10 bästa dataanalyscertifieringar online

By
Marcelino
-
0
3154
Bästa dataanalyscertifieringar online
Bästa dataanalyscertifieringar online

Det finns många dataanalyscertifieringar online men ibland är det verkligen svårt att identifiera några av de bästa av alla dessa onlinedataanalyscertifieringar.

Dataanalys är en av de snabbast växande och mest efterfrågade industrierna idag. Marknadsundersökningsföretaget Gartner räknar med att företagens utgifter för data- och analyslösningar kommer att nå 189 miljarder USD 2022, upp från 150 miljarder USD 2019.

År 2025 förväntas den globala big data-marknaden vara värd 103 miljarder dollar.

Den växande efterfrågan på yrkesverksamma inom datavetenskap innebär att fler människor än någonsin tar kurser i dataanalys online. Som en extra fördel erbjuder många av dessa kurser ett certifikat eller meriter som hjälper dig att sticka ut.

Om du funderar på att ta en certifieringskurs, vi har dig täckt. Vi har sammanställt en lista över de 20 bästa dataanalyscertifieringarna online för att hjälpa dig komma igång. Men innan dess, låt oss se till att vi är på samma sida.

Vad är Data Analytics?

Bearbetning och statistisk analys av befintliga datamängder är föremål för dataanalys. Analytiker fokuserar på att utveckla sätt att fånga, bearbeta och organisera data för att få fram handlingskraftiga insikter för aktuella problem, samt att bestämma det bästa sättet att kommunicera denna information.

Enkelt sagt handlar data och analys om att hitta lösningar på utmaningar där vi är osäkra på svaren. Det bygger också på att leverera resultat som kan resultera i snabba fördelar.

Dataanalys inkluderar också några andra grenar av större statistik och analys som hjälper till i kombinationen av olika datakällor och upptäckten av kopplingar samtidigt som resultaten förenklas.

Fördelar med Data Analytics

Big data-analys har flera fördelar för företag idag.

Data Analytics hjälper till med:

  • Bättre beslutsfattande,
  • Möjliggör effektiv riskhantering,
  • Förbättrar kundupplevelsen, och
  • Ökar varumärkesvärdet.

Med tanke på dessa fördelar finns det en växande efterfrågan på skickliga yrkesmän inom området dataanalys.

Dessa yrkesmän förväntas ha inte bara teoretisk kunskap utan också praktisk kunskap om big data-analys.

För att säkerställa detta letar arbetsgivare efter kandidater som har genomgått utbildningar eller certifieringskurser som ger praktisk exponering för ämnet.

Förutom att kunna analysera datan bör dessa yrkesmän också kunna skapa informativa visualiseringar av den datan så att icke-tekniska användare också kan förstå den. Det är här verktyg som Tableau kommer in i bilden. Dessa verktyg låter dig skapa interaktiva diagram, grafer, grafer och tabeller som berättar en historia om din organisations prestation baserat på dess nyckelprestandaindikatorer (KPI:er).

Dataanalys kontra datavetenskap

Data Science och Data Analytics hanterar båda Big Data, men på olika sätt. Data Science är ett brett begrepp som omfattar både dataanalys och datavetenskap.

Matematik, statistik, Datavetenskap, Informationsvetenskap, Maskininlärning och Artificiell Intelligens ingår alla i Data Science.

Datautvinning, datainferens, prediktiv modellering och utveckling av maskininlärningsalgoritmer används alla för att upptäcka mönster från stora datamängder och omvandla dem till meningsfulla affärsstrategier. Dataanalys, å andra sidan, handlar mest om statistik, matematik och statistisk analys.

Data Analytics syftar till att avslöja de särskilda extraherade insikterna, medan Data Science fokuserar på att avslöja signifikanta samband mellan stora datamängder.

För att uttrycka det på ett annat sätt är Data Analytics en delmängd av Data Science som fokuserar på mer detaljerade lösningar på de problem som Data Science tar upp.

Data Science syftar till att hitta nya och intressanta frågor som kan hjälpa företag att förnya sig. Dataanalys syftar å andra sidan till att hitta svar på dessa frågor och bestämma hur de kan implementeras inom ett företag för att uppmuntra datadriven innovation.

Lista över de bästa dataanalyscertifieringarna online

Nedan är en lista över de bästa onlinedataanalyscertifieringarna:

10 bästa dataanalyscertifieringar online

1. SAS Advanced Analytics Professional Certification

Det här är en toppnivå datavetenskapscertifiering erbjuds av SAS Academy for Data Science, och det täcker ett brett spektrum av ämnen som statistik, visuell analys, logistisk regression, Hadoop-stiftelser, datautvinning och mer.

Studenter måste ha minst sex månaders erfarenhet av programmering innan de ansöker om certifieringen, som består av nio kurser och tre prov.

På grund av plattformens legitimitet och omfattande täckning av så många datavetenskapliga ämnen, anser många att detta är den största certifieringen för datavetenskap.

2. SAS Certified Data Curation Professional

För att passa olika deltagares inlärningsstilar erbjuder SAS Big Data Certification både instruktörsledd utbildning och e-lärande i egen takt.

Innan de registrerar sig bör studenterna ha en god förståelse för programmering, inklusive datamanipuleringstekniker och SQL.

Datahanteringsverktyg och Hadoop är bland de ämnen som tas upp. Det finns fyra utbildningar och endast en examen i detta paket.

Data Curation-certifikatet är, liksom andra SAS-certifieringar, en prenumerationsbaserad tjänst som ger dig tillgång till molnet i ett år innan du måste förnya det.

3. DASCA: Senior Data Scientist

Data Science Council of America, eller DASCA, är den ledande källan till internationellt erkända datavetenskapliga certifikat. Dess SDS (Senior Data Scientist) och PDS (Principal Data Scientist) referenser är bland de mest prestigefyllda i världen för datavetare. Kolla hur man gör bli datavetare med en kandidatexamen.

Kandidater från en mängd olika discipliner, inklusive företagsledning, ekonomi, statistik och teknik, kan dra fördel av den leverantörsneutrala datavetenskapscertifieringsinstitutionens omfattande, djupgående certifieringsprogram.

4. Microsoft-certifierad: Azure Data Scientist Associate

Vill du förstå hur man skapar och kör arbetsbelastningar för maskininlärning? Azure Data Scientist Associate-certifieringen från Microsoft är den för dig.

Det bästa med denna Microsoft-certifiering är att du kan studera för det gratis med hjälp av Microsofts lärverktyg, men det finns också premium, instruktörsledda alternativ tillgängliga. Certifieringen inkluderar AI-lösningar, naturlig språkbehandling och maskininlärning.

5. IBM Data Science Professional Certificate

IBM Data Science Professional Certificate är en annan användbar onlinedatareferens. Kandidater som vill börja sin professionella datavetenskapskarriär kan överväga datavetenskapscertifieringsprogrammet på nybörjarnivå.

Certifieringen inkluderar en introduktion till datavetenskap med maskininlärning, python, verktyg med öppen källkod och SQL under loppet av nio kurser.

Deras kurser kan genomföras på din egen tid, medan kursutvecklarna rekommenderar att du slutför dem på tre månader.

6. HarvardX:s Data Science Professional Certificate

HarvardX erbjuder en mängd olika onlinekurser utformade för att hjälpa professorer att förbättra undervisning och lärande genom lägen på campus och online.

Med HarvardX:s Data Science Professional Certificate lär du dig grunderna i datavetenskap som R och maskininlärning genom fallstudier i verkligheten.

HarvardX-certifieringen för datavetenskap ger sökande den information och de förmågor de behöver för att lösa verkliga dataanalysutmaningar.

De nio kurserna som utgör den professionella datavetenskapscertifieringen täcker ämnen inklusive visualisering, maskininlärning, linjär regression, sannolikhet, datatvistelse och mer.

7. Coursera: Data Science Specialization vid John Hopkins University

Detta Coursera-certifikat, som erbjuds av John Hopkins University, är idealiskt för nybörjare som vill lära sig att konstruera en dataprodukt, generera datadrivna slutsatser och träna maskininlärning.

Innan de går med bör eleverna ha en grundläggande förtrogenhet med Python.

Kurser är gratis, men individer som vill bli certifierade kan behöva betala en liten avgift, eftersom de flesta Coursera-certifieringar börjar på $50.

8. EdX Big Data MicroMasters-program

Den här kursen är en del av Big Data MicroMasters-programmet och hjälper dig att förbättra dina programmerings- och matematikkunskaper samtidigt som du lär dig om big data-analys.

I den här kursen får du lära dig hur du lagrar, hanterar och analyserar data för att kunna fatta bättre affärsbeslut i dagens digitala värld.

Du kommer att lära dig hur du använder teknologier som Apache Spark och R, som är viktiga analysverktyg. Du kommer att kunna närma dig storskaliga datavetenskapliga utmaningar med kreativitet och initiativ i slutet av denna kurs.

9. Udacity Business Analytics Nanodegree

Du kommer att bemästra grundläggande datafärdigheter som kan tillämpas över funktioner och branscher i detta program. Du kommer att lära dig hur du använder Excel för att analysera data och bygga modeller, SQL för att söka efter databaser och Tableau för att skapa informativa datavisualiseringar.

Det finns inga förutsättningar för denna grundläggande läroplan.

Udacity rekommenderar att du har tidigare datorexpertis och kan ladda ner och installera programvaran för att lyckas.

10. DataCamp Dataanalys i Excel

I den här kursen kommer du att lära dig hur du använder tidsbesparande kortkommandon, konverterar och rengör dataformat som text, tider och datum, och skapar fantastiska logiska funktioner och villkorliga sammanställningar samtidigt som du lär dig hur du använder tidsbesparande kortkommandon.

Du kommer att bemästra över 35 nya Excel-funktioner, inklusive CONCATENATE, VLOOKUP och AVERAGEIF(S), samt arbeta med verkliga Kickstarter-data för att bedöma vad som gör ett framgångsrikt projekt, genom praktisk övning.

Vanliga frågor om Online Data Analytics Online-certifikat

Vad är värdet av ett Data Analytics-certifikat?

Ett Data Analytics-certifikat är värt besväret, ja! om du söker jobb inom dataanalys. En dataanalyscertifiering ger dig alla nödvändiga färdigheter och kunskaper för att få ett jobb som dataanalytiker.

Är det möjligt för en dataanalytiker att arbeta på frilansbasis?

Frilansande är ett av de bästa alternativen för datavetare idag, för både nybörjare och experter. Som frilansare inom datavetenskap har du stor flexibilitet när det gäller projektval, tidshantering och lön. Det är också ett fantastiskt alternativ för nybörjare som vill få mer praktisk erfarenhet genom att arbeta med verkliga projekt.

Är Data Analytics en lovande karriärväg?

Ja, dataanalys är ett smart karriärval eftersom data har blivit en viktig aspekt av alla branschers beslutsprocess. Som ett resultat är dataanalytiker i hög efterfrågan, vilket gör dem till ett av de bästa jobbvalen.

Finns det ett behov av kodning i dataanalys?

Det gör de inte, om jag ska vara ärlig. Dataanalytiker behöver inte koda som en del av sitt dagliga ansvar. Enkla dataanalysfunktioner, som att undersöka Google Analytics-datatrender, kräver vanligtvis inte att du skapar kod.

Vilken roll spelar SQL i dataanalys?

SQL är "kött och potatis" för dataanalys för många människor – som används för att komma åt, rengöra och analysera data som finns i databaser. Det är enkelt att förstå, men det används av världens främsta företag för att ta itu med extremt svåra problem.

Topprekommendationer

Slutsats

Dataanalys var det största kompetensgapet för två år sedan, och det fortsätter att vara.

Företag har samlat in data i decennier, men många vet inte hur de ska använda dessa data för att fatta bättre affärsbeslut.

Som ett resultat letar företag efter individer som kan analysera och tolka denna data. Företag behöver människor som kan förstå informationen och översätta den till ett begripligt format för ledningen för att de ska kunna fatta bättre affärsbeslut. Individer med dessa dataanalysfärdigheter kan kallas dataanalytiker eller business intelligence (BI) analytiker.

RELATERADE ARTIKLARMer från författare