Kuna vyeti vingi vya uchanganuzi wa data mtandaoni lakini wakati mwingine ni vigumu sana kutambua baadhi ya vyeti bora zaidi kati ya hizi zote za uchanganuzi wa data mtandaoni.
Uchanganuzi wa data ni mojawapo ya sekta inayokua kwa kasi na inayohitajika sana leo. Kampuni ya utafiti wa soko ya Gartner inakadiria kuwa matumizi ya biashara kwenye data na suluhu za uchanganuzi yatafikia dola bilioni 189 mnamo 2022, kutoka dola bilioni 150 mnamo 2019.
Kufikia 2025, soko kubwa la data ulimwenguni linatarajiwa kuwa na thamani ya $ 103 bilioni.
Kuongezeka kwa mahitaji ya wataalamu wa sayansi ya data kunamaanisha kuwa watu wengi zaidi kuliko hapo awali wanachukua kozi za uchanganuzi wa data mtandaoni. Kama manufaa ya ziada, kozi nyingi kati ya hizi hutoa cheti au kitambulisho ili kukusaidia kujitokeza.
Ikiwa unazingatia kuchukua a kozi ya udhibitisho, tumekufunika. Tumekusanya orodha ya vyeti 20 bora zaidi vya uchanganuzi wa data mtandaoni ili kukusaidia kuanza. Lakini kabla ya hapo, wacha tuhakikishe kuwa tuko kwenye ukurasa mmoja.
Orodha ya Yaliyomo
Uchambuzi wa data ni nini?
Uchakataji na uchanganuzi wa takwimu wa hifadhidata zilizopo ni somo la uchanganuzi wa data. Wachanganuzi huzingatia kubuni njia za kunasa, kuchakata na kupanga data ili kugundua maarifa yanayoweza kutekelezeka kwa masuala ya sasa, na pia kubainisha njia bora ya kuwasiliana na taarifa hii.
Kwa ufupi, data na uchanganuzi zinahusika na kutafuta suluhisho kwa changamoto ambazo hatuna uhakika wa majibu yake. Pia inategemewa kutoa matokeo ambayo yanaweza kusababisha manufaa ya haraka.
Uchanganuzi wa data pia unajumuisha matawi mengine machache ya takwimu kubwa na uchanganuzi unaosaidia katika mchanganyiko wa vyanzo tofauti vya data na ugunduzi wa miunganisho huku kurahisisha matokeo.
Manufaa ya Uchanganuzi wa Data
Uchanganuzi mkubwa wa data una manufaa kadhaa kwa biashara leo.
Uchanganuzi wa data husaidia katika:
- Uamuzi bora zaidi,
- Huwezesha usimamizi madhubuti wa hatari,
- Inaboresha uzoefu wa wateja, na
- Huongeza thamani ya chapa.
Kwa kuzingatia faida hizi, kuna ongezeko la mahitaji ya wataalamu wenye ujuzi katika uwanja wa uchanganuzi wa data.
Wataalamu hawa wanatarajiwa kuwa na sio maarifa ya kinadharia tu bali pia ujuzi wa vitendo kuhusu uchanganuzi mkubwa wa data.
Ili kuhakikisha hili, waajiri wanatafuta watahiniwa ambao wamepitia mafunzo au kozi za uidhinishaji ambazo hutoa mfiduo wa vitendo kwa suala hilo.
Mbali na kuwa na uwezo wa kuchambua data, wataalamu hawa wanapaswa pia kuunda taswira ya habari ya data hiyo ili watumiaji wasio wa kiufundi waweze kuielewa pia. Hapa ndipo zana kama vile Tableau zinapotumika. Zana hizi hukuruhusu kuunda chati wasilianifu, grafu, grafu na jedwali zinazosimulia hadithi kuhusu utendaji wa shirika lako kulingana na viashirio vyake muhimu vya utendakazi (KPIs).
Uchanganuzi wa Data dhidi ya Sayansi ya Data
takwimu Sayansi na Uchanganuzi wa Data zote hushughulikia Data Kubwa, lakini kwa njia tofauti. Sayansi ya Data ni neno pana linalojumuisha uchanganuzi wa data na sayansi ya data.
Hisabati, Takwimu, Sayansi ya Kompyuta, Sayansi ya Habari, Mafunzo ya Mashine, na Akili Bandia zote zimejumuishwa katika Sayansi ya Data.
Uchimbaji wa data, makisio ya data, uundaji wa ubashiri, na uundaji wa algoriti ya kujifunza kwa mashine zote hutumika kugundua ruwaza kutoka kwa mkusanyiko mkubwa wa data na kuzigeuza kuwa mikakati ya biashara yenye maana. Uchanganuzi wa data, kwa upande mwingine, unahusika zaidi na Takwimu, Hisabati, na Uchambuzi wa Takwimu.
Uchanganuzi wa Data unalenga kufichua maarifa mahususi yaliyotolewa, ilhali Sayansi ya Data inalenga kufichua uhusiano muhimu kati ya seti kubwa za data.
Ili kuiweka kwa njia nyingine, Uchanganuzi wa Data ni sehemu ndogo ya Sayansi ya Data ambayo inazingatia ufumbuzi wa kina zaidi wa masuala ambayo Sayansi ya Data inaibua.
Sayansi ya Data inalenga kupata masuala mapya na ya kuvutia ambayo yanaweza kusaidia biashara kufanya uvumbuzi. Uchanganuzi wa data, kwa upande mwingine, unalenga kupata majibu kwa maswali haya na kubainisha jinsi yanavyoweza kutekelezwa ndani ya kampuni ili kuhimiza uvumbuzi unaoendeshwa na data.
Orodha ya Vyeti Bora vya Uchanganuzi wa Data Mtandaoni
Ifuatayo ni orodha ya Vyeti bora vya Uchanganuzi wa Data mtandaoni:
- Udhibitisho wa Kitaalam wa Uchambuzi wa SAS
- Mtaalamu wa Utunzaji wa Data ulioidhinishwa wa SAS
- DASCA: Mwanasayansi Mkuu wa Takwimu
- Imethibitishwa na Microsoft: Mshirika wa Mwanasayansi wa Data wa Azure
- Cheti cha Mtaalamu wa Sayansi ya Data ya IBM
- Cheti cha Mtaalamu wa Sayansi ya Data cha HarvardX
- Coursera: Utaalamu wa Sayansi ya Data na Chuo Kikuu cha John Hopkins
- Mpango wa EdX Big Data MicroMasters
- Udacity Business Analytics Nanodegree
- Uchambuzi wa DataCamp katika Excel.
Vyeti 10 bora vya uchanganuzi wa data mtandaoni
1. Udhibitisho wa Kitaalam wa Uchambuzi wa SAS
Hii ni kiwango cha juu uthibitisho wa sayansi ya data inayotolewa na Chuo cha SAS cha Sayansi ya Data, na inashughulikia mada mbalimbali kama vile takwimu, uchanganuzi wa kuona, urejeleaji wa vifaa, misingi ya Hadoop, uchimbaji data, na zaidi.
Wanafunzi lazima wawe na angalau miezi sita ya uzoefu wa programu kabla ya kutuma ombi la uthibitisho, ambao una kozi tisa na majaribio matatu.
Kwa sababu ya uhalali wa jukwaa na uwasilishaji wa kina wa mada nyingi za sayansi ya data, wengi wanaona hiki kuwa cheti bora zaidi cha sayansi ya data.
2. Mtaalamu wa Utunzaji wa Data ulioidhinishwa wa SAS
Ili kukidhi mitindo mbalimbali ya kujifunza ya washiriki, Uthibitishaji wa Data Kubwa wa SAS hutoa mafunzo yanayoongozwa na mwalimu na njia za kujifunzia za kielektroniki za kujifunzia.
Kabla ya kujiandikisha, wanafunzi wanapaswa kuwa na uelewa mkubwa wa upangaji programu, ikijumuisha mbinu za kudanganya data na SQL.
Zana za usimamizi wa data na Hadoop ni kati ya mada zilizoshughulikiwa. Kuna kozi nne za mafunzo na mtihani mmoja tu kwenye kifurushi hiki.
Cheti cha Kuhifadhi Data, kama vile vyeti vingine vya SAS, ni huduma inayotegemea usajili ambayo hukupa ufikiaji wa wingu kwa mwaka mmoja kabla ya kuirejesha upya.
3. DASCA: Mwanasayansi Mkuu wa Takwimu
Baraza la Sayansi ya Data la Amerika, au DASCA, ndicho chanzo kikuu cha vyeti vya sayansi ya data vinavyotambulika kimataifa. Vitambulisho vyake vya SDS (Mwanasayansi Mwandamizi wa Takwimu) na PDS (Mwanasayansi Mkuu wa Takwimu) ni miongoni mwa vyeti vya kifahari zaidi ulimwenguni kwa wanasayansi wa data. Angalia jinsi ya kuwa mwanasayansi wa data na digrii ya bachelor.
Wagombea kutoka taaluma mbalimbali, ikiwa ni pamoja na usimamizi wa biashara, fedha, takwimu na teknolojia, wanaweza kuchukua fursa ya programu za kina za uthibitishaji wa sayansi ya data ya muuzaji zisizoegemea upande wowote.
4. Imethibitishwa na Microsoft: Mshirika wa Mwanasayansi wa Data wa Azure
Je, ungependa kuelewa jinsi ya kuunda na kuendesha mzigo wa kujifunza kwa mashine? Udhibitisho Mshirika wa Mwanasayansi wa Data wa Azure kutoka Microsoft ndio wako.
Sehemu bora zaidi kuhusu uthibitisho huu wa Microsoft ni kwamba unaweza kuusomea bila malipo kwa kutumia zana za kujifunzia za Microsoft, hata hivyo, kuna chaguo za malipo zinazoongozwa na mwalimu zinazopatikana. Uthibitishaji huo unajumuisha suluhu za AI, usindikaji wa lugha asilia, na kujifunza kwa mashine.
5. Cheti cha Mtaalamu wa Sayansi ya Data ya IBM
Cheti cha Mtaalamu wa Sayansi ya Data ya IBM ni kitambulisho kingine muhimu cha data mtandaoni. Wagombea wanaotaka kuanza taaluma zao za kitaalam za sayansi ya data wanaweza kuzingatia mpango wa uidhinishaji wa sayansi ya data wa kiwango cha wanaoanza.
Uthibitishaji huo unajumuisha utangulizi wa sayansi ya data kwa kujifunza mashine, chatu, zana huria na SQL katika kipindi cha kozi tisa.
Kozi zao zinaweza kukamilika kwa wakati wako, wakati watengenezaji wa kozi wanapendekeza kuzikamilisha baada ya miezi mitatu.
6. Cheti cha Mtaalamu wa Sayansi ya Data cha HarvardX
HarvardX inatoa aina mbalimbali za kozi za mtandaoni zilizoundwa ili kuwasaidia maprofesa kuboresha ufundishaji na ujifunzaji kupitia njia za chuo kikuu na mtandaoni.
Ukiwa na Cheti cha Mtaalamu wa Sayansi ya Data cha HarvardX, utajifunza misingi ya sayansi ya data kama vile R na kujifunza kwa mashine kupitia masomo ya ulimwengu halisi.
Cheti cha sayansi ya data cha HarvardX huwapa waombaji taarifa na uwezo wanaohitaji ili kutatua changamoto za uchanganuzi wa data za ulimwengu halisi.
Kozi tisa zinazounda uidhinishaji wa kitaalamu wa sayansi ya data hushughulikia mada ikijumuisha taswira, kujifunza kwa mashine, urejeleaji wa mstari, uwezekano, mizozo ya data na zaidi.
7. Coursera: Utaalamu wa Sayansi ya Data na Chuo Kikuu cha John Hopkins
Cheti hiki cha Coursera, kinachotolewa na Chuo Kikuu cha John Hopkins, ni bora kwa wanaoanza wanaotaka kujifunza jinsi ya kuunda bidhaa ya data, kutoa hitimisho linalotokana na data, na kufanya mazoezi ya kujifunza kwa mashine.
Kabla ya kujiunga, wanafunzi wanapaswa kuwa na ujuzi wa kimsingi na Python.
Kozi ni bure, lakini watu binafsi wanaotaka kuthibitishwa wanaweza kulipa ada kidogo, kwani vyeti vingi vya Coursera huanzia $50.
8. Mpango wa EdX Big Data MicroMasters
Kozi hii ni sehemu ya mpango wa Big Data MicroMasters na itakusaidia kuboresha ustadi wako wa kupanga programu na hisabati huku ukijifunza kuhusu uchanganuzi mkubwa wa data.
Katika kozi hii, utajifunza jinsi ya kuhifadhi, kushughulikia na kuchanganua data ili kufanya maamuzi bora ya biashara katika ulimwengu wa kisasa wa kidijitali.
Utajifunza jinsi ya kutumia teknolojia kama Apache Spark na R, ambazo ni zana muhimu za uchanganuzi. Utaweza kukabiliana na changamoto kubwa za sayansi ya data kwa ubunifu na juhudi ifikapo mwisho wa kozi hii.
9. Udacity Business Analytics Nanodegree
Utakuwa na ujuzi wa kimsingi wa data ambao unaweza kutumika katika vipengele vyote na tasnia katika mpango huu. Utajifunza jinsi ya kutumia Excel kuchanganua data na kuunda miundo, SQL ili kuuliza hifadhidata, na Tableau kuunda taswira za data zenye taarifa.
Hakuna mahitaji ya lazima kwa mtaala huu wa kimsingi.
Udacity ilipendekeza kuwa na utaalamu wa awali wa kompyuta na uweze kupakua na kusakinisha programu ili kufanikiwa.
10. Uchambuzi wa DataCamp katika Excel
Katika kozi hii, utajifunza jinsi ya kutumia mikato ya kibodi ya kuokoa muda, kubadilisha na kusafisha miundo ya data kama vile maandishi, saa na tarehe, na kuunda vipengele vya ajabu vya mantiki na miunganisho ya masharti huku ukijifunza jinsi ya kutumia mikato ya kibodi ya kuokoa muda.
Utakuwa bwana zaidi ya vitendaji 35 vipya vya Excel, ikijumuisha CONCATENATE, VLOOKUP, na AVERAGEIF(S), na pia kufanya kazi na data ya ulimwengu halisi ya Kickstarter ili kutathmini kinachofanikisha mradi, kupitia mazoezi ya vitendo.
Maswali Yanayoulizwa Sana kuhusu Cheti cha Mtandaoni cha Uchanganuzi wa Data
Je, cheti cha Uchambuzi wa Data kina thamani gani?
Cheti cha Uchambuzi wa Data Kinafaa, Ndiyo! ikiwa unatafuta kazi katika uchanganuzi wa data. Cheti cha uchanganuzi wa data kitakupa ujuzi na maarifa yote muhimu ili kupata kazi kama mchambuzi wa data.
Je, inawezekana kwa mchambuzi wa data kufanya kazi kwa kujitegemea?
Freelancing ni mojawapo ya njia mbadala bora za wanasayansi wa data leo, kwa wanaoanza na wataalam. Kama mfanyakazi huru wa sayansi ya data, unaweza kubadilika sana katika suala la uteuzi wa mradi, usimamizi wa wakati na malipo. Pia ni chaguo bora kwa wanaoanza ambao wanataka kupata uzoefu zaidi wa kushughulikia kwa kufanya kazi kwenye miradi ya ulimwengu halisi.
Je, Uchambuzi wa Data ni njia ya kuahidi ya kazi?
Ndiyo, uchanganuzi wa data ni chaguo mahiri la taaluma kwa sababu data imekuwa kipengele muhimu cha mchakato wa kufanya maamuzi wa sekta yoyote. Kwa hivyo, wachambuzi wa data wanahitajika sana, na kuwafanya kuwa moja ya chaguo bora za kazi.
Je, kuna haja ya kuweka msimbo katika uchanganuzi wa data?
Hawana, kuwa waaminifu. Wachanganuzi wa data hawahitajiki kurekodi kama sehemu ya majukumu yao ya kila siku. Vipengele rahisi vya uchanganuzi wa data, kama vile kukagua mitindo ya data ya Google Analytics, kwa kawaida hailazimu kuunda msimbo.
SQL ina jukumu gani katika uchanganuzi wa data?
SQL ni 'nyama na viazi' ya uchanganuzi wa data kwa watu wengi-hutumika kufikia, kusafisha, na kuchanganua data iliyo katika hifadhidata. Ni rahisi kuelewa, lakini inatumiwa na mashirika ya juu ulimwenguni kushughulikia shida ngumu sana.
Mapendekezo ya Juu
- Shule 15 Bora za Meno huko Florida - Nafasi za Juu za Shule
- Shule 11 Bora za Matibabu za Florida - Nafasi za Shule ya Florida
- Shule 30 Bora za Uigizaji wa Filamu Duniani
- Shule 20 Bora za Matibabu nchini Ufilipino - Nafasi za Shule
- Shule 20 Bora za Kijeshi kwa Wavulana - Nafasi za Shule za Marekani.
Hitimisho
Uchanganuzi wa data ulikuwa pengo kubwa zaidi la ujuzi miaka miwili iliyopita, na linaendelea kuwa hivyo.
Biashara zimekuwa zikikusanya data kwa miongo kadhaa, lakini wengi hawajui jinsi ya kutumia data hiyo kufanya maamuzi bora ya biashara.
Kwa hivyo, makampuni yanatafuta watu binafsi ambao wanaweza kuchambua na kutafsiri data hiyo. Biashara zinahitaji watu wanaoweza kuelewa data na kuitafsiri katika muundo unaoeleweka kwa usimamizi ili wafanye maamuzi bora ya biashara. Watu walio na ujuzi huu wa uchanganuzi wa data wanaweza kuitwa wachanganuzi wa data au wachanganuzi wa akili ya biashara (BI).
