Curs de analiză a datelor cu certificare

Pe măsură ce piața globală de date mari crește într-un ritm uluitor, cererea pentru instrumente avansate de analiză a crescut și ea. Conform unei previziuni recente Statista , piața globală de date mari este programată să crească la 103 miliarde USD până în 2027, de peste două ori mai mult decât cea anticipată în 2018. Având în vedere volumul în creștere al traficului de date mobile și cloud computing plus progresul uluitor în tehnologii precum IoT și AI, dominația datelor mari nu este foarte surprinzătoare.

Vă întrebați cum sunt relevante cursurile de știință a datelor și de analiză a datelor aici?

Ei bine, companiile apelează la puterea analizei de date mari pentru a înțelege volumul incredibil de date, pentru a lua decizii strategice și pentru a obține un avantaj competitiv. Pe măsură ce tot mai multe companii realizează potențialul datelor și impactul acestora asupra creșterii și progresului afacerii, dependența lor de analiza datelor crește.

Deci, haideți să explorăm în detaliu importanța științei datelor și a analizei și modul în care acestea transformă peisajul afacerilor. De asemenea, vă vom prezenta unul dintre cele mai bune cursuri de știință a datelor online .

Ce este Data Science?

Știința datelor implică diverși algoritmi și instrumente pentru a descoperi tipare ascunse și pentru a obține informații semnificative din datele brute. Este un domeniu multidisciplinar cu un amestec de statistică, matematică, informatică, inteligență artificială, învățare automată și perspicacitate pentru afaceri.

Oamenii de știință de date se ocupă atât de date structurate, cât și de date nestructurate. Ei folosesc concepte precum data mining, modelare predictivă și algoritmi de învățare automată pentru a extrage modele și anomalii din seturi de date complexe și pentru a le converti în informații de afaceri care pot fi acționate.

Mai mult, domeniul de aplicare al științei datelor nu se limitează la analiza exploratorie. Deoarece algoritmii implică analize predictive, știința datelor merge cu un pas înainte pentru a prognoza evenimentele viitoare. Pe scurt, știința datelor utilizează date istorice pentru a descoperi modele care pot fi folosite pentru a lua decizii prezente și care pot fi, de asemenea, modelate pentru a vedea cum se pot desfășura lucrurile în viitor.

Învață cursuri de știință a datelor online la upGrad

Ce este Data Analytics?

Conceptul de analiză a datelor este puțin diferit de știința datelor. Spre deosebire de știința datelor, analiza datelor se concentrează pe descoperirea punctelor mai fine ale informațiilor extrase. Analiza datelor este o ramură de studiu din domeniul mai larg al științei datelor și se ocupă de întrebări mai specifice pe care le dezvăluie știința datelor. Prin urmare, analiza datelor implică în principal matematică, statistică și analiză statistică.

Pe de o parte, știința datelor descoperă noi întrebări esențiale pentru stimularea creșterii afacerii și a inovației. Pe de altă parte, analiza datelor analizează soluțiile la aceste întrebări pentru a ajuta la o mai bună luare a deciziilor de afaceri și pentru a stimula inovația bazată pe date.

În timp ce știința datelor încearcă să găsească corelații semnificative în seturi mari de date și să modeleze întrebări pentru prezicerea viitorului, analiza datelor analizează datele istorice în context și verifică ipotezele. Deci, analiza datelor este mai concentrată și mai specifică decât știința datelor.

Cursanții noștri citesc și: Învață Python online gratuit

Data Scientist vs Data Analyst – Roluri de post

Acum, iată o privire de ansamblu asupra modului în care diferă rolurile unui om de știință de date și ale unui analist de date:

Rolurile de muncă ale unui cercetător de date

• Curățarea, prelucrarea și verificarea integrității datelor.
• Efectuarea analizei exploratorii a datelor
• Efectuarea de extragere a datelor și analize statistice
• Scrierea codului pentru automatizare și construirea de biblioteci de învățare automată cu resurse.
• Identificarea de noi modele în date pentru a face predicții viitoare.
• Folosind instrumente și algoritmi de învățare automată pentru a oferi informații de afaceri acționabile.

Rolurile postului de analist de date

• Colectarea și interpretarea datelor
• Analiza exploratorie a datelor
• Utilizarea instrumentelor statistice pentru a descoperi noi modele în cadrul datelor.
• Experimentarea cu diverse instrumente analitice, cum ar fi analiza descriptivă, prescriptivă, analiza predictivă și analiza diagnostică.
• Efectuarea interogării datelor folosind SQL
• Dezvoltarea de vizualizări și KPI-uri.

Data Scientist vs. Data Analyst – Abilități

Indiferent dacă vă înscrieți la un curs gratuit de știință a datelor sau optați pentru unul dintre cursurile online de analiză a datelor , trebuie să fiți conștienți de seturile de abilități fundamentale pe care le solicită industria. Așadar, iată o scurtă trecere prin care să vă faceți o idee:

Abilități necesare pentru a deveni un om de știință a datelor

• Matematică
• Statistici avansate
• Limbaje de programare precum R, Java, Python și Scala.
• Baze de date SQL și NoSQL precum MongoDB și Cassandra.
• Instrumente de vizualizare a datelor precum Tableau, D3.js și QlikView.
• Algoritmi de învățare automată precum regresia, gruparea, analiza serii temporale.
• Cercetarea datelor și explorarea datelor.
• Înțelegerea învățării automate avansate – Învățare profundă, rețele neuronale, NLP

Abilități necesare pentru a deveni analist de date

• Microsoft Excel
• Statistici intermediare
• baza de date SQL
• Limbajul de programare Python, R și SAS.
• Instrumente de vizualizare a datelor precum Tableau și Power BI.
• Învățare automată
• Rezolvarea problemelor și gândirea critică.
• Prezentare

La ce ar trebui să vă așteptați de la cele mai bune cursuri pentru analiza datelor?

Lista lungă de aptitudini te poate face să te întrebi dacă este posibil să le dobândești pe toate. Acum, aici intră în imagine cursurile online de știință a datelor și de analiză a datelor.

Dar în marea cursurilor online, cum alegi pe cel mai bun?

Pentru a vă ajuta, iată câteva indicații despre ceea ce ar trebui să ofere în mod ideal un curs online de știință a datelor sau de analiză a datelor:

1. Abilitati tehnice

• Microsoft Excel, Python, MySQL
• analize statistice
• Analiza coșului de piață
• AI și învățarea automată
• Învățare automată avansată
• Vizualizarea datelor (tabel)

2. Abilitati soft/Abilitati interpersonale

• Gândire critică
• Abilități de comunicare
• Abilități de prezentare
• Înțelegerea afacerilor

3. Experiență practică cu proiecte relevante pentru industrie
4. Rețele industriale

Învățarea științei datelor și a analizei datelor: cele mai bune cursuri pentru analiza datelor online

Dacă ați căutat un curs cuprinzător în știința datelor și analiză de afaceri, căutarea dvs. se termină aici.

upGrad oferă un program de certificat profesional în știința datelor și analiză de afaceri în asociere cu Universitatea din Maryland printr-un curs antrenant, dar riguros, de 9 luni. Conceput special pentru manageri și profesioniști care lucrează, programul se concentrează pe știința datelor de bază și pe abilitățile de analiză de afaceri, în timp ce îi ajută pe candidați să stabilească o rețea profesională. În plus, programul oferă învățare practică prin proiecte din industrie din viața reală, permițând în același timp studenților să interacționeze cu mentori experți și cu facultatea din Maryland.

Repere ale programului:

• Un certificat profesional de la Universitatea din Maryland Robert H. Smith School of Business
• Peste 400 de ore de învățare cu peste 100 de ore de sesiuni live
• Peste 20 de studii de caz și sarcini
• Un proiect capstone din domeniul ales de dvs
• Suport de învățare la 360 de grade
• Industrie și rețele de egali

De asemenea, puteți consulta gratuit cursurile upGrad de știință a datelor și de analiză a datelor online, pentru a dezvolta elemente fundamentale puternice în cadrul programului dvs. încărcat.

upGrad este cea mai mare companie EdTech din Asia de Sud, cu o bază globală de cursanți răspândită în peste 85 de țări. Cu o combinație de tehnologie de ultimă oră, profesori de clasă mondială și parteneri din industrie, upGrad oferă experiențe captivante de învățare online pentru a influența cursanții din întreaga lume.

Înscrieți-vă la upGrad pentru a profita de șansa de a învăța de la cei mai buni din industrie!

Verificați programele noastre din SUA - Data Science

Concluzie

Odată cu preluarea datelor mari în întreaga lume, nevoia de instrumente analitice care pot procesa și extrage informații din datele brute a devenit primordială. În consecință, cererea de oameni de știință și analiști de date a crescut în aproape toate industriile și sectoarele. Tendința va continua probabil pe măsură ce AI, iar învățarea automată devine complex asociată cu viața noastră de zi cu zi.

Locurile din Big Data și Data Science oferă perspective promițătoare. Acestea au devenit cele mai căutate locuri de muncă la nivel global, deoarece companiile și companiile din întreaga lume se străduiesc să profite la maximum de date. Pentru a rezuma, nu poate exista un moment mai potrivit pentru a vă înscrie la un curs de știință a datelor sau de analiză a datelor și pentru a dobândi abilitățile profesionale, solicitate din domenii.