En İyi 10 Ücretsiz Çevrimiçi Veri Analitiği Kursu

By
victoria
-
0
3234
ücretsiz çevrimiçi veri analizi kursları
ücretsiz çevrimiçi veri analizi kursları

Ücretsiz çevrimiçi veri analizi kursları var mı? Tabii ki var! Bu kurslar sadece ücretsiz oldukları için ya da çevrimiçi oldukları ve kendi hızınızda oldukları için avantajlı değiller ama tahmin edin ne oldu? Onlar birinci sınıf!

Veri analitiği işin çok önemli bir bileşeni olduğundan, veri analitiği uzmanlarına artan bir talep var. Teknolojinin evrimi ve verilere bağlı kararlardaki günlük artış da bir vaka çalışması olmuştur.

Birdenbire, veri analitiği sıcak bir konu gibi görünüyor ve sizi bunun ne olduğunu merak etmeye bırakıyor. Daha fazla bakmanıza gerek yok; World Scholars Hub en iyi çözümlere sahip!

Veri Analizi Nedir?

Veri analitiği, çeşitli veri analizi türlerinin genel adıdır. Belirli bir sorunu çözmek için mevcut içgörülerin ve eğilimlerin kullanımıyla ilgilenir. Basit bir ifadeyle, veri analizi, verileri veya istatistikleri sistematik olarak analiz etmekle ilgilenir.

Veri kalıplarının anlaşılmasına ve uygulanmasına dayalı olarak, veri analitiği, bilimsel olarak etkili bir kararın alınmasını amaçlar. Bilimsel olarak, bir karar verilmeden önce verilerin çeşitli adımlardan ve süreçlerden geçmesi gerektiği anlamında.

Her işletmede performans optimizasyonu, kar maksimizasyonu ve doğru karar vermenin sırrı olduğu için her türlü bilgi veri analitiğine tabi tutulabilir.

Veri analitiğiyle ilgili bir başka güzel şey de iş çeşitliliğidir. Veri analitiği ile veri analisti, iş zekası analisti, veri bilimcisi, veri mühendisi, operasyonel analist, proje yöneticisi veya BT sistemleri analitiği olabilirsiniz.

Veri analitiğinde çeşitli adımlar vardır ve bunların hepsi bir işletmenin büyümesi içindir. Bu aşamaların her biri iş verimliliğinin anahtarıdır.

Veri Analitiğinde Uygulanan Adımlar Nelerdir?

Aşağıda veri analizinde yer alan 4 adım bulunmaktadır:

1. Açıklayıcı analitik:

Tanımlayıcı analitik, bir işletmenin ne kadar iyi gittiğiyle ilgilenir. Bu aşamada en sık sorulan soru “İşinizde neler oluyor?”

Veri analitiğinin bu yönünde derin bilgiye ihtiyaç yoktur. Bir işin düzgün yürüyüp yürümediği sorusuna cevap verir. Bu nedenle, cevap genellikle iyi ayrıntılı değildir.

2. Teşhis analitiği:

Bu, tanımlayıcı analitikten sonraki adımdır. Teşhis analizi, bir sorunun temel nedeni ile ilgilenir. Bu aşamada sorulan soru her zaman bir ile başlar. neden. Örneğin: “Bu neden işinize oluyor?”

İşle ilgili ayrıntılı bilgilerle “neden” sorunu ortaya çıkar. Bu aşama, iş anormalliklerinin belirlenmesine yardımcı olur.

3. Tahmine dayalı analitik:

Bu, teşhis analizinden sonraki adımdır. Tahmine dayalı analitikte, öneriler sağlamak için önceki istatistikler ve algoritmalar kullanılır. Bu aşamada en sık sorulan soru “gelecekte büyük olasılıkla ne olacak?” sorusudur.

Bu teknik, yıllar boyunca trendlere ve kalıplara dayanmaktadır. Belirli bir eğilimin tekrarlanıp tekrarlanmayacağını belirlemek için kullanılır. Ayrıca gelecekteki olaylar için mevcut en iyi önerileri sağlamaya yardımcı olur.

4. Normatif analitik:

Bu, tahmine dayalı analitikten sonraki adımdır. Kuralcı analitik, en iyi eylem seçimini belirler. Bu alan “Ne yapılmalı?” sorusunun yanıtlanmasına yardımcı olur.

Neyin yapılıp neyin yapılmayacağını belirler. Bu, kullanıcılara olası sonuçlar ve maksimum iş optimizasyonu için ne yapılması gerektiği konusunda tavsiyelerde bulunmak için kullanılabilir. Bu aşamada belirsizlik karşısında bile veriye dayalı bir karar verilir.

Ücretsiz Bir Çevrimiçi Veri Analitiği Kursu Seçerken Nelere Bakmalı?

Size en uygun kursu seçmek, düşündüğünüzden çok daha fazla iştir. Çevrimiçi bir kursa katılmadan önce bazı faktörler göz önünde bulundurulmalıdır.

Aşağıda, ücretsiz bir çevrimiçi veri analizi kursu seçerken göz önünde bulundurulması gereken bazı faktörler yer almaktadır:

1. Güvenilirlik ve derecelendirme:

Herhangi bir kurs seçmeden önce buna dikkat edilmelidir. Bu, kursu daha önce almış olan öğrenciler tarafından verilen değerlendirmeleri içerir. Bir kursun ne kadar güvenilir olabileceğini belirler. Bir kursa kaydolmak istemeyeceksiniz ve hatta bunun 1.0 dereceli olduğunu anlayın. Bundan hoşlanmazsın, değil mi?

2. Kurs süresi:

Çevrimiçi kurslar kısa süreli (birkaç saat ila haftalar arası) veya uzun süreli (aylar ila yıllar arası) olabilir. Kurs süresi, uygunluk durumunuza ve kapsamlılık düzeyinize bağlı olmalıdır. Genel olarak, uzun vadeli kurslar, kısa vadeli kurslara kıyasla genellikle daha ayrıntılıdır.

3. Yoğunluk:

Çevrimiçi kurslar çeşitli başlangıç, orta ve ileri düzeydir, bazıları ise tüm bu aşamalardan oluşan bir seridir. Diğer kurslar, kursa katılmadan önce temel bilgilere sahip olmanızı gerektirir.

Veri analitiğinde bir kurs seçerken, mevcut eğitim seviyenize en uygun kursu seçin.

4. Kurs erişilebilirliği:

Bazı ücretsiz kurslar belirli bir zaman aralığında (geçici olarak erişilebilir), bazıları ise ömür boyu kullanılabilir. Kalıcı olarak erişilebilen bir kurs seçmek en iyisidir çünkü bir konu hakkında belirsizlik olması durumunda her zaman onlara başvurabilirsiniz.

5. Destekler ve mentorluk programları:

Çoğu ücretsiz kursta bazı geri çekilmeler vardır ve bu geri çekilmeler arasında kurs sertifikaları, destek ve mentorluk programları bulunur. Bu destek ve mentorluk programlarından bazıları tartışma platformlarını, canlı ders olanaklarını ve simülasyon araçlarını içerir.

Bu geri çekilmeye rağmen, bu kursların bazılarında mali yardım bir seçenektir.

6. Paylaşılabilir sertifika ve mali yardım:

Kurs tamamlandıktan sonra verilen sertifika, profesyonelliğin kanıtı niteliğindedir. Çoğu çevrimiçi öğrenme platformu, paylaşılabilir bir sertifika almak için bir jeton gerektirse de, bazı platformlar bu kursları ücretsiz olarak okumak ve yine de sertifika almak isteyen öğrencilere mali yardım sunar. Sertifikalar ücretsiz değilse, mali yardımın mevcut olup olmadığını kontrol ettiğinizden emin olun.

En İyi Ücretsiz Çevrimiçi Veri Analitiği Kursları nelerdir?

Aşağıda en iyi ücretsiz çevrimiçi veri analizi kursları verilmiştir:

En İyi 10 Ücretsiz Çevrimiçi Veri Analitiği Kursu

1. Veri Analitiği Kısa Kursu

  • En iyi:  Yeni Başlayanlar
  • Değerlendirme: 4.84 üzerinden 5
  • Süre: günde 15 dakika
  • Platform: Kariyer Dökümhanesi.

Veri Analitiği kısa kursu, veri analitiğine pratik bir giriştir. Bu kursta, temizlikle başlayacak ve görselleştirmeler (tablolar ve grafikler dahil) ve önemli bilgilerle bitireceksiniz. Daha iyi anlamak için, iş konularını ele almak için gerçek veri seti kullanılacaktır.

Bu kurs, verilere bir giriş içerir ve ayrıca bazı alıştırmalar içerir. Her gün, 5 dakikalık zaman aralığında kendi hızınızda 15 günlük ders alırsınız.

Her eğitim, video tanıtımları, yazılı dersler, uygulamalı görevler ve etkileşimli sınavların bir karışımını içerir. Veri temizleme, görselleştirme ve nihai öngörüleri içeren kapsamlı bir çalışma olan veri analizine bir giriş içerir.

2. Veri Bilimini Anlamak

  • En iyi: Yeni Başlayanlar
  • Değerlendirme: Belirtilmeyen
  • Süre: 2 saat
  • Platform: Veri Kampı.

Veri Bilimini Anlamak, veri bilimi, makine dili, veri görselleştirme, veri mühendisliği ve bulut bilişim hakkındaki bilginizi genişletecektir. Bu kurs 15 video ve 48 alıştırmadan oluşmaktadır.

Bu kursta, veri bilimi, veri toplama, depolama, hazırlık, keşif, görselleştirme, deney ve tahminin temellerini öğreneceksiniz.

Ayrıca veri yorumlamayı ve günlük hayata dahil etmeyi öğreneceksiniz. Ayrıca, kodlama konusunda endişelenmenize gerek kalmadan bir veri bilimcisinin rollerini öğreneceksiniz.

3. Veri Analitiğine Giriş

  • En iyi: Yeni Başlayanlar
  • Değerlendirme: 4.8 üzerinden 5
  • Süre:
  • Platform: Coursera.

Veri analitiğine giriş, önceden herhangi bir deneyim gerekmediğinden sizi veri analitiğine sıfırdan götürecektir. Bu kurs, sizi veri analitiği alanında bir kariyere hazırlamak için ihtiyaç duyulan beceriler konusunda aydınlatacaktır.

Bu kursta, analiz için verileri nasıl hazırlayacağınızı, düzenleyeceğinizi, analiz edeceğinizi ve görselleştireceğinizi öğreneceksiniz. Ayrıca, analizleri ve hesaplamaları tamamlamak için elektronik tabloların, SQL ve R programlamanın nasıl kullanılacağı öğretilecektir.

4. Veri analizine giriş

  • En iyi: Yeni Başlayanlar
  • Değerlendirme: Belirtilmeyen
  • Süre: yaklaşık 6 hafta
  • Platform: küstahlık.

Veri analizine giriş, nasıl sorgu yapılacağına, verilerinizin kullanılabilir bir formatta nasıl düzenleneceğine ve tüm sorunların nasıl çözüleceğine ilişkin bilgiler içerir. Ayrıca verileri inceleme, onda örüntü arama, veri sezginizi geliştirme ve yargı, sonuç veya tahminlerde bulunma hakkında dersler içerir.

Ayrıca, bulgularınızı ifade etmenin en iyi yolu olarak düşünüleceksiniz. Ayrıca NumPy, Pandas ve Matplotlib Python kitaplıklarını kullanarak kodlamayı daha kısa ve daha hızlı bir şekilde öğreneceksiniz.

Bu kursun ön koşulu olarak, bu kursa kaydolmadan önce Python'da programlama konusunda rahat ve kavramları hakkında bilgi sahibi olmalısınız. Değilse, sizi bunlardan geçirecek “python programlamaya giriş kursu” üzerine bir kursları var.

5. Veri Bilimi için Matematik

  • En iyi: Yeni Başlayanlar
  • Değerlendirme: Belirtilmeyen
  • Süre: 5-6 saat.
  • Platform: Alison.

Veri Bilimi için Matematik, veri biliminde matematiğin kullanılmasıyla ilgili olarak olasılık, istatistik ve lineer cebirin temellerini kapsar. Her veri uzmanının (veri bilimcisi, veri analisti, iş analisti veya veri mühendisi) temel bir matematik anlayışı olması gerektiğinden, bu kurs gerekli her yönü kapsar.

Bu ders her soyut, uygulanmamış matematiğe benzemez. Alison'da dünyayı etkilemenizi sağlayacak matematik öğreneceksiniz. Bu kurs bir serideki üçüncü kurstur. Bu dersten en iyi şekilde yararlanmak için, veri bilimi için matematik almadan önce veri bilimi üzerine bu ilk iki dersi almanız önerilir.

6. Yalın Analitik Çalıştayı

  • En iyi: Yeni Başlayanlar
  • Değerlendirme: 4.6 üzerinden 5
  • Süre: 2 saat 23 dakika
  • Platform: udemy.

Analitiği öğrenin atölyesi, analitiğin temellerini, veriye dayalı zihniyeti ve yalın başlangıç ​​ilkelerini anlamanıza yardımcı olur. Bu kursta, iş modellerinin her büyüklükteki yeni başlayanlarla nasıl ilişkili olduğuna dair altı örneğe bakacaksınız.

Ayrıca, bir kararla ilerlemek için zamanı nasıl bileceğinizi ve Yalın Analitik kavramlarını yerleşik işletmelere ve ürünlere nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.

7. Excel Kullanarak Veri Analizine Giriş

  • En iyi:  Yeni Başlayanlar
  • Değerlendirme: Belirtilmeyen
  • Süre: 4 hafta (haftada 2-4 saat)
  • Platform: EDX.

Microsoft Excel ve entegre pivot tabloları, veri analizi için en iyi analitik özelliklerden biridir. Bu kursta, Excel'in en sevilen özelliklerini kullanarak veri analizi yapmayı öğreneceksiniz.

Excel kullanarak veri analizine giriş bölümünde, bir dizi satır ve sütun kullanarak Excel'de pivot tabloların nasıl oluşturulacağını keşfedeceksiniz. Ayrıca, verileri çeşitli şekillerde özetleme, hızlı veri araştırmasını kolaylaştırma ve toplanan verilerden kapsamlı bilgi üretme kapasitesi de dahil olmak üzere, Excel özetlerinin etkinliğine tanık olacaksınız.

8. Bayes İstatistikleri: Konseptten Veri Analizine

  • En iyi: Orta seviye
  • Değerlendirme: 4.6 üzerinden 5
  • Süre: 12 saat
  • Platform: Coursera.

Bu derste, istatistiklere Bayes yaklaşımı, olasılık ve veri analizi çalışmaları yoluyla tanıtılacaktır. Ayrıca Bayes yaklaşımının temelleri ve tipik veri türlerine uygulanması öğretilecektir.

Bayes yaklaşımı, Frequentist yaklaşımın yanı sıra Bayes yaklaşımının avantajlarıyla karşılaştırılacaktır. İlgi çekici bir öğrenme ortamı oluşturmak için bu kurs ders videolarını, bilgisayar gösterilerini, okumaları, alıştırmaları ve tartışma panolarını birleştirir.

9. Google Veri Analizi

  • En iyi: Yeni başlayanlar
  • Değerlendirme: 4.8 üzerinden 5
  • Süre: 6 ay (haftada 10 saat)
  • Platform: Coursera.

Google veri analitiği, küçük veya ortak bir veri analistinin günlük olarak kullandığı prosedürler ve yöntemler hakkında kapsamlı bir anlayış sağlar.

Bu kursta ayrıca şu araçları kullanarak veri temizleme, analiz ve görselleştirmeyi içeren önemli analiz yöntemlerini öğreneceksiniz: elektronik tablolar, SQL, R programlama ve Tableau. Ayrıca panolarda, sunumlarda ve popüler görselleştirme platformlarında veri bulgularının nasıl görüntüleneceğini öğreneceksiniz.

10 Veri Analizi İçin Kodlamayı Öğrenin

  • En iyi: Yeni başlayanlar
  • Değerlendirme: 3.5 üzerinden 5
  • Süre: 24 saat
  • Platform: OpenLearn.

Veri analizi için kodlamayı öğrenin, size bilgisayar programlarınızı kodlama ile nasıl oluşturacağınızı öğretecektir (bir seferde bir kod satırı). Python'un tüm akademik alanlarda popülaritesi nedeniyle, bu kursta kullanılan programlama dilidir.

Dünya Bankası, Dünya Sağlık Örgütü ve diğer kuruluşlardan alınan gerçek veriler kullanılarak, ünlü Jupyter Notebooks platformu kullanılarak kodlama çalışmaları ve yazma analizleri yapılacaktır. Bu, kodunuzu çalıştırmanın sonucunu anında görmenizi sağlamak ve hataları tespit edip düzeltmenizi kolaylaştırmak içindir.

Bu kursta, açık verilere nasıl erişileceğini, analiz için nasıl hazırlanacağını, görselleştirmeler oluşturmayı ve analizleri herkese açık ve özel olarak belgeleyip dağıtmayı öğreneceksiniz.

Hakkında Sık Sorulan Sorular Ücretsiz Çevrimiçi Veri Analitiği Kursları

En iyi ücretsiz çevrimiçi veri analizi kursu hangisidir?

CareerFoundry'den Veri Analitiği kısa kursu

Veri bilimi ile veri analitiği aynı şey midir?

Hayır.

Veri analitiği eğitimi alırsam benim için mevcut iş fırsatları nelerdir?

Veri analitiği ile veri analisti, iş zekası analistleri, veri bilimcisi, veri mühendisi, operasyonel analist, proje yöneticisi, BT sistemleri analitiği ve çok daha fazlası olabilirsiniz.

Tüm veri analizi kursları yeni başlayanlar için uygun mu?

Hayır, bazı kurslar, kursa kaydolmadan önce bazı alanlarda ön koşul bilgisi gerektirir.

Bir işletme için veri analitiği ne kadar önemlidir?

Veri analitiği, her işte performans optimizasyonu, kâr maksimizasyonu ve doğru karar vermenin sırrıdır.

Bunu da beğenebilirsiniz

Sonuç:

Aniden herkes veri analitiği hakkında konuşuyor gibi görünüyor ve siz “Bu veri analitiği nasıl bir şey?” gibi oluyorsunuz. Daha önce söz verdiğimiz gibi, veri analitiğinin neyle ilgili olduğunu anlayabileceğinizi umuyoruz.

Ayrıca çeşitli ücretsiz veri analizi kursları arasından seçim yapabildiğinizi umuyoruz. Sizden haber almak isteriz!