В Интернете существует множество сертификатов по аналитике данных, но иногда очень сложно определить одни из лучших из всех этих онлайн-сертификатов по аналитике данных.
Аналитика данных — одна из самых быстрорастущих и востребованных отраслей на сегодняшний день. Исследовательская компания Gartner прогнозирует, что расходы бизнеса на решения для данных и аналитики достигнут 189 миллиардов долларов в 2022 году по сравнению со 150 миллиардами долларов в 2019 году.
Ожидается, что к 2025 году мировой рынок больших данных будет стоить 103 миллиарда долларов.
Растущий спрос на специалистов по науке о данных означает, что больше людей, чем когда-либо, посещают онлайн-курсы по анализу данных. В качестве дополнительного преимущества многие из этих курсов предлагают сертификат или учетные данные, которые помогут вам выделиться.
Если вы планируете взять сертификационный курс, мы вас прикрыли. Мы составили список из 20 лучших онлайн-сертификатов по анализу данных, чтобы помочь вам начать работу. Но перед этим давайте удостоверимся, что мы на одной странице.
Содержание
Что такое аналитика данных?
Обработка и статистический анализ существующих наборов данных является предметом анализа данных. Аналитики сосредотачиваются на разработке способов сбора, обработки и организации данных, чтобы найти полезную информацию для решения текущих проблем, а также определить наилучший способ передачи этой информации.
Проще говоря, данные и аналитика связаны с поиском решений проблем, в ответах на которые мы не уверены. Это также основано на предоставлении результатов, которые могут привести к быстрой выгоде.
Аналитика данных также включает в себя несколько других направлений более крупной статистики и анализа, которые помогают сочетать разрозненные источники данных и обнаруживать связи, упрощая при этом результаты.
Преимущества анализа данных
Сегодня аналитика больших данных имеет ряд преимуществ для бизнеса.
Аналитика данных помогает:
- Лучшее принятие решений,
- Обеспечивает эффективное управление рисками,
- Улучшает качество обслуживания клиентов и
- Повышает ценность бренда.
Ввиду этих преимуществ растет спрос на квалифицированных специалистов в области анализа данных.
Ожидается, что эти специалисты будут обладать не только теоретическими знаниями, но и практическими ноу-хау в области анализа больших данных.
Чтобы обеспечить это, работодатели ищут кандидатов, прошедших обучение или курсы сертификации, которые обеспечивают практическое ознакомление с предметом.
Помимо возможности анализировать данные, эти специалисты также должны уметь создавать информативные визуализации этих данных, чтобы пользователи, не являющиеся техническими специалистами, могли их понять. Именно здесь вступают в игру такие инструменты, как Tableau. Эти инструменты позволяют создавать интерактивные диаграммы, графики, графики и таблицы, рассказывающие об эффективности вашей организации на основе ее ключевых показателей эффективности (KPI).
Аналитика данных против науки о данных
Наука данных и Data Analytics имеют дело с большими данными, но по-разному. Наука о данных — это широкий термин, который включает в себя как аналитику данных, так и науку о данных.
Математика, Статистика, Компьютерные Науки, информатика, машинное обучение и искусственный интеллект входят в науку о данных.
Интеллектуальный анализ данных, вывод данных, прогнозное моделирование и разработка алгоритмов машинного обучения — все это используется для обнаружения закономерностей в больших наборах данных и превращения их в значимые бизнес-стратегии. С другой стороны, аналитика данных в основном связана со статистикой, математикой и статистическим анализом.
Аналитика данных направлена на выявление конкретных извлеченных идей, тогда как наука о данных фокусируется на выявлении значительных корреляций между обширными наборами данных.
Другими словами, аналитика данных — это подмножество науки о данных, которое фокусируется на более подробных решениях проблем, которые поднимает наука о данных.
Наука о данных стремится находить свежие и интересные проблемы, которые могут помочь предприятиям внедрять инновации. Анализ данных, с другой стороны, направлен на поиск ответов на эти вопросы и определение того, как они могут быть реализованы в компании для поощрения инноваций, основанных на данных.
Список лучших онлайн-сертификатов по аналитике данных
Ниже приведен список лучших онлайн-сертификатов по аналитике данных:
- Профессиональная сертификация SAS Advanced Analytics
- Сертифицированный SAS специалист по хранению данных
- DASCA: старший специалист по данным
- Сертификат Microsoft: младший специалист по анализу данных Azure
- Сертификат IBM Data Science Professional
- Сертификат HarvardX Data Science Professional Certificate
- Coursera: специализация по науке о данных Университета Джона Хопкинса
- Программа EdX Big Data MicroMasters
- Udacity Business Analytics Наноградус
- Анализ данных DataCamp в Excel.
10 лучших онлайн-сертификатов по аналитике данных
1. Профессиональная сертификация SAS Advanced Analytics
это высший уровень сертификация по науке о данных предлагается SAS Academy for Data Science и охватывает широкий круг тем, таких как статистика, визуальная аналитика, логистическая регрессия, основы Hadoop, интеллектуальный анализ данных и многое другое.
Студенты должны иметь не менее шести месяцев опыта программирования, прежде чем подавать заявку на сертификацию, которая состоит из девяти курсов и трех тестов.
Из-за легитимности платформы и обширного охвата стольких тем науки о данных многие считают это лучшей сертификацией для науки о данных.
2. Сертифицированный SAS специалист по хранению данных
Чтобы соответствовать различным стилям обучения участников, сертификация SAS по работе с большими данными предлагает как обучение под руководством инструктора, так и режимы электронного обучения в индивидуальном темпе.
Перед зачислением студенты должны иметь четкое представление о программировании, включая методы обработки данных и SQL.
Инструменты управления данными и Hadoop входят в число затронутых тем. В этом пакете четыре учебных курса и только один экзамен.
Сертификат Data Curation, как и другие сертификаты SAS, — это услуга на основе подписки, которая дает вам доступ к облаку в течение года, прежде чем вам придется его продлевать.
3. DASCA: старший специалист по данным
Совет Америки по науке о данных, или DASCA, является ведущим источником международно признанных сертификатов по науке о данных. Его полномочия SDS (Senior Data Scientist) и PDS (Principal Data Scientist) являются одними из самых престижных в мире для специалистов по данным. Узнайте, как стать специалистом по данным со степенью бакалавра.
Кандидаты из различных дисциплин, включая управление бизнесом, финансы, статистику и технологии, могут воспользоваться обширными и всесторонними сертификационными программами независимого от поставщиков учреждения по сертификации данных.
4. Сертификат Microsoft: младший специалист по анализу данных Azure
Хотите понять, как создавать и запускать рабочие нагрузки машинного обучения? Сертификация Azure Data Scientist Associate от Microsoft — это то, что вам нужно.
Самое приятное в этой сертификации Microsoft заключается в том, что вы можете пройти ее бесплатно, используя инструменты обучения Microsoft, однако есть также варианты премиум-класса под руководством инструктора. Сертификация включает в себя решения для искусственного интеллекта, обработку естественного языка и машинное обучение.
5. Сертификат IBM Data Science Professional
Сертификат IBM Data Science Professional Certificate — еще один полезный онлайн-учетный документ. Кандидаты, желающие начать свою профессиональную карьеру в области науки о данных, могут рассмотреть программу сертификации специалистов по данным для начинающих.
Сертификация включает в себя введение в науку о данных с машинным обучением, Python, инструментами с открытым исходным кодом и SQL в течение девяти курсов.
Их курсы можно пройти в свободное время, а разработчики курсов рекомендуют проходить их за три месяца.
6. Сертификат HarvardX Data Science Professional Certificate
HarvardX предлагает множество онлайн-курсов, призванных помочь профессорам улучшить преподавание и обучение в кампусе и в онлайн-режиме.
С сертификатом HarvardX Data Science Professional Certificate вы изучите основы обработки данных, такие как R и машинное обучение, на реальных примерах из практики.
Сертификация HarvardX по науке о данных дает соискателям информацию и возможности, необходимые им для решения реальных задач анализа данных.
Девять курсов, которые составляют профессиональную сертификацию по науке о данных, охватывают такие темы, как визуализация, машинное обучение, линейная регрессия, вероятность, обработка данных и многое другое.
7. Coursera: специализация по науке о данных Университета Джона Хопкинса
Этот сертификат Coursera, предлагаемый Университетом Джона Хопкинса, идеально подходит для новичков, которые хотят научиться создавать продукты данных, делать выводы на основе данных и практиковать машинное обучение.
Прежде чем присоединиться, студенты должны иметь базовые знания Python.
Курсы бесплатны, но тем, кто хочет пройти сертификацию, возможно, придется заплатить небольшую плату, так как большинство сертификатов Coursera начинаются с 50 долларов.
8. Программа EdX Big Data MicroMasters
Этот курс является частью программы Big Data MicroMasters и поможет вам улучшить свои навыки программирования и математики, изучая аналитику больших данных.
В этом курсе вы узнаете, как хранить, обрабатывать и анализировать данные, чтобы принимать более эффективные бизнес-решения в современном цифровом мире.
Вы узнаете, как использовать такие технологии, как Apache Spark и R, которые являются жизненно важными аналитическими инструментами. К концу этого курса вы сможете творчески и инициативно подходить к крупномасштабным задачам в области науки о данных.
9. Udacity Business Analytics Наноградус
Вы овладеете фундаментальными навыками работы с данными, которые могут применяться в различных функциях и отраслях в этой программе. Вы узнаете, как использовать Excel для анализа данных и построения моделей, SQL для запросов к базам данных и Tableau для создания информативных визуализаций данных.
Для этого базового учебного плана нет предварительных требований.
Udacity рекомендует, чтобы у вас был опыт работы с компьютером и чтобы вы могли загрузить и установить программное обеспечение, чтобы добиться успеха.
10. Анализ данных DataCamp в Excel
В этом курсе вы узнаете, как использовать экономящие время сочетания клавиш, преобразовывать и очищать форматы данных, такие как текст, время и даты, а также создавать удивительные логические функции и условные агрегаты, одновременно научившись использовать экономящие время сочетания клавиш.
Вы освоите более 35 новых функций Excel, в том числе СЦЕПИТЬ, ВПР и СРЗНАЧЕСЛИ(S), а также будете работать с реальными данными Kickstarter, чтобы на практике оценить, что делает проект успешным.
Часто задаваемые вопросы об онлайн-сертификате онлайн-аналитики данных
Какова ценность сертификата Data Analytics?
Сертификат Data Analytics стоит того, да! если вы ищете работу в области анализа данных. Сертификация по аналитике данных предоставит вам все необходимые навыки и знания, чтобы получить работу в качестве аналитика данных.
Может ли аналитик данных работать на фрилансе?
Фриланс — одна из лучших альтернатив для специалистов по данным сегодня, как для новичков, так и для экспертов. Как фрилансер по науке о данных, у вас есть большая гибкость с точки зрения выбора проекта, управления временем и оплаты. Это также отличный вариант для новичков, которые хотят получить больше практического опыта, работая над реальными проектами.
Является ли аналитика данных перспективным карьерным путем?
Да, аналитика данных — это разумный выбор карьеры, потому что данные стали важным аспектом процесса принятия решений в любой отрасли. В результате аналитики данных пользуются большим спросом, что делает их одним из лучших вариантов работы.
Нужно ли программировать в аналитике данных?
Их нет, если честно. Аналитики данных не обязаны писать код в рамках своих повседневных обязанностей. Простые функции анализа данных, такие как изучение тенденций данных Google Analytics, обычно не требуют создания кода.
Какую роль играет SQL в анализе данных?
Для многих людей SQL — это «мясо с картофелем» анализа данных, используемый для доступа, очистки и анализа данных, содержащихся в базах данных. Это просто понять, но ведущие корпорации мира используют его для решения чрезвычайно сложных проблем.
Лучшие рекомендации
- 15 лучших стоматологических школ во Флориде - рейтинг лучших школ
- 11 лучших медицинских школ Флориды - Рейтинг школ Флориды
- 30 лучших школ актерского мастерства в мире
- 20 лучших медицинских школ на Филиппинах - рейтинг школ
- 20 лучших военных школ для мальчиков — рейтинг школ США.
Заключение
Аналитика данных была самым большим пробелом в навыках два года назад и остается.
Предприятия собирают данные десятилетиями, но многие не знают, как использовать эти данные для принятия более эффективных бизнес-решений.
В результате компании ищут людей, которые могут анализировать и интерпретировать эти данные. Предприятиям нужны люди, которые могут понимать данные и переводить их в понятный для руководства формат, чтобы они могли принимать более эффективные бизнес-решения. Людей с этими навыками анализа данных можно назвать аналитиками данных или аналитиками бизнес-аналитики (BI).