有免費的在線數據分析課程嗎？ 當然有！ 這些課程的優勢不僅是因為它們是免費的，或者僅僅是因為它們是在線的和自定進度的，但你猜怎麼著？ 他們是一流的！
由於數據分析是業務的重要組成部分，因此對數據分析專家的需求不斷增長。 技術的發展和依賴數據的決策每天都在增加，這也是一個案例研究。
突然之間，數據分析似乎成為一個熱門話題，讓您想知道它是什麼。 你不需要再看下去了； 世界學者中心有最好的解決方案！
目錄
什麼是數據分析？
數據分析是各種數據分析的總稱。 它涉及使用可用的見解和趨勢來解決特定問題。 簡而言之，數據分析涉及系統地分析數據或統計數據。
基於對數據模式的理解和應用，數據分析最終做出科學有效的決策。 從科學意義上說，數據必須經過各種步驟和過程才能做出決定。
任何類型的信息都可以進行數據分析，因為它是每項業務中性能優化、利潤最大化和準確決策的秘訣。
數據分析的另一個美妙之處在於它的工作多樣性。 通過數據分析，您可以成為數據分析師、商業智能分析師、數據科學家、數據工程師、運營分析師、項目經理或 IT 系統分析人員，僅舉幾例。
數據分析涉及各種步驟，所有這些都是為了業務的發展。 這些階段中的每一個都是提高業務效率的關鍵。
數據分析涉及哪些步驟？
以下是數據分析涉及的 4 個步驟：
1. 描述性分析：
描述性分析處理企業的進展情況。 在這個階段最常被問到的問題是“您的業務正在發生什麼？”
在數據分析的這方面，不需要深入的信息。 它回答了企業是否平穩運行的問題。 因此，答案往往不是很詳細。
2. 診斷分析：
這是描述性分析之後的步驟。 診斷分析處理問題的根本原因。 在這個階段提出的問題總是以 為什麼. 例如：“為什麼您的企業會發生這種情況？”
有了關於業務的詳細信息，“為什麼”的問題就會暴露出來。 此階段有助於識別業務異常。
3. 預測分析：
這是診斷分析之後的步驟。 在預測分析中，以前的統計數據和算法用於提供建議。 這個階段最常被問到的問題是“未來最有可能發生什麼？”
該技術基於多年來的趨勢和模式。 它用於確定特定趨勢是否會再次出現。 它還有助於為未來發生的事情提供最佳可用建議。
4. 規範分析：
這是預測分析之後的步驟。 規範性分析決定了最佳的行動選擇。 該區域有助於回答“應該做什麼？”的問題。
它決定了做什麼和不做什麼。 這可用於向用戶建議可能的結果以及應採取哪些措施以最大程度地優化業務。 在這個階段，即使面對不確定性，也會做出數據驅動的決策。
選擇免費的在線數據分析課程時要尋找什麼
選擇最適合您的課程比您想像的要多得多。 在選擇在線課程之前，必須考慮一些因素。
以下是選擇免費在線數據分析課程時需要考慮的一些因素：
1. 可信度和評級：
在選擇任何課程之前必須注意這一點。 這包括以前參加過該課程的學生給出的評論。 它決定了課程的可信度。 您不想選擇參加課程，並且沿線意識到它的評分為 1.0。 你不會喜歡的，對吧？
2. 課程時間：
在線課程可以是短期的（幾小時到幾週）或長期的（幾個月到幾年）。 課程持續時間應取決於您的可用性和綜合程度。 一般來說，與短期課程相比，長期課程通常更詳細。
3. 強度：
在線課程有各種初學者、中級和高級課程，而有些課程則是由所有這些階段組成的系列課程。 其他課程要求您在選擇該課程之前具備基本知識。
在選擇數據分析課程時，請選擇最適合您當前教育水平的課程。
4. 課程可訪問性：
一些免費課程可在某個時間範圍內訪問（暫時可訪問），而其他課程則終身可用。 選擇永久可訪問的課程是最好的，因為在不確定主題的情況下，您可以隨時參考它們。
5. 支持和指導計劃：
大多數免費課程都有一些提款，這些提款包括課程證書、支持和指導計劃。 其中一些支持和指導計劃包括討論平台、現場講座設施和模擬工具。
儘管有這種退出，但在其中一些課程中，經濟援助是一種選擇。
6. 共享證書和經濟援助：
課程完成後頒發的證書作為專業的證明。 儘管大多數在線學習平台需要代幣才能獲得可共享的證書，而一些平台為希望免費學習這些課程並仍獲得認證的學生提供經濟援助。 如果證書不是免費的，請確保檢查是否可以獲得經濟援助。
什麼是最好的免費在線數據分析課程？
以下是最好的免費在線數據分析課程：
10 門最佳免費在線數據分析課程
1. 數據分析短期課程
- 最適合： 初學者
- 評分： 4.84 5出來的
- 時間： 每天 15 分鐘
- 平台： 職業鑄造廠。
數據分析短期課程是對數據分析的實用介紹。 在本課程中，您將從清理開始，並以可視化（包括圖表和圖形）和關鍵見解結束。 為了更好地理解，將使用真實數據集來解決業務問題。
本課程包含對數據的介紹，還包含一些練習。 每天，您會在 5 分鐘的時間範圍內收到 15 節自定進度的每日課程。
每個教程都包含視頻介紹、書面課程、動手任務和交互式測驗。 它包含對數據分析的介紹，這是一項涉及數據清理、可視化和最終洞察的綜合研究。
2. 了解數據科學
- 最適合： 初學者
- 評分： 沒有說明
- 時間： 2小時內處理。
- 平台： 數據營。
了解數據科學將拓寬您在數據科學、機器語言、數據可視化、數據工程和雲計算方面的知識。 本課程包括 15 個視頻和 48 個練習。
在本課程中，您將學習數據科學、數據收集、存儲、準備、探索、可視化、實驗和預測的基礎知識。
您還將學習數據解釋和融入日常生活。 此外，您將學習數據科學家的角色，而不必擔心編碼。
3. 數據分析簡介
- 最適合： 初學者
- 評分： 4.8 5出來的
- 時間： 6個月
- 平台： Coursera
數據分析簡介將帶您從頭開始進行數據分析，因為不需要任何經驗。 本課程將啟發您掌握必要的技能，讓您為從事數據分析職業做好準備。
在本課程中，您將學習如何準備、組織、分析和可視化數據以進行分析。 此外，您還將學習如何使用電子表格、SQL 和 R 編程來完成分析和計算。
4. 數據分析簡介
- 最適合： 初學者
- 評分： 沒有說明
- 時間： 大約6週
- 平台： Udacity。
數據分析簡介包含有關如何進行查詢、將數據組織成可用格式以及解決任何問題的信息。 它還包含有關檢查數據、尋找其中的模式、培養數據直覺以及做出判斷、結論或預測的課程。
您還將被認為是表達您的發現的最佳方式。 此外，您將使用 Python 庫 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 以更簡潔和更快的方式學習編碼。
作為本課程的先決條件，在註冊本課程之前，您應該熟悉 Python 編程並了解其概念。 如果沒有，他們有一個關於“python 編程入門課程”的課程，將帶你完成這些。
5. 數據科學數學
- 最適合： 初學者
- 評分： 沒有說明
- 時間： 5-6小時。
- 平台： 艾莉森。
數據科學數學涵蓋了概率、統計和線性代數的基礎知識，因為它們與在數據科學中使用數學有關。 由於每個數據專業人員（數據科學家、數據分析師、業務分析師或數據工程師）都需要對數學有基本的了解，因此本課程涵蓋了所有必需的方面。
本課程不同於所有抽象的、未應用的數學。 在艾莉森，您將學習能夠影響世界的數學。 本課程是系列課程中的第三門課程。 為了充分利用這門課程，建議在學習數據科學數學之前先學習前兩門數據科學課程。
6. 精益分析研討會
- 最適合： 初學者
- 評分： 4.6 5出來的
- 時間： 2小時23分鐘
- 平台： 烏迪米
學習分析研討會可幫助您了解分析的基礎知識、數據驅動的思維方式和精益創業原則。 在本課程中，您將了解商業模式如何與各種規模的初創企業相關的六個示例。
您還將學習如何知道做出決定的時間，並將精益分析的概念應用於已建立的業務和產品。
7. 使用Excel進行數據分析的簡介
- 最適合： 初學者
- 評分： 沒有說明
- 時間： 4 週（每週 2-4 小時）
- 平台： 版
Microsoft Excel 及其集成的數據透視表是數據分析的最佳分析功能之一。 在本課程中，您將學習如何使用 Excel 最受歡迎的功能執行數據分析。
在 Excel 數據分析簡介中，您將了解如何在 Excel 中使用一系列行和列製作數據透視表。 您還將見證 Excel 數據透視在行動中的有效性，包括它以各種方式匯總數據、促進快速數據探索以及從收集的數據中生成富有洞察力的知識的能力。
8. 貝葉斯統計：從概念到數據分析
- 最適合： 中級
- 評分： 4.6 5出來的
- 時間： 12小時內處理。
- 平台： Coursera
本課程將通過研究概率和數據分析來介紹貝葉斯統計方法。 此外，還將教授貝葉斯方法的基礎及其在典型數據類型中的應用。
貝葉斯方法將與頻率論方法以及貝葉斯方法的優點進行對比。 為了創造一個引人入勝的學習環境，本課程結合了講座視頻、計算機演示、閱讀、練習和討論板。
9. 谷歌數據分析
- 最適合： 初學者
- 評分： 4.8 5出來的
- 時間： 6 個月（每週 10 小時）
- 平台： Coursera
谷歌數據分析讓您全面了解初級或副數據分析師每天使用的程序和方法。
在本課程中，您還將學習重要的分析方法，包括使用以下工具進行數據清理、分析和可視化：電子表格、SQL、R 編程和 Tableau。 您還將學習如何在儀表板、演示文稿和流行的可視化平台上顯示數據發現。
10. 學習編碼數據分析
- 最適合： 初學者
- 評分： 3.5 5出來的
- 時間： 24小時內處理。
- 平台： 開放學習。
學習為數據分析編碼將教您如何使用編碼創建計算機程序（一次一行代碼）。 由於 Python 在所有學術領域的普及，它是本課程中使用的編程語言。
將使用來自世界銀行、世界衛生組織和其他組織的真實數據，使用著名的 Jupyter Notebooks 平台進行編碼練習和書面分析。 這是為了使您能夠立即看到運行代碼的結果，並使您更容易發現和糾正錯誤。
在本課程中，您將學習如何訪問開放數據、為分析做好準備、創建可視化，以及公開和私下記錄和傳播分析。
常見問題解答 免費在線數據分析課程
什麼是最好的免費在線數據分析課程？
CareerFoundry 的數據分析短期課程
數據科學與數據分析相同嗎？
否。
如果我學習數據分析，我有哪些工作機會？
通過數據分析，您可以成為數據分析師、商業智能分析師、數據科學家、數據工程師、運營分析師、項目經理、IT 系統分析等等。
所有數據分析課程都適合初學者嗎？
不，有些課程需要在某些領域具備一些先決條件，然後您才能選擇參加該課程。
數據分析對企業有多重要？
數據分析是每個企業實現績效優化、利潤最大化和準確決策的秘訣。
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結論：
突然之間，每個人似乎都在談論數據分析，而你會問“這個數據分析是什麼樣的？” 如前所述，我們希望您能夠理解數據分析的全部內容。
我們也希望您能夠從各種免費的數據分析課程中進行選擇。 我們希望收到您的來信！