Cele mai bune 10 cursuri online gratuite de analiză a datelor

By
Victoria
-
0
3234
cursuri online gratuite de analiză a datelor
cursuri online gratuite de analiză a datelor

Există cursuri online gratuite de analiză a datelor? Desigur, există! Aceste cursuri nu sunt doar avantajoase pentru că sunt gratuite sau doar pentru că sunt online și auto-ritmate, dar ghiciți ce? Sunt de top!

Deoarece analiza datelor este o componentă crucială a afacerii, există o cerere în creștere pentru specialiști în analiza datelor. Evoluția tehnologiei și creșterea zilnică a deciziilor dependente de date a fost, de asemenea, un studiu de caz.

Dintr-o dată, analiza datelor pare a fi un subiect fierbinte, lăsându-vă să vă întrebați ce este. Nu trebuie să cauți mai departe; World Scholars Hub are cele mai bune soluții!

Ce este Data Analytics?

Analiza datelor este un nume general pentru diferite tipuri de analiză a datelor. Se ocupă de utilizarea perspectivelor și tendințelor disponibile pentru a rezolva o anumită problemă. În termeni simpli, analiza datelor se ocupă cu analizarea sistematică a datelor sau statisticilor.

Pe baza înțelegerii și aplicării tiparelor de date, analiza datelor are ca scop să se ia o decizie eficientă din punct de vedere științific. Din punct de vedere științific, în sensul că datele trebuie să treacă prin diverși pași și procese înainte de a putea fi luată o decizie.

Orice tip de informație poate fi supus analizei datelor, deoarece este secretul optimizării performanței, maximizării profitului și luării de decizii precise în fiecare afacere.

Un alt lucru frumos despre analiza datelor este diversitatea locurilor de muncă. Cu analiza datelor, puteți fi analist de date, analist de business intelligence, om de știință de date, inginer de date, analist operațional, manager de proiect sau analiză de sisteme IT, pentru a menționa doar câteva.

Există diferiți pași implicați în analiza datelor și toți aceștia sunt pentru creșterea unei afaceri. Fiecare dintre aceste etape deține o cheie pentru eficiența afacerii.

Care sunt pașii implicați în analiza datelor?

Mai jos sunt cei 4 pași implicați în analiza datelor:

1. Analize descriptive:

Analiza descriptivă se ocupă de cât de bine merge o afacere. Cea mai frecventă întrebare în această etapă este „Ce se întâmplă în afacerea ta?”

În acest aspect al analizei datelor, informațiile profunde nu sunt necesare. Răspunde la întrebarea dacă există sau nu o funcționare bună a unei afaceri. Prin urmare, de multe ori răspunsul nu este bine detaliat.

2. Analize de diagnostic:

Acesta este pasul după analiza descriptivă. Analiza de diagnosticare se ocupă de cauza principală a unei probleme. Întrebarea pusă în această etapă începe întotdeauna cu a de ce. De exemplu: „De ce se întâmplă asta cu afacerea ta?”

Cu informații bine detaliate despre afacere, problema „de ce” este scoasă la lumină. Această etapă ajută la identificarea anomaliilor de afaceri.

3. Analize predictive:

Acesta este pasul după analiza diagnosticului. În analiza predictivă, statisticile și algoritmii anterioare sunt utilizați pentru a oferi recomandări. Cea mai frecventă întrebare în această etapă este „ce se va întâmpla cel mai probabil în viitor?”

Această tehnică se bazează pe tendințe și modele de-a lungul anilor. Este folosit pentru a determina dacă o anumită tendință se va repeta. De asemenea, ajută la furnizarea celor mai bune recomandări disponibile pentru evenimente viitoare.

4. Analize prescriptive:

Acesta este pasul după analiza predictivă. Analiza prescriptivă determină cea mai bună alegere de acțiune. Această zonă ajută la răspunsul la întrebarea „Ce ar trebui făcut?”

Determină ce să faci și ce să nu faci. Acesta poate fi folosit pentru a sfătui utilizatorii cu privire la posibilele rezultate și ce ar trebui făcut pentru optimizarea maximă a afacerii. În această etapă, chiar și în fața incertitudinii, se ia o decizie bazată pe date.

Ce să căutați atunci când alegeți un curs online gratuit de analiză a datelor

Alegerea cursului cel mai potrivit pentru tine este mult mai multă muncă decât crezi că este. Trebuie luați în considerare câțiva factori înainte de a vă înscrie pentru un curs online.

Mai jos sunt câțiva factori de care trebuie să luați în considerare atunci când alegeți un curs online gratuit de analiză a datelor:

1. Credibilitate și rating:

Acest lucru trebuie avut în vedere înainte de a alege orice curs. Aceasta include recenzii oferite de studenții care au urmat cursul înainte. Determină cât de mult se poate avea încredere într-un curs. Nu veți dori să vă înscrieți pentru un curs și, de-a lungul liniei, vă dați seama că are un rating de 1.0. Nu ți-ar plăcea asta, nu?

2. Durata cursului:

Cursurile online pot fi pe termen scurt (de la câteva ore la săptămâni) sau pe termen lung (de la luni la ani). Durata cursului ar trebui să depindă de disponibilitatea dvs. și de nivelul de exhaustivitate. În general, cursurile pe termen lung sunt adesea mai detaliate în comparație cu cursurile pe termen scurt.

3. Intensitate:

Cursurile online sunt o varietate de începători, intermediari și avansati, în timp ce unele sunt o serie care constă din toate aceste etape. Alte cursuri necesită să aveți cunoștințe de bază înainte de a vă înscrie pentru curs.

Atunci când alegeți un curs de analiză a datelor, alegeți un curs cel mai potrivit pentru nivelul dvs. de educație actual.

4. Accesibilitatea cursurilor:

Unele cursuri gratuite sunt accesibile într-un interval de timp (accesibile temporar), în timp ce altele sunt disponibile pentru toată viața. Alegerea unui curs accesibil permanent este cea mai bună, deoarece puteți oricând să vă referiți la el în caz de incertitudine cu privire la un subiect.

5. Programe de sprijin și mentorat:

Există unele retrageri în majoritatea cursurilor gratuite și aceste retrageri includ certificate de curs, asistență și programe de mentorat. Unele dintre aceste programe de sprijin și mentorat includ platforme de discuții, facilități de curs live și instrumente de simulare.

În ciuda acestei retrageri, ajutorul financiar este o opțiune în unele dintre aceste cursuri.

6. Certificat de partajare și ajutor financiar:

Certificatul eliberat după finalizarea cursului servește drept dovadă de profesionalism. Deși majoritatea platformelor de învățare online necesită un token pentru a obține un certificat care poate fi partajat, în timp ce unele platforme oferă ajutor financiar pentru studenții care doresc să studieze aceste cursuri gratuit și să fie în continuare certificate. Asigurați-vă că verificați dacă este disponibil ajutor financiar dacă certificatele nu sunt gratuite.

Care sunt cele mai bune cursuri online gratuite de analiză a datelor?

Mai jos sunt cele mai bune cursuri online gratuite de analiză a datelor:

Cele mai bune 10 cursuri online gratuite de analiză a datelor

1. Curs scurt de analiză a datelor

  • Cel mai bun pentru:  începători
  • Rating-ul: 4.84 5 din
  • Durată: 15 de minute zilnic
  • Platformă: Turnătorie de carieră.

Cursul scurt de Data Analytics este o introducere practică în analiza datelor. În acest curs, veți începe cu curățarea și veți încheia cu vizualizări (inclusiv diagrame și grafice) și informații cheie. Pentru o mai bună înțelegere, setul de date reale va fi folosit pentru a rezolva problemele de afaceri.

Acest curs conține o introducere în date și, de asemenea, conține câteva exerciții. În fiecare zi, primești 5 lecții zilnice în ritm propriu în intervalul de timp de 15 minute.

Fiecare tutorial conține un amestec de introduceri video, lecții scrise, sarcini practice și chestionare interactive. Conține o introducere în analiza datelor, care este un studiu cuprinzător care implică curățarea datelor, vizualizarea și informațiile finale.

2. Înțelegerea științei datelor

  • Cel mai bun pentru: începători
  • Rating-ul: Nu a declarat
  • Durată: 2 oră
  • Platformă: Datacamp.

Înțelegerea științei datelor vă va extinde cunoștințele despre știința datelor, limbajul mașinii, vizualizarea datelor, ingineria datelor și cloud computing. Acest curs cuprinde 15 videoclipuri și 48 de exerciții.

În acest curs, veți învăța elementele de bază ale științei datelor, colectarea datelor, stocarea, pregătirea, explorarea, vizualizarea, experimentarea și predicția.

Veți învăța, de asemenea, interpretarea și încorporarea datelor în viața de zi cu zi. De asemenea, veți fi învățat rolurile unui cercetător de date fără să vă faceți griji cu privire la codificare.

3. Introducere în analiza datelor

  • Cel mai bun pentru: începători
  • Rating-ul: 4.8 5 din
  • Durată: 6 luni
  • Platformă: Va concura.

Introducerea în analiza datelor vă va conduce prin analiza datelor de la zero, deoarece nu este necesară experiența anterioară. Acest curs vă va lumina asupra abilităților solicitate necesare pentru a vă pregăti pentru o carieră în analiza datelor.

În acest curs, veți învăța cum să pregătiți, să organizați, să analizați și să vizualizați datele pentru analiză. De asemenea, veți fi învățat cum să utilizați foile de calcul, programarea SQL și R pentru a finaliza analize și calcule.

4. Introducere în analiza datelor

  • Cel mai bun pentru: începători
  • Rating-ul: Nu a declarat
  • Durată: aproximativ 6 săptămâni
  • Platformă: îndrăzneală.

Introducere în analiza datelor conține informații despre cum să faceți interogări, să vă organizați datele într-un format utilizabil și să rezolvați orice probleme. Conține, de asemenea, lecții despre examinarea datelor, căutarea tiparelor în ele, dezvoltarea intuiției datelor și emiterea de judecăți, concluzii sau predicții.

De asemenea, veți fi considerate cele mai bune modalități de a vă exprima constatările. În plus, veți învăța să codificați într-un mod mai concis și mai rapid folosind bibliotecile Python NumPy, Pandas și Matplotlib.

Ca o condiție prealabilă a acestui curs, ar trebui să fiți confortabil cu programarea în Python și să cunoașteți conceptele sale, înainte de a vă înscrie la acest curs. Dacă nu, au un curs despre „cursul de introducere în programarea python” care vă va ghida prin acestea.

5. Matematică pentru știința datelor

  • Cel mai bun pentru: începători
  • Rating-ul: Nu a declarat
  • Durată: 5-6 ore.
  • Platformă: Alison.

Math for Data Science acoperă elementele fundamentale ale probabilității, statisticii și algebrei liniare în ceea ce privește utilizarea matematicii în știința datelor. Deoarece o înțelegere de bază a matematicii este necesară pentru fiecare profesionist în domeniul datelor (scientist, analist de date, analist de afaceri sau inginer de date), acest curs acoperă fiecare dintre aspectele necesare.

Acest curs este diferit de orice matematică abstractă, neaplicată. La Alison, vei învăța matematică care îți va permite să influențezi lumea. Acest curs este al treilea curs dintr-o serie. Pentru a obține cele mai bune rezultate din acest curs, este recomandabil să urmați primele două cursuri despre știința datelor înainte de a lua matematică pentru știința datelor.

6. Workshop Lean Analytics

  • Cel mai bun pentru: începători
  • Rating-ul: 4.6 5 din
  • Durată: 2 ore 23 minute
  • Platformă: udemy.

Atelierul Learn Analytics vă ajută să înțelegeți elementele fundamentale ale analizei, mentalitatea bazată pe date și principiile lean startup-urilor. În acest curs, veți analiza șase exemple despre modul în care modelele de afaceri se raportează la start-up-urile de toate dimensiunile.

De asemenea, veți învăța cum să cunoașteți timpul necesar pentru a merge mai departe cu o decizie și să aplicați conceptele Lean Analytics la afaceri și produse consacrate.

7. Introducere în analiza datelor folosind Excel

  • Cel mai bun pentru:  începători
  • Rating-ul: Nu a declarat
  • Durată: 4 săptămâni (2-4 ore pe săptămână)
  • Platformă: EDX.

Microsoft Excel și tabelele sale pivot integrate sunt una dintre cele mai bune caracteristici analitice pentru analiza datelor. În acest curs, veți învăța cum să efectuați analize de date folosind cele mai apreciate funcții ale Excel.

În Introducere în analiza datelor folosind Excel, veți descoperi cum să creați tabele pivot în Excel folosind o serie de rânduri și coloane. Veți asista, de asemenea, la eficacitatea pivoturilor Excel în acțiune, inclusiv capacitatea sa de a rezuma datele într-o varietate de moduri, de a facilita explorarea rapidă a datelor și de a genera cunoștințe perspicace din datele culese.

8. Statistica bayesiană: de la concept la analiza datelor

  • Cel mai bun pentru: Intermediar
  • Rating-ul: 4.6 5 din
  • Durată: 12 oră
  • Platformă: Va concura.

Abordarea bayesiană a statisticii va fi introdusă în acest curs prin studiul probabilității și al analizei datelor. De asemenea, vor fi predate bazele abordării bayesiene, precum și aplicarea acesteia la tipurile de date tipice.

Abordarea bayesiană va fi contrastată cu abordarea frecventistă, precum și cu avantajele abordării bayesiene. Pentru a crea un mediu de învățare captivant, acest curs combină videoclipuri cu prelegeri, demonstrații pe computer, lecturi, exerciții și forumuri de discuții.

9. Google Data Analytics

  • Cel mai bun pentru: începători
  • Rating-ul: 4.8 5 din
  • Durată: 6 luni (10 ore pe săptămână)
  • Platformă: Va concura.

Google Data Analytics vă oferă o înțelegere aprofundată a procedurilor și metodelor pe care un analist de date junior sau asociat le folosește zilnic.

În acest curs, veți învăța și metode importante de analiză, care includ curățarea, analiza și vizualizarea datelor folosind aceste instrumente: foi de calcul, SQL, programare R și Tableau. De asemenea, veți învăța cum să afișați rezultatele datelor pe tablouri de bord, prezentări și platforme de vizualizare populare.

10. Învățați să codificați pentru analiza datelor

  • Cel mai bun pentru: începători
  • Rating-ul: 3.5 5 din
  • Durată: 24 oră
  • Platformă: OpenLearn.

Învățați să codificați pentru analiza datelor vă va învăța cum să vă creați programele de calculator cu codificare (o linie de cod la un moment dat). Datorită popularității python în toate domeniile academice, este limbajul de programare folosit în acest curs.

Folosind date reale de la Banca Mondială, Organizația Mondială a Sănătății și alte organizații, vor fi efectuate exerciții de codificare și analize de redactare folosind binecunoscuta platformă Jupyter Notebooks. Acest lucru vă permite să vedeți instantaneu rezultatul rulării codului și vă facilitează identificarea și corectarea erorilor.

În acest curs, veți învăța cum să accesați date deschise, să le pregătiți pentru analiză, să creați vizualizări și să documentați și să diseminați analizele în mod public și privat.

Întrebări frecvente pornite Cursuri online gratuite de analiză a datelor

Care este cel mai bun curs online gratuit de analiză a datelor?

Curs scurt de analiză a datelor de la CareerFoundry

Este știința datelor la fel cu analiza datelor?

Nu.

Care sunt oportunitățile de angajare disponibile pentru mine dacă studiez analiza datelor?

Cu analiza datelor, puteți fi analist de date, analiști de business intelligence, cercetător de date, inginer de date, analist operațional, manager de proiect, analiză de sisteme IT și multe altele.

Sunt toate cursurile de analiză a datelor potrivite pentru începători?

Nu, unele cursuri necesită anumite cunoștințe prealabile în anumite domenii înainte de a vă putea înscrie pentru curs.

Cât de importantă este analiza datelor pentru o afacere?

Analiza datelor este secretul optimizării performanței, maximizării profitului și luării de decizii precise în fiecare afacere.

De asemenea, recomandăm

Concluzie:

Dintr-o dată, toată lumea pare să vorbească despre analiza datelor și tu spui „Cum este această analiză a datelor?” După cum am promis mai devreme, sperăm că ați reușit să înțelegeți despre ce este vorba despre analiza datelor.

De asemenea, sperăm că ați reușit să alegeți dintr-o varietate de cursuri gratuite de analiză a datelor. Vom dori să auzim de la tine!