10 Pinakamahusay na Libreng Online na Data Analytics Course

By
Victoria
-
0
3234
libreng online na data analytics na mga kurso
libreng online na data analytics na mga kurso

Mayroon bang mga libreng online na data analytics na kurso? Syempre, meron! Ang mga kursong ito ay hindi lamang kapaki-pakinabang dahil sila ay libre, o dahil lamang sila ay online at self-paced ngunit hulaan kung ano? Top-notch sila!

Dahil ang data analytics ay isang mahalagang bahagi ng negosyo, mayroong tumataas na pangangailangan para sa mga espesyalista sa data analytics. Ang ebolusyon ng teknolohiya at ang araw-araw na pagtaas ng mga desisyon na umaasa sa data ay naging isang case study.

Biglang, ang data analytics ay tila isang mainit na paksa, na nag-iiwan sa iyong nagtataka kung ano ito. Hindi mo na kailangang tumingin pa; Ang World Scholars Hub ay may pinakamahusay na solusyon!

Ano ang Data Analytics?

Ang data analytics ay isang pangkalahatang pangalan para sa iba't ibang uri ng pagsusuri ng data. Tinatalakay nito ang paggamit ng mga available na insight at trend para malutas ang isang partikular na problema. Sa simpleng mga termino, ang pagsusuri ng data ay tumatalakay sa pagsusuri ng data o mga istatistika sa sistematikong paraan.

Batay sa pag-unawa at aplikasyon ng mga pattern ng data, ang data analytics ay hanggang sa dulo na ang isang siyentipikong epektibong desisyon ay ginawa. Sa pang-agham sa kahulugan na ang data ay kailangang sumailalim sa iba't ibang hakbang at proseso bago makagawa ng desisyon.

Anumang uri ng impormasyon ay maaaring sumailalim sa data analytics dahil ito ang sikreto sa pag-optimize ng pagganap, pag-maximize ng kita, at tumpak na paggawa ng desisyon sa bawat negosyo.

Ang isa pang magandang bagay tungkol sa data analytics ay ang pagkakaiba-iba ng trabaho nito. Sa data analytics, maaari kang maging isang data analyst, business intelligence analyst, data scientist, data engineer, operational analyst, project manager, o IT system analytics, upang banggitin ngunit ang ilan.

Mayroong iba't ibang mga hakbang na kasangkot sa data analytics, at lahat ng ito ay para sa paglago ng isang negosyo. Ang bawat isa sa mga yugtong ito ay may hawak na susi sa kahusayan ng negosyo.

Ano ang mga Hakbang na Kasangkot sa Data Analytics?

Nasa ibaba ang 4 na hakbang na kasangkot sa data analytics:

1. Descriptive analytics:

Ang mapaglarawang analytics ay tumatalakay sa kung gaano kahusay ang takbo ng isang negosyo. Ang pinakamadalas itanong sa yugtong ito ay "Ano ang nangyayari sa iyong negosyo?"

Sa aspetong ito ng data analytics, hindi kailangan ng malalim na impormasyon. Sinasagot nito ang tanong kung maayos ba o wala ang isang negosyo. Samakatuwid, ang sagot ay madalas na hindi detalyado.

2. Diagnostic analytics:

Ito ang hakbang pagkatapos ng mapaglarawang analytics. Ang diagnostic analytics ay tumatalakay sa ugat ng isang problema. Ang tanong sa yugtong ito ay laging nagsisimula sa a bakit. Halimbawa: "Bakit ito nangyayari sa iyong negosyo?"

Sa mahusay na detalyadong impormasyon tungkol sa negosyo, ang problemang "bakit" ay inilalahad. Ang yugtong ito ay tumutulong upang matukoy ang mga anomalya sa negosyo.

3. Mahuhulaan na analytics:

Ito ang hakbang pagkatapos ng diagnostic analytics. Sa predictive analytics, ang mga nakaraang istatistika at algorithm ay ginagamit upang magbigay ng mga rekomendasyon. Ang pinakamadalas itanong sa yugtong ito ay "ano ang pinakamalamang na mangyayari sa hinaharap?"

Ang pamamaraan na ito ay batay sa mga uso at pattern sa paglipas ng mga taon. Ito ay ginagamit upang matukoy kung ang isang partikular na trend ay uulit. Nakakatulong din itong magbigay ng pinakamahusay na magagamit na mga rekomendasyon para sa mga mangyayari sa hinaharap.

4. Prescriptive analytics:

Ito ang hakbang pagkatapos ng predictive analytics. Tinutukoy ng prescriptive analytics ang pinakamahusay na pagpipilian ng aksyon. Ang lugar na ito ay tumutulong upang masagot ang tanong na "Ano ang dapat gawin?"

Tinutukoy nito kung ano ang dapat gawin at kung ano ang hindi dapat gawin. Magagamit ito upang payuhan ang mga user sa mga posibleng resulta at kung ano ang dapat gawin para sa maximum na pag-optimize ng negosyo. Sa yugtong ito, kahit na sa harap ng kawalan ng katiyakan, isang desisyon na batay sa data ang ginawa.

Ano ang Hahanapin Kapag Pumipili ng Libreng Online na Kurso sa Analytics ng Data

Ang pagpili ng kursong pinakaangkop para sa iyo ay higit na trabaho kaysa sa iyong iniisip. Ang ilang mga kadahilanan ay dapat isaalang-alang bago mag-opt in para sa isang online na kurso.

Nasa ibaba ang ilang salik na dapat isaalang-alang kapag pumipili ng libreng online na data analytics na kurso:

1. Kredibilidad at rating:

Dapat itong tingnan bago pumili ng anumang kurso. Kabilang dito ang mga pagsusuri na ibinigay ng mga mag-aaral na kumuha ng kurso noon. Tinutukoy nito kung gaano karaming mapagkakatiwalaan ang isang kurso. Hindi mo nais na mag-opt-in para sa isang kurso at kasama ang linya na mapagtanto na ito ay may 1.0 na rating. Hindi mo magugustuhan iyon, di ba?

2. Tagal ng kurso:

Ang mga online na kurso ay maaaring panandalian (ilang oras hanggang linggo) o pangmatagalan (buwan hanggang taon). Ang tagal ng kurso ay dapat depende sa iyong kakayahang magamit at antas ng pagiging komprehensibo. Sa pangkalahatan, ang mga pangmatagalang kurso ay kadalasang mas detalyado kumpara sa mga panandaliang kurso.

3. Intensity:

Ang mga online na kurso ay iba't ibang mga nagsisimula, intermediate, at advanced, habang ang ilan ay isang serye na binubuo ng lahat ng mga yugtong ito. Ang ibang mga kurso ay nangangailangan sa iyo na magkaroon ng pangunahing kaalaman bago mag-opt in para sa kurso.

Kapag pumipili ng kurso sa data analytics, pumili ng kursong pinakaangkop para sa iyong kasalukuyang antas ng edukasyon.

4. Accessibility ng kurso:

Ang ilang mga libreng kurso ay naa-access sa loob ng isang saklaw ng oras (pansamantalang naa-access) habang ang iba ay magagamit para sa habambuhay. Ang pagpili ng kursong permanenteng naa-access ay ang pinakamainam dahil maaari kang palaging sumangguni sa kanila sa kaso ng kawalan ng katiyakan tungkol sa isang paksa.

5. Mga programang sumusuporta at mentorship:

Mayroong ilang mga withdrawal sa karamihan ng mga libreng kurso at ang mga withdrawal na ito ay kinabibilangan ng mga sertipiko ng kurso, suporta, at mga programa ng mentorship. Kasama sa ilan sa mga programang ito ng suporta at mentorship ang mga platform ng talakayan, mga pasilidad ng live na lecture, at mga tool sa simulation.

Sa kabila ng pag-withdraw na ito, ang tulong pinansyal ay isang opsyon sa ilan sa mga kursong ito.

6. Naibabahaging sertipiko at tulong pinansyal:

Ang sertipiko na ibinigay pagkatapos makumpleto ang kurso ay nagsisilbing patunay ng propesyonalismo. Bagama't karamihan sa mga online learning platform ay nangangailangan ng isang token upang makakuha ng isang maibabahaging sertipiko habang ang ilang mga platform ay nag-aalok ng tulong pinansyal para sa mga mag-aaral na gustong mag-aral ng mga kursong ito nang libre at ma-certify pa rin. Siguraduhing suriin mo kung ang tulong pinansyal ay makukuha kung ang mga sertipiko ay hindi libre.

Ano ang Pinakamahusay na Libreng Online Data Analytics Courses?

Nasa ibaba ang pinakamahusay na libreng online na data analytics na mga kurso:

10 Pinakamahusay na Libreng Online na Data Analytics Course

1. Maikling Kurso ng Data Analytics

  • Pinakamahusay para sa:  Nagsisimula
  • Marka: 4.84 5 sa labas ng
  • Tagal: 15 minuto araw-araw
  • Platform: Pandayan ng Karera.

Ang maikling kurso ng Data Analytics ay isang praktikal na panimula sa data analytics. Sa kursong ito, magsisimula ka sa paglilinis at magtatapos sa mga visualization (kabilang ang mga chart at graph), at mga pangunahing insight. Para sa mas mahusay na pag-unawa, ang totoong set ng data ay gagamitin upang tugunan ang mga isyu sa negosyo.

Ang kursong ito ay naglalaman ng panimula sa data, at naglalaman din ng ilang pagsasanay. Araw-araw, nakakatanggap ka ng 5 pang-araw-araw na aralin sa sarili mong bilis sa loob ng 15 minuto.

Ang bawat tutorial ay naglalaman ng halo-halong mga pagpapakilala sa video, nakasulat na mga aralin, hands-on na gawain, at mga interactive na pagsusulit. Naglalaman ito ng panimula sa data analytics na isang komprehensibong pag-aaral na kinasasangkutan ng paglilinis ng data, visualization, at mga huling insight.

2. Pag-unawa sa Data Science

  • Pinakamahusay para sa: Nagsisimula
  • Marka: Hindi ipinahayag
  • Tagal: 2 oras
  • Platform: Datacamp.

Ang pag-unawa sa Data Science ay magpapalawak ng iyong kaalaman sa data science, machine language, data visualization, data engineering, at cloud computing. Ang kursong ito ay binubuo ng 15 video at 48 na pagsasanay.

Sa kursong ito, matututunan mo ang mga pangunahing kaalaman sa agham ng data, pagkolekta ng data, pag-iimbak, paghahanda, paggalugad, paggunita, eksperimento, at hula.

Matututuhan mo rin ang interpretasyon ng data at pagsasama sa pang-araw-araw na buhay. Gayundin, tuturuan ka ng mga tungkulin ng isang data scientist nang hindi na kailangang mag-alala tungkol sa coding.

3. Panimula Sa Data Analytics

  • Pinakamahusay para sa: Nagsisimula
  • Marka: 4.8 5 sa labas ng
  • Tagal: 6 buwan
  • Platform: Coursera.

Ang Panimula sa Data analytics ay magdadala sa iyo sa pamamagitan ng data analytics mula sa simula dahil walang paunang karanasan ang kinakailangan. Ang kursong ito ay magbibigay-liwanag sa iyo sa mga in-demand na kasanayan na kailangan para maihanda ka para sa isang karera sa data analytics.

Sa kursong ito, matututunan mo kung paano maghanda, mag-ayos, mag-analisa at mag-visualize ng data para sa pagsusuri. Gayundin, tuturuan ka kung paano gumamit ng mga spreadsheet, SQL, at R programming para makumpleto ang mga pagsusuri at kalkulasyon.

4. Panimula sa pagsusuri ng datos

  • Pinakamahusay para sa: Nagsisimula
  • Marka: Hindi ipinahayag
  • Tagal: humigit-kumulang na 6 na linggo
  • Platform: Kapasukan.

Ang panimula sa pagsusuri ng data ay naglalaman ng impormasyon kung paano gumawa ng mga query, ayusin ang iyong data sa isang magagamit na format, at tugunan ang anumang mga isyu. Naglalaman din ito ng mga aralin sa pagsusuri ng data, paghahanap ng mga pattern dito, pagbuo ng iyong data intuition, at paggawa ng mga paghatol, konklusyon, o hula.

Iisipin ka rin ang mga pinakamahusay na paraan upang ipahayag ang iyong mga natuklasan. Bukod pa rito, matututo ka ng coding sa mas maigsi at mas mabilis na paraan gamit ang Python library na NumPy, Pandas, at Matplotlib.

Bilang paunang kinakailangan sa kursong ito, dapat maging komportable ka sa programming sa Python at may kaalaman tungkol sa mga konsepto nito, bago mag-enroll sa kursong ito. Kung hindi, mayroon silang kurso sa "introduction to python programming course" na magdadala sa iyo sa mga ito.

5. Math para sa Data Science

  • Pinakamahusay para sa: Nagsisimula
  • Marka: Hindi ipinahayag
  • Tagal: 5-6 na oras.
  • Platform: Alison.

Sinasaklaw ng Math for Data Science ang mga batayan ng probability, statistics, at linear algebra na nauugnay sa paggamit ng matematika sa data science. Dahil ang pangunahing pag-unawa sa matematika ay kinakailangan ng bawat data professional (data scientist, data analyst, business analyst, o data engineer), sinasaklaw ng kursong ito ang bawat kinakailangang aspeto.

Ang kursong ito ay hindi katulad ng bawat abstract, hindi inilapat na matematika. Sa Alison, matututunan mo ang matematika na magbibigay-daan sa iyong maimpluwensyahan ang mundo. Ang kursong ito ay ang ikatlong kurso sa isang serye. Para masulit ang kursong ito, ipinapayong kunin ang unang dalawang kursong ito sa data science bago kumuha ng matematika para sa data science.

6. Lean Analytics Workshop

  • Pinakamahusay para sa: Nagsisimula
  • Marka: 4.6 5 sa labas ng
  • Tagal: 2 oras 23 minuto
  • Platform: Udemy

Tinutulungan ka ng Learn analytics workshop na maunawaan ang mga pangunahing kaalaman ng analytics, ang data-driven na mindset, at lean startup principles. Sa kursong ito, titingnan mo ang anim na halimbawa kung paano nauugnay ang mga modelo ng negosyo sa mga start-up sa lahat ng laki.

Matututuhan mo rin kung paano malaman ang oras para sumulong sa isang desisyon at ilapat ang mga konsepto ng Lean Analytics sa mga matatag na negosyo at produkto.

7. Panimula Sa Pagsusuri ng Data Gamit ang Excel

  • Pinakamahusay para sa:  Nagsisimula
  • Marka: Hindi ipinahayag
  • Tagal: 4 na linggo (sa 2-4 na oras bawat linggo)
  • Platform: edX

Ang Microsoft Excel at ang mga pinagsama-samang pivot table nito ay isa sa mga pinakamahusay na feature ng analytical para sa pagsusuri ng data. Sa kursong ito, matututunan mo kung paano magsagawa ng pagsusuri ng data gamit ang mga pinakagustong feature ng Excel.

Sa Panimula sa pagsusuri ng data gamit ang excel, matutuklasan mo kung paano gumawa ng mga pivot table sa Excel gamit ang hanay ng mga row at column. Masasaksihan mo rin ang pagiging epektibo ng mga pivot ng Excel sa pagkilos, kabilang ang kapasidad nitong mag-summarize ng data sa iba't ibang paraan, mapadali ang mabilis na pag-explore ng data, at makabuo ng insightful na kaalaman mula sa nakalap na data.

8. Mga Istatistika ng Bayesian: Mula sa Konsepto Hanggang sa Pagsusuri ng Data

  • Pinakamahusay para sa: Panggitna
  • Marka: 4.6 5 sa labas ng
  • Tagal: 12 oras
  • Platform: Coursera.

Ang pamamaraang Bayesian sa mga istatistika ay ipakikilala sa kursong ito sa pamamagitan ng pag-aaral ng probabilidad at pagsusuri ng datos. Gayundin, ituturo ang mga pundasyon ng diskarte sa Bayesian pati na rin ang aplikasyon nito sa mga tipikal na uri ng data.

Ang pamamaraang Bayesian ay ihahambing sa pamamaraang Frequentist gayundin ang mga pakinabang ng pamamaraang Bayesian. Upang lumikha ng isang nakakaengganyong kapaligiran sa pag-aaral, pinagsasama ng kursong ito ang mga video ng panayam, mga demonstrasyon sa computer, mga pagbabasa, pagsasanay, at mga discussion board.

9. Google Data Analytics

  • Pinakamahusay para sa: nagsisimula
  • Marka: 4.8 5 sa labas ng
  • Tagal: 6 na buwan (sa 10 oras bawat linggo)
  • Platform: Coursera.

Binibigyan ka ng Google data analytics ng masusing pag-unawa sa mga pamamaraan at pamamaraan na ginagamit ng isang junior o associate data analyst araw-araw.

Sa kursong ito, matututunan mo rin ang mahahalagang pamamaraan ng pagsusuri na kinabibilangan ng paglilinis ng data, pagsusuri, at paggunita gamit ang mga tool na ito: mga spreadsheet, SQL, R programming, at Tableau. Matututuhan mo rin kung paano ipakita ang mga natuklasan ng data sa mga dashboard, presentasyon, at sikat na visualization platform.

10. Matutong Mag-code Para sa Pagsusuri ng Data

  • Pinakamahusay para sa: nagsisimula
  • Marka: 3.5 5 sa labas ng
  • Tagal: 24 oras
  • Platform: OpenLearn.

Matutong mag-code para sa pagsusuri ng data ay magtuturo sa iyo kung paano lumikha ng iyong mga programa sa computer na may coding (isang linya ng code sa isang pagkakataon). Dahil sa katanyagan ng python sa lahat ng akademikong larangan, ito ang programming language na ginagamit sa kursong ito.

Gamit ang totoong data mula sa World Bank, World Health Organization, at iba pang mga organisasyon, isasagawa ang coding exercises at write-up analysis gamit ang kilalang Jupyter Notebooks platform. Ito ay upang bigyang-daan kang makita agad ang resulta ng pagpapatakbo ng iyong code at gawing mas madali para sa iyo na makita at maitama ang mga error.

Sa kursong ito, matututunan mo kung paano i-access ang bukas na data, ihanda ito para sa pagsusuri, lumikha ng mga visualization, at idokumento at ipakalat ang mga pagsusuri sa publiko at pribado.

Mga Madalas Itanong Sa Libreng Online na Data Analytics Course

Ano ang pinakamahusay na libreng online na data analytics na kurso?

Maikling kurso ng Data Analytics ng CareerFoundry

Pareho ba ang data science sa data analytics?

Hindi.

Ano ang mga available na oportunidad sa trabaho para sa akin kung mag-aaral ako ng data analytics?

Sa data analytics, maaari kang maging data analyst, business intelligence analyst, data scientist, data engineer, operational analyst, project manager, IT systems analytics at marami pa.

Ang lahat ba ng mga kurso sa data analytics ay angkop para sa mga nagsisimula?

Hindi, ang ilang mga kurso ay nangangailangan ng ilang kinakailangang kaalaman sa ilang mga larangan bago ka makapag-opt-in para sa kurso.

Gaano kahalaga ang data analytics sa isang negosyo?

Ang data analytics ay ang sikreto sa pag-optimize ng pagganap, pag-maximize ng kita at tumpak na paggawa ng desisyon sa bawat negosyo.

Inirerekumenda rin namin

Paghihinuha:

Biglang tila pinag-uusapan ng lahat ang tungkol sa data analytics at ikaw ay parang "Ano ang data analytics na ito?" Gaya ng ipinangako kanina, umaasa kaming naunawaan mo kung tungkol saan ang data analytics.

Inaasahan din namin na nakapili ka mula sa iba't ibang mga libreng kurso sa analytics ng data. Gusto naming marinig mula sa iyo!