В Інтернеті є багато сертифікатів з аналізу даних, але іноді дуже важко визначити найкращі з усіх цих онлайн-сертифікацій з аналітики даних.
Сьогодні аналітика даних є однією з найбільш швидкозростаючих і найбільш затребуваних галузей. Компанія Gartner, що займається маркетинговими дослідженнями, прогнозує, що витрати бізнесу на рішення для обробки даних і аналітики досягнуть 189 мільярдів доларів у 2022 році проти 150 мільярдів доларів у 2019 році.
Очікується, що до 2025 року світовий ринок великих даних становитиме 103 мільярди доларів.
Зростаючий попит на фахівців із науки про дані означає, що більше людей, ніж будь-коли, проходять онлайн-курси з аналізу даних. Як додаткову перевагу, багато з цих курсів пропонують сертифікат або сертифікат, щоб допомогти вам виділитися.
Якщо ви плануєте взяти a сертифікаційний курс, ми маємо на увазі. Ми склали список з 20 найкращих онлайн-сертифікацій з аналітики даних, щоб допомогти вам розпочати роботу. Але перед цим давайте переконаємося, що ми на одній сторінці.
Зміст
Що таке аналітика даних?
Обробка та статистичний аналіз існуючих наборів даних є предметом аналізу даних. Аналітики зосереджуються на розробці способів збору, обробки та впорядкування даних, щоб знайти практичні ідеї щодо поточних проблем, а також визначити найкращий спосіб передачі цієї інформації.
Простіше кажучи, дані та аналітика займаються пошуком рішень проблем, на які ми не впевнені. Він також ґрунтується на досягненні результатів, які можуть призвести до швидкої вигоди.
Аналітика даних також включає кілька інших галузей більшої статистики та аналізу, які допомагають поєднувати різні джерела даних і виявляти зв’язки, спрощуючи результати.
Переваги аналізу даних
Сьогодні аналітика великих даних має ряд переваг для бізнесу.
Аналітика даних допомагає:
- Краще прийняття рішень,
- Дозволяє ефективно керувати ризиками,
- Покращує клієнтський досвід, і
- Підвищує цінність бренду.
З огляду на ці переваги, зростає попит на кваліфікованих спеціалістів у сфері аналізу даних.
Очікується, що ці фахівці володітимуть не лише теоретичними знаннями, а й практичними ноу-хау щодо аналітики великих даних.
Щоб забезпечити це, роботодавці шукають кандидатів, які пройшли курси навчання або сертифікації, які забезпечують практичне ознайомлення з предметом.
Окрім можливості аналізувати дані, ці фахівці також повинні мати можливість створювати інформативні візуалізації цих даних, щоб нетехнічні користувачі також могли їх зрозуміти. Ось де в гру вступають такі інструменти, як Tableau. Ці інструменти дозволяють створювати інтерактивні діаграми, графіки, графіки та таблиці, які розповідають про ефективність вашої організації на основі її ключових показників ефективності (KPI).
Аналітика даних проти науки про дані
наука даних і Data Analytics працюють із великими даними, але різними способами. Наука про дані — це широкий термін, який включає як аналітику даних, так і науку про дані.
математика, статистика, Комп'ютерні науки, інформаційні науки, машинне навчання та штучний інтелект – усі включені в Data Science.
Інтелектуальний аналіз даних, виведення даних, прогнозне моделювання та розробка алгоритмів машинного навчання використовуються для виявлення закономірностей із великих наборів даних і перетворення їх у значущі бізнес-стратегії. Аналітика даних, з іншого боку, здебільшого стосується статистики, математики та статистичного аналізу.
Data Analytics має на меті виявити конкретні отримані ідеї, тоді як Data Science зосереджується на виявленні значних кореляцій між величезними наборами даних.
Іншими словами, Data Analytics — це підмножина Data Science, яка зосереджується на більш детальних рішеннях проблем, які порушує Data Science.
Наука про дані прагне знайти свіжі та цікаві проблеми, які можуть допомогти бізнесу впроваджувати інновації. Аналіз даних, з іншого боку, має на меті знайти відповіді на ці питання та визначити, як вони можуть бути реалізовані в компанії, щоб заохочувати інновації на основі даних.
Список найкращих онлайн-сертифікацій з аналітики даних
Нижче наведено список найкращих онлайн-сертифікацій з аналізу даних:
- Сертифікат SAS Advanced Analytics Professional
- Сертифікований спеціаліст із контролю даних SAS
- DASCA: старший спеціаліст із обробки даних
- Сертифікований Microsoft: співробітник Azure Data Scientist
- Професійний сертифікат IBM Data Science
- Професійний сертифікат HarvardX із науки про дані
- Coursera: Спеціалізація з науки про дані Університету Джона Хопкінса
- Програма EdX Big Data MicroMasters
- Udacity Business Analytics Nanodegree
- Аналіз даних DataCamp в Excel.
10 найкращих онлайн-сертифікацій з аналізу даних
1. Сертифікат SAS Advanced Analytics Professional
Це найвищий рівень сертифікація науки про дані пропонується SAS Academy for Data Science, і він охоплює широкий спектр тем, як-от статистика, візуальна аналітика, логістична регресія, основи Hadoop, інтелектуальний аналіз даних тощо.
Студенти повинні мати принаймні шість місяців досвіду програмування, перш ніж подавати заявку на сертифікацію, яка складається з дев’яти курсів і трьох тестів.
Через легітимність платформи та широке охоплення багатьох тем із науки про дані, багато хто вважає, що це найкраща сертифікація для науки про дані.
2. Сертифікований спеціаліст із контролю даних SAS
Щоб відповідати різноманітним стилям навчання учасників, SAS Big Data Certification пропонує як навчання під керівництвом інструктора, так і режими електронного навчання самостійного темпу навчання.
Перед зарахуванням студенти повинні добре розуміти програмування, включаючи методи маніпулювання даними та SQL.
Серед розглянутих тем – інструменти керування даними та Hadoop. У цьому пакеті є чотири навчальні курси та лише один іспит.
Сертифікат Data Curation, як і інші сертифікати SAS, є послугою на основі підписки, яка надає вам доступ до хмари протягом року, перш ніж вам доведеться його поновити.
3. DASCA: старший спеціаліст із обробки даних
Американська рада з науки про дані, або DASCA, є провідним джерелом міжнародно визнаних сертифікатів науки про дані. Його сертифікати SDS (Senior Data Scientist) і PDS (Principal Data Scientist) є одними з найпрестижніших у світі для дослідників даних. Перевірте, як це зробити стати спеціалістом із даних зі ступенем бакалавра.
Кандидати з різних дисциплін, у тому числі з управління бізнесом, фінансів, статистики та технологій, можуть скористатися перевагами широких поглиблених програм сертифікації незалежної від постачальника наукових установ сертифікації.
4. Сертифікований Microsoft: співробітник Azure Data Scientist
Хочете зрозуміти, як створювати та запускати робочі навантаження машинного навчання? Сертифікат Azure Data Scientist Associate від Microsoft — саме для вас.
Найкраща частина цієї сертифікації Microsoft полягає в тому, що ви можете навчатися на неї безкоштовно за допомогою навчальних інструментів Microsoft, однак є також доступні опції преміум-класу під керівництвом інструктора. Сертифікація включає рішення AI, обробку природної мови та машинне навчання.
5. Професійний сертифікат IBM Data Science
Професійний сертифікат IBM Data Science – ще один корисний сертифікат даних онлайн. Кандидати, які бажають розпочати свою професійну кар’єру в галузі науки про дані, можуть розглянути програму сертифікації науки про дані для початківців.
Сертифікація включає вступ до науки про дані з машинним навчанням, Python, інструментами з відкритим кодом і SQL протягом дев’яти курсів.
Їхні курси можна пройти у вільний час, тоді як розробники курсів рекомендують пройти їх за три місяці.
6. Професійний сертифікат HarvardX із науки про дані
HarvardX пропонує різноманітні онлайн-курси, призначені для того, щоб допомогти викладачам покращити викладання та навчання в умовах кампусу та онлайн.
Завдяки професійному сертифікату HarvardX із науки про дані ви навчитеся основ науки про дані, як-от R та машинне навчання, за допомогою реальних прикладів.
Сертифікація HarvardX із науки про дані дає заявникам інформацію та здібності, необхідні для вирішення завдань аналізу даних у реальному світі.
Дев’ять курсів, які складають професійну сертифікацію з науки про дані, охоплюють такі теми, як візуалізація, машинне навчання, лінійна регресія, ймовірність, суперечка даних тощо.
7. Coursera: Спеціалізація з науки про дані Університету Джона Хопкінса
Цей сертифікат Coursera, запропонований Університетом Джона Хопкінса, ідеально підходить для новачків, які хочуть навчитися створювати продукт даних, генерувати висновки на основі даних і практикувати машинне навчання.
Перш ніж приєднатися, студенти повинні мати базові знання з Python.
Курси безкоштовні, але особам, які хочуть отримати сертифікат, можливо, доведеться заплатити невелику плату, оскільки більшість сертифікатів Coursera починається від 50 доларів США.
8. Програма EdX Big Data MicroMasters
Цей курс є частиною програми Big Data MicroMasters і допоможе вам покращити свої навички програмування та математики, вивчаючи аналітику великих даних.
У цьому курсі ви навчитеся зберігати, обробляти та аналізувати дані, щоб приймати кращі бізнес-рішення в сучасному цифровому світі.
Ви дізнаєтеся, як використовувати такі технології, як Apache Spark і R, які є важливими аналітичними інструментами. До кінця цього курсу ви зможете підійти до великомасштабних проблем науки про дані з творчістю та ініціативою.
9. Udacity Business Analytics Nanodegree
У цій програмі ви оволодієте основними навичками роботи з даними, які можуть застосовуватися в різних функціях і галузях. Ви дізнаєтеся, як використовувати Excel для аналізу даних і побудови моделей, SQL для запитів до баз даних і Tableau для створення інформативних візуалізацій даних.
Немає жодних передумов для цієї базової навчальної програми.
Udacity рекомендує вам мати попередній досвід роботи з комп’ютером і мати можливість завантажувати та інсталювати програмне забезпечення, щоб досягти успіху.
10. Аналіз даних DataCamp в Excel
У цьому курсі ви навчитеся використовувати комбінації клавіш, що заощаджують час, перетворювати й очищати формати даних, такі як текст, час і дати, а також створювати дивовижні логічні функції та умовні агрегації, одночасно навчившись використовувати комбінації клавіш, що економлять час.
Ви освоїте понад 35 нових функцій Excel, включаючи CONCATENATE, VLOOKUP і AVERAGEIF(S), а також працюватимете з реальними даними Kickstarter, щоб оцінити, що робить проект успішним, за допомогою практичної практики.
Поширені запитання про онлайн-сертифікат онлайн-аналітики даних
Яку цінність має сертифікат Data Analytics?
Сертифікат аналізу даних вартий уваги, так! якщо ви шукаєте роботу в галузі аналітики даних. Сертифікація з аналітики даних надасть вам усі необхідні навички та знання, щоб отримати роботу аналітика даних.
Чи може аналітик даних працювати позаштатно?
Фріланс є однією з найкращих альтернатив для науковців даних сьогодні, як для новачків, так і для експертів. Як фрілансер із науки про дані, ви маєте велику гнучкість щодо вибору проектів, управління часом та оплати. Це також чудовий варіант для новачків, які хочуть отримати більше практичного досвіду, працюючи над реальними проектами.
Чи є Data Analytics перспективним кар’єрним шляхом?
Так, аналіз даних — це розумний вибір кар’єри, оскільки дані стали важливим аспектом процесу прийняття рішень у будь-якій галузі. Як наслідок, аналітики даних користуються великим попитом, що робить їх однією з найкращих вакансій.
Чи є потреба в кодуванні в аналітиці даних?
Вони, чесно кажучи, ні. Аналітики даних не зобов’язані кодувати в рамках своїх повсякденних обов’язків. Прості функції аналізу даних, як-от вивчення тенденцій даних Google Analytics, зазвичай не вимагають створення коду.
Яку роль відіграє SQL в аналізі даних?
Для багатьох людей SQL — це «м’ясо з картоплею» аналізу даних, який використовується для доступу, очищення та аналізу даних, що містяться в базах даних. Його легко зрозуміти, але він використовується провідними світовими корпораціями для вирішення надзвичайно складних проблем.
Найпопулярніші рекомендації
- 15 найкращих стоматологічних шкіл у Флориді – рейтинг найкращих шкіл
- 11 найкращих медичних шкіл Флориди – Рейтинг шкіл Флориди
- 30 найкращих акторських шкіл світу
- 20 найкращих медичних шкіл на Філіппінах – шкільний рейтинг
- 20 найкращих військових шкіл для хлопчиків – рейтинг шкіл США.
Висновок
Аналітика даних була найбільшим недоліком у навичках два роки тому, і він продовжує залишатися.
Компанії збирають дані десятиліттями, але багато хто не знає, як використовувати ці дані для прийняття кращих бізнес-рішень.
В результаті компанії шукають людей, які можуть аналізувати та інтерпретувати ці дані. Підприємствам потрібні люди, які можуть розуміти дані та перекладати їх у зрозумілий для керівництва формат, щоб вони могли приймати кращі бізнес-рішення. Особи з такими навичками аналізу даних можуть називатися аналітиками даних або аналітиками бізнес-аналітики (BI).
