10 найкращих безкоштовних онлайн-курсів аналізу даних

By
Вікторія
-
0
3230
безкоштовні онлайн-курси аналізу даних
безкоштовні онлайн-курси аналізу даних

Чи існують безкоштовні онлайн-курси з аналізу даних? Звичайно, є! Ці курси вигідні не лише тому, що вони безкоштовні, чи просто тому, що вони онлайн і навчаються самостійно, але вгадайте що? Вони першокласні!

Оскільки аналітика даних є важливою складовою бізнесу, існує зростаючий попит на фахівців з аналітики даних. Еволюція технологій і щоденне збільшення кількості рішень, що залежать від даних, також були тематичним дослідженням.

Раптом аналітика даних стала гарячою темою, і ви задумалися, що це таке. Вам не потрібно шукати далі; World Scholars Hub має найкращі рішення!

Зміст

Що таке аналітика даних?

Аналіз даних — це загальна назва різних типів аналізу даних. Він стосується використання наявних ідей і тенденцій для вирішення конкретної проблеми. Простіше кажучи, аналіз даних — це систематичний аналіз даних або статистики.

Ґрунтуючись на розумінні та застосуванні шаблонів даних, аналітика даних полягає в тому, щоб прийняти науково ефективне рішення. Науково в тому сенсі, що дані мають пройти різні етапи та процеси, перш ніж можна буде прийняти рішення.

Будь-яку інформацію можна піддати аналітиці даних, оскільки це секрет оптимізації продуктивності, максимізації прибутку та прийняття точних рішень у кожному бізнесі.

Ще одна прекрасна риса аналітики даних — різноманітність завдань. З аналітикою даних ви можете бути аналітиком даних, аналітиком бізнес-аналітики, науковцем з даних, інженером з обробки даних, операційним аналітиком, керівником проекту або аналітиком ІТ-систем, і це лише деякі з них.

Існують різні етапи аналізу даних, і всі вони спрямовані на розвиток бізнесу. Кожен із цих етапів є ключем до ефективності бізнесу.

Які етапи аналізу даних?

Нижче наведено 4 етапи аналізу даних:

1. Описова аналітика:

Описова аналітика визначає, наскільки добре йде бізнес. Найчастішим питанням на цьому етапі є «Що відбувається у вашому бізнесі?»

У цьому аспекті аналізу даних глибока інформація не потрібна. Він відповідає на питання про те, чи добре працює бізнес. Тому відповідь часто не є детальною.

2. Діагностична аналітика:

Це крок після описової аналітики. Діагностична аналітика має справу з першопричиною проблеми. Питання, яке ставиться на цьому етапі, завжди починається з а чому. Наприклад: «Чому це відбувається з вашим бізнесом?»

Завдяки детальній інформації про бізнес висвітлюється проблема «чому». Цей етап допомагає виявити аномалії діяльності.

3. Прогнозна аналітика:

Це крок після діагностичного аналізу. У прогнозній аналітиці для надання рекомендацій використовуються попередні статистичні дані та алгоритми. Найчастішим питанням на цьому етапі є «що, швидше за все, станеться в майбутньому?»

Ця техніка заснована на тенденціях і моделях, що склалися протягом багатьох років. Він використовується, щоб визначити, чи повториться певна тенденція. Це також допомагає надати найкращі наявні рекомендації щодо майбутніх подій.

4. Рекомендаційна аналітика:

Це крок після прогнозної аналітики. Наказова аналітика визначає найкращий вибір дії. Ця зона допомагає відповісти на запитання «Що робити?»

Він визначає, що робити, а чого не робити. Це можна використовувати для консультування користувачів щодо можливих результатів і того, що потрібно зробити для максимальної оптимізації бізнесу. На цьому етапі, навіть в умовах невизначеності, приймається рішення на основі даних.

На що звернути увагу, вибираючи безкоштовний онлайн-курс аналізу даних

Вибрати курс, який найбільше підходить для вас, набагато складніше, ніж ви думаєте. Перш ніж записатися на онлайн-курс, необхідно врахувати деякі фактори.

Нижче наведено деякі фактори, які слід враховувати при виборі безкоштовного онлайн-курсу з аналізу даних:

1. Достовірність і рейтинг:

На це слід звернути увагу перед тим, як вибрати будь-який курс. Це включає відгуки, надані студентами, які вже проходили курс раніше. Він визначає, наскільки курсу можна довіряти. Вам не захочеться записатися на курс і відразу зрозуміти, що він має рейтинг 1.0. Вам би це не подобалося, правда?

2. Тривалість курсу:

Онлайн-курси можуть бути короткостроковими (від кількох годин до тижнів) або довгостроковими (від місяців до років). Тривалість курсу має залежати від вашої доступності та рівня комплексності. Як правило, довгострокові курси часто більш детальні порівняно з короткостроковими.

3. Інтенсивність:

Онлайн-курси – це різні курси для початківців, середнього та просунутого рівня, а деякі – це серії, що складаються з усіх цих етапів. Інші курси вимагають від вас базових знань, перш ніж записатися на курс.

Вибираючи курс з аналізу даних, виберіть курс, який найбільше підходить для вашого поточного рівня освіти.

4. Доступність курсу:

Деякі безкоштовні курси доступні протягом певного періоду часу (тимчасово), а інші доступні протягом усього життя. Вибір постійно доступного курсу є найкращим, тому що ви завжди можете повернутися до нього у разі невпевненості щодо теми.

5. Програми підтримки та менторства:

У більшості безкоштовних курсів є деякі вилучення, і ці вилучення включають сертифікати курсу, підтримку та програми наставництва. Деякі з цих програм підтримки та наставництва включають дискусійні платформи, приміщення для живих лекцій та інструменти моделювання.

Незважаючи на це відкликання, фінансова допомога є варіантом для деяких із цих курсів.

6. Спільний сертифікат та фінансова допомога:

Сертифікат, який видається після закінчення курсу, є підтвердженням професіоналізму. Незважаючи на те, що більшість платформ онлайн-навчання вимагають токен для отримання сертифіката, яким можна поділитися, деякі платформи пропонують фінансову допомогу для студентів, які хочуть вивчати ці курси безкоштовно і при цьому отримати сертифікат. Обов’язково перевірте, чи доступна фінансова допомога, якщо сертифікати не є безкоштовними.

Які найкращі безкоштовні онлайн-курси аналізу даних?

Нижче наведено найкращі безкоштовні онлайн-курси аналізу даних:

10 найкращих безкоштовних онлайн-курсів аналізу даних

1. Короткий курс аналізу даних

  • Найкраще для:  початківці
  • оцінка: 4.84 з 5
  • тривалість: 15 хвилин щодня
  • Платформа: Кар'єра Ливарник.

Короткий курс Data Analytics – це практичний вступ до аналізу даних. У цьому курсі ви почнете з очищення та завершите візуалізацією (включаючи діаграми та графіки) і ключовими ідеями. Для кращого розуміння для вирішення бізнес-завдань буде використано реальний набір даних.

Цей курс містить вступ до даних, а також містить деякі вправи. Щодня ви отримуєте 5 щоденних уроків самостійно в межах 15 хвилин.

Кожен навчальний посібник містить поєднання вступних відео, письмових уроків, практичних завдань та інтерактивних тестів. Він містить вступ до аналізу даних, який є комплексним дослідженням, що включає очищення даних, візуалізацію та остаточне розуміння.

2. Розуміння Data Science

  • Найкраще для: початківці
  • оцінка: Не вказано
  • тривалість: 2 годин
  • Платформа: Datacamp.

Розуміння Data Science розширить ваші знання з даних, машинної мови, візуалізації даних, інженерії даних і хмарних обчислень. Цей курс складається з 15 відео та 48 вправ.

У цьому курсі ви дізнаєтесь про основи науки про дані, збирання, зберігання, підготовки, дослідження, візуалізації, експериментування та прогнозування даних.

Ви також навчитеся інтерпретувати дані та використовувати їх у повсякденному житті. Крім того, вас навчать ролі спеціаліста з даних, не турбуючись про кодування.

3. Вступ до аналізу даних

  • Найкраще для: початківці
  • оцінка: 4.8 з 5
  • тривалість: 6 місяців
  • Платформа: Coursera

Введення в аналітику даних допоможе вам ознайомитися з аналітикою даних з нуля, оскільки попередній досвід не потрібен. Цей курс розповість вам про затребувані навички, необхідні для підготовки до кар’єри в аналітиці даних.

У цьому курсі ви навчитеся готувати, організовувати, аналізувати та візуалізувати дані для аналізу. Крім того, вас навчать, як використовувати електронні таблиці, SQL і програмування на R для виконання аналізів і розрахунків.

4. Введення в аналіз даних

  • Найкраще для: початківці
  • оцінка: Не вказано
  • тривалість: приблизно 6 тижнів
  • Платформа: Ударність.

Вступ до аналізу даних містить інформацію про те, як робити запити, упорядковувати дані в зручному форматі та вирішувати будь-які проблеми. Він також містить уроки з аналізу даних, пошуку закономірностей у них, розвитку вашої інтуїції щодо даних і прийняття суджень, висновків або прогнозів.

Ви також подумаєте, як найкраще висловити свої висновки. Крім того, ви навчитеся кодувати стисло та швидше за допомогою бібліотек Python NumPy, Pandas і Matplotlib.

Як передумова до цього курсу, ви повинні добре знати програмування на Python і знати його концепції, перш ніж записатися на цей курс. Якщо ні, у них є курс «Вступ до курсу програмування на Python», який проведе вас через це.

5. Математика для науки про дані

  • Найкраще для: початківці
  • оцінка: Не вказано
  • тривалість: 5-6 години.
  • Платформа: Алісон.

Math for Data Science охоплює основи ймовірності, статистики та лінійної алгебри, пов’язані з використанням математики в науці про дані. Оскільки базове розуміння математики вимагається від кожного фахівця з обробки даних (фахівця з обробки даних, аналітика даних, бізнес-аналітика чи інженера з даних), цей курс охоплює всі необхідні аспекти.

Цей курс не схожий на будь-яку абстрактну, неприкладну математику. В Alison ви вивчатимете математику, яка дозволить вам впливати на світ. Цей курс є третім у серії. Щоб отримати найкращу користь від цього курсу, радимо пройти ці перші два курси з науки про дані, перш ніж братися за математику для науки про дані.

6. Семінар Lean Analytics

  • Найкраще для: початківці
  • оцінка: 4.6 з 5
  • тривалість: 2 годин 23 хвилин
  • Платформа: Удеми

Семінар «Навчіться аналітиці» допоможе вам зрозуміти основи аналітики, мислення, що керується даними, і принципи економічного запуску. У цьому курсі ви розглянете шість прикладів того, як бізнес-моделі пов’язані зі стартапами будь-якого розміру.

Ви також дізнаєтесь, як визначити час, щоб рухатися вперед із рішенням і застосувати концепції Lean Analytics до відомих компаній і продуктів.

7. Вступ до аналізу даних за допомогою Excel

  • Найкраще для:  початківці
  • оцінка: Не вказано
  • тривалість: 4 тижні (2-4 години на тиждень)
  • Платформа: edX

Microsoft Excel і вбудовані в нього зведені таблиці є однією з найкращих аналітичних функцій для аналізу даних. У цьому курсі ви дізнаєтеся, як виконувати аналіз даних за допомогою найулюбленіших функцій Excel.

У розділі «Вступ до аналізу даних за допомогою Excel» ви дізнаєтеся, як створити зведені таблиці в Excel, використовуючи низку рядків і стовпців. Ви також побачите ефективність Excel Pits у дії, зокрема його здатність узагальнювати дані різними способами, сприяти швидкому дослідженню даних і генерувати глибокі знання на основі зібраних даних.

8. Байєсовська статистика: від концепції до аналізу даних

  • Найкраще для: Проміжний
  • оцінка: 4.6 з 5
  • тривалість: 12 годин
  • Платформа: Coursera

Байєсівський підхід до статистики буде представлено в цьому курсі через вивчення ймовірності та аналізу даних. Крім того, будуть викладені основи байєсівського підходу, а також його застосування до типових типів даних.

Байєсівський підхід буде протиставлятися частотистському підходу, а також переваги байєсівського підходу. Щоб створити привабливе навчальне середовище, цей курс поєднує відео лекцій, комп’ютерні демонстрації, читання, вправи та дошки для обговорень.

9. Аналіз даних Google

  • Найкраще для: початківців
  • оцінка: 4.8 з 5
  • тривалість: 6 місяців (10 годин на тиждень)
  • Платформа: Coursera

Аналітика даних Google дає вам повне розуміння процедур і методів, які щоденно використовує молодший або помічник аналітика даних.

У цьому курсі ви також дізнаєтеся про важливі методи аналізу, які включають очищення, аналіз і візуалізацію даних за допомогою таких інструментів: електронні таблиці, SQL, програмування на R і Tableau. Ви також дізнаєтесь, як відображати результати пошуку на інформаційних панелях, презентаціях і популярних платформах візуалізації.

10. Навчіться кодувати для аналізу даних

  • Найкраще для: початківців
  • оцінка: 3.5 з 5
  • тривалість: 24 годин
  • Платформа: OpenLearn.

Навчіться кодувати для аналізу даних навчить вас створювати комп’ютерні програми за допомогою кодування (один рядок коду за раз). Через популярність Python у всіх академічних областях, це мова програмування, яка використовується в цьому курсі.

Використовуючи реальні дані Світового банку, Всесвітньої організації охорони здоров’я та інших організацій, будуть проведені вправи з кодування та аналіз запису за допомогою відомої платформи Jupyter Notebooks. Це дозволить вам миттєво побачити результат виконання коду та спростить виявлення та виправлення помилок.

У цьому курсі ви дізнаєтесь, як отримати доступ до відкритих даних, підготувати їх до аналізу, створити візуалізацію, а також документувати та поширювати аналіз публічно та приватно.

Часті запитання вкл Безкоштовні онлайн-курси аналізу даних

Який найкращий безкоштовний онлайн-курс аналізу даних?

Короткий курс Data Analytics від CareerFoundry

Наука про дані – це те саме, що аналітика даних?

Ні.

Які можливості роботи для мене доступні, якщо я вивчаю аналітику даних?

З аналітикою даних ви можете стати аналітиком даних, аналітиком бізнес-аналітики, науковцем з даних, інженером з обробки даних, операційним аналітиком, менеджером проекту, аналітиком ІТ-систем тощо.

Чи всі курси аналізу даних підходять для початківців?

Ні, деякі курси вимагають певних попередніх знань у деяких галузях, перш ніж ви зможете записатися на курс.

Наскільки важлива аналітика даних для бізнесу?

Аналітика даних — це секрет оптимізації продуктивності, максимізації прибутку та прийняття точних рішень у кожному бізнесі.

Ми також рекомендуємо

Висновок:

Раптом здається, що всі говорять про аналітику даних, а ви думаєте: «Що це за аналітика даних?» Як і було обіцяно раніше, ми сподіваємося, що ви змогли зрозуміти, що таке аналітика даних.

Ми також сподіваємося, що ви мали змогу вибрати з безлічі безкоштовних курсів аналізу даних. Ми будемо раді почути від вас!