Corso di Analisi Dati con Certificazione

Con il mercato globale dei big data in crescita a un ritmo sbalorditivo, anche la domanda di strumenti di analisi avanzati è aumentata vertiginosamente. Secondo una recente previsione di Statista , il mercato globale dei big data è destinato a crescere fino a raggiungere i 103 miliardi di dollari entro il 2027, più del doppio della cifra prevista nel 2018. Considerando il crescente volume del cloud computing e del traffico dati mobile, oltre allo sbalorditivo progresso in tecnologie come IoT e AI, il predominio dei big data non è molto sorprendente.

Ti chiedi in che modo i corsi di scienza dei dati e analisi dei dati sono rilevanti qui?

Bene, le aziende si stanno rivolgendo alla potenza dell'analisi dei big data per dare un senso all'incredibile volume di dati, prendere decisioni strategiche e ottenere un vantaggio competitivo. Man mano che sempre più aziende realizzano il potenziale dei dati e il loro impatto sulla crescita e sull'avanzamento del business, la loro dipendenza dall'analisi dei dati cresce.

Quindi, esploriamo in dettaglio il significato della scienza dei dati e dell'analisi e come stanno trasformando il panorama aziendale. Ti guideremo anche attraverso uno dei migliori corsi di scienza dei dati online .

Cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati coinvolge vari algoritmi e strumenti per scoprire modelli nascosti e ricavare informazioni significative dai dati grezzi. È un campo multidisciplinare con una miscela di statistica, matematica, informatica, intelligenza artificiale, apprendimento automatico e senso degli affari.

I data scientist si occupano sia di dati strutturati che non strutturati. Usano concetti come data mining, modellazione predittiva e algoritmi di apprendimento automatico per estrarre modelli e anomalie da set di dati complessi e convertirli in informazioni di business fruibili.

Inoltre, l'ambito della scienza dei dati non si limita all'analisi esplorativa. Poiché gli algoritmi implicano l'analisi predittiva, la scienza dei dati fa un passo avanti per prevedere eventi futuri. In poche parole, la scienza dei dati utilizza i dati storici per scoprire modelli che possono essere utilizzati per prendere decisioni presenti e che possono anche essere modellati per vedere come potrebbero evolversi le cose in futuro.

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Che cos'è l'analisi dei dati?

Il concetto di analisi dei dati è leggermente diverso dalla scienza dei dati. A differenza della scienza dei dati, l'analisi dei dati si concentra sulla scoperta dei punti più fini delle informazioni estratte. L'analisi dei dati è una branca di studio nel campo più ampio della scienza dei dati e si occupa di questioni più specifiche che la scienza dei dati risolve. Pertanto, l'analisi dei dati coinvolge principalmente la matematica, la statistica e l'analisi statistica.

Da un lato, la scienza dei dati scopre nuove domande fondamentali per guidare la crescita e l'innovazione del business. D'altra parte, l'analisi dei dati sonda le soluzioni a queste domande per favorire un migliore processo decisionale aziendale e stimolare l'innovazione basata sui dati.

Mentre la scienza dei dati cerca di trovare correlazioni significative in grandi set di dati e formulare domande per prevedere il futuro, l'analisi dei dati visualizza i dati storici nel contesto e verifica le ipotesi. Quindi, l'analisi dei dati è più concentrata e specifica della scienza dei dati.

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Data Scientist vs Data Analyst - Ruoli di lavoro

Ora, ecco una panoramica delle differenze tra i ruoli professionali di un data scientist e di un analista di dati:

Ruoli professionali di un data scientist

• Pulizia, elaborazione e verifica dei dati dell'integrità.
• Esecuzione dell'analisi esplorativa dei dati
• Esecuzione di data mining e analisi statistiche
• Scrivere codice per l'automazione e creare librerie di machine learning ricche di risorse.
• Identificazione di nuovi modelli nei dati per fare previsioni future.
• Utilizzo di strumenti e algoritmi di machine learning per fornire insight di business fruibili.

Ruoli di lavoro di un analista di dati

• Raccolta e interpretazione dei dati
• Analisi esplorativa dei dati
• Utilizzo di strumenti statistici per scoprire nuovi modelli all'interno dei dati.
• Sperimentazione con vari strumenti analitici come analisi descrittiva, prescrittiva, analisi predittiva e analisi diagnostica.
• Esecuzione di query di dati tramite SQL
• Sviluppo di visualizzazioni e KPI.

Data Scientist vs Data Analyst – Competenze

Sia che tu stia iscrivendoti a un corso gratuito di scienza dei dati o optando per uno dei corsi di analisi dei dati online, devi essere consapevole delle competenze fondamentali richieste dal settore. Quindi, ecco una rapida rassegna per darti un'idea:

Competenze richieste per diventare un data scientist

• Matematica
• Statistiche avanzate
• Linguaggi di programmazione come R, Java, Python e Scala.
• Database SQL e NoSQL come MongoDB e Cassandra.
• Strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau, D3.js e QlikView.
• Algoritmi di machine learning come regressione, clustering, analisi di serie temporali.
• Data wrangling ed esplorazione dei dati.
• Comprensione sull'apprendimento automatico avanzato: apprendimento profondo, reti neurali, NLP

Competenze richieste per diventare un analista di dati

• Microsoft Excel
• Statistiche intermedie
• banca dati SQL
• Linguaggio di programmazione Python, R e SAS.
• Strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau e Power BI.
• Apprendimento automatico
• Risoluzione dei problemi e pensiero critico.
• Presentazione

Cosa dovresti aspettarti dai migliori corsi per l'analisi dei dati?

Il lungo elenco di competenze può farti chiedere se sia possibile acquisirle tutte. Ora, è qui che entrano in gioco i corsi di data science e analisi dei dati online.

Ma nel mare dei corsi online, come si fa a scegliere il meglio?

Per aiutarti, ecco alcuni suggerimenti su ciò che un corso di data science o analisi dei dati online dovrebbe idealmente offrire:

1. Abilità tecniche

• Microsoft Excel, Python, MySQL
• analisi statistica
• Analisi del paniere di mercato
• Intelligenza artificiale e apprendimento automatico
• Apprendimento automatico avanzato
• Visualizzazione dei dati (Tableau)

2. Competenze trasversali/Abilità interpersonali

• Pensiero critico
• Abilità comunicative
• Abilità di presentazione
• Comprensione commerciale

3. Esperienza pratica con progetti rilevanti per il settore
4. Rete di settore

Apprendimento della scienza dei dati e dell'analisi dei dati: i migliori corsi per l'analisi dei dati online

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Punti salienti del programma:

• Un certificato professionale della Robert H. Smith School of Business dell'Università del Maryland
• Oltre 400 ore di apprendimento con oltre 100 ore di sessioni dal vivo
• Oltre 20 casi di studio e incarichi
• Un progetto capstone dal dominio di tua scelta
• Supporto all'apprendimento a 360 gradi
• Industria e reti tra pari

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Conclusione

Con i big data che conquistano il mondo, la necessità di strumenti analitici in grado di elaborare e trarre informazioni dai dati grezzi è diventata fondamentale. Di conseguenza, la domanda di data scientist e analisti di dati è aumentata vertiginosamente in quasi tutti i settori e le industrie. La tendenza continuerà probabilmente con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico verrà associato in modo intricato alla nostra vita quotidiana.

I lavori nei big data e nella scienza dei dati ospitano prospettive promettenti. Questi sono diventati i lavori più ricercati a livello globale poiché le aziende e le aziende di tutto il mondo si sforzano di ottenere il meglio dai dati. Per riassumere, non può esserci momento migliore per iscriversi a un corso di scienza dei dati o analisi dei dati e acquisire le competenze professionali e richieste nei campi.