10 лучших бесплатных онлайн-курсов по аналитике данных

0
3102
бесплатные онлайн-курсы по аналитике данных
бесплатные онлайн-курсы по аналитике данных

Существуют ли бесплатные онлайн-курсы по анализу данных? Конечно, есть! Эти курсы выгодны не только потому, что они бесплатны, или только потому, что они онлайн и предназначены для самостоятельного изучения, но знаете что? Они на высоте!

Поскольку аналитика данных является важнейшим компонентом бизнеса, спрос на специалистов по аналитике данных растет. Эволюция технологий и ежедневное увеличение количества решений, зависящих от данных, также стали примером.

Внезапно аналитика данных стала горячей темой, заставив вас задаться вопросом, что это такое. Вам не нужно смотреть дальше; World Scholars Hub предлагает лучшие решения!

Содержание

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных — это общее название для различных типов анализа данных. Он имеет дело с использованием доступных идей и тенденций для решения конкретной проблемы. Проще говоря, анализ данных имеет дело с систематическим анализом данных или статистики.

Анализ данных, основанный на понимании и применении шаблонов данных, направлен на принятие научно эффективного решения. С научной точки зрения в том смысле, что данные должны пройти различные этапы и процессы, прежде чем можно будет принять решение.

Любой тип информации может быть подвергнут анализу данных, поскольку это секрет оптимизации производительности, максимизации прибыли и принятия точных решений в каждом бизнесе.

Еще одна прекрасная вещь в аналитике данных — разнообразие работы. С аналитикой данных вы можете быть аналитиком данных, аналитиком бизнес-аналитики, специалистом по данным, инженером данных, операционным аналитиком, менеджером проекта или аналитиком ИТ-систем, и это лишь некоторые из них.

Существуют различные этапы анализа данных, и все они предназначены для развития бизнеса. Каждый из этих этапов имеет ключевое значение для эффективности бизнеса.

Каковы шаги, связанные с аналитикой данных?

Ниже приведены 4 этапа анализа данных:

1. Описательная аналитика:

Описательная аналитика имеет дело с тем, насколько хорошо идет бизнес. Наиболее часто задаваемый вопрос на этом этапе: «Что происходит в вашем бизнесе?»

В этом аспекте анализа данных глубокая информация не нужна. Он отвечает на вопрос о том, идет ли бизнес гладко или нет. Поэтому ответ часто бывает недостаточно подробным.

2. Диагностическая аналитика:

Это шаг после описательной аналитики. Диагностическая аналитика имеет дело с основной причиной проблемы. Вопрос, заданный на этом этапе, всегда начинается с зачем. Например: «Почему это происходит с вашим бизнесом?»

Благодаря подробной информации о бизнесе выявляется проблема «почему». Этот этап помогает выявить бизнес-аномалии.

3. Прогнозная аналитика:

Это шаг после диагностической аналитики. В прогнозной аналитике для предоставления рекомендаций используются предыдущая статистика и алгоритмы. Наиболее часто задаваемый вопрос на этом этапе: «Что, скорее всего, произойдет в будущем?»

Эта техника основана на тенденциях и закономерностях на протяжении многих лет. Он используется для определения того, будет ли повторяться конкретный тренд. Это также помогает предоставить наилучшие доступные рекомендации для будущих событий.

4. Предписательная аналитика:

Это шаг после прогнозной аналитики. Предписывающая аналитика определяет наилучший выбор действий. Эта область помогает ответить на вопрос «Что делать?»

Он определяет, что делать и чего не делать. Это можно использовать для информирования пользователей о возможных результатах и ​​о том, что следует сделать для максимальной оптимизации бизнеса. На этом этапе, даже в условиях неопределенности, принимается решение, основанное на данных.

На что обратить внимание при выборе бесплатного онлайн-курса по аналитике данных

Выбор курса, наиболее подходящего для вас, требует гораздо больше усилий, чем вы думаете. Прежде чем выбрать онлайн-курс, необходимо учитывать некоторые факторы.

Ниже приведены некоторые факторы, которые следует учитывать при выборе бесплатного онлайн-курса по анализу данных:

1. Достоверность и рейтинг:

На это нужно обратить внимание, прежде чем выбрать какой-либо курс. Это включает в себя отзывы, данные студентами, которые прошли курс ранее. Он определяет, насколько курсу можно доверять. Вы не захотите подписаться на курс и в конце концов понять, что он имеет рейтинг 1.0. Вам бы это не понравилось, верно?

2. Длительность курса:

Онлайн-курсы могут быть краткосрочными (от нескольких часов до недель) или долгосрочными (от месяцев до лет). Продолжительность курса должна зависеть от вашей готовности и уровня всесторонности. Как правило, долгосрочные курсы часто более подробны по сравнению с краткосрочными курсами.

3. Интенсивность:

Онлайн-курсы бывают разными для начинающих, средних и продвинутых, а некоторые представляют собой серию, состоящую из всех этих этапов. Другие курсы требуют, чтобы у вас были базовые знания, прежде чем выбрать курс.

Выбирая курс по анализу данных, выберите курс, наиболее подходящий для вашего текущего уровня образования.

4. Доступность курса:

Некоторые бесплатные курсы доступны в течение определенного периода времени (доступны временно), в то время как другие доступны на всю жизнь. Выбор постоянно доступного курса является лучшим, потому что вы всегда можете вернуться к ним в случае неуверенности в предмете.

5. Программы поддержки и наставничества:

На большинстве бесплатных курсов есть некоторые отказы, и эти отказы включают сертификаты о прохождении курса, программы поддержки и наставничества. Некоторые из этих программ поддержки и наставничества включают в себя дискуссионные платформы, помещения для лекций в реальном времени и инструменты моделирования.

Несмотря на этот отказ, на некоторых из этих курсов возможна финансовая помощь.

6. Общий сертификат и финансовая помощь:

Сертификат, выданный после окончания курса, служит доказательством профессионализма. Хотя большинству платформ онлайн-обучения требуется токен для получения общего сертификата, в то время как некоторые платформы предлагают финансовую помощь студентам, которые хотят изучать эти курсы бесплатно и при этом иметь сертификацию. Обязательно проверьте, доступна ли финансовая помощь, если сертификаты платные.

Каковы лучшие бесплатные онлайн-курсы по аналитике данных?

Ниже представлены лучшие бесплатные онлайн-курсы по аналитике данных:

10 лучших бесплатных онлайн-курсов по аналитике данных

1. Краткий курс по аналитике данных

  • Лучше всего подходит для:  Новичкам
  • Рейтинг: 4.84 из 5
  • Продолжительность: 15 минут в день
  • Платформа: Карьерный литейный завод.

Краткий курс по аналитике данных — это практическое введение в аналитику данных. В этом курсе вы начнете с очистки и закончите визуализацией (включая диаграммы и графики) и ключевыми идеями. Для лучшего понимания реальный набор данных будет использоваться для решения бизнес-задач.

Этот курс содержит введение в данные, а также некоторые упражнения. Каждый день вы получаете 5 ежедневных уроков для самостоятельного изучения в течение 15 минут.

Каждое руководство содержит набор вводных видеороликов, письменных уроков, практических заданий и интерактивных викторин. Он содержит введение в аналитику данных, которая представляет собой всестороннее исследование, включающее очистку данных, визуализацию и окончательное понимание.

2. Понимание науки о данных

  • Лучше всего подходит для: Новичкам
  • Рейтинг: Не указано
  • Продолжительность: 2 часа
  • Платформа: Датакемп.

Понимание науки о данных расширит ваши знания в области науки о данных, машинного языка, визуализации данных, обработки данных и облачных вычислений. Этот курс состоит из 15 видео и 48 упражнений.

В этом курсе вы изучите основы науки о данных, сбора данных, хранения, подготовки, исследования, визуализации, экспериментов и прогнозирования.

Вы также научитесь интерпретации данных и внедрению их в повседневную жизнь. Кроме того, вас научат ролям специалиста по данным, не беспокоясь о кодировании.

3. Введение в аналитику данных

  • Лучше всего подходит для: Новичкам
  • Рейтинг: 4.8 из 5
  • Продолжительность: 6 месяцев
  • Платформа: Coursera.

Введение в аналитику данных проведет вас через аналитику данных с нуля, так как не требуется никакого предыдущего опыта. Этот курс расскажет вам о востребованных навыках, необходимых для подготовки к карьере в области анализа данных.

В этом курсе вы узнаете, как подготавливать, организовывать, анализировать и визуализировать данные для анализа. Кроме того, вас научат использовать электронные таблицы, SQL и программирование на R для выполнения анализа и расчетов.

4. Введение в анализ данных

  • Лучше всего подходит для: Новичкам
  • Рейтинг: Не указано
  • Продолжительность: примерно 6 недель
  • Платформа: Удачность.

Введение в анализ данных содержит информацию о том, как делать запросы, упорядочивать данные в удобном для использования формате и решать любые проблемы. Он также содержит уроки по изучению данных, поиску закономерностей в них, развитию вашей интуиции в отношении данных и вынесению суждений, выводов или прогнозов.

Вы также будете думать, как лучше всего выразить свои выводы. Кроме того, вы научитесь кодировать более кратким и быстрым способом, используя библиотеки Python NumPy, Pandas и Matplotlib.

В качестве предварительного условия для этого курса вы должны быть знакомы с программированием на Python и хорошо разбираться в его концепциях, прежде чем записываться на этот курс. Если нет, у них есть курс «Введение в курс программирования на Python», который проведет вас через это.

5. Математика для науки о данных

  • Лучше всего подходит для: Новичкам
  • Рейтинг: Не указано
  • Продолжительность: 5-6 часа
  • Платформа: Элисон.

«Математика для науки о данных» охватывает основы вероятности, статистики и линейной алгебры, связанные с использованием математики в науке о данных. Поскольку базовое понимание математики требуется от каждого специалиста по данным (специалиста по данным, аналитика данных, бизнес-аналитика или инженера данных), этот курс охватывает все необходимые аспекты.

Этот курс отличается от любой абстрактной, неприкладной математики. В Элисон вы изучите математику, которая позволит вам влиять на мир. Этот курс является третьим курсом в серии. Чтобы получить максимальную отдачу от этого курса, рекомендуется пройти эти первые два курса по науке о данных, прежде чем изучать математику для науки о данных.

6. Семинар по бережливой аналитике

  • Лучше всего подходит для: Новичкам
  • Рейтинг: 4.6 из 5
  • Продолжительность: 2 часа 23 минут
  • Платформа: Udemy.

Семинар по аналитике поможет вам понять основы аналитики, мышление, основанное на данных, и принципы бережливого стартапа. В этом курсе вы рассмотрите шесть примеров того, как бизнес-модели связаны со стартапами любого размера.

Вы также узнаете, как определить время для принятия решения и применить концепции бережливой аналитики к существующим предприятиям и продуктам.

7. Введение в анализ данных с помощью Excel

  • Лучше всего подходит для:  Новичкам
  • Рейтинг: Не указано
  • Продолжительность: 4 недели (по 2-4 часа в неделю)
  • Платформа: EDX.

Microsoft Excel и его интегрированные сводные таблицы — одна из лучших аналитических функций для анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как выполнять анализ данных, используя наиболее популярные функции Excel.

В разделе «Введение в анализ данных с использованием Excel» вы узнаете, как создавать сводные таблицы в Excel, используя ряд строк и столбцов. Вы также увидите эффективность сводных данных Excel в действии, в том числе его способность обобщать данные различными способами, способствовать быстрому исследованию данных и генерировать ценные знания на основе собранных данных.

8. Байесовская статистика: от концепции к анализу данных

  • Лучше всего подходит для: Intermediate
  • Рейтинг: 4.6 из 5
  • Продолжительность: 12 часа
  • Платформа: Coursera.

Байесовский подход к статистике будет представлен в этом курсе посредством изучения вероятности и анализа данных. Кроме того, будут изучены основы байесовского подхода, а также его применение к типичным типам данных.

Байесовский подход будет противопоставлен частотному подходу, а также преимуществам байесовского подхода. Чтобы создать привлекательную учебную среду, этот курс сочетает в себе лекционные видеоролики, компьютерные демонстрации, чтение, упражнения и доски для обсуждения.

9. Аналитика данных Google

  • Лучше всего подходит для: начинающих
  • Рейтинг: 4.8 из 5
  • Продолжительность: 6 месяцев (по 10 часов в неделю)
  • Платформа: Coursera.

Аналитика данных Google дает вам полное представление о процедурах и методах, которые ежедневно использует младший или младший аналитик данных.

В этом курсе вы также изучите важные методы анализа, которые включают очистку данных, анализ и визуализацию с использованием следующих инструментов: электронных таблиц, SQL, программирования R и Tableau. Вы также узнаете, как отображать полученные данные на информационных панелях, в презентациях и на популярных платформах визуализации.

10. Научитесь программировать для анализа данных

  • Лучше всего подходит для: начинающих
  • Рейтинг: 3.5 из 5
  • Продолжительность: 24 часа
  • Платформа: OpenLearn.

Обучение кодированию для анализа данных научит вас создавать свои компьютерные программы с кодированием (по одной строке кода за раз). Из-за популярности Python во всех академических областях именно этот язык программирования используется в этом курсе.

С использованием реальных данных Всемирного банка, Всемирной организации здравоохранения и других организаций будут проводиться упражнения по кодированию и анализ написания с использованием известной платформы Jupyter Notebooks. Это позволит вам мгновенно увидеть результат выполнения вашего кода и упростить обнаружение и исправление ошибок.

В этом курсе вы узнаете, как получить доступ к открытым данным, подготовить их к анализу, создать визуализацию, а также документировать и распространять результаты анализа публично и конфиденциально.

Часто задаваемые вопросы о Бесплатные онлайн-курсы по аналитике данных

Какой лучший бесплатный онлайн-курс по аналитике данных?

Краткий курс по аналитике данных от CareerFoundry

Наука о данных — это то же самое, что аналитика данных?

Нет.

Какие возможности трудоустройства доступны для меня, если я изучаю аналитику данных?

С аналитикой данных вы можете быть аналитиком данных, аналитиком бизнес-аналитики, специалистом по данным, инженером данных, операционным аналитиком, менеджером проекта, аналитиком ИТ-систем и многими другими.

Все ли курсы по аналитике данных подходят для начинающих?

Нет, некоторые курсы требуют определенных предварительных знаний в некоторых областях, прежде чем вы сможете подписаться на курс.

Насколько важна аналитика данных для бизнеса?

Аналитика данных — это секрет оптимизации производительности, максимизации прибыли и принятия точных решений в каждом бизнесе.

Мы также рекомендуем

Вывод:

Внезапно кажется, что все говорят об аналитике данных, а вы спрашиваете: «На что похожа эта аналитика данных?» Как и было обещано ранее, мы надеемся, что вы смогли понять, что такое аналитика данных.

Мы также надеемся, что вы смогли выбрать один из множества бесплатных курсов по анализу данных. Мы хотели бы услышать от вас!