Cours d'analyse de données avec certification

Alors que le marché mondial des mégadonnées croît à un rythme effarant, la demande d'outils d'analyse avancés a également explosé. Selon une récente prévision de Statista , le marché mondial des mégadonnées devrait atteindre 103 milliards de dollars américains d'ici 2027, soit plus du double du chiffre prévu en 2018. Compte tenu du volume croissant de l'informatique en nuage et du trafic de données mobiles, ainsi que des progrès époustouflants dans des technologies comme l'IoT et l'IA, la prédominance du big data n'est pas très surprenante.

Vous vous demandez en quoi les cours de science des données et d'analyse de données sont pertinents ici ?

Eh bien, les entreprises se tournent vers la puissance de l'analyse de données volumineuses pour donner un sens à l'incroyable volume de données, prendre des décisions stratégiques et acquérir un avantage concurrentiel. Alors que de plus en plus d'entreprises réalisent le potentiel des données et son impact sur la croissance et l'avancement des entreprises, leur dépendance à l'analyse des données augmente.

Alors, explorons en détail l'importance de la science des données et de l'analyse et comment elles transforment le paysage commercial. Nous vous guiderons également à travers l'un des meilleurs cours de science des données en ligne .

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données implique divers algorithmes et outils pour découvrir des modèles cachés et dériver des informations significatives à partir de données brutes. C'est un domaine multidisciplinaire avec un mélange de statistiques, de mathématiques, d'informatique, d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique et de sens des affaires.

Les scientifiques des données traitent à la fois des données structurées et non structurées. Ils utilisent des concepts tels que l'exploration de données, la modélisation prédictive et les algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des modèles et des anomalies d'ensembles de données complexes et les convertir en informations commerciales exploitables.

De plus, la portée de la science des données ne se limite pas à l'analyse exploratoire. Étant donné que les algorithmes impliquent une analyse prédictive, la science des données va un pas en avant pour prévoir les événements futurs. En un mot, la science des données utilise des données historiques pour découvrir des modèles qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions présentes et qui peuvent également être modélisés pour voir comment les choses peuvent se dérouler à l'avenir.

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Qu'est-ce que l'analyse de données ?

Le concept d'analyse de données est un peu différent de la science des données. Contrairement à la science des données, l'analyse des données se concentre sur la découverte des subtilités des informations extraites. L'analyse de données est une branche d'étude dans le domaine plus large de la science des données et traite de questions plus spécifiques que la science des données dénoue. Par conséquent, l'analyse de données implique principalement les mathématiques, les statistiques et l'analyse statistique.

D'une part, la science des données découvre de nouvelles questions essentielles pour stimuler la croissance et l'innovation des entreprises. D'autre part, l'analyse de données explore les solutions à ces questions pour aider à une meilleure prise de décision commerciale et stimuler l'innovation basée sur les données.

Alors que la science des données tente de trouver des corrélations significatives dans de grands ensembles de données et de formuler des questions pour prédire l'avenir, l'analyse de données visualise les données historiques dans leur contexte et vérifie les hypothèses. Ainsi, l'analyse de données est plus concentrée et spécifique que la science des données.

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Scientifique des données vs analyste des données - Rôles professionnels

Maintenant, voici un aperçu de la différence entre les rôles professionnels d'un data scientist et d'un data analyst :

Rôles d'un data scientist

• Nettoyage, traitement et vérification de l'intégrité des données.
• Effectuer une analyse exploratoire des données
• Réaliser l'exploration de données et l'analyse statistique
• Écrire du code pour l'automatisation et créer des bibliothèques d'apprentissage automatique ingénieuses.
• Identifier de nouveaux modèles dans les données pour faire des prévisions futures.
• Utilisation d'outils et d'algorithmes d'apprentissage automatique pour fournir des informations commerciales exploitables.

Rôles d'un analyste de données

• Collecte et interprétation des données
• L'analyse exploratoire des données
• Utiliser des outils statistiques pour découvrir de nouveaux modèles dans les données.
• Expérimenter divers outils analytiques tels que l'analyse descriptive, prescriptive, l'analyse prédictive et l'analyse diagnostique.
• Exécution de requêtes de données à l'aide de SQL
• Développer des visualisations et des KPI.

Data Scientist vs Data Analyst – Compétences

Que vous vous inscriviez à un cours gratuit de science des données ou que vous optiez pour l'un des cours d'analyse de données en ligne, vous devez être conscient des compétences fondamentales exigées par l'industrie. Alors, voici un petit tour rapide pour vous donner une idée :

Compétences requises pour devenir data scientist

• Mathématiques
• Statistiques avancées
• Langages de programmation tels que R, Java, Python et Scala.
• Bases de données SQL et NoSQL comme MongoDB et Cassandra.
• Outils de visualisation de données comme Tableau, D3.js et QlikView.
• Algorithmes d'apprentissage automatique comme la régression, le clustering, l'analyse de séries chronologiques.
• Traitement des données et exploration des données.
• Compréhension de l'apprentissage automatique avancé - Deep Learning, réseaux de neurones, NLP

Compétences requises pour devenir analyste de données

• Microsoft Excel
• Statistiques intermédiaires
• Base de données SQL
• Langage de programmation Python, R et SAS.
• Outils de visualisation de données comme Tableau et Power BI.
• Apprentissage automatique
• Résolution de problèmes et pensée critique.
• Présentation

À quoi devez-vous vous attendre des meilleurs cours d'analyse de données ?

La longue liste de compétences peut vous amener à vous demander s'il est possible de toutes les acquérir. C'est là que les cours en ligne de science des données et d'analyse de données entrent en jeu.

Mais dans la mer des cours en ligne, comment choisir le meilleur ?

Pour vous aider, voici quelques indications sur ce qu'un cours en ligne de science des données ou d'analyse de données devrait idéalement offrir :

1. Compétences techniques

• Microsoft Excel, Python, MySQL
• analyses statistiques
• Analyse du panier de consommation
• IA et apprentissage automatique
• Apprentissage automatique avancé
• Visualisation des données (Tableau)

2. Compétences non techniques/compétences interpersonnelles

• Esprit critique
• Compétences en communication
• Capacités de présentation
• Compréhension commerciale

3. Expérience pratique avec des projets pertinents pour l'industrie
4. Mise en réseau de l'industrie

Apprentissage de la science des données et de l'analyse de données : meilleurs cours d'analyse de données en ligne

Si vous recherchez un cours complet sur la science des données et l'analyse commerciale, votre recherche se termine ici.

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Faits saillants du programme :

• Un certificat professionnel de la Robert H. Smith School of Business de l'Université du Maryland
• Plus de 400 heures d'apprentissage avec plus de 100 heures de sessions en direct
• Plus de 20 études de cas et missions
• Un projet Capstone du domaine de votre choix
• Support d'apprentissage à 360 degrés
• Mise en réseau de l'industrie et des pairs

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Conclusion

Avec le Big Data qui envahit le monde, le besoin d'outils analytiques capables de traiter et d'extraire des informations à partir de données brutes est devenu primordial. Par conséquent, la demande de data scientists et d'analystes de données a explosé dans presque toutes les industries et tous les secteurs. La tendance se poursuivra probablement à mesure que l'IA et l'apprentissage automatique deviendront étroitement associés à notre vie quotidienne.

Les métiers du big data et de la science des données recèlent des perspectives prometteuses. Ceux-ci sont devenus les emplois les plus recherchés au monde alors que les entreprises et les entreprises du monde entier s'efforcent de tirer le meilleur parti des données. Pour résumer, il n'y a pas de meilleur moment pour s'inscrire à un cours de science des données ou d'analyse de données et acquérir les compétences professionnelles recherchées dans les domaines.