有免费的在线数据分析课程吗？ 当然有！ 这些课程的优势不仅是因为它们是免费的，或者仅仅是因为它们是在线的和自定进度的，但你猜怎么着？ 他们是一流的！
由于数据分析是业务的重要组成部分，因此对数据分析专家的需求不断增长。 技术的发展和依赖数据的决策每天都在增加，这也是一个案例研究。
突然之间，数据分析似乎成为一个热门话题，让您想知道它是什么。 你不需要再看下去了； 世界学者中心有最好的解决方案！
目录
什么是数据分析？
数据分析是各种数据分析的总称。 它涉及使用可用的见解和趋势来解决特定问题。 简而言之，数据分析涉及系统地分析数据或统计数据。
基于对数据模式的理解和应用，数据分析最终做出科学有效的决策。 从科学意义上说，数据必须经过各种步骤和过程才能做出决定。
任何类型的信息都可以进行数据分析，因为它是每个企业实现性能优化、利润最大化和准确决策的秘诀。
数据分析的另一个美妙之处在于它的工作多样性。 通过数据分析，您可以成为数据分析师、商业智能分析师、数据科学家、数据工程师、运营分析师、项目经理或 IT 系统分析，仅举几例。
数据分析涉及各种步骤，所有这些都是为了业务的发展。 这些阶段中的每一个都是提高业务效率的关键。
数据分析涉及哪些步骤？
以下是数据分析涉及的 4 个步骤：
1. 描述性分析：
描述性分析处理企业的进展情况。 在这个阶段最常被问到的问题是“您的业务正在发生什么？”
在数据分析的这方面，不需要深入的信息。 它回答了企业是否平稳运行的问题。 因此，答案往往不是很详细。
2. 诊断分析：
这是描述性分析之后的步骤。 诊断分析处理问题的根本原因。 在这个阶段提出的问题总是以 为什么. 例如：“为什么您的企业会发生这种情况？”
有了关于业务的详细信息，“为什么”的问题就会暴露出来。 此阶段有助于识别业务异常。
3. 预测分析：
这是诊断分析之后的步骤。 在预测分析中，以前的统计数据和算法用于提供建议。 这个阶段最常被问到的问题是“未来最有可能发生什么？”
该技术基于多年来的趋势和模式。 它用于确定特定趋势是否会再次出现。 它还有助于为未来发生的事情提供最佳可用建议。
4. 规范分析：
这是预测分析之后的步骤。 规范性分析决定了最佳的行动选择。 该区域有助于回答“应该做什么？”的问题。
它决定了做什么和不做什么。 这可用于向用户建议可能的结果以及应采取哪些措施以最大程度地优化业务。 在这个阶段，即使面对不确定性，也会做出数据驱动的决策。
选择免费的在线数据分析课程时要寻找什么
选择最适合您的课程比您想象的要多得多。 在选择在线课程之前，必须考虑一些因素。
以下是选择免费在线数据分析课程时需要考虑的一些因素：
1. 可信度和评级：
在选择任何课程之前必须注意这一点。 这包括以前参加过该课程的学生给出的评论。 它决定了课程的可信度。 您不想选择参加课程，并且沿线意识到它的评分为 1.0。 你不会喜欢的，对吧？
2. 课程时间：
在线课程可以是短期的（几小时到几周）或长期的（几个月到几年）。 课程持续时间应取决于您的可用性和综合程度。 一般来说，与短期课程相比，长期课程通常更详细。
3. 强度：
在线课程有各种初学者、中级和高级课程，而有些课程则是由所有这些阶段组成的系列课程。 其他课程要求您在选择该课程之前具备基本知识。
在选择数据分析课程时，请选择最适合您当前教育水平的课程。
4. 课程可访问性：
一些免费课程可在某个时间范围内访问（暂时可访问），而其他课程则终身可用。 选择永久可访问的课程是最好的，因为在不确定主题的情况下，您可以随时参考它们。
5. 支持和指导计划：
大多数免费课程都有一些提款，这些提款包括课程证书、支持和指导计划。 其中一些支持和指导计划包括讨论平台、现场讲座设施和模拟工具。
尽管有这种退出，但在其中一些课程中，经济援助是一种选择。
6. 共享证书和经济援助：
课程完成后颁发的证书作为专业的证明。 尽管大多数在线学习平台需要代币才能获得可共享的证书，而一些平台为想要免费学习这些课程并仍获得认证的学生提供经济援助。 如果证书不是免费的，请确保检查是否可以获得经济援助。
什么是最好的免费在线数据分析课程？
以下是最好的免费在线数据分析课程：
10 门最佳免费在线数据分析课程
1. 数据分析短期课程
- 最适合： 初学者
- 评分： 4.84 5出来的
- 学制： 每天15分钟
- 平台： 职业铸造厂。
数据分析短期课程是对数据分析的实用介绍。 在本课程中，您将从清理开始，并以可视化（包括图表和图形）和关键见解结束。 为了更好地理解，将使用真实数据集来解决业务问题。
本课程包含对数据的介绍，还包含一些练习。 每天，您会在 5 分钟的时间范围内收到 15 节自定进度的每日课程。
每个教程都包含视频介绍、书面课程、动手任务和交互式测验。 它包含对数据分析的介绍，这是一项涉及数据清理、可视化和最终洞察的综合研究。
2. 了解数据科学
- 最适合： 初学者
- 评分： 没有说明
- 学制： 2小时
- 平台： 数据营。
了解数据科学将拓宽您在数据科学、机器语言、数据可视化、数据工程和云计算方面的知识。 本课程包括 15 个视频和 48 个练习。
在本课程中，您将学习数据科学、数据收集、存储、准备、探索、可视化、实验和预测的基础知识。
您还将学习数据解释和融入日常生活。 此外，您将学习数据科学家的角色，而不必担心编码。
3. 数据分析简介
- 最适合： 初学者
- 评分： 4.8 5出来的
- 学制： 6个月
- 平台： Coursera。
数据分析简介将带您从头开始进行数据分析，因为不需要任何经验。 本课程将启发您掌握必要的技能，让您为从事数据分析职业做好准备。
在本课程中，您将学习如何准备、组织、分析和可视化数据以进行分析。 此外，您还将学习如何使用电子表格、SQL 和 R 编程来完成分析和计算。
4. 数据分析简介
- 最适合： 初学者
- 评分： 没有说明
- 学制： 大约6周
- 平台： Udacity。
数据分析简介包含有关如何进行查询、将数据组织成可用格式以及解决任何问题的信息。 它还包含有关检查数据、寻找其中的模式、培养数据直觉以及做出判断、结论或预测的课程。
您还将被认为是表达您的发现的最佳方式。 此外，您将使用 Python 库 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 以更简洁和更快的方式学习编码。
作为本课程的先决条件，在注册本课程之前，您应该熟悉 Python 编程并了解其概念。 如果没有，他们有一个关于“python 编程入门课程”的课程，将带你完成这些。
5. 数据科学数学
- 最适合： 初学者
- 评分： 没有说明
- 学制： 5-6小时。
- 平台： 艾莉森。
数据科学数学涵盖了概率、统计和线性代数的基础知识，因为它们与在数据科学中使用数学有关。 由于每个数据专业人员（数据科学家、数据分析师、业务分析师或数据工程师）都需要对数学有基本的了解，因此本课程涵盖了所有必需的方面。
本课程不同于所有抽象的、未应用的数学。 在艾莉森，您将学习能够影响世界的数学。 本课程是系列课程中的第三门课程。 为了充分利用这门课程，建议在学习数据科学数学之前先学习前两门数据科学课程。
6. 精益分析研讨会
- 最适合： 初学者
- 评分： 4.6 5出来的
- 学制： 2小时23分钟
- 平台： Udemy。
学习分析研讨会可帮助您了解分析的基础知识、数据驱动的思维方式和精益创业原则。 在本课程中，您将了解商业模式如何与各种规模的初创企业相关的六个示例。
您还将学习如何知道做出决定的时间，并将精益分析的概念应用于已建立的业务和产品。
7. 使用Excel进行数据分析的简介
- 最适合： 初学者
- 评分： 没有说明
- 学制： 4 周（每周 2-4 小时）
- 平台： 给予edX。
Microsoft Excel 及其集成的数据透视表是数据分析的最佳分析功能之一。 在本课程中，您将学习如何使用 Excel 最受欢迎的功能执行数据分析。
在 Excel 数据分析简介中，您将了解如何在 Excel 中使用一系列行和列制作数据透视表。 您还将见证 Excel 数据透视在行动中的有效性，包括它以各种方式汇总数据、促进快速数据探索以及从收集的数据中生成富有洞察力的知识的能力。
8. 贝叶斯统计：从概念到数据分析
- 最适合： 中级
- 评分： 4.6 5出来的
- 学制： 12小时
- 平台： Coursera。
本课程将通过研究概率和数据分析来介绍贝叶斯统计方法。 此外，还将教授贝叶斯方法的基础及其在典型数据类型中的应用。
贝叶斯方法将与频率论方法以及贝叶斯方法的优点进行对比。 为了创造一个引人入胜的学习环境，本课程结合了讲座视频、计算机演示、阅读、练习和讨论板。
9. 谷歌数据分析
- 最适合： 初学者
- 评分： 4.8 5出来的
- 学制： 6 个月（每周 10 小时）
- 平台： Coursera。
谷歌数据分析让您全面了解初级或副数据分析师每天使用的程序和方法。
在本课程中，您还将学习重要的分析方法，包括使用以下工具进行数据清理、分析和可视化：电子表格、SQL、R 编程和 Tableau。 您还将学习如何在仪表板、演示文稿和流行的可视化平台上显示数据发现。
10. 学习编码数据分析
- 最适合： 初学者
- 评分： 3.5 5出来的
- 学制： 24小时
- 平台： 开放学习。
学习为数据分析编码将教您如何使用编码创建计算机程序（一次一行代码）。 由于 Python 在所有学术领域的普及，它是本课程中使用的编程语言。
将使用来自世界银行、世界卫生组织和其他组织的真实数据，使用著名的 Jupyter Notebooks 平台进行编码练习和书面分析。 这是为了使您能够立即看到运行代码的结果，并使您更容易发现和纠正错误。
在本课程中，您将学习如何访问开放数据、为分析做好准备、创建可视化，以及公开和私下记录和传播分析。
常见问题 免费在线数据分析课程
什么是最好的免费在线数据分析课程？
CareerFoundry 的数据分析短期课程
数据科学与数据分析相同吗？
没有
如果我学习数据分析，我有哪些工作机会？
通过数据分析，您可以成为数据分析师、商业智能分析师、数据科学家、数据工程师、运营分析师、项目经理、IT 系统分析等等。
所有数据分析课程都适合初学者吗？
不，有些课程需要在某些领域具备一些先决条件，然后您才能选择参加该课程。
数据分析对企业有多重要？
数据分析是每个企业实现绩效优化、利润最大化和准确决策的秘诀。
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总结
突然之间，每个人似乎都在谈论数据分析，而你会问“这个数据分析是什么样的？” 如前所述，我们希望您能够理解数据分析的全部内容。
我们也希望您能够从各种免费的数据分析课程中进行选择。 我们希望收到您的来信！