Există o mulțime de certificări de analiză a datelor online, dar uneori este foarte greu să identifici unele dintre cele mai bune dintre toate aceste certificări online de analiză a datelor.
Analiza datelor este una dintre industriile cu cea mai rapidă creștere și cele mai solicitate astăzi. Firma de cercetare de piață Gartner proiectează că cheltuielile de afaceri pentru soluții de date și analize vor ajunge la 189 de miliarde de dolari în 2022, în creștere de la 150 de miliarde de dolari în 2019.
Până în 2025, piața globală de date mari este de așteptat să aibă o valoare de 103 miliarde de dolari.
Cererea tot mai mare de profesioniști în știința datelor înseamnă că mai mulți oameni ca niciodată urmează cursuri online de analiză a datelor. Ca un beneficiu suplimentar, multe dintre aceste cursuri oferă un certificat sau o acreditare pentru a vă ajuta să vă remarcați.
Dacă vă gândiți să luați un curs de certificare, vă avem acoperit. Am compilat o listă cu cele mai bune 20 de certificări de analiză a datelor online pentru a vă ajuta să începeți. Dar înainte de asta, să ne asigurăm că suntem pe aceeași pagină.
Cuprins
Ce este Data Analytics?
Prelucrarea și analiza statistică a seturilor de date existente este subiectul analizei datelor. Analiștii se concentrează pe dezvoltarea modalităților de captare, procesare și organizare a datelor pentru a descoperi informații utile pentru problemele actuale, precum și pe determinarea modului cel mai bun de a comunica aceste informații.
Simplu spus, datele și analiticele sunt preocupate de găsirea de soluții la provocările pentru care nu suntem siguri de răspunsuri. De asemenea, se bazează pe furnizarea de rezultate care pot duce la beneficii rapide.
Analiza datelor include și alte câteva ramuri de statistici și analize mai mari care ajută la combinarea surselor de date disparate și la descoperirea legăturilor, simplificând în același timp rezultatele.
Beneficiile analizei datelor
Analiza datelor mari are mai multe beneficii pentru afaceri astăzi.
Data Analytics ajută la:
- Luare mai bună a deciziilor,
- Permite un management eficient al riscului,
- Îmbunătățește experiența clienților și
- Crește valoarea mărcii.
Având în vedere aceste avantaje, există o cerere tot mai mare de profesioniști calificați în domeniul analizei datelor.
Se așteaptă ca acești profesioniști să posede nu numai cunoștințe teoretice, ci și cunoștințe practice despre analiza datelor mari.
Pentru a asigura acest lucru, angajatorii caută candidați care au urmat cursuri de formare sau de certificare care oferă o expunere practică la subiectul respectiv.
Pe lângă faptul că pot analiza datele, acești profesioniști ar trebui să fie capabili să creeze vizualizări informative ale acelor date, astfel încât utilizatorii non-tehnici să le poată înțelege și ei. Aici intervin instrumente precum Tableau. Aceste instrumente vă permit să creați diagrame interactive, grafice, grafice și tabele care spun o poveste despre performanța organizației dvs. pe baza indicatorilor cheie de performanță (KPI).
Analiza datelor versus știința datelor
Știința datelor și Data Analytics se ocupă ambele de Big Data, dar în moduri diferite. Știința datelor este un termen larg care încorporează atât analiza datelor, cât și știința datelor.
matematică, statistică, Informatică, Știința informației, Învățarea automată și Inteligența artificială sunt toate incluse în Știința datelor.
Exploatarea datelor, inferența datelor, modelarea predictivă și dezvoltarea algoritmilor de învățare automată sunt toate folosite pentru a descoperi modele din seturi mari de date și a le transforma în strategii de afaceri semnificative. Analiza datelor, pe de altă parte, se ocupă în principal de statistică, matematică și analiză statistică.
Data Analytics are scopul de a dezvălui informațiile extrase specifice, în timp ce Data Science se concentrează pe descoperirea corelațiilor semnificative între seturi de date vaste.
Cu alte cuvinte, Data Analytics este un subset al Data Science care se concentrează pe soluții mai detaliate la problemele pe care le ridică Data Science.
Data Science își propune să găsească probleme proaspete și interesante care ar putea ajuta companiile să inoveze. Analiza datelor, pe de altă parte, urmărește să găsească răspunsuri la aceste întrebări și să determine modul în care acestea pot fi implementate în cadrul unei companii pentru a încuraja inovația bazată pe date.
Lista celor mai bune certificări de analiză a datelor online
Mai jos este o listă cu cele mai bune certificări online de analiză a datelor:
- Certificare profesională SAS Advanced Analytics
- Profesionist certificat SAS pentru conservarea datelor
- DASCA: Senior Data Scientist
- Certificat Microsoft: Azure Data Scientist Associate
- Certificat profesional IBM Data Science
- Certificatul profesional în știința datelor de la HarvardX
- Curs: Specializarea Data Science de la Universitatea John Hopkins
- Programul EdX Big Data MicroMasters
- Nanogradul Udacity Business Analytics
- Analiza datelor DataCamp în Excel.
10 cele mai bune certificări de analiză a datelor online
1. Certificare profesională SAS Advanced Analytics
Acesta este un nivel superior certificarea științei datelor oferit de Academia SAS pentru Știința Datelor și acoperă o gamă largă de subiecte precum statistici, analize vizuale, regresie logistică, fundamente Hadoop, extragerea datelor și multe altele.
Studenții trebuie să aibă cel puțin șase luni de experiență în programare înainte de a aplica pentru certificare, care constă din nouă cursuri și trei teste.
Din cauza legitimității platformei și a acoperirii extinse a atâtor subiecte de știință a datelor, mulți consideră că aceasta este cea mai mare certificare pentru știința datelor.
2. Profesionist certificat SAS pentru conservarea datelor
Pentru a se potrivi stilurilor variate de învățare ale participanților, Certificarea SAS Big Data oferă atât formare condusă de instructori, cât și moduri de învățare e-Learning în ritm propriu.
Înainte de înscriere, studenții ar trebui să aibă o înțelegere puternică a programarii, inclusiv tehnicile de manipulare a datelor și SQL.
Instrumentele de gestionare a datelor și Hadoop sunt printre subiectele abordate. Există patru cursuri de formare și un singur examen în acest pachet.
Certificatul Data Curation, ca și alte certificări SAS, este un serviciu pe bază de abonament care vă oferă acces la cloud timp de un an înainte de a fi necesar să îl reînnoiți.
3. DASCA: Senior Data Scientist
Data Science Council of America, sau DASCA, este principala sursă de certificate de știință a datelor recunoscute la nivel internațional. Acreditările sale SDS (Senior Data Scientist) și PDS (Principal Data Scientist) sunt printre cele mai prestigioase din lume pentru oamenii de știință de date. Vezi cum să deveni un cercetător de date cu o diplomă de licență.
Candidații dintr-o varietate de discipline, inclusiv managementul afacerilor, finanțe, statistici și tehnologie, pot profita de programele de certificare extinse și aprofundate ale instituției de certificare a științei datelor neutre pentru furnizori.
4. Certificat Microsoft: Azure Data Scientist Associate
Doriți să înțelegeți cum să creați și să rulați sarcini de lucru de învățare automată? Certificarea Azure Data Scientist Associate de la Microsoft este cea potrivită pentru dvs.
Cea mai bună parte a acestei certificări Microsoft este că o puteți studia gratuit folosind instrumentele de învățare Microsoft, cu toate acestea, există și opțiuni premium, conduse de instructor. Certificarea include soluții AI, procesarea limbajului natural și învățarea automată.
5. Certificat profesional IBM Data Science
Certificatul IBM Data Science Professional este un alt certificat de date online util. Candidații care doresc să-și înceapă cariera profesională în știința datelor ar putea lua în considerare programul de certificare în știința datelor la nivel de începător.
Certificarea include o introducere în știința datelor cu învățare automată, python, instrumente open-source și SQL pe parcursul a nouă cursuri.
Cursurile lor pot fi finalizate în timpul liber, în timp ce dezvoltatorii de cursuri recomandă să le finalizați în trei luni.
6. Certificatul profesional în știința datelor de la HarvardX
HarvardX oferă o varietate de cursuri online concepute pentru a ajuta profesorii să îmbunătățească predarea și învățarea prin moduri on-campus și online.
Cu certificatul profesional în știința datelor de la HarvardX, veți învăța elementele de bază ale științei datelor, cum ar fi R și învățarea automată prin studii de caz din lumea reală.
Certificarea de știință a datelor HarvardX oferă solicitanților informațiile și abilitățile de care au nevoie pentru a rezolva provocările din lumea reală de analiză a datelor.
Cele nouă cursuri care compun certificarea profesională în domeniul științei datelor acoperă subiecte precum vizualizarea, învățarea automată, regresia liniară, probabilitatea, conflictul de date și multe altele.
7. Curs: Specializarea Data Science de la Universitatea John Hopkins
Acest certificat Coursera, oferit de Universitatea John Hopkins, este ideal pentru începătorii care doresc să învețe cum să construiască un produs de date, să genereze concluzii bazate pe date și să practice învățarea automată.
Înainte de a se alătura, elevii ar trebui să aibă o familiaritate de bază cu Python.
Cursurile sunt gratuite, dar persoanele care doresc să obțină certificarea ar trebui să plătească o mică taxă, deoarece majoritatea certificărilor Coursera încep de la 50 USD.
8. Programul EdX Big Data MicroMasters
Acest curs face parte din programul Big Data MicroMasters și vă va ajuta să vă îmbunătățiți abilitățile de programare și matematică, în timp ce învățați despre analiza Big Data.
În acest curs, veți învăța cum să stocați, să gestionați și să analizați datele pentru a lua decizii de afaceri mai bune în lumea digitală de astăzi.
Veți învăța cum să utilizați tehnologii precum Apache Spark și R, care sunt instrumente de analiză vitale. Veți putea aborda provocările la scară largă în domeniul științei datelor cu creativitate și inițiativă până la sfârșitul acestui curs.
9. Nanogradul Udacity Business Analytics
Veți stăpâni abilități fundamentale de date care pot fi aplicate în funcții și industrii în acest program. Veți învăța cum să utilizați Excel pentru a analiza date și a construi modele, SQL pentru a interoga bazele de date și Tableau pentru a crea vizualizări informative de date.
Nu există condiții prealabile pentru acest curriculum de bază.
Udacity v-a recomandat să aveți experiență anterioară în computer și să puteți descărca și instala software-ul pentru a reuși.
10. Analiza datelor DataCamp în Excel
În acest curs, veți învăța cum să utilizați comenzile rapide de la tastatură care economisesc timp, să convertiți și să curățați formate de date, cum ar fi text, ore și date, și să creați funcții logice uimitoare și agregari condiționate, în timp ce învățați cum să utilizați comenzile rapide de la tastatură care economisesc timp.
Veți stăpâni peste 35 de funcții noi Excel, inclusiv CONCATENATE, VLOOKUP și AVERAGEIF(S), precum și să lucrați cu date reale Kickstarter pentru a evalua ceea ce face un proiect de succes, prin practică practică.
Întrebări frecvente despre certificatul online de analiză a datelor online
Care este valoarea unui certificat de Data Analytics?
Un certificat de Data Analytics merită, da! dacă sunteți în căutarea unui loc de muncă în analiza datelor. O certificare de analiză a datelor vă va oferi toate abilitățile și cunoștințele necesare pentru a câștiga un loc de muncă ca analist de date.
Este posibil ca un analist de date să lucreze ca independent?
Freelancing-ul este una dintre cele mai bune alternative pentru oamenii de știință de date de astăzi, atât pentru începători, cât și pentru experți. În calitate de freelancer în domeniul științei datelor, aveți multă flexibilitate în ceea ce privește selecția proiectelor, gestionarea timpului și plata. Este, de asemenea, o opțiune grozavă pentru începătorii care doresc să câștige mai multă experiență practică lucrând la proiecte din lumea reală.
Este Data Analytics o cale de carieră promițătoare?
Da, analiza datelor este o alegere inteligentă de carieră, deoarece datele au devenit un aspect important al procesului de luare a deciziilor din orice industrie. Ca rezultat, analiștii de date sunt la mare căutare, ceea ce îi face una dintre alegerile de top pentru locuri de muncă.
Este nevoie de codificare în analiza datelor?
Nu, să fiu sincer. Analiștii de date nu au obligația de a codifica ca parte a responsabilităților lor de zi cu zi. Funcțiile simple de analiză a datelor, cum ar fi examinarea tendințelor de date Google Analytics, nu necesită de obicei crearea de cod.
Ce rol joacă SQL în analiza datelor?
SQL este „carnea și cartofii” analizei datelor pentru mulți oameni — folosit pentru a accesa, curăța și analiza datele conținute în bazele de date. Este simplu de înțeles, dar este folosit de cele mai importante corporații din lume pentru a aborda probleme extrem de dificile.
Recomandări de top
- 15 cele mai bune școli de stomatologie din Florida – Top școli
- Cele mai bune 11 școli de medicină din Florida - Clasamentul școlilor din Florida
- 30 de cele mai bune școli de actorie de film din lume
- 20 de cele mai bune școli de medicină din Filipine - Clasament școlar
- 20 de cele mai bune școli militare pentru băieți – Clasamentul școlilor din SUA.
Concluzie
Analiza datelor a fost cel mai mare decalaj de competențe în urmă cu doi ani și continuă să fie.
Companiile colectează date de zeci de ani, dar mulți nu știu cum să folosească aceste date pentru a lua decizii de afaceri mai bune.
Drept urmare, companiile caută persoane care să poată analiza și interpreta acele date. Companiile au nevoie de oameni care să înțeleagă datele și să le traducă într-un format ușor de înțeles pentru management, pentru a putea lua decizii de afaceri mai bune. Persoanele cu aceste abilități de analiză a datelor pot fi numiți analiști de date sau analiști de business intelligence (BI).
