10 најбољих бесплатних онлајн курсева за аналитику података

By
Викторија
-
0
3234
бесплатни онлајн курсеви анализе података
бесплатни онлајн курсеви анализе података

Постоје ли бесплатни онлајн курсеви за анализу података? Наравно, постоје! Ови курсеви нису корисни само зато што су бесплатни, или само зато што су онлајн и самостални, али погодите шта? Они су врхунски!

Пошто је анализа података кључна компонента пословања, постоји све већа потражња за стручњацима за анализу података. Еволуција технологије и свакодневно повећање одлука зависних од података такође је била студија случаја.

Одједном, чини се да је анализа података врућа тема, остављајући вас да се питате шта је то. Не морате да тражите даље; Ворлд Сцхоларс Хуб има најбоља решења!

Преглед садржаја

Шта је аналитика података?

Аналитика података је општи назив за различите врсте анализе података. Бави се коришћењем доступних увида и трендова за решавање одређеног проблема. Једноставно речено, анализа података се бави систематском анализом података или статистике.

На основу разумевања и примене образаца података, анализа података је до краја да се донесе научно делотворна одлука. Научно у смислу да подаци морају да прођу кроз различите кораке и процесе пре него што се може донети одлука.

Било која врста информација може бити подвргнута анализи података јер је то тајна оптимизације учинка, максимизације профита и тачног доношења одлука у сваком послу.

Још једна лепа ствар у вези са аналитиком података је њена разноликост послова. Са аналитиком података, можете бити аналитичар података, аналитичар пословне интелигенције, научник података, инжењер података, оперативни аналитичар, менаџер пројекта или аналитика ИТ система, да споменемо само неке.

Постоје различити кораци који су укључени у анализу података, а сви они су за раст пословања. Свака од ових фаза има кључ за пословну ефикасност.

Који су кораци укључени у аналитику података?

Испод су 4 корака укључена у анализу података:

1. Дескриптивна аналитика:

Дескриптивна аналитика се бави тиме колико добро послује. Најчешће постављано питање у овој фази је „Шта се дешава у вашем послу?“

У овом аспекту аналитике података, дубоке информације нису потребне. Она одговара на питање да ли постоји неометано вођење пословања или не. Стога одговор често није довољно детаљан.

2. Дијагностичка аналитика:

Ово је корак након дескриптивне аналитике. Дијагностичка аналитика се бави основним узроком проблема. Питање које се поставља у овој фази увек почиње са а зашто. На пример: „Зашто се ово дешава вашем предузећу?“

Уз детаљне информације о пословању, проблем „зашто“ је стављен на видело. Ова фаза помаже да се идентификују пословне аномалије.

3. Предиктивна аналитика:

Ово је корак након дијагностичке анализе. У предиктивној аналитици, претходне статистике и алгоритми се користе за давање препорука. Најчешће постављано питање у овој фази је „шта ће се највероватније догодити у будућности?“

Ова техника је заснована на трендовима и обрасцима током година. Користи се за одређивање да ли ће се одређени тренд поновити. Такође помаже да се дају најбоље доступне препоруке за будућа дешавања.

4. Прескриптивна аналитика:

Ово је корак након предиктивне аналитике. Прескриптивна аналитика одређује најбољи избор акције. Ова област помаже да се одговори на питање „Шта треба да се уради?“

Она одређује шта треба радити, а шта не. Ово се може користити за саветовање корисника о могућим резултатима и шта треба учинити за максималну оптимизацију пословања. У овој фази, чак и суочени са неизвесношћу, доноси се одлука заснована на подацима.

На шта треба обратити пажњу када бирате бесплатни онлајн курс за аналитику података

Одабир курса који вам највише одговара је много више посла него што мислите да јесте. Неки фактори се морају узети у обзир пре него што се одлучите за онлајн курс.

У наставку су наведени неки фактори које треба узети у обзир при одабиру бесплатног курса за анализу података на мрежи:

1. Кредибилитет и рејтинг:

Ово се мора пазити пре него што изаберете било који курс. Ово укључује рецензије студената који су раније похађали курс. Одређује колико се курсу може веровати. Нећете желети да се одлучите за курс и успут схватите да је он са оценом 1.0. То ти се не би свидело, зар не?

2. Трајање курса:

Онлине курсеви могу бити краткорочни (од неколико сати до недеља) или дугорочни (месеци до године). Трајање курса треба да зависи од ваше доступности и нивоа свеобухватности. Генерално, дугорочни курсеви су често детаљнији у поређењу са краткорочним курсевима.

3. Интензитет:

Онлине курсеви су различити курсеви за почетнике, средње и напредне, док су неки серије које се састоје од свих ових фаза. Остали курсеви захтевају да имате основно знање пре него што се одлучите за курс.

Када бирате курс из аналитике података, изаберите курс који највише одговара вашем тренутном нивоу образовања.

4. Доступност курса:

Неки бесплатни курсеви су доступни у одређеном временском периоду (привремено доступни), док су други доступни доживотно. Одабир курса који је трајно доступан је најбољи јер се увек можете обратити на њих у случају неизвесности у вези са предметом.

5. Програми подршке и менторства:

Постоје нека повлачења у већини бесплатних курсева и ова повлачења укључују сертификате о курсу, подршку и програме менторства. Неки од ових програма подршке и менторства укључују платформе за дискусију, садржаје за предавања уживо и алате за симулацију.

Упркос овом повлачењу, финансијска помоћ је опција у неким од ових курсева.

6. Дељиви сертификат и финансијска помоћ:

Сертификат који се издаје по завршетку курса служи као доказ професионализма. Иако већина платформи за онлајн учење захтева токен за добијање сертификата који се може делити, док неке платформе нуде финансијску помоћ за студенте који желе да студирају ове курсеве бесплатно и да и даље буду сертификовани. Обавезно проверите да ли је финансијска помоћ доступна ако сертификати нису бесплатни.

Који су најбољи бесплатни курсеви за аналитику података на мрежи?

Испод су најбољи бесплатни курсеви за анализу података на мрежи:

10 најбољих бесплатних онлајн курсева за аналитику података

1. Кратки курс анализе података

  • Најбоље за:  Почетници
  • Рејтинг: КСНУМКС од КСНУМКС
  • Трајање: 15 минута дневно
  • Платформа: Цареер Фоундри.

Кратак курс Аналитике података је практичан увод у аналитику података. У овом курсу ћете почети са чишћењем и закључити са визуелизацијама (укључујући графиконе и графиконе) и кључним увидима. Ради бољег разумевања, прави скуп података ће се користити за решавање пословних проблема.

Овај курс садржи увод у податке, а такође садржи и неке вежбе. Сваког дана добијате 5 дневних лекција самосталног темпа у временском распону од 15 минута.

Сваки водич садржи мешавину видео увода, писмених лекција, практичних задатака и интерактивних квизова. Садржи увод у аналитику података која је свеобухватна студија која укључује чишћење података, визуелизацију и коначан увид.

2. Разумевање науке о подацима

  • Најбоље за: Почетници
  • Рејтинг: Не наводи
  • Трајање: КСНУМКС сати
  • Платформа: Датацамп.

Разумевање науке о подацима ће проширити ваше знање о науци о подацима, машинском језику, визуелизацији података, инжењерингу података и рачунарству у облаку. Овај курс се састоји од 15 видео записа и 48 вежби.

На овом курсу ћете научити основе науке о подацима, прикупљања података, складиштења, припреме, истраживања, визуелизације, експериментисања и предвиђања.

Такође ћете научити тумачење података и њихово укључивање у свакодневни живот. Такође, бићете поучени улогама научника података без бриге о кодирању.

3. Увод у аналитику података

  • Најбоље за: Почетници
  • Рејтинг: КСНУМКС од КСНУМКС
  • Трајање: 6 месеци
  • Платформа: Цоурсера.

Увод у аналитику података водиће вас кроз анализу података од нуле јер није потребно претходно искуство. Овај курс ће вас просветлити о вештинама које су вам потребне да бисте били спремни за каријеру у аналитици података.

На овом курсу ћете научити како да припремите, организујете, анализирате и визуелизујете податке за анализу. Такође, бићете научени како да користите табеле, СКЛ и Р програмирање да бисте завршили анализе и прорачуне.

4. Увод у анализу података

  • Најбоље за: Почетници
  • Рејтинг: Не наводи
  • Трајање: приближно КСНУМКС недеље
  • Платформа: Удацити.

Увод у анализу података садржи информације о томе како поставити упите, организовати своје податке у употребљив формат и решити све проблеме. Такође садржи лекције о испитивању података, тражењу образаца у њима, развоју ваше интуиције података и доношењу пресуда, закључака или предвиђања.

Такође ће се сматрати најбољим начинима да изразите своје налазе. Поред тога, научићете кодирање на сажетији и бржи начин користећи Питхон библиотеке НумПи, Пандас и Матплотлиб.

Као предуслов за овај курс, требало би да се разумете са програмирањем у Питхон-у и да сте упознати са његовим концептима, пре него што се упишете на овај курс. Ако не, они имају курс о „уводном курсу програмирања Питхон-а“ који ће вас провести кроз ово.

5. Математика за науку о подацима

  • Најбоље за: Почетници
  • Рејтинг: Не наводи
  • Трајање: 5-6 сата.
  • Платформа: Алисон.

Математика за науку о подацима покрива основе вероватноће, статистике и линеарне алгебре у вези са коришћењем математике у науци о подацима. Пошто је основно разумевање математике потребно од сваког стручњака за податке (научника података, аналитичара података, пословног аналитичара или инжењера података), овај курс покрива све потребне аспекте.

Овај курс је за разлику од сваке апстрактне, непримењене математике. У Алисон ћете научити математику која ће вам омогућити да утичете на свет. Овај курс је трећи курс у низу. Да бисте извукли најбоље из овог курса, препоручљиво је да похађате ова прва два курса о науци о подацима пре него што почнете да узимате математику за науку о подацима.

6. Радионица Леан Аналитицс

  • Најбоље за: Почетници
  • Рејтинг: КСНУМКС од КСНУМКС
  • Трајање: 2 сата 23 минута
  • Платформа: Удеми.

Радионица Леарн аналитицс вам помаже да разумете основе аналитике, начин размишљања заснован на подацима и принципе леан стартуп. У овом курсу ћете погледати шест примера како се пословни модели односе на старт-уп предузећа свих величина.

Такође ћете научити како да сазнате време да кренете напред са доношењем одлуке и примените концепте Леан Аналитицс на успостављена предузећа и производе.

7. Увод у анализу података помоћу програма Екцел

  • Најбоље за:  Почетници
  • Рејтинг: Не наводи
  • Трајање: 4 недеље (на 2-4 сата недељно)
  • Платформа: едКс

Мицрософт Екцел и његове интегрисане пивот табеле су једна од најбољих аналитичких карактеристика за анализу података. У овом курсу ћете научити како да извршите анализу података користећи Екцел-ове најомиљеније функције.

У Уводу у анализу података помоћу Екцел-а, открићете како да направите заокретне табеле у Екцел-у користећи низ редова и колона. Такође ћете бити сведоци ефикасности Екцел стожера у акцији, укључујући његову способност да сумира податке на различите начине, олакша брзо истраживање података и генерише проницљиво знање из прикупљених података.

8. Бајесова статистика: од концепта до анализе података

  • Најбоље за: Средњи
  • Рејтинг: КСНУМКС од КСНУМКС
  • Трајање: КСНУМКС сати
  • Платформа: Цоурсера.

Бајесов приступ статистици биће уведен у овом предмету кроз проучавање вероватноће и анализе података. Такође, биће поучени основе Бајесовог приступа као и његова примена на типичне типове података.

Бајесовски приступ ће бити у супротности са фреквентистичким приступом, као и предностима Бајесовог приступа. Да би се створило привлачно окружење за учење, овај курс комбинује видео записе предавања, компјутерске демонстрације, лектире, вежбе и табле за дискусију.

9. Гоогле аналитика података

  • Најбоље за: почетници
  • Рејтинг: КСНУМКС од КСНУМКС
  • Трајање: 6 месеци (по 10 сати недељно)
  • Платформа: Цоурсера.

Гоогле аналитика података вам даје темељно разумевање процедура и метода које млађи или придружени аналитичар података свакодневно користи.

У овом курсу ћете такође научити важне методе анализе које укључују чишћење података, анализу и визуелизацију помоћу ових алата: прорачунске табеле, СКЛ, Р програмирање и Таблеау. Такође ћете научити како да прикажете налазе података на контролним таблама, презентацијама и популарним платформама за визуелизацију.

КСНУМКС. Научите да кодирате за анализу података

  • Најбоље за: почетници
  • Рејтинг: КСНУМКС од КСНУМКС
  • Трајање: КСНУМКС сати
  • Платформа: ОпенЛеарн.

Научите да кодирате за анализу података ће вас научити како да креирате своје рачунарске програме помоћу кодирања (један по ред кода). Због популарности Питхон-а у свим академским областима, то је програмски језик који се користи у овом курсу.

Користећи стварне податке Светске банке, Светске здравствене организације и других организација, биће спроведене вежбе кодирања и анализе писања помоћу познате Јупитер Нотебоокс платформе. Ово вам омогућава да одмах видите резултат покретања вашег кода и олакшава вам да уочите и исправите грешке.

На овом курсу ћете научити како да приступите отвореним подацима, припремите их за анализу, креирате визуелизације и документујете и дистрибуирате анализе јавно и приватно.

Често постављана питања укључена Бесплатни онлајн курсеви аналитике података

Који је најбољи бесплатни курс за анализу података на мрежи?

Кратак курс аналитике података од ЦареерФоундри

Да ли је наука о подацима исто што и аналитика података?

Не.

Које су ми могућности за посао доступне ако студирам аналитику података?

Уз аналитику података, можете бити аналитичар података, аналитичар пословне интелигенције, научник података, инжењер података, оперативни аналитичар, менаџер пројекта, аналитика ИТ система и још много тога.

Да ли су сви курсеви анализе података погодни за почетнике?

Не, неки курсеви захтевају предуслов знања у неким областима пре него што се можете пријавити за курс.

Колико је анализа података важна за предузећа?

Аналитика података је тајна оптимизације перформанси, максимизације профита и тачног доношења одлука у сваком послу.

Такође препоручујемо

Закључак:

Одједном се чини да сви причају о аналитици података, а ви кажете „Каква је ова аналитика података?“ Као што смо раније обећали, надамо се да сте успели да разумете о чему се ради у анализи података.

Такође се надамо да сте могли да бирате између разних бесплатних курсева за анализу података. Волели бисмо да чујемо од вас!