrangel og mer.

7. Coursera: Data Science Specialization ved John Hopkins University

Dette Coursera-sertifikatet, som tilbys av John Hopkins University, er ideelt for nybegynnere som ønsker å lære å konstruere et dataprodukt, generere datadrevne konklusjoner og øve på maskinlæring.

Før de blir med, bør studentene ha grunnleggende kjennskap til Python.

Kurs er gratis, men enkeltpersoner som ønsker å bli sertifisert må kanskje betale et lite gebyr, siden de fleste Coursera-sertifiseringer starter på $50.

8. EdX Big Data MicroMasters-program

Dette kurset er en del av Big Data MicroMasters-programmet og vil hjelpe deg å forbedre dine programmerings- og matematikkferdigheter mens du lærer om big data-analyse.

I dette kurset lærer du hvordan du lagrer, håndterer og analyserer data for å ta bedre forretningsbeslutninger i dagens digitale verden.

Du vil lære hvordan du bruker teknologier som Apache Spark og R, som er viktige analyseverktøy. Du vil være i stand til å nærme deg store datavitenskapelige utfordringer med kreativitet og initiativ ved slutten av dette kurset.

9. Udacity Business Analytics Nanodegree

Du vil mestre grunnleggende dataferdigheter som kan brukes på tvers av funksjoner og bransjer i dette programmet. Du vil lære hvordan du bruker Excel til å analysere data og bygge modeller, SQL for å spørre databaser og Tableau for å lage informative datavisualiseringer.

Det er ingen forutsetninger for denne grunnleggende læreplanen.

Udacity anbefalte at du har tidligere dataekspertise og kan laste ned og installere programvaren for å lykkes.

10. DataCamp Dataanalyse i Excel

I dette kurset lærer du hvordan du kan bruke tidsbesparende tastatursnarveier, konvertere og rense dataformater som tekst, klokkeslett og datoer, og lage fantastiske logiske funksjoner og betingede aggregeringer mens du lærer hvordan du bruker tidsbesparende tastatursnarveier.

Du vil mestre over 35 nye Excel-funksjoner, inkludert CONCATENATE, VLOOKUP og AVERAGEIF(S), samt jobbe med Kickstarter-data fra den virkelige verden for å vurdere hva som gjør et vellykket prosjekt, gjennom praktisk praksis.

Vanlige spørsmål om Online Data Analytics Online Certificate

Hva er verdien av et Data Analytics-sertifikat?

Et dataanalysesertifikat er verdt det, ja! hvis du søker jobb innen dataanalyse. En dataanalysesertifisering vil gi deg alle nødvendige ferdigheter og kunnskaper for å få en jobb som dataanalytiker.

Er det mulig for en dataanalytiker å jobbe frilans?

Frilansing er et av de beste alternativene for dataforskere i dag, både for nybegynnere og eksperter. Som frilanser innen datavitenskap har du mye fleksibilitet når det gjelder prosjektvalg, tidsstyring og lønn. Det er også et fantastisk alternativ for nybegynnere som ønsker å få mer praktisk erfaring ved å jobbe med virkelige prosjekter.

Er Data Analytics en lovende karrierevei?

Ja, dataanalyse er et smart karrierevalg fordi data har blitt et viktig aspekt av enhver industris beslutningsprosess. Som et resultat er dataanalytikere etterspurt, noe som gjør dem til et av de beste jobbvalgene.

Er det behov for koding i dataanalyse?

Det gjør de ikke, for å være ærlig. Dataanalytikere er ikke pålagt å kode som en del av deres daglige ansvar. Enkle dataanalysefunksjoner, som å undersøke Google Analytics-datatrender, krever vanligvis ikke å lage kode.

Hvilken rolle spiller SQL i dataanalyse?

SQL er "kjøttet og potetene" for dataanalyse for mange mennesker – brukt til å få tilgang til, rense og analysere data i databaser. Det er enkelt å forstå, men det brukes av verdens beste selskaper for å takle ekstremt vanskelige problemer.

Toppanbefalinger

konklusjonen

Dataanalyse var det største kompetansegapet for to år siden, og det fortsetter det å være.

Bedrifter har samlet inn data i flere tiår, men mange vet ikke hvordan de skal bruke disse dataene til å ta bedre forretningsbeslutninger.

Som et resultat ser bedrifter etter personer som kan analysere og tolke disse dataene. Bedrifter trenger folk som kan forstå dataene og oversette dem til et forståelig format for ledelsen, slik at de kan ta bedre forretningsbeslutninger. Personer med disse dataanalyseferdighetene kan kalles dataanalytikere eller business intelligence (BI) analytikere.

RELATERTE ARTIKLERMer fra forfatteren