Na spletu je veliko certifikatov za analitiko podatkov, vendar je včasih res težko prepoznati nekaj najboljših med vsemi temi spletnimi certifikati za analizo podatkov.
Analitika podatkov je danes ena najhitreje rastočih in najbolj povprašenih panog. Podjetje za tržne raziskave Gartner predvideva, da bodo poslovne porabe za podatkovne in analitične rešitve leta 189 dosegle 2022 milijard dolarjev, v primerjavi s 150 milijardami v letu 2019.
Do leta 2025 naj bi bil svetovni trg velikih podatkov vreden 103 milijarde dolarjev.
Naraščajoče povpraševanje po strokovnjakih za podatkovne znanosti pomeni, da več ljudi kot kdaj koli prej obiskuje spletne tečaje za analizo podatkov. Kot dodatno prednost mnogi od teh tečajev ponujajo certifikat ali poverilnico, ki vam pomaga izstopati.
Če razmišljate o jemanju a certifikacijski tečaj, pokrivamo vas. Za pomoč pri začetku smo sestavili seznam 20 najboljših certifikatov za analitiko podatkov. Toda pred tem se prepričajmo, da smo na isti strani.
Kazalo
Kaj je analiza podatkov?
Obdelava in statistična analiza obstoječih podatkovnih nizov je predmet analitike podatkov. Analitiki se osredotočajo na razvoj načinov za zajemanje, obdelavo in organiziranje podatkov, da bi odkrili uporabne vpoglede v trenutna vprašanja, pa tudi na določitev najboljšega načina za posredovanje teh informacij.
Preprosto povedano, podatki in analitika se ukvarjajo z iskanjem rešitev za izzive, na katere nismo prepričani. Prav tako temelji na doseganju rezultatov, ki lahko povzročijo hitre koristi.
Analitika podatkov vključuje tudi nekaj drugih vej večje statistike in analize, ki pomagajo pri kombinaciji različnih virov podatkov in odkrivanju povezav, hkrati pa poenostavljajo rezultate.
Prednosti analize podatkov
Analitika velikih podatkov ima danes več prednosti za podjetja.
Analitika podatkov pomaga pri:
- Boljše odločanje,
- Omogoča učinkovito obvladovanje tveganj,
- Izboljša uporabniško izkušnjo in
- Poveča vrednost blagovne znamke.
Glede na te prednosti narašča povpraševanje po usposobljenih strokovnjakih na področju analitike podatkov.
Od teh strokovnjakov se pričakuje, da ne bodo imeli le teoretičnega znanja, temveč tudi praktično znanje o analitiki velikih podatkov.
Da bi to zagotovili, delodajalci iščejo kandidate, ki so opravili tečaje usposabljanja ali certificiranja, ki zagotavljajo praktično izpostavljenost predmetu.
Poleg tega, da bi lahko analizirali podatke, bi morali biti ti strokovnjaki sposobni tudi ustvariti informativne vizualizacije teh podatkov, tako da jih lahko razumejo tudi netehnični uporabniki. Tu pridejo v poštev orodja, kot je Tableau. Ta orodja vam omogočajo ustvarjanje interaktivnih grafikonov, grafov, grafov in tabel, ki pripovedujejo zgodbo o uspešnosti vaše organizacije na podlagi njenih ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI).
Analitika podatkov v primerjavi z znanostjo o podatkih
Znanost podatki in Data Analytics se ukvarjata z velikimi podatki, vendar na različne načine. Podatkovna znanost je širok pojem, ki vključuje tako analitiko podatkov kot znanost o podatkih.
matematika, statistika, Računalništvo, informacijska znanost, strojno učenje in umetna inteligenca so vključeni v Data Science.
Podatkovno rudarjenje, sklepanje podatkov, napovedno modeliranje in razvoj algoritmov strojnega učenja se uporabljajo za odkrivanje vzorcev iz velikih naborov podatkov in njihovo spreminjanje v smiselne poslovne strategije. Analitika podatkov pa se večinoma ukvarja s statistiko, matematiko in statistično analizo.
Data Analytics je namenjena razkrivanju posebnih izvlečenih vpogledov, medtem ko se Data Science osredotoča na odkrivanje pomembnih povezav med obsežnimi nizi podatkov.
Povedano drugače, Data Analytics je podmnožica Data Science, ki se osredotoča na podrobnejše rešitve vprašanj, ki jih postavlja Data Science.
Data Science želi najti nova in zanimiva vprašanja, ki bi lahko podjetjem pomagala pri inovacijah. Po drugi strani pa je cilj analize podatkov najti odgovore na ta vprašanja in ugotoviti, kako jih je mogoče implementirati v podjetju, da bi spodbudili inovacije, ki temeljijo na podatkih.
Seznam najboljših spletnih certifikatov za analizo podatkov
Spodaj je seznam najboljših spletnih certifikatov za analizo podatkov:
- Profesionalni certifikat SAS Advanced Analytics
- Strokovnjak za kuriranje podatkov s certifikatom SAS
- DASCA: višji podatkovni znanstvenik
- Microsoft certificiran: sodelavec Azure Data Scientist
- Potrdilo IBM Data Science Professional
- HarvardX's Data Science Professional Certificate
- Coursera: Specializacija za podatkovne znanosti z univerze John Hopkins
- Program EdX Big Data MicroMasters
- Udacity Business Analytics Nanodegree
- DataCamp analiza podatkov v Excelu.
10 najboljših certifikatov za analizo podatkov na spletu
1. Profesionalni certifikat SAS Advanced Analytics
To je na najvišji ravni certificiranje znanosti o podatkih ki ga ponuja Akademija za podatkovne znanosti SAS in pokriva širok spekter tem, kot so statistika, vizualna analitika, logistična regresija, temelji Hadoop, rudarjenje podatkov in drugo.
Študenti morajo imeti vsaj šest mesecev izkušenj s programiranjem, preden se prijavijo za certificiranje, ki je sestavljeno iz devetih predmetov in treh testov.
Zaradi legitimnosti platforme in obsežne pokritosti številnih tem podatkovne znanosti, mnogi menijo, da je to največji certifikat za znanost o podatkih.
2. Strokovnjak za kuriranje podatkov s certifikatom SAS
Da bi ustrezal različnim učnim stilom udeležencev, SAS Big Data Certification ponuja usposabljanje, ki ga vodi inštruktor, in samostojne načine učenja e-učenja.
Pred vpisom morajo študentje dobro razumeti programiranje, vključno s tehnikami obdelave podatkov in SQL.
Med obravnavanimi temami so orodja za upravljanje podatkov in Hadoop. V tem paketu so štirje tečaji usposabljanja in samo en izpit.
Certifikat Data Curation, tako kot drugi certifikati SAS, je storitev, ki temelji na naročnini, ki vam omogoča dostop do oblaka za eno leto, preden ga morate obnoviti.
3. DASCA: višji podatkovni znanstvenik
Svet za znanost o podatkih Amerike ali DASCA je vodilni vir mednarodno priznanih potrdil o podatkovni znanosti. Njegove poverilnice SDS (Senior Data Scientist) in PDS (Principal Data Scientist) so med najprestižnejšimi na svetu za podatkovne znanstvenike. Preverite, kako postati podatkovni znanstvenik z diplomo.
Kandidati iz različnih disciplin, vključno s poslovnim upravljanjem, financami, statistiko in tehnologijo, lahko izkoristijo obsežne, poglobljene certifikacijske programe certifikacijske ustanove, ki je nevtralna za ponudnike.
4. Microsoft certificiran: sodelavec Azure Data Scientist
Ali želite razumeti, kako ustvariti in izvajati delovne obremenitve strojnega učenja? Microsoftov certifikat Azure Data Scientist Associate je pravi za vas.
Najboljši del tega Microsoftovega certifikata je, da se ga lahko brezplačno učite z uporabo Microsoftovih učnih orodij, vendar so na voljo tudi vrhunske možnosti, ki jih vodi inštruktor. Certifikat vključuje rešitve AI, obdelavo naravnega jezika in strojno učenje.
5. Potrdilo IBM Data Science Professional
IBM Data Science Professional Certificate je še ena uporabna poverilnica za spletne podatke. Kandidati, ki želijo začeti svojo poklicno kariero na področju podatkovnih znanosti, bi lahko razmislili o programu certificiranja podatkovne znanosti na začetni ravni.
Certifikat vključuje uvod v znanost o podatkih s strojnim učenjem, python, odprtokodnimi orodji in SQL v teku devetih tečajev.
Njihove tečaje lahko opravite v prostem času, medtem ko razvijalci tečajev priporočajo, da jih dokončate v treh mesecih.
6. HarvardX's Data Science Professional Certificate
HarvardX ponuja različne spletne tečaje, ki so zasnovani za pomoč profesorjem pri izboljšanju poučevanja in učenja prek kampusa in spletnih načinov.
S certifikatom HarvardX Data Science Professional Certificate se boste s študijami primerov iz resničnega sveta naučili osnov podatkovne znanosti, kot sta R in strojno učenje.
Certifikat HarvardX za znanost o podatkih daje prijaviteljem informacije in sposobnosti, ki jih potrebujejo za reševanje izzivov analize podatkov v resničnem svetu.
Devet tečajev, ki sestavljajo strokovni certifikat za znanost o podatkih, zajema teme, vključno z vizualizacijo, strojnim učenjem, linearno regresijo, verjetnostjo, sporenjem podatkov in še več.
7. Coursera: Specializacija za podatkovne znanosti z univerze John Hopkins
Ta certifikat Coursera, ki ga ponuja univerza John Hopkins, je idealen za novince, ki se želijo naučiti sestaviti podatkovni izdelek, ustvariti sklepe na podlagi podatkov in vaditi strojno učenje.
Preden se pridružijo, se morajo študenti osnovno seznaniti s Pythonom.
Tečaji so brezplačni, vendar bodo posamezniki, ki želijo pridobiti certifikat, morda morali plačati malo, saj se večina certifikatov Coursera začne pri 50 USD.
8. Program EdX Big Data MicroMasters
Ta tečaj je del programa Big Data MicroMasters in vam bo pomagal izboljšati svoje znanje programiranja in matematike, medtem ko boste spoznavali analitiko velikih podatkov.
V tem tečaju se boste naučili shranjevati, ravnati in analizirati podatke za sprejemanje boljših poslovnih odločitev v današnjem digitalnem svetu.
Naučili se boste uporabljati tehnologije, kot sta Apache Spark in R, ki sta pomembna analitična orodja. Do konca tega tečaja se boste lahko ustvarjalno in iniciativno lotili obsežnih izzivov podatkovne znanosti.
9. Udacity Business Analytics Nanodegree
V tem programu boste obvladali temeljne podatkovne spretnosti, ki jih je mogoče uporabiti v različnih funkcijah in panogah. Naučili se boste uporabljati Excel za analizo podatkov in gradnjo modelov, SQL za poizvedovanje po bazah podatkov in Tableau za ustvarjanje informativnih vizualizacij podatkov.
Za ta osnovni kurikulum ni predpogojev.
Udacity priporoča, da imate predhodno računalniško znanje in da lahko prenesete in namestite programsko opremo, da boste uspeli.
10. DataCamp analiza podatkov v Excelu
V tem tečaju se boste naučili uporabljati bližnjice na tipkovnici, ki prihranijo čas, pretvoriti in očistiti formate podatkov, kot so besedilo, čas in datum, ter ustvariti neverjetne logične funkcije in pogojne agregacije, hkrati pa se naučiti uporabljati bližnjice na tipkovnici, ki prihranijo čas.
Obvladali boste več kot 35 novih Excelovih funkcij, vključno s CONCATENATE, VLOOKUP in AVERAGEIF(S), ter delali z resničnimi podatki Kickstarterja, da boste s pomočjo praktične prakse ocenili, kaj naredi uspešen projekt.
Pogosto zastavljena vprašanja o spletnem potrdilu za spletno analizo podatkov
Kakšna je vrednost potrdila Data Analytics?
Certifikat Data Analytics je vredno truda, ja! če iščete službo v analitiki podatkov. Certifikat za analitiko podatkov vam bo zagotovil vse potrebne spretnosti in znanja za pridobitev službe kot analitik podatkov.
Ali je mogoče, da analitik podatkov dela samostojno?
Samostojno delo je danes ena najboljših alternativ za podatkovne znanstvenike, tako za novince kot strokovnjake. Kot samostojni podjetnik podatkovne znanosti imate veliko prilagodljivosti glede izbire projektov, upravljanja časa in plačila. Prav tako je odlična možnost za začetnike, ki želijo pridobiti več praktičnih izkušenj z delom na projektih iz resničnega sveta.
Je Data Analytics obetavna karierna pot?
Da, podatkovna analitika je pametna izbira kariere, saj so podatki postali pomemben vidik procesa odločanja katere koli industrije. Posledično so analitiki podatkov zelo povpraševani, zaradi česar so ena izmed najboljših izbir zaposlitve.
Ali obstaja potreba po kodiranju v analitiki podatkov?
Ne, če sem iskren. Analitikom podatkov ni treba kodirati kot del svojih vsakodnevnih odgovornosti. Za preproste funkcije analize podatkov, kot je preučevanje trendov podatkov Google Analytics, običajno ni treba ustvariti kode.
Kakšno vlogo ima SQL pri analizi podatkov?
SQL je za mnoge ljudi "meso in krompir" analize podatkov – uporablja se za dostop do podatkov v bazah podatkov, njihovo čiščenje in analizo. Preprosto je razumeti, vendar ga uporabljajo vrhunske svetovne korporacije za reševanje izjemno težkih problemov.
Top priporočila
- 15 najboljših zobozdravstvenih šol na Floridi – najvišja šolska lestvica
- Najboljših 11 zdravstvenih šol na Floridi – lestvica šol na Floridi
- 30 najboljših filmskih igralskih šol na svetu
- 20 najboljših medicinskih šol na Filipinih – šolska lestvica
- 20 najboljših vojaških šol za dečke – lestvica ameriških šol.
zaključek
Analiza podatkov je bila največja vrzel v spretnostih pred dvema letoma in je še vedno.
Podjetja zbirajo podatke že desetletja, a mnogi ne vedo, kako bi te podatke uporabili za boljše poslovne odločitve.
Zato podjetja iščejo posameznike, ki lahko analizirajo in interpretirajo te podatke. Podjetja potrebujejo ljudi, ki lahko razumejo podatke in jih prevedejo v razumljivo obliko za upravljanje, da lahko sprejemajo boljše poslovne odločitve. Posameznike s temi veščinami analitike podatkov lahko imenujemo analitiki podatkov ali analitiki poslovne inteligence (BI).
