10 chứng chỉ phân tích dữ liệu trực tuyến tốt nhất

By
Marcelino
-
0
3150
Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu Tốt nhất Trực tuyến
Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu Tốt nhất Trực tuyến

Có rất nhiều chứng chỉ phân tích dữ liệu trực tuyến nhưng đôi khi thật khó để xác định một số chứng chỉ tốt nhất trong số tất cả các chứng chỉ phân tích dữ liệu trực tuyến này.

Phân tích dữ liệu là một trong những ngành phát triển nhanh nhất và có nhiều nhu cầu nhất hiện nay. Công ty nghiên cứu thị trường Gartner dự đoán rằng chi tiêu kinh doanh cho các giải pháp phân tích và dữ liệu sẽ đạt 189 tỷ USD vào năm 2022, tăng từ 150 tỷ USD vào năm 2019.

Đến năm 2025, thị trường dữ liệu lớn toàn cầu dự kiến ​​trị giá 103 tỷ USD.

Nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia khoa học dữ liệu đồng nghĩa với việc ngày càng có nhiều người tham gia các khóa học phân tích dữ liệu trực tuyến hơn bao giờ hết. Như một lợi ích bổ sung, nhiều khóa học này cung cấp chứng chỉ hoặc chứng chỉ để giúp bạn nổi bật.

Nếu bạn đang cân nhắc sử dụng một khóa học chứng nhận, chúng tôi có bạn bảo hiểm. Chúng tôi đã tổng hợp danh sách 20 chứng chỉ phân tích dữ liệu tốt nhất trực tuyến để giúp bạn bắt đầu. Nhưng trước đó, hãy đảm bảo rằng chúng ta đang ở trên cùng một trang.

Phân tích dữ liệu là gì?

Việc xử lý và phân tích thống kê các bộ dữ liệu hiện có là chủ đề của phân tích dữ liệu. Các nhà phân tích tập trung vào việc phát triển các cách thu thập, xử lý và tổ chức dữ liệu để tìm ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động cho các vấn đề hiện tại, cũng như xác định cách tốt nhất để truyền đạt thông tin này.

Nói một cách đơn giản, dữ liệu và phân tích liên quan đến việc tìm kiếm giải pháp cho những thách thức mà chúng ta không chắc về câu trả lời. Nó cũng được dự đoán về việc cung cấp kết quả có thể mang lại lợi ích nhanh chóng.

Phân tích dữ liệu cũng bao gồm một số nhánh khác của thống kê và phân tích lớn hơn hỗ trợ việc kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau và phát hiện ra các mối liên kết đồng thời đơn giản hóa kết quả.

Lợi ích của Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu lớn có một số lợi ích cho các doanh nghiệp ngày nay.

Phân tích dữ liệu giúp:

  • Ra quyết định tốt hơn,
  • Cho phép quản lý rủi ro hiệu quả,
  • Cải thiện trải nghiệm của khách hàng và
  • Tăng giá trị thương hiệu.

Với những lợi thế này, nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia lành nghề trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Những chuyên gia này được kỳ vọng không chỉ sở hữu kiến ​​thức lý thuyết mà còn cả kiến ​​thức thực tế về phân tích dữ liệu lớn.

Để đảm bảo điều này, các nhà tuyển dụng đang tìm kiếm những ứng viên đã trải qua các khóa đào tạo hoặc chứng chỉ cung cấp khả năng tiếp xúc thực tế với chủ đề này.

Ngoài khả năng phân tích dữ liệu, các chuyên gia này cũng phải có khả năng tạo hình ảnh trực quan đầy đủ thông tin về dữ liệu đó để người dùng không chuyên về kỹ thuật cũng có thể hiểu được. Đây là lúc các công cụ như Tableau phát huy tác dụng. Các công cụ này cho phép bạn tạo các biểu đồ, đồ thị, đồ thị và bảng tương tác kể một câu chuyện về hiệu suất của tổ chức của bạn dựa trên các chỉ số hiệu suất chính (KPI).

Phân tích dữ liệu so với Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu đều xử lý Dữ liệu lớn, nhưng theo những cách khác nhau. Khoa học dữ liệu là một thuật ngữ rộng kết hợp cả phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu.

Toán học, Thống kê, Khoa học Máy tính, Khoa học thông tin, Máy học và Trí tuệ nhân tạo đều có trong Khoa học dữ liệu.

Khai thác dữ liệu, suy luận dữ liệu, mô hình dự đoán và phát triển thuật toán học máy đều được sử dụng để khám phá các mẫu từ tập dữ liệu lớn và biến chúng thành các chiến lược kinh doanh có ý nghĩa. Mặt khác, phân tích dữ liệu chủ yếu liên quan đến Thống kê, Toán học và Phân tích Thống kê.

Phân tích dữ liệu nhằm mục đích tiết lộ thông tin chi tiết được trích xuất cụ thể, trong khi Khoa học dữ liệu tập trung vào việc khám phá các mối tương quan đáng kể giữa các tập dữ liệu rộng lớn.

Nói cách khác, Phân tích dữ liệu là một tập hợp con của Khoa học dữ liệu tập trung vào các giải pháp chi tiết hơn cho các vấn đề mà Khoa học dữ liệu đặt ra.

Khoa học Dữ liệu nhằm mục đích tìm ra các vấn đề mới và thú vị có thể giúp các doanh nghiệp đổi mới. Mặt khác, phân tích dữ liệu nhằm mục đích tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi này và xác định cách chúng có thể được thực hiện trong một công ty để khuyến khích sự đổi mới dựa trên dữ liệu.

Danh sách các Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu Tốt nhất Trực tuyến

Dưới đây là danh sách các Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu trực tuyến tốt nhất:

10 chứng nhận phân tích dữ liệu trực tuyến tốt nhất

1. Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Nâng cao SAS

Đây là cấp cao nhất chứng nhận khoa học dữ liệu do Học viện Khoa học Dữ liệu SAS cung cấp và bao gồm nhiều chủ đề như thống kê, phân tích hình ảnh, hồi quy logistic, nền tảng Hadoop, khai thác dữ liệu, v.v.

Sinh viên phải có ít nhất sáu tháng kinh nghiệm lập trình trước khi đăng ký chứng chỉ, bao gồm chín khóa học và ba bài kiểm tra.

Do tính hợp pháp của nền tảng và phạm vi bao phủ rộng rãi của rất nhiều chủ đề khoa học dữ liệu, nhiều người coi đây là chứng nhận lớn nhất cho khoa học dữ liệu.

2. Chuyên gia quản lý dữ liệu được chứng nhận SAS

Để phù hợp với các phong cách học tập của người tham gia khác nhau, Chứng chỉ Dữ liệu lớn SAS cung cấp cả đào tạo do người hướng dẫn và các phương thức học tập e-Learning theo nhịp độ tự học.

Trước khi đăng ký, sinh viên nên hiểu rõ về lập trình, bao gồm cả các kỹ thuật thao tác dữ liệu và SQL.

Các công cụ quản lý dữ liệu và Hadoop nằm trong số các chủ đề được đề cập. Có bốn khóa đào tạo và chỉ một kỳ thi trong gói này.

Chứng chỉ Quản lý dữ liệu, giống như các chứng chỉ SAS khác, là một dịch vụ dựa trên đăng ký cung cấp cho bạn quyền truy cập vào đám mây trong một năm trước khi bạn phải gia hạn.

3. DASCA: Nhà khoa học dữ liệu cao cấp

Hội đồng Khoa học Dữ liệu Hoa Kỳ, hay DASCA, là nguồn hàng đầu của các chứng chỉ về khoa học dữ liệu được quốc tế công nhận. Chứng chỉ SDS (Nhà khoa học dữ liệu cao cấp) và PDS (Nhà khoa học dữ liệu chính) của nó là một trong những chứng chỉ có uy tín nhất trên thế giới đối với các nhà khoa học dữ liệu. Kiểm tra cách trở thành nhà khoa học dữ liệu với bằng cử nhân.

Các ứng viên từ nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm quản lý kinh doanh, tài chính, thống kê và công nghệ, có thể tận dụng các chương trình chứng nhận chuyên sâu, rộng rãi của tổ chức chứng nhận khoa học dữ liệu trung lập với nhà cung cấp.

4. Chứng nhận của Microsoft: Cộng tác viên khoa học dữ liệu Azure

Bạn có muốn hiểu cách tạo và chạy khối lượng công việc học máy không? Chứng chỉ Azure Data Scientist Associate của Microsoft là chứng chỉ dành cho bạn.

Điểm tuyệt vời nhất của chứng chỉ Microsoft này là bạn có thể học miễn phí bằng các công cụ học tập của Microsoft, tuy nhiên, cũng có các tùy chọn cao cấp do người hướng dẫn. Chứng nhận bao gồm các giải pháp AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy.

5. Chứng chỉ chuyên môn khoa học dữ liệu của IBM

Chứng chỉ Chuyên gia Khoa học Dữ liệu của IBM là một chứng chỉ dữ liệu trực tuyến hữu ích khác. Các ứng viên muốn bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu chuyên nghiệp của mình có thể xem xét chương trình chứng nhận khoa học dữ liệu cấp độ sơ cấp.

Chứng chỉ bao gồm phần giới thiệu về khoa học dữ liệu với học máy, python, công cụ nguồn mở và SQL trong suốt chín khóa học.

Các khóa học của họ có thể được hoàn thành trong thời gian của riêng bạn, trong khi các nhà phát triển khóa học khuyên bạn nên hoàn thành chúng trong ba tháng.

6. Chứng chỉ Chuyên gia Khoa học Dữ liệu của HarvardX

HarvardX cung cấp nhiều khóa học trực tuyến được thiết kế để giúp các giáo sư cải thiện việc giảng dạy và học tập thông qua các chế độ trực tuyến và trong khuôn viên trường.

Với Chứng chỉ Chuyên gia Khoa học Dữ liệu của HarvardX, bạn sẽ học những kiến ​​thức cơ bản về khoa học dữ liệu như R và học máy thông qua các nghiên cứu điển hình trong thế giới thực.

Chứng chỉ khoa học dữ liệu HarvardX cung cấp cho ứng viên thông tin và khả năng họ cần để giải quyết các thách thức về phân tích dữ liệu trong thế giới thực.

Chín khóa học tạo nên chứng chỉ khoa học dữ liệu chuyên nghiệp bao gồm các chủ đề bao gồm trực quan hóa, học máy, hồi quy tuyến tính, xác suất, xử lý dữ liệu và hơn thế nữa.

7. Coursera: Chuyên ngành Khoa học Dữ liệu của Đại học John Hopkins

Chứng chỉ Coursera này do Đại học John Hopkins cung cấp, lý tưởng cho những người mới bắt đầu muốn học cách xây dựng sản phẩm dữ liệu, tạo kết luận theo hướng dữ liệu và thực hành học máy.

Trước khi tham gia, sinh viên nên làm quen cơ bản với Python.

Các khóa học là miễn phí, nhưng những cá nhân muốn được chứng nhận có thể phải trả một khoản phí nhỏ, vì hầu hết các chứng chỉ Coursera bắt đầu từ $ 50.

8. Chương trình EdX Big Data MicroMasters

Khóa học này là một phần của chương trình Big Data MicroMasters và sẽ giúp bạn cải thiện kỹ năng lập trình và toán học của mình trong khi tìm hiểu về phân tích dữ liệu lớn.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn trong thế giới kỹ thuật số ngày nay.

Bạn sẽ học cách sử dụng các công nghệ như Apache Spark và R, là những công cụ phân tích quan trọng. Bạn sẽ có thể tiếp cận những thách thức khoa học dữ liệu quy mô lớn với sự sáng tạo và chủ động vào cuối khóa học này.

9. Phân tích doanh nghiệp Udacity Nanodegree

Bạn sẽ nắm vững các kỹ năng dữ liệu cơ bản có thể được áp dụng cho các chức năng và ngành trong chương trình này. Bạn sẽ học cách sử dụng Excel để phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình, SQL để truy vấn cơ sở dữ liệu và Tableau để tạo trực quan hóa dữ liệu thông tin.

Không có điều kiện tiên quyết cho chương trình học cơ bản này.

Udacity khuyến nghị rằng bạn phải có kiến ​​thức chuyên môn về máy tính trước đó và có thể tải xuống và cài đặt phần mềm để thành công.

10. Phân tích dữ liệu DataCamp trong Excel

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng các phím tắt tiết kiệm thời gian, chuyển đổi và làm sạch các định dạng dữ liệu như văn bản, thời gian và ngày tháng cũng như tạo các hàm logic tuyệt vời và tổng hợp có điều kiện trong khi học cách sử dụng phím tắt tiết kiệm thời gian.

Bạn sẽ thành thạo hơn 35 hàm Excel mới, bao gồm CONCATENATE, VLOOKUP và AVERAGEIF (S), cũng như làm việc với dữ liệu Kickstarter trong thế giới thực để đánh giá điều gì tạo nên một dự án thành công, thông qua thực hành.

Câu hỏi thường gặp về Chứng chỉ trực tuyến Phân tích dữ liệu trực tuyến

Giá trị của chứng chỉ Phân tích dữ liệu là gì?

Chứng chỉ Phân tích dữ liệu rất đáng giá, Có! nếu bạn đang tìm kiếm một công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Chứng chỉ phân tích dữ liệu sẽ cung cấp cho bạn tất cả các kỹ năng và kiến ​​thức cần thiết để kiếm được công việc như một nhà phân tích dữ liệu.

Một nhà phân tích dữ liệu có thể làm việc tự do không?

Làm việc tự do là một trong những lựa chọn thay thế tốt nhất cho các nhà khoa học dữ liệu hiện nay, cho cả người mới và các chuyên gia. Là một người làm việc tự do về khoa học dữ liệu, bạn có rất nhiều sự linh hoạt trong việc lựa chọn dự án, quản lý thời gian và trả lương. Đây cũng là một lựa chọn tuyệt vời cho những người mới bắt đầu muốn có thêm kinh nghiệm thực tế bằng cách làm việc với các dự án trong thế giới thực.

Data Analytics có phải là một con đường sự nghiệp đầy hứa hẹn không?

Đúng vậy, phân tích dữ liệu là một lựa chọn nghề nghiệp thông minh vì dữ liệu đã trở thành một khía cạnh quan trọng trong quá trình ra quyết định của bất kỳ ngành nào. Do đó, các nhà phân tích dữ liệu đang có nhu cầu cao, khiến họ trở thành một trong những lựa chọn công việc hàng đầu.

Có cần mã hóa trong phân tích dữ liệu không?

Thành thật mà nói thì họ không. Các nhà phân tích dữ liệu không bắt buộc phải viết mã như một phần trách nhiệm hàng ngày của họ. Các chức năng phân tích dữ liệu đơn giản, chẳng hạn như kiểm tra xu hướng dữ liệu Google Analytics, thường không bắt buộc phải tạo mã.

SQL đóng vai trò gì trong phân tích dữ liệu?

SQL là công cụ phân tích dữ liệu 'cốt lõi' đối với nhiều người—được sử dụng để truy cập, làm sạch và phân tích dữ liệu có trong cơ sở dữ liệu. Hiểu đơn giản nhưng nó được các tập đoàn hàng đầu thế giới sử dụng để giải quyết những vấn đề cực kỳ khó khăn.

Đề xuất hàng đầu

Kết luận

Phân tích dữ liệu là khoảng cách kỹ năng lớn nhất hai năm trước đây và nó vẫn tiếp tục như vậy.

Các doanh nghiệp đã thu thập dữ liệu trong nhiều thập kỷ, nhưng nhiều người không biết cách sử dụng dữ liệu đó để đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn.

Do đó, các công ty đang tìm kiếm những cá nhân có thể phân tích và diễn giải dữ liệu đó. Các doanh nghiệp cần những người có thể hiểu dữ liệu và dịch nó sang một định dạng dễ hiểu cho việc quản lý để họ đưa ra các quyết định kinh doanh tốt hơn. Những cá nhân có các kỹ năng phân tích dữ liệu này có thể được gọi là nhà phân tích dữ liệu hoặc nhà phân tích tình báo kinh doanh (BI).