Datenanalysekurs mit Zertifizierung

Da der globale Big-Data-Markt mit atemberaubender Geschwindigkeit wächst, ist auch die Nachfrage nach fortschrittlichen Analysetools in die Höhe geschossen. Laut einer aktuellen Statista-Prognose wird der globale Big-Data-Markt bis 2027 auf 103 Milliarden US-Dollar wachsen, mehr als doppelt so viel wie 2018 erwartet. Angesichts des wachsenden Volumens von Cloud-Computing und mobilem Datenverkehr sowie der verblüffenden Entwicklung Bei Technologien wie IoT und KI ist die Dominanz von Big Data nicht sehr überraschend.

Sie fragen sich, inwiefern Data Science- und Data Analytics-Kurse hier relevant sind?

Nun, Unternehmen wenden sich der Macht der Big-Data-Analyse zu, um das unglaubliche Datenvolumen zu verstehen, strategische Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Da immer mehr Unternehmen das Potenzial von Daten und deren Auswirkungen auf das Unternehmenswachstum und den Fortschritt erkennen, wächst ihre Abhängigkeit von Datenanalysen.

Lassen Sie uns also die Bedeutung von Data Science und Analytics im Detail untersuchen und wie sie die Geschäftslandschaft verändern. Wir führen Sie auch durch einen der besten Data-Science-Kurse online .

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science umfasst verschiedene Algorithmen und Tools, um verborgene Muster zu entdecken und aus Rohdaten aussagekräftige Informationen abzuleiten. Es ist ein multidisziplinäres Feld mit einer Mischung aus Statistik, Mathematik, Informatik, künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Geschäftssinn.

Data Scientists beschäftigen sich sowohl mit strukturierten als auch mit unstrukturierten Daten. Sie verwenden Konzepte wie Data Mining, Vorhersagemodellierung und maschinelle Lernalgorithmen, um Muster und Anomalien aus komplexen Datensätzen zu extrahieren und sie in umsetzbare Geschäftserkenntnisse umzuwandeln.

Darüber hinaus ist der Anwendungsbereich von Data Science nicht auf explorative Analysen beschränkt. Da die Algorithmen eine prädiktive Analyse beinhalten, geht die Datenwissenschaft einen Schritt weiter, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen. Kurz gesagt, Data Science verwendet historische Daten, um Muster zu entdecken, die verwendet werden können, um aktuelle Entscheidungen zu treffen, und die auch modelliert werden können, um zu sehen, wie sich die Dinge in der Zukunft entwickeln könnten.

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Was ist Datenanalyse?

Das Konzept der Datenanalyse unterscheidet sich ein wenig von der Datenwissenschaft. Im Gegensatz zur Datenwissenschaft konzentriert sich die Datenanalyse darauf, die Feinheiten der extrahierten Erkenntnisse zu entdecken. Datenanalyse ist ein Studienzweig im breiteren Feld der Datenwissenschaft und befasst sich mit spezifischeren Fragen, die die Datenwissenschaft löst. Daher umfasst die Datenanalyse hauptsächlich Mathematik, Statistik und statistische Analyse.

Einerseits entdeckt die Datenwissenschaft neue Fragen, die entscheidend für das Wachstum und die Innovation von Unternehmen sind. Auf der anderen Seite untersucht die Datenanalyse die Lösungen für diese Fragen, um eine bessere Geschäftsentscheidung zu unterstützen und datengesteuerte Innovationen anzuregen.

Während Data Science versucht, in großen Datensätzen aussagekräftige Zusammenhänge zu finden und Fragen für die Vorhersage der Zukunft zu formulieren, betrachtet Data Analytics die historischen Daten im Kontext und überprüft Hypothesen. Data Analytics ist also konzentrierter und spezifischer als Data Science.

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Data Scientist vs. Data Analyst – Jobrollen

Hier ist nun ein Überblick darüber, wie sich die Jobrollen eines Data Scientist und eines Data Analyst unterscheiden:

Jobrollen eines Data Scientists

• Datenbereinigung, Verarbeitung und Überprüfung ihrer Integrität.
• Durchführen einer explorativen Datenanalyse
• Durchführung von Data Mining und statistischen Analysen
• Schreiben von Code für die Automatisierung und Erstellen von einfallsreichen Bibliotheken für maschinelles Lernen.
• Identifizieren neuer Muster in Daten, um zukünftige Vorhersagen zu treffen.
• Einsatz von Tools und Algorithmen für maschinelles Lernen, um umsetzbare Geschäftseinblicke zu liefern.

Jobrollen eines Datenanalysten

• Daten sammeln und interpretieren
• Explorative Datenanalyse
• Verwenden statistischer Tools, um neue Muster in Daten zu entdecken.
• Experimentieren mit verschiedenen Analysewerkzeugen wie deskriptive, präskriptive Analyse, prädiktive Analyse und diagnostische Analyse.
• Durchführen von Datenabfragen mit SQL
• Entwicklung von Visualisierungen und KPIs.

Data Scientist vs. Data Analyst – Fähigkeiten

Unabhängig davon , ob Sie sich für einen kostenlosen Data Science-Kurs anmelden oder sich für einen der Online -Kurse zur Datenanalyse entscheiden , müssen Sie sich der grundlegenden Fähigkeiten bewusst sein, die die Branche verlangt. Also, hier ist ein kurzer Durchlauf, um Ihnen eine Idee zu geben:

Erforderliche Fähigkeiten, um Data Scientist zu werden

• Mathematik
• Erweiterte Statistiken
• Programmiersprachen wie R, Java, Python und Scala.
• SQL- und NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Cassandra.
• Datenvisualisierungstools wie Tableau, D3.js und QlikView.
• Algorithmen für maschinelles Lernen wie Regression, Clustering, Zeitreihenanalyse.
• Datenwrangling und Datenexploration.
• Verständnis für fortgeschrittenes maschinelles Lernen – Deep Learning, neuronale Netze, NLP

Erforderliche Fähigkeiten, um Datenanalyst zu werden

• Microsoft Excel
• Zwischenstatistik
• SQL-Datenbank
• Programmiersprachen Python, R und SAS.
• Datenvisualisierungstools wie Tableau und Power BI.
• Maschinelles Lernen
• Problemlösung und kritisches Denken.
• Präsentation

Was können Sie von den besten Kursen für Datenanalyse erwarten?

Die lange Liste der Skillsets kann Sie fragen lassen, ob es möglich ist, sie alle zu erwerben. Hier kommen jetzt Online-Kurse zu Datenwissenschaft und Datenanalyse ins Spiel.

Aber wie wählt man im Meer der Online-Kurse die besten aus?

Um Ihnen dabei zu helfen, hier einige Hinweise, was ein Online-Datenwissenschafts- oder Datenanalysekurs idealerweise bieten sollte:

1. Technische Fähigkeiten

• Microsoft Excel, Python, MySQL
• statistische Analyse
• Warenkorbanalyse
• KI und maschinelles Lernen
• Fortgeschrittenes maschinelles Lernen
• Datenvisualisierung (Tableau)

2. Soft Skills/zwischenmenschliche Fähigkeiten

• Kritisches Denken
• Kommunikationsfähigkeit
• Präsentationsfähigkeiten
• Betriebswirtschaftliches Verständnis

3. Praktische Erfahrung mit branchenrelevanten Projekten
4. Vernetzung der Branche

Data Science und Data Analytics lernen: Die besten Online-Kurse für Data Analytics

Wenn Sie nach einem umfassenden Kurs in Data Science und Business Analytics gesucht haben, endet Ihre Suche hier.

upGrad bietet in Zusammenarbeit mit der University of Maryland ein professionelles Zertifikatsprogramm in Data Science und Business Analytics im Rahmen eines 9-monatigen, ansprechenden und dennoch strengen Kurses an. Das Programm wurde speziell für Manager und Berufstätige entwickelt und konzentriert sich auf die Kernkompetenzen in Data Science und Business Analytics, während es den Kandidaten hilft, ein professionelles Netzwerk aufzubauen. Darüber hinaus bietet das Programm praktisches Lernen durch reale Industrieprojekte und ermöglicht es den Studenten, mit erfahrenen Mentoren und der Fakultät von Maryland zu interagieren.

Programm-Highlights:

• Ein professionelles Zertifikat der Robert H. Smith School of Business der University of Maryland
• Über 400 Stunden Lernen mit über 100 Stunden Live-Sitzungen
• Über 20 Fallstudien und Aufgaben
• Ein Abschlussprojekt aus der Domäne Ihrer Wahl
• 360-Grad-Lernunterstützung
• Branchen- und Peer-Networking

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Fazit

Da Big Data die Welt erobert, ist der Bedarf an Analysewerkzeugen, die Rohdaten verarbeiten und daraus Erkenntnisse ziehen können, von größter Bedeutung geworden. Folglich ist die Nachfrage nach Data Scientists und Data Analysten in nahezu allen Branchen und Sektoren in die Höhe geschossen. Der Trend wird sich wahrscheinlich fortsetzen, da KI und maschinelles Lernen eng mit unserem täglichen Leben verbunden werden.

Big-Data- und Data-Science-Jobs bieten vielversprechende Perspektiven. Diese sind weltweit zu den begehrtesten Jobs geworden, da Unternehmen und Unternehmen weltweit danach streben, das Beste aus Daten zu machen. Zusammenfassend kann es keinen besseren Zeitpunkt geben, sich für einen Data Science- oder Data Analytics-Kurs anzumelden und die professionellen, gefragten Fähigkeiten der Bereiche zu erwerben.