Có các khóa học phân tích dữ liệu trực tuyến miễn phí không? Tất nhiên, có! Các khóa học này không chỉ thuận lợi vì chúng miễn phí, hay chỉ vì chúng trực tuyến và tự học nhưng hãy đoán xem? Họ là hàng đầu!
Vì phân tích dữ liệu là một thành phần quan trọng của hoạt động kinh doanh nên nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia phân tích dữ liệu. Sự phát triển của công nghệ và sự gia tăng hàng ngày của các quyết định phụ thuộc vào dữ liệu cũng là một nghiên cứu điển hình.
Đột nhiên, phân tích dữ liệu dường như trở thành một chủ đề nóng, khiến bạn tự hỏi nó là gì. Bạn không cần phải tìm thêm nữa; World Scholars Hub có các giải pháp tốt nhất!
Mục lục
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là tên gọi chung cho các loại phân tích dữ liệu khác nhau. Nó đề cập đến việc sử dụng những hiểu biết và xu hướng có sẵn để giải quyết một vấn đề cụ thể. Nói một cách dễ hiểu, phân tích dữ liệu liên quan đến việc phân tích dữ liệu hoặc thống kê một cách có hệ thống.
Dựa trên sự hiểu biết và áp dụng các mẫu dữ liệu, việc phân tích dữ liệu là để đưa ra quyết định hiệu quả về mặt khoa học. Về mặt khoa học, dữ liệu phải trải qua nhiều bước và quy trình khác nhau trước khi đưa ra quyết định.
Bất kỳ loại thông tin nào cũng có thể được phân tích dữ liệu vì đó là bí quyết để tối ưu hóa hiệu suất, tối đa hóa lợi nhuận và đưa ra quyết định chính xác trong mọi doanh nghiệp.
Một điều tuyệt vời khác về phân tích dữ liệu là tính đa dạng trong công việc của nó. Với phân tích dữ liệu, bạn có thể là nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích tình báo kinh doanh, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích hoạt động, người quản lý dự án hoặc phân tích hệ thống CNTT, chưa kể một số ít.
Có nhiều bước khác nhau liên quan đến phân tích dữ liệu và tất cả những bước này đều nhằm mục đích tăng trưởng của doanh nghiệp. Mỗi giai đoạn này đều có vai trò then chốt đối với hiệu quả kinh doanh.
Các bước liên quan đến phân tích dữ liệu là gì?
Dưới đây là 4 bước liên quan đến phân tích dữ liệu:
1. Phân tích mô tả:
Phân tích mô tả đề cập đến hoạt động kinh doanh tốt như thế nào. Câu hỏi thường gặp nhất ở giai đoạn này là "Điều gì đang xảy ra trong doanh nghiệp của bạn?"
Trong khía cạnh này của phân tích dữ liệu, thông tin sâu là không cần thiết. Nó trả lời câu hỏi liệu có hoạt động kinh doanh suôn sẻ hay không. Do đó, câu trả lời thường không chi tiết.
2. Phân tích chẩn đoán:
Đây là bước sau khi phân tích mô tả. Phân tích chẩn đoán giải quyết nguyên nhân gốc rễ của vấn đề. Câu hỏi được hỏi ở giai đoạn này luôn bắt đầu bằng tại sao. Ví dụ: "Tại sao điều này lại xảy ra với doanh nghiệp của bạn?"
Với thông tin chi tiết đầy đủ về doanh nghiệp, vấn đề "tại sao" được đưa ra ánh sáng. Giai đoạn này giúp xác định các bất thường của doanh nghiệp.
3. Phân tích dự đoán:
Đây là bước sau khi phân tích chẩn đoán. Trong phân tích dự đoán, các số liệu thống kê và thuật toán trước đó được sử dụng để đưa ra các khuyến nghị. Câu hỏi thường gặp nhất ở giai đoạn này là "điều gì có khả năng xảy ra nhất trong tương lai?"
Kỹ thuật này dựa trên xu hướng và kiểu mẫu trong những năm qua. Nó được sử dụng để xác định xem một xu hướng cụ thể có tái diễn hay không. Nó cũng giúp cung cấp các khuyến nghị tốt nhất hiện có cho các diễn biến trong tương lai.
4. Phân tích mô tả:
Đây là bước sau khi phân tích dự đoán. Phân tích mô tả xác định lựa chọn hành động tốt nhất. Lĩnh vực này giúp trả lời câu hỏi "Nên làm gì?"
Nó xác định những gì nên làm và những gì không nên làm. Điều này có thể được sử dụng để tư vấn cho người dùng về các kết quả có thể có và những gì nên làm để tối ưu hóa kinh doanh tối đa. Ở giai đoạn này, ngay cả khi đối mặt với sự không chắc chắn, một quyết định dựa trên dữ liệu được đưa ra.
Những điều cần tìm khi chọn một khóa học phân tích dữ liệu trực tuyến miễn phí
Chọn khóa học phù hợp nhất với bạn là một công việc nhiều hơn bạn nghĩ. Một số yếu tố phải được xem xét trước khi chọn tham gia một khóa học trực tuyến.
Dưới đây là một số yếu tố cần xem xét khi chọn một khóa học phân tích dữ liệu trực tuyến miễn phí:
1. Sự tín nhiệm và xếp hạng:
Điều này phải được chú ý trước khi chọn bất kỳ khóa học nào. Điều này bao gồm các đánh giá của sinh viên đã tham gia khóa học trước đó. Nó quyết định mức độ đáng tin cậy của một khóa học. Bạn sẽ không muốn chọn tham gia một khóa học và dọc theo dòng nhận ra rằng khóa học đó có xếp hạng 1.0. Bạn sẽ không thích điều đó, phải không?
2. Thời lượng khóa học:
Các khóa học trực tuyến có thể là ngắn hạn (vài giờ đến vài tuần) hoặc dài hạn (vài tháng đến vài năm). Thời lượng khóa học phụ thuộc vào khả năng sẵn có và mức độ toàn diện của bạn. Nói chung, các khóa học dài hạn thường chi tiết hơn so với các khóa học ngắn hạn.
3. Cường độ:
Các khóa học trực tuyến đa dạng dành cho người mới bắt đầu, trung cấp và nâng cao, trong khi một số là một chuỗi bao gồm tất cả các giai đoạn này. Các khóa học khác yêu cầu bạn phải có kiến thức cơ bản trước khi chọn tham gia khóa học.
Khi chọn một khóa học về phân tích dữ liệu, hãy chọn một khóa học phù hợp nhất với trình độ học vấn hiện tại của bạn.
4. Khả năng tiếp cận khóa học:
Một số khóa học miễn phí có thể truy cập trong một khoảng thời gian (có thể truy cập tạm thời) trong khi những khóa học khác có sẵn suốt đời. Chọn một khóa học có thể truy cập vĩnh viễn là tốt nhất vì bạn luôn có thể tham khảo lại chúng trong trường hợp không chắc chắn về một chủ đề nào đó.
5. Các chương trình hỗ trợ và cố vấn:
Có một số khoản rút tiền trong hầu hết các khóa học miễn phí và những khoản rút tiền này bao gồm chứng chỉ khóa học, chương trình hỗ trợ và cố vấn. Một số chương trình hỗ trợ và cố vấn này bao gồm các nền tảng thảo luận, cơ sở bài giảng trực tiếp và các công cụ mô phỏng.
Bất chấp việc rút tiền này, hỗ trợ tài chính là một lựa chọn trong một số khóa học này.
6. Chứng chỉ có thể chia sẻ và hỗ trợ tài chính:
Chứng chỉ được cấp sau khi hoàn thành khóa học là bằng chứng về sự chuyên nghiệp. Mặc dù hầu hết các nền tảng học tập trực tuyến đều yêu cầu mã thông báo để có được chứng chỉ có thể chia sẻ trong khi một số nền tảng cung cấp hỗ trợ tài chính cho những sinh viên muốn học các khóa học này miễn phí và vẫn được chứng nhận. Đảm bảo rằng bạn kiểm tra xem có hỗ trợ tài chính hay không nếu các chứng chỉ không miễn phí.
Các khóa học phân tích dữ liệu trực tuyến miễn phí tốt nhất là gì?
Dưới đây là các khóa học phân tích dữ liệu trực tuyến miễn phí tốt nhất:
- Khóa học ngắn hạn về phân tích dữ liệu
- Hiểu về Khoa học Dữ liệu
- Giới thiệu về Phân tích dữ liệu
- Giới thiệu về phân tích dữ liệu
- Toán cho Khoa học Dữ liệu
- Hội thảo phân tích tinh gọn
- Giới thiệu về phân tích dữ liệu bằng excel
- Thống kê Bayes: từ khái niệm đến phân tích dữ liệu
- Phân tích dữ liệu của Google
- Học cách viết mã để phân tích dữ liệu.
10 khóa học phân tích dữ liệu trực tuyến miễn phí tốt nhất
1. Khóa học ngắn hạn về phân tích dữ liệu
- Tốt nhất cho: Người mới bắt đầu
- Đánh giá: 4.84 ra của 5
- Thời gian: 15 phút hàng ngày
- Nền Tảng: Cơ sở sản xuất nghề nghiệp.
Khóa học ngắn hạn về Data Analytics là phần giới thiệu thực tế về phân tích dữ liệu. Trong khóa học này, bạn sẽ bắt đầu với việc làm sạch và kết thúc bằng hình ảnh hóa (bao gồm biểu đồ và đồ thị) và những hiểu biết sâu sắc chính. Để hiểu rõ hơn, tập dữ liệu thực sẽ được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh.
Khóa học này có phần giới thiệu về dữ liệu và cũng có một số bài tập. Mỗi ngày, bạn nhận được 5 bài học hàng ngày theo nhịp độ tự học trong khoảng thời gian 15 phút.
Mỗi hướng dẫn có một hỗn hợp các video giới thiệu, các bài học viết, các nhiệm vụ thực hành và các câu đố tương tác. Nó bao gồm phần giới thiệu về phân tích dữ liệu, là một nghiên cứu toàn diện liên quan đến việc làm sạch dữ liệu, trực quan hóa và những hiểu biết sâu sắc cuối cùng.
2. Hiểu về Khoa học Dữ liệu
- Tốt nhất cho: Người mới bắt đầu
- Đánh giá: Không quy định
- Thời gian: 2 giờ
- Nền Tảng: trại dữ liệu.
Hiểu biết về Khoa học dữ liệu sẽ mở rộng kiến thức của bạn về khoa học dữ liệu, ngôn ngữ máy, trực quan hóa dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và điện toán đám mây. Khóa học này bao gồm 15 video và 48 bài tập.
Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu, thu thập dữ liệu, lưu trữ, chuẩn bị, khám phá, hình dung, thử nghiệm và dự đoán.
Bạn cũng sẽ học cách giải thích và kết hợp dữ liệu vào cuộc sống hàng ngày. Ngoài ra, bạn sẽ được dạy các vai trò của một nhà khoa học dữ liệu mà không cần phải lo lắng về việc viết mã.
3. Giới thiệu về phân tích dữ liệu
- Tốt nhất cho: Người mới bắt đầu
- Đánh giá: 4.8 ra của 5
- Thời gian: 6 tháng
- Nền Tảng: Coursera
Giới thiệu về Phân tích dữ liệu sẽ đưa bạn qua phân tích dữ liệu từ đầu vì không yêu cầu kinh nghiệm trước đó. Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn các kỹ năng theo yêu cầu cần thiết để giúp bạn sẵn sàng cho sự nghiệp phân tích dữ liệu.
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách chuẩn bị, tổ chức, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để phân tích. Ngoài ra, bạn sẽ được dạy cách sử dụng bảng tính, lập trình SQL và R để hoàn thành các phân tích và tính toán.
4. Giới thiệu về phân tích dữ liệu
- Tốt nhất cho: Người mới bắt đầu
- Đánh giá: Không quy định
- Thời gian: khoảng 6 tuần
- Nền Tảng: sự táo bạo.
Giới thiệu về phân tích dữ liệu chứa thông tin về cách thực hiện các truy vấn, tổ chức dữ liệu của bạn thành một định dạng có thể sử dụng được và giải quyết mọi vấn đề. Nó cũng chứa các bài học về kiểm tra dữ liệu, tìm kiếm các mẫu trong đó, phát triển trực giác dữ liệu của bạn và đưa ra phán đoán, kết luận hoặc dự đoán.
Bạn cũng sẽ được nghĩ những cách tốt nhất để thể hiện những phát hiện của mình. Ngoài ra, bạn sẽ học viết mã theo cách ngắn gọn hơn và nhanh hơn bằng cách sử dụng các thư viện Python NumPy, Pandas và Matplotlib.
Điều kiện tiên quyết đối với khóa học này là bạn phải cảm thấy thoải mái với việc lập trình bằng Python và hiểu biết về các khái niệm của nó, trước khi đăng ký khóa học này. Nếu không, họ có một khóa học về “khóa học lập trình python” sẽ hướng dẫn bạn qua những điều này.
5. Toán cho Khoa học Dữ liệu
- Tốt nhất cho: Người mới bắt đầu
- Đánh giá: Không quy định
- Thời gian: 5-6 giờ.
- Nền Tảng: Alisson.
Toán cho Khoa học Dữ liệu bao gồm các nguyên tắc cơ bản của xác suất, thống kê và đại số tuyến tính vì chúng liên quan đến việc sử dụng toán học trong khoa học dữ liệu. Vì kiến thức cơ bản về toán học là bắt buộc đối với mọi chuyên gia dữ liệu (nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh hoặc kỹ sư dữ liệu), khóa học này bao gồm mọi khía cạnh bắt buộc.
Khóa học này không giống như mọi phép toán trừu tượng, không ứng dụng. Tại Alison, bạn sẽ học toán giúp bạn có thể ảnh hưởng đến thế giới. Khóa học này là khóa học thứ ba trong một loạt. Để đạt được hiệu quả tốt nhất từ khóa học này, bạn nên tham gia hai khóa học đầu tiên về khoa học dữ liệu trước khi học toán cho khoa học dữ liệu.
6. Hội thảo phân tích tinh gọn
- Tốt nhất cho: Người mới bắt đầu
- Đánh giá: 4.6 ra của 5
- Thời gian: 2 giờ 23 phút
- Nền Tảng: Kẻ thù
Tìm hiểu hội thảo phân tích giúp bạn hiểu các nguyên tắc cơ bản của phân tích, tư duy dựa trên dữ liệu và các nguyên tắc khởi động tinh gọn. Trong khóa học này, bạn sẽ xem xét sáu ví dụ về cách các mô hình kinh doanh liên quan đến các công ty khởi nghiệp ở mọi quy mô.
Bạn cũng sẽ học cách biết thời gian để đưa ra quyết định và áp dụng các khái niệm của Phân tích tinh gọn cho các doanh nghiệp và sản phẩm đã thành lập.
7. Giới thiệu về phân tích dữ liệu bằng Excel
- Tốt nhất cho: Người mới bắt đầu
- Đánh giá: Không quy định
- Thời gian: 4 tuần (2-4 giờ mỗi tuần)
- Nền Tảng: edX
Microsoft Excel và các bảng tổng hợp tích hợp của nó là một trong những tính năng phân tích tốt nhất để phân tích dữ liệu. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thực hiện phân tích dữ liệu bằng các tính năng phổ biến nhất của Excel.
Trong Giới thiệu về phân tích dữ liệu bằng excel, bạn sẽ khám phá cách tạo bảng tổng hợp trong Excel bằng cách sử dụng một loạt các hàng và cột. Bạn cũng sẽ chứng kiến hiệu quả của trục xoay Excel trong hoạt động, bao gồm khả năng tóm tắt dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá dữ liệu nhanh chóng và tạo ra kiến thức sâu sắc từ dữ liệu thu thập được.
8. Thống kê Bayes: Từ khái niệm đến phân tích dữ liệu
- Tốt nhất cho: Trung cấp
- Đánh giá: 4.6 ra của 5
- Thời gian: 12 giờ
- Nền Tảng: Coursera
Phương pháp Bayes đối với thống kê sẽ được giới thiệu trong khóa học này thông qua việc nghiên cứu xác suất và phân tích dữ liệu. Ngoài ra, nền tảng của cách tiếp cận Bayes cũng như ứng dụng của nó đối với các kiểu dữ liệu điển hình sẽ được giảng dạy.
Cách tiếp cận Bayes sẽ đối lập với cách tiếp cận Thường xuyên cũng như những ưu điểm của cách tiếp cận Bayes. Để tạo ra một môi trường học tập hấp dẫn, khóa học này kết hợp các video bài giảng, trình diễn máy tính, bài đọc, bài tập và bảng thảo luận.
9. Phân tích dữ liệu của Google
- Tốt nhất cho: người mới bắt đầu
- Đánh giá: 4.8 ra của 5
- Thời gian: 6 tháng (10 giờ mỗi tuần)
- Nền Tảng: Coursera
Phân tích dữ liệu của Google cung cấp cho bạn sự hiểu biết thấu đáo về các quy trình và phương pháp mà nhà phân tích dữ liệu cấp dưới hoặc liên kết sử dụng hàng ngày.
Trong khóa học này, bạn cũng sẽ học các phương pháp phân tích quan trọng bao gồm làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ sau: bảng tính, lập trình SQL, R và Tableau. Bạn cũng sẽ học cách hiển thị kết quả dữ liệu trên trang tổng quan, bản trình bày và các nền tảng trực quan hóa phổ biến.
10. Học cách viết mã để phân tích dữ liệu
- Tốt nhất cho: người mới bắt đầu
- Đánh giá: 3.5 ra của 5
- Thời gian: 24 giờ
- Nền Tảng: MởTìm hiểu.
Học viết mã để phân tích dữ liệu sẽ dạy bạn cách tạo các chương trình máy tính của mình bằng cách viết mã (mỗi lần một dòng mã). Do sự phổ biến của python trên tất cả các lĩnh vực học thuật, nó là ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong khóa học này.
Sử dụng dữ liệu thực tế từ Ngân hàng Thế giới, Tổ chức Y tế Thế giới và các tổ chức khác, các bài tập viết mã và phân tích viết bằng nền tảng Máy tính xách tay Jupyter nổi tiếng sẽ được tiến hành. Điều này cho phép bạn ngay lập tức thấy kết quả của việc chạy mã của mình và giúp bạn phát hiện và sửa lỗi dễ dàng hơn.
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách truy cập dữ liệu mở, chuẩn bị cho phân tích, tạo hình ảnh trực quan, lập tài liệu và phổ biến các phân tích một cách công khai và riêng tư.
Câu hỏi thường gặp về Các khóa học phân tích dữ liệu trực tuyến miễn phí
Khóa học phân tích dữ liệu trực tuyến miễn phí tốt nhất là gì?
Khóa học ngắn hạn về Phân tích dữ liệu của CareerFoundry
Khoa học dữ liệu có giống với phân tích dữ liệu không?
Không.
Cơ hội việc làm nào có sẵn cho tôi nếu tôi theo học ngành phân tích dữ liệu?
Với phân tích dữ liệu, bạn có thể trở thành nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích tình báo kinh doanh, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích hoạt động, quản lý dự án, phân tích hệ thống CNTT và nhiều hơn nữa.
Có phải tất cả các khóa học về phân tích dữ liệu đều phù hợp cho người mới bắt đầu?
Không, một số khóa học yêu cầu một số kiến thức tiên quyết trong một số lĩnh vực trước khi bạn có thể chọn tham gia khóa học.
Phân tích dữ liệu quan trọng như thế nào đối với một doanh nghiệp?
Phân tích dữ liệu là bí quyết để tối ưu hóa hiệu suất, tối đa hóa lợi nhuận và đưa ra quyết định chính xác trong mọi doanh nghiệp.
Chúng tôi cũng Đề nghị
- 10 chứng nhận phân tích dữ liệu trực tuyến tốt nhất
- 10 chứng chỉ phân tích dữ liệu cho người mới bắt đầu
- 20 chương trình khoa học dữ liệu trực tuyến tốt nhất
- 10 chứng nhận phân tích dữ liệu miễn phí tốt nhất
- 10 trường đại học hàng đầu về khoa học dữ liệu ở Hoa Kỳ.
Kết luận:
Đột nhiên, mọi người dường như đang nói về phân tích dữ liệu và bạn giống như "Phân tích dữ liệu này như thế nào?" Như đã hứa trước đó, chúng tôi hy vọng bạn có thể hiểu phân tích dữ liệu là gì.
Chúng tôi cũng hy vọng bạn có thể chọn từ nhiều khóa học phân tích dữ liệu miễn phí. Chúng tôi sẽ muốn nghe từ bạn!