Istnieje wiele certyfikatów analityki danych online, ale czasami naprawdę trudno jest zidentyfikować jedne z najlepszych spośród wszystkich tych certyfikatów analityki danych online.
Analityka danych jest obecnie jedną z najszybciej rozwijających się i najbardziej poszukiwanych branż. Firma badawcza Gartner przewiduje, że wydatki biznesowe na rozwiązania z zakresu danych i analityki wyniosą 189 miliardów dolarów w 2022 roku, w porównaniu ze 150 miliardami dolarów w 2019 roku.
Oczekuje się, że do 2025 roku globalny rynek big data będzie wart 103 miliardy dolarów.
Rosnące zapotrzebowanie na specjalistów zajmujących się analizą danych oznacza, że więcej osób niż kiedykolwiek bierze udział w kursach z zakresu analityki danych online. Dodatkową korzyścią jest to, że wiele z tych kursów oferuje certyfikat lub poświadczenie, które pomogą Ci się wyróżnić.
Jeśli rozważasz podjęcie kurs certyfikacyjny, mamy cię objęte. Przygotowaliśmy listę 20 najlepszych certyfikatów z zakresu analityki danych online, aby pomóc Ci zacząć. Ale wcześniej upewnijmy się, że jesteśmy na tej samej stronie.
Spis treści
Co to jest Data Analytics?
Przetwarzanie i analiza statystyczna istniejących zbiorów danych jest przedmiotem analizy danych. Analitycy koncentrują się na opracowywaniu sposobów przechwytywania, przetwarzania i organizowania danych w celu wydobycia praktycznych spostrzeżeń dotyczących bieżących problemów, a także określenia najlepszego sposobu przekazywania tych informacji.
Mówiąc najprościej, dane i analityka zajmują się znajdowaniem rozwiązań wyzwań, na które nie jesteśmy pewni odpowiedzi. Opiera się również na dostarczaniu wyników, które mogą przynieść szybkie korzyści.
Analityka danych obejmuje również kilka innych gałęzi większych statystyk i analiz, które pomagają łączyć różne źródła danych i odkrywać powiązania, jednocześnie upraszczając wyniki.
Korzyści z analizy danych
Analityka Big Data przynosi dziś firmom szereg korzyści.
Analiza danych pomaga w:
- Lepsze podejmowanie decyzji,
- Umożliwia efektywne zarządzanie ryzykiem,
- Poprawia wrażenia klientów i
- Zwiększa wartość marki.
W związku z tymi zaletami rośnie zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów w dziedzinie analityki danych.
Od tych specjalistów oczekuje się nie tylko wiedzy teoretycznej, ale także praktycznej wiedzy na temat analityki big data.
Aby to zapewnić, pracodawcy poszukują kandydatów, którzy przeszli szkolenia lub kursy certyfikujące, które zapewniają praktyczne zapoznanie się z tematem.
Oprócz możliwości analizy danych, specjaliści ci powinni również być w stanie tworzyć wizualizacje informacyjne tych danych, aby mogli je również zrozumieć użytkownicy nietechniczni. Tutaj do gry wchodzą narzędzia takie jak Tableau. Narzędzia te umożliwiają tworzenie interaktywnych wykresów, wykresów, wykresów i tabel, które opowiadają historię wydajności organizacji na podstawie jej kluczowych wskaźników wydajności (KPI).
Analiza danych kontra nauka o danych
Nauka danych i Data Analytics oba zajmują się Big Data, ale na różne sposoby. Data Science to szerokie pojęcie, które obejmuje zarówno analitykę danych, jak i naukę o danych.
Matematyka, Statystyka, Computer Science, informatyka, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja są uwzględnione w Data Science.
Eksploracja danych, wnioskowanie o danych, modelowanie predykcyjne i opracowywanie algorytmów uczenia maszynowego są wykorzystywane do odkrywania wzorców z dużych zestawów danych i przekształcania ich w znaczące strategie biznesowe. Z drugiej strony analityka danych dotyczy głównie statystyki, matematyki i analizy statystycznej.
Data Analytics ma na celu ujawnienie konkretnych wyodrębnionych spostrzeżeń, podczas gdy Data Science koncentruje się na odkrywaniu istotnych korelacji między ogromnymi zbiorami danych.
Innymi słowy, Data Analytics to podzbiór Data Science, który koncentruje się na bardziej szczegółowych rozwiązaniach problemów, które podnosi Data Science.
Data Science ma na celu znalezienie świeżych i interesujących zagadnień, które mogą pomóc firmom wprowadzać innowacje. Z drugiej strony analiza danych ma na celu znalezienie odpowiedzi na te pytania i określenie, w jaki sposób można je wdrożyć w firmie, aby zachęcić do innowacji opartych na danych.
Lista najlepszych certyfikatów analizy danych online
Poniżej znajduje się lista najlepszych internetowych certyfikatów analizy danych:
- SAS Advanced Analytics Professional Certyfikacja
- Certyfikowany przez SAS specjalista ds. kuracji danych
- DASCA: starszy analityk danych
- Certyfikat Microsoft: stowarzyszony Azure Data Scientist
- Certyfikat IBM Data Science Professional
- Certyfikat HarvardX Data Science Professional
- Coursera: Specjalizacja Data Science Uniwersytetu Johna Hopkinsa
- Program EdX Big Data MicroMasters
- Udacity Business Analytics Nanostopnia
- Analiza danych DataCamp w Excelu.
10 najlepszych certyfikatów analizy danych online
1. SAS Advanced Analytics Professional Certyfikacja
To jest najwyższy poziom certyfikacja z zakresu nauki o danych oferowana przez SAS Academy for Data Science i obejmuje szeroki zakres tematów, takich jak statystyki, analizy wizualne, regresja logistyczna, podstawy Hadoop, eksploracja danych i inne.
Studenci muszą mieć co najmniej sześć miesięcy doświadczenia w programowaniu przed złożeniem wniosku o certyfikację, która składa się z dziewięciu kursów i trzech testów.
Ze względu na legalność platformy i szeroki zakres tematów związanych z nauką o danych, wielu uważa to za najlepszy certyfikat dla nauki o danych.
2. Certyfikowany przez SAS specjalista ds. kuracji danych
Aby dostosować się do zróżnicowanych stylów uczenia się uczestników, certyfikacja SAS Big Data oferuje zarówno szkolenia prowadzone przez instruktora, jak i tryby e-learningu we własnym tempie.
Przed zapisaniem się studenci powinni dobrze rozumieć programowanie, w tym techniki manipulacji danymi i SQL.
Wśród poruszanych tematów znajdują się narzędzia do zarządzania danymi i Hadoop. W tym pakiecie są cztery szkolenia i tylko jeden egzamin.
Certyfikat Data Curation, podobnie jak inne certyfikaty SAS, jest usługą subskrypcyjną, która zapewnia dostęp do chmury przez rok, zanim trzeba będzie ją odnowić.
3. DASCA: starszy analityk danych
Data Science Council of America, czyli DASCA, jest wiodącym źródłem uznanych na całym świecie certyfikatów w zakresie nauki o danych. Jego poświadczenia SDS (Senior Data Scientist) i PDS (Principal Data Scientist) należą do najbardziej prestiżowych na świecie dla naukowców zajmujących się danymi. Sprawdź, jak to zrobić zostać analitykiem danych z tytułem licencjata.
Kandydaci z różnych dyscyplin, w tym zarządzania biznesem, finansów, statystyki i technologii, mogą skorzystać z obszernych i dogłębnych programów certyfikacji instytucji certyfikujących badania danych, które są niezależne od dostawców.
4. Certyfikat Microsoft: stowarzyszony Azure Data Scientist
Czy chcesz wiedzieć, jak tworzyć i uruchamiać obciążenia uczenia maszynowego? Certyfikat Azure Data Scientist Associate od firmy Microsoft jest dla Ciebie.
Najlepsze w tym certyfikacie Microsoft jest to, że możesz uczyć się za darmo, korzystając z narzędzi edukacyjnych Microsoft, jednak dostępne są również opcje premium, prowadzone przez instruktora. Certyfikacja obejmuje rozwiązania AI, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe.
5. Certyfikat IBM Data Science Professional
Certyfikat IBM Data Science Professional to kolejne przydatne poświadczenie danych online. Kandydaci, którzy chcą rozpocząć swoją karierę zawodową w zakresie analityki danych, mogą rozważyć program certyfikacji w zakresie analityki danych na poziomie początkującym.
Certyfikacja obejmuje wprowadzenie do nauki o danych z uczeniem maszynowym, pythonem, narzędziami typu open source i SQL w trakcie dziewięciu kursów.
Ich kursy można ukończyć we własnym czasie, a twórcy kursów zalecają ukończenie ich w ciągu trzech miesięcy.
6. Certyfikat HarvardX Data Science Professional
HarvardX oferuje różnorodne kursy online zaprojektowane, aby pomóc profesorom poprawić nauczanie i uczenie się w trybie na terenie kampusu i online.
Dzięki certyfikatowi Data Science Professional Certificate firmy HarvardX nauczysz się podstaw nauki o danych, takich jak R i uczenie maszynowe, na podstawie rzeczywistych studiów przypadków.
Certyfikat naukowy HarvardX zapewnia kandydatom informacje i umiejętności potrzebne do rozwiązywania rzeczywistych problemów związanych z analizą danych.
Dziewięć kursów składających się na profesjonalną certyfikację w zakresie nauki o danych obejmuje takie tematy, jak wizualizacja, uczenie maszynowe, regresja liniowa, prawdopodobieństwo, walka z danymi i inne.
7. Coursera: Specjalizacja Data Science Uniwersytetu Johna Hopkinsa
Ten certyfikat Coursera, oferowany przez John Hopkins University, jest idealny dla nowicjuszy, którzy chcą nauczyć się konstruować produkt z danymi, generować wnioski oparte na danych i ćwiczyć uczenie maszynowe.
Przed dołączeniem studenci powinni mieć podstawową znajomość Pythona.
Kursy są bezpłatne, ale osoby, które chcą uzyskać certyfikat, mogą być zmuszone do uiszczenia niewielkiej opłaty, ponieważ większość certyfikatów Coursera zaczyna się od 50 USD.
8. Program EdX Big Data MicroMasters
Ten kurs jest częścią programu Big Data MicroMasters i pomoże Ci poprawić umiejętności programowania i matematyki podczas nauki o analizie Big Data.
Na tym kursie dowiesz się, jak przechowywać, przetwarzać i analizować dane, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe w dzisiejszym cyfrowym świecie.
Dowiesz się, jak korzystać z technologii takich jak Apache Spark i R, które są niezbędnymi narzędziami analitycznymi. Do końca tego kursu będziesz w stanie podejść do wyzwań związanych z analizą danych na dużą skalę z kreatywnością i inicjatywą.
9. Udacity Business Analytics Nanostopnia
Opanujesz podstawowe umiejętności w zakresie danych, które można zastosować w różnych funkcjach i branżach w tym programie. Dowiesz się, jak używać programu Excel do analizowania danych i budowania modeli, SQL do tworzenia zapytań do baz danych oraz Tableau do tworzenia informacyjnych wizualizacji danych.
Nie ma żadnych wymagań wstępnych dla tego podstawowego programu nauczania.
Aby odnieść sukces, Udacity zaleciło posiadanie wcześniejszej wiedzy komputerowej oraz możliwość pobrania i zainstalowania oprogramowania.
10. Analiza danych DataCamp w Excelu
Na tym kursie dowiesz się, jak korzystać ze skrótów klawiaturowych oszczędzających czas, konwertować i czyścić formaty danych, takie jak tekst, godziny i daty, oraz tworzyć niesamowite funkcje logiczne i agregacje warunkowe, jednocześnie ucząc się korzystania ze skrótów klawiaturowych oszczędzających czas.
Opanujesz ponad 35 nowych funkcji programu Excel, w tym ŁĄCZENIE PIONOWE, WYSZUKAJ.PIONOWO i ŚREDNIA.JEŻELI(S), a także będziesz pracować z rzeczywistymi danymi z Kickstartera, aby ocenić, co sprawia, że projekt jest udany, poprzez praktyczne ćwiczenia.
Często zadawane pytania dotyczące certyfikatu online do analizy danych online
Jaka jest wartość certyfikatu Data Analytics?
Certyfikat Data Analytics jest warty zachodu, tak! jeśli szukasz pracy w analityce danych. Certyfikacja w zakresie analityki danych zapewni Ci wszystkie umiejętności i wiedzę niezbędną do zdobycia pracy jako analityk danych.
Czy analityk danych może pracować na zlecenie?
Freelancing to obecnie jedna z najlepszych alternatyw dla naukowców zajmujących się danymi, zarówno dla początkujących, jak i ekspertów. Jako freelancer zajmujący się badaniem danych masz dużą elastyczność w zakresie wyboru projektów, zarządzania czasem i płacy. Jest to również świetna opcja dla początkujących, którzy chcą zdobyć więcej praktycznego doświadczenia, pracując nad projektami w świecie rzeczywistym.
Czy Data Analytics to obiecująca ścieżka kariery?
Tak, analiza danych to mądry wybór zawodowy, ponieważ dane stały się ważnym aspektem procesu decyzyjnego w każdej branży. W rezultacie analitycy danych są bardzo poszukiwani, co czyni ich jednym z najlepszych wyborów zawodowych.
Czy istnieje potrzeba kodowania w analityce danych?
Szczerze mówiąc, nie. Analitycy danych nie muszą kodować w ramach swoich codziennych obowiązków. Proste funkcje analizy danych, takie jak badanie trendów danych Google Analytics, zwykle nie wymagają tworzenia kodu.
Jaką rolę w analizie danych odgrywa SQL?
Dla wielu osób SQL to „mięso i ziemniaki” analizy danych — używane do uzyskiwania dostępu do danych zawartych w bazach danych, ich czyszczenia i analizowania. Jest prosty do zrozumienia, ale korzystają z niego największe światowe korporacje, aby uporać się z niezwykle trudnymi problemami.
Najlepsze rekomendacje
- 15 Najlepsze szkoły dentystyczne na Florydzie - ranking najlepszych szkół
- Najlepsze szkoły medyczne 11 na Florydzie - Ranking szkół na Florydzie
- 30 najlepszych szkół aktorskich na świecie
- 20 Najlepsze szkoły medyczne na Filipinach - Ranking szkół
- 20 najlepszych szkół wojskowych dla chłopców - rankingi szkół w USA.
Wnioski
Analityka danych była największą luką w umiejętnościach dwa lata temu i nadal tak jest.
Firmy zbierają dane od dziesięcioleci, ale wiele z nich nie wie, jak wykorzystać te dane do podejmowania lepszych decyzji biznesowych.
W rezultacie firmy poszukują osób, które potrafią analizować i interpretować te dane. Firmy potrzebują ludzi, którzy potrafią zrozumieć dane i przetłumaczyć je na zrozumiały format dla kierownictwa, aby mogli podejmować lepsze decyzje biznesowe. Osoby posiadające te umiejętności w zakresie analizy danych mogą być nazywane analitykami danych lub analitykami analizy biznesowej (BI).
