您是否正在尋找最好的免費數據分析認證？ 如果你這樣做了，那麼我們在本文中列出的 10 個數據分析認證就是你所需要的。
數據分析認證是改善簡歷、提升職業生涯並賺取額外收入的好方法。 最好的部分？ 您無需為認證付費。
網上有許多很棒的免費資源可以幫助您獲得數據分析領域的技能和知識； 其中一些還提供認證。
數據分析是檢查數據集以得出關於它們包含的信息的結論的過程，越來越多地借助專門的系統和軟件。
數據分析技術和技術廣泛用於商業行業，使組織能夠做出更明智的業務決策，並由科學家和研究人員驗證或反駁科學模型、理論和假設。
本文提供了可用於提高技能和職業生涯的 10 大免費認證列表。 我們包括在線課程和個人課程 在線認證計劃. 但在你直接進入它之前，讓我們學習一些東西。
目錄
免費和付費數據分析課程有什麼區別？
所以，我們已經確定了什麼是數據分析。 您如何了解更多信息？
參加免費的數據分析課程是測試水域並確定您是否想更深入的絕佳方法。 但是，您應該注意免費和付費課程之間的一些關鍵區別。
以下是免費和付費數據分析課程之間的區別：
1. 詳細程度
免費課程的目標通常是提供一個高層次的概述，以評估一個完整的課程是否值得付費。 短期課程非常適合獲得一個主題的廣泛概述。
同時，一個完整的程序（至少，一個好的程序！）將為您提供所有必要的工具。
2. 課程長度
免費的數據分析認證課程（通常但不總是）要短得多，因為它們是作為“預告片”創建的。
它們的學習時間可以從幾個小時到幾天不等。 除此之外，您已經進入了付費程序的領域。 根據主題的複雜性，課程可能需要一周到幾個月的時間才能完成。
3. 支持程度
自主學習是免費課程的重要組成部分。 同時，完整的數據分析計劃通常會以導師或導師的形式提供指導性支持，以及求職幫助——例如，準備數據分析師簡歷和開發數據組合。 一些昂貴的課程和新兵訓練營甚至可以保證就業。
5.知識水平
免費的數據分析認證課程通常針對那些完全沒有經驗的人。 這對於學習基礎知識非常有用。
然而，一旦你準備好前進，你需要做更多的功課！ 付費課程更難，但完成一個課程後，您將擁有稱自己為稱職數據分析師所需的所有能力（和證書）——而這不是免費課程所能提供的。
最佳免費數據分析認證列表
以下是最好的免費數據分析認證列表：
- 谷歌分析學院 — 面向初學者的谷歌分析
- IBM數據科學專業證書
- 數據分析短期課程（CareerFoundry）
- 面向所有人的數據科學（Datacamp）
- 學習為數據分析編寫代碼 (OpenLearn)
- 在線數據科學課程（哈佛大學）
- 數據科學入門課程（Dataquest）
- Analytics（分析）故事講述（edX）
- 數據科學課程（Alison）
- 使用Excel（edX）分析和可視化數據.
面向初學者、中級和專業人士的 10 個最佳免費數據分析認證
1. 谷歌分析學院 — 面向初學者的谷歌分析
Google Analytics 是一項免費的 Google 服務，可分析您網站上的數據。
谷歌分析提供的信息對於確定人們如何與您的網站互動非常有用。
它為您提供有關用戶在網站上的行為的信息，例如他們訪問了哪些頁面、訪問了多長時間、他們來自哪裡（地理位置）等等。
您可以利用這些信息快速優化您的網站，以提供更好的用戶體驗。
數字營銷專業人士中最受歡迎的資格之一是數字分析基礎認證。 本課程教授與各種營銷渠道相關的數字分析基礎知識。
您必須完成一門課程才能獲得免費的數據分析認證。 無論您是初級、中級還是高級玩家，您都會找到適合您水平的課程。
2. IBM數據科學專業證書
IBM 數據科學專業證書是 IBM 通過 Coursera 提供的在線課程計劃，其中包括九門在線課程以及實踐項目，以幫助您發展數據科學技能。 此在線培訓課程包括基礎和高級課程，可幫助您成為數據科學專家。
對於想要學習 Days Analytics 的初學者，IBM 提供了免費的數據分析認證課程。 參與者在免費課程結束時獲得證書。
3. 數據分析短期課程（CareerFoundry）
如果您想快速了解數據分析，CareerFoundy 的免費數據分析認證 短期課程 非常好。
註冊後，您將可以參加五個 15 分鐘的實踐課程，每個課程都側重於數據分析過程的不同方面。 本課程為您提供數據分析的一般概述，並為您準備深入了解該主題（如果您願意）。
與我們列表中的許多課程不同，沒有隱藏費用，這使其成為新手的絕佳低壓選擇。
該課程涵蓋了從各種數據分析角色到回顧如果您想在該領域從事職業所需建立的工具和能力的所有內容，並且您可以期望獲得有關基礎知識的實踐經驗的數據分析。
如果您喜歡短期課程，CareerFoundry 還提供全面的付費計劃，該計劃將帶您從初學者到準備工作的數據分析師，所有這些都由 CareerFoundry 工作保證提供支持。
4. 面向所有人的數據科學（Datacamp）
DataCamp 是一家專門從事數據分析的營利性課程提供商。
但是，他們的面向所有人的數據科學課程的第一個模塊（或章節）是免費的。 它避免了技術術語，非常適合那些不熟悉該主題的人。
該課程涵蓋了典型的數據科學工作流程，並定義了數據科學是什麼。 這包括一些出色的交互式練習，有助於了解如何使用數據分析解決現實世界的問題。 但是，完成第一章後，您需要訂閱才能訪問其他內容。
5. 學習為數據分析編寫代碼 (OpenLearn)
由英國開放大學提供的 OpenLearn 平台充滿了從天體物理學到網絡安全，當然還有數據分析的主題。
OpenLearn 上的課程以其高質量而聞名，其中許多課程也是免費的。 掌握了基礎知識後，為什麼不學習編碼呢？
Learn to Code for Data Analysis 是 OpenLearn 提供的為期八週的免費編碼課程，它將讓您全面了解基本的編程和數據分析思想，以及在編程環境中開發簡單分析算法的能力。 所有這些都以互動活動和最後的免費結業證書結束。 獎金！
6. 在線數據科學課程（哈佛大學）
你有沒有想吹噓你在哈佛的教育？ 現在是你大放異彩的機會！ 哈佛大學的許多數據分析課程都可以在 EdX 上免費獲得。 探索從數據處理到線性回歸和機器學習的主題。
雖然這些課程最適合有一些先驗知識的人，但它們涵蓋了廣泛的專業主題，並且比大多數課程更深入 免費課程.
唯一的缺點是他們中的許多人需要大量的時間投入，例如每週幾個小時，持續幾個星期，而不是幾個小時或幾天的速成課程。 如果您想要結業證書，您也必須付費。
但是，如果您只是想提高自己的才能，這仍然是一個可行的選擇。
7. 數據科學入門課程（Dataquest）
他們提供了廣泛的動手 數據科學課程 並且是另一個特定於數據的教育提供者。 雖然 Dataquest 有每月訂閱模式，但它的一些內容，如練習題，是免費提供的。
課程按照職業和技能路徑（以及編程語言）進行了有益的組織，讓您可以專注於教學。 但是，如果您想要無廣告訪問或完成證書，則必須支付訂閱費用。
8. Analytics（分析）故事講述（edX）
如果你習慣使用 Power BI 和 Excel，本課程將教你如何掌握用風格傳達從可視化和分析中得出的結論的藝術。 創建為您的受眾增加價值的故事並評估結果。
導師還提供建議，以採用最佳實踐來完善您的報告並在交付報告時控制房間。
9. 數據科學課程（Alison）
您可以在這個電子學習網站上找到各種文憑課程和認證，所有課程都側重於數據科學和相關主題的不同元素。
如果您想熟悉術語和核心概念，入門級課程是一個合適的選擇。 對於有經驗的人來說，訓練模型、可視化和挖掘等領域是一些首選選項。
10. 使用Excel（edX）分析和可視化數據
這項免費的數據分析認證需要事先了解 Excel 的分析功能，並作為先決條件使用數據庫或文本文件。
從那裡，講師將帶領您進行一次旅行，您將熟練掌握從各種來源導入數據、組合數據和生成模型的能力。
接下來的講座將通過對您準備的文件進行分析和可視化來更進一步。
關於數據分析認證的常見問題
數據分析的類型有哪些？
有四種類型的數據分析：描述性、診斷性、預測性和規範性。 描述性分析回答了發生了什麼的問題。 診斷分析試圖回答它發生的原因。 預測分析使用來自數據挖掘、統計、建模、機器學習和人工智能的許多技術來分析當前數據以預測未來。 規範性分析更進了一步，並提出了一些行動方案或建議一個決定。
什麼是數據分析？
數據分析是檢查數據集以得出關於它們包含的信息的結論的過程，越來越多地借助專門的系統和軟件。 數據分析技術和技術廣泛用於商業行業，使組織能夠做出更明智的業務決策，並由科學家和研究人員驗證或反駁科學模型、理論和假設。
在免費的數據分析課程中你應該注意什麼？
實踐活動總是比簡單地閱讀理論更能牢記於心。 查找具有豐富且引人入勝的材料的課程。 你不想要一門對初學者來說太複雜的課程，也不應該太籠統以至於對你沒有用處。 最終，短期或免費的數據分析課程應該可以建立您進一步學習的信心。
為什麼要有數據分析證書？
當您完成免費的數據分析認證時，它向雇主證明您已經掌握了該領域的關鍵技能。 它還讓您清楚地了解下一步要研究哪些知識和專業領域。
數據分析的重要性是什麼？
分析可以幫助確定發生某事的原因、預測會發生什麼並製定最佳行動方案。 在大數據出現之前，大多數數據以電子表格、文本文件和數據庫的形式存儲在個人計算機上。 這種存儲方法的問題在於，很難從全局角度了解所有數據。 大數據通過為您的所有信息創建一個集中存儲庫改變了這一切，從而更容易將分析工具應用於您的數據。
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底線
總之，許多付費數據分析認證計劃傾向於提供類似的激勵和好處，並且涵蓋大部分相同的核心材料。
那是因為他們正在與其他類似的程序競爭。
另一方面，免費數據分析認證課程的差異可能更大。 因為他們不是為了你的現金而競爭，所以他們可以滿足學習者的不同要求。 但是，您應該確保這些課程涵蓋您想了解的主題。 短期課程有時側重於非常具體的主題。
試著找到一個你感興趣的。