Kurs analizy danych z certyfikacją

Wraz z rozwojem globalnego rynku dużych zbiorów danych w zawrotnym tempie wzrosło również zapotrzebowanie na zaawansowane narzędzia analityczne. Zgodnie z niedawną prognozą Statista globalny rynek Big Data ma wzrosnąć do 103 mld USD do 2027 r., czyli ponad dwukrotnie więcej niż przewidywano w 2018 r. Biorąc pod uwagę rosnący wolumen przetwarzania w chmurze i ruchu danych mobilnych oraz oszałamiający postęp w technologiach takich jak IoT i AI dominacja big data nie jest zaskakująca.

Zastanawiasz się, jakie znaczenie mają tutaj kursy nauki o danych i analityki danych ?

Cóż, firmy zwracają się do potęgi analityki Big Data, aby zrozumieć niesamowitą ilość danych, podejmować strategiczne decyzje i uzyskać przewagę konkurencyjną. W miarę jak coraz więcej firm zdaje sobie sprawę z potencjału danych i ich wpływu na rozwój i rozwój biznesu, rośnie ich zależność od analityki danych.

Zbadajmy więc szczegółowo znaczenie nauki o danych i analityki oraz sposób, w jaki zmieniają one krajobraz biznesowy. Przeprowadzimy Cię również przez jeden z najlepszych kursów nauki danych online .

Co to jest nauka o danych?

Nauka o danych obejmuje różne algorytmy i narzędzia do odkrywania ukrytych wzorców i uzyskiwania znaczących informacji z nieprzetworzonych danych. Jest to multidyscyplinarna dziedzina łącząca statystyki, matematykę, informatykę, sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i zmysł biznesowy.

Analitycy danych zajmują się zarówno danymi ustrukturyzowanymi, jak i nieustrukturyzowanymi. Wykorzystują koncepcje, takie jak eksploracja danych, modelowanie predykcyjne i algorytmy uczenia maszynowego, aby wyodrębnić wzorce i anomalie ze złożonych zestawów danych i przekształcić je w praktyczne wnioski biznesowe.

Ponadto zakres nauki o danych nie ogranicza się do analizy eksploracyjnej. Ponieważ algorytmy obejmują analizę predykcyjną, nauka o danych idzie o krok do przodu, aby prognozować przyszłe wydarzenia. Krótko mówiąc, nauka o danych wykorzystuje dane historyczne do odkrywania wzorców, które można wykorzystać do podejmowania bieżących decyzji, a także modelować, aby zobaczyć, jak sprawy mogą się potoczyć w przyszłości.

Ucz się kursów Data Science online na upGrad

Co to jest analiza danych?

Pojęcie analityki danych różni się nieco od nauki o danych. W przeciwieństwie do nauki o danych, analiza danych koncentruje się na odkrywaniu niuansów wydobytego wglądu. Analityka danych jest gałęzią badań w ramach szerszej dziedziny nauki o danych i zajmuje się bardziej szczegółowymi pytaniami, które rozwiązuje nauka o danych. Dlatego analiza danych obejmuje głównie matematykę, statystykę i analizę statystyczną.

Z jednej strony nauka o danych odkrywa nowe pytania kluczowe dla rozwoju biznesu i innowacji. Z drugiej strony analityka danych bada rozwiązania tych pytań, aby pomóc w lepszym podejmowaniu decyzji biznesowych i stymulować innowacje oparte na danych.

Podczas gdy nauka o danych próbuje znaleźć znaczące korelacje w dużych zestawach danych i kształtować pytania do przewidywania przyszłości, analityka danych przegląda dane historyczne w kontekście i sprawdza hipotezy. Tak więc analiza danych jest bardziej skoncentrowana i specyficzna niż nauka o danych.

Nasi uczniowie czytają również: Ucz się Pythona online za darmo

Data Scientist vs Data Analyst – role zawodowe

Oto przegląd różnic między rolami naukowca danych i analityka danych:

Role zawodowe analityka danych

• Czyszczenie, przetwarzanie danych i weryfikacja ich integralności.
• Wykonywanie eksploracyjnej analizy danych
• Wykonywanie eksploracji danych i analiz statystycznych
• Pisanie kodu do automatyzacji i budowanie zaradnych bibliotek uczenia maszynowego.
• Identyfikowanie nowych wzorców w danych w celu prognozowania na przyszłość.
• Wykorzystanie narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego w celu dostarczania praktycznych informacji biznesowych.

Role zawodowe analityka danych

• Zbieranie i interpretacja danych
• Analiza danych rozpoznawczych
• Korzystanie z narzędzi statystycznych do odkrywania nowych wzorców w danych.
• Eksperymentowanie z różnymi narzędziami analitycznymi, takimi jak analiza opisowa, nakazowa, analiza predykcyjna i analiza diagnostyczna.
• Wykonywanie zapytań o dane za pomocą SQL
• Tworzenie wizualizacji i KPI.

Data Scientist vs Data Analyst – Umiejętności

Niezależnie od tego, czy zapisujesz się na bezpłatny kurs nauki o danych, czy decydujesz się na jeden z kursów z zakresu analityki danych online, musisz mieć świadomość podstawowych zestawów umiejętności, których wymaga branża. Oto krótki przegląd, aby dać ci pomysł:

Umiejętności wymagane do zostania naukowcem danych

• Matematyka
• Zaawansowane statystyki
• Języki programowania, takie jak R, Java, Python i Scala.
• Bazy danych SQL i NoSQL, takie jak MongoDB i Cassandra.
• Narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Tableau, D3.js i QlikView.
• Algorytmy uczenia maszynowego, takie jak regresja, klastrowanie, analiza szeregów czasowych.
• Wymiana danych i eksploracja danych.
• Zrozumienie zaawansowanego uczenia maszynowego – głębokie uczenie, sieci neuronowe, NLP

Umiejętności wymagane, aby zostać analitykiem danych

• Microsoft Excel
• Statystyka średniozaawansowana
• Baza danych SQL
• Język programowania Python, R i SAS.
• Narzędzia do wizualizacji danych, takie jak Tableau i Power BI.
• Nauczanie maszynowe
• Rozwiązywanie problemów i krytyczne myślenie.
• Prezentacja

Czego należy się spodziewać po najlepszych kursach z zakresu analityki danych?

Długa lista zestawów umiejętności może sprawić, że będziesz się zastanawiać, czy można je wszystkie zdobyć. W tym miejscu pojawiają się kursy online z zakresu nauki o danych i analizy danych.

Ale w morzu kursów online, jak wybrać najlepsze?

Aby Ci pomóc, oto kilka wskazówek dotyczących tego, co najlepiej powinien oferować internetowy kurs nauki o danych lub analityki danych:

1. Umiejętności techniczne

• Microsoft Excel, Python, MySQL
• Analiza statystyczna
• Analiza koszyka rynkowego
• AI i uczenie maszynowe
• Zaawansowane uczenie maszynowe
• Wizualizacja danych (tabela)

2. Umiejętności miękkie/umiejętności interpersonalne

• Krytyczne myślenie
• Zdolności do porozumiewania się
• Umiejętności prezentacji
• Zrozumienie biznesu

3. Praktyczne doświadczenie w projektach branżowych
4. Sieci branżowe

Nauka o danych i analiza danych: najlepsze kursy dotyczące analizy danych online

Jeśli szukasz kompleksowego kursu z zakresu nauki o danych i analityki biznesowej, Twoje wyszukiwanie kończy się tutaj.

upGrad oferuje profesjonalny program certyfikacji w dziedzinie nauki o danych i analityki biznesowej we współpracy z University of Maryland w ramach 9-miesięcznego, angażującego, ale rygorystycznego kursu. Specjalnie zaprojektowany dla menedżerów i pracujących profesjonalistów, program koncentruje się na podstawowych umiejętnościach w zakresie analizy danych i analityki biznesowej, pomagając jednocześnie kandydatom w tworzeniu profesjonalnej sieci. Ponadto program oferuje praktyczną naukę za pośrednictwem rzeczywistych projektów branżowych, jednocześnie umożliwiając uczniom interakcję z doświadczonymi mentorami i wydziałem Maryland.

Najważniejsze punkty programu:

• Profesjonalny certyfikat Roberta H. Smitha School of Business na Uniwersytecie Maryland
• 400+ godzin nauki z ponad 100 godzinami sesji na żywo
• Ponad 20 studiów przypadków i zadań
• Jeden projekt zwieńczenia z wybranej domeny
• Wsparcie w nauce 360 ​​stopni
• Sieci branżowe i równorzędne

Możesz także bezpłatnie zapoznać się z kursami nauki o danych i analityki danych upGrad online, aby opracować solidne podstawy w napiętym harmonogramie.

upGrad jest największą spółką zajmującą się wyższym wykształceniem w Azji Południowej z globalną bazą uczących się w ponad 85 krajach. Dzięki połączeniu najnowszych technologii, światowej klasy wykładowców i partnerów branżowych, upGrad oferuje wciągające doświadczenia edukacyjne online, które mają wpływ na uczniów na całym świecie.

Zarejestruj się w upGrad , aby skorzystać z okazji, aby uczyć się od najlepszych w branży!

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

Wniosek

Wraz z przejęciem świata przez big data, potrzeba narzędzi analitycznych, które mogą przetwarzać i wyciągać wnioski z nieprzetworzonych danych, stała się najważniejsza. W rezultacie zapotrzebowanie na analityków danych i analityków danych wzrosło w prawie wszystkich branżach i sektorach. Trend ten prawdopodobnie będzie się utrzymywał, ponieważ sztuczna inteligencja, a uczenie maszynowe stanie się misternie związane z naszym codziennym życiem.

Zawody związane z Big Data i Data Science mają obiecujące perspektywy. Stały się one najbardziej poszukiwanymi miejscami pracy na całym świecie, ponieważ firmy i firmy na całym świecie starają się jak najlepiej wykorzystać dane. Podsumowując, nie ma lepszego czasu na zapisanie się na kurs nauki o danych lub analityki danych i zdobycie profesjonalnych, pożądanych umiejętności w tych dziedzinach.