Курс анализа данных с сертификацией

Глобальный рынок больших данных растет с ошеломляющей скоростью, поэтому спрос на передовые инструменты аналитики также резко вырос. Согласно недавнему прогнозу Statista , к 2027 году мировой рынок больших данных вырастет до 103 миллиардов долларов США, что более чем в два раза превышает показатель, ожидаемый в 2018 году. в таких технологиях, как IoT и AI, доминирование больших данных не вызывает особого удивления.

Хотите знать, насколько актуальны здесь курсы по науке о данных и анализу данных?

Что ж, предприятия обращаются к возможностям аналитики больших данных, чтобы разобраться в невероятном объеме данных, принять стратегические решения и получить конкурентное преимущество. По мере того, как все больше и больше компаний осознают потенциал данных и их влияние на рост и развитие бизнеса, их зависимость от аналитики данных растет.

Итак, давайте подробно рассмотрим значение науки о данных и аналитики и то, как они меняют бизнес-ландшафт. Мы также проведем вас через один из лучших онлайн-курсов по науке о данных .

Что такое наука о данных?

Наука о данных включает в себя различные алгоритмы и инструменты для обнаружения скрытых закономерностей и получения значимой информации из необработанных данных. Это междисциплинарная область, сочетающая статистику, математику, информатику, искусственный интеллект, машинное обучение и деловую хватку.

Специалисты по данным имеют дело как со структурированными, так и с неструктурированными данными. Они используют такие концепции, как интеллектуальный анализ данных, прогнозное моделирование и алгоритмы машинного обучения, чтобы извлекать шаблоны и аномалии из сложных наборов данных и преобразовывать их в полезные бизнес-идеи.

Более того, область науки о данных не ограничивается исследовательским анализом. Поскольку алгоритмы включают прогностический анализ, наука о данных делает шаг вперед, чтобы прогнозировать будущие события. В двух словах, наука о данных использует исторические данные для обнаружения закономерностей, которые можно использовать для принятия текущих решений и которые также можно смоделировать, чтобы увидеть, как события могут развиваться в будущем.

Изучите онлайн-курсы по науке о данных на upGrad

Что такое аналитика данных?

Концепция аналитики данных немного отличается от науки о данных. В отличие от науки о данных, аналитика данных фокусируется на выявлении тонкостей извлеченной информации. Аналитика данных — это область исследования в более широкой области науки о данных, которая занимается более конкретными вопросами, которые решает наука о данных. Поэтому аналитика данных в основном включает в себя математику, статистику и статистический анализ.

С одной стороны, наука о данных открывает новые вопросы, имеющие ключевое значение для стимулирования роста бизнеса и инноваций. С другой стороны, аналитика данных исследует решения этих вопросов, чтобы помочь лучшему принятию бизнес-решений и стимулировать инновации, основанные на данных.

В то время как наука о данных пытается найти значимые корреляции в больших наборах данных и формулировать вопросы для прогнозирования будущего, аналитика данных рассматривает исторические данные в контексте и проверяет гипотезы. Таким образом, аналитика данных является более концентрированной и конкретной, чем наука о данных.

Наши учащиеся также читают: Изучайте Python онлайн бесплатно

Data Scientist vs Data Analyst — рабочие роли

А теперь краткий обзор того, чем отличаются рабочие роли специалиста по данным и аналитика данных:

Должностные обязанности специалиста по данным

• Очистка данных, обработка и проверка их целостности.
• Выполнение исследовательского анализа данных
• Выполнение интеллектуального анализа данных и статистического анализа
• Написание кода для автоматизации и создание находчивых библиотек машинного обучения.
• Выявление новых закономерностей в данных для прогнозирования будущего.
• Использование инструментов и алгоритмов машинного обучения для получения действенной бизнес-аналитики.

Должностные обязанности аналитика данных

• Сбор и интерпретация данных
• Исследовательский анализ данных
• Использование статистических инструментов для обнаружения новых закономерностей в данных.
• Экспериментирование с различными аналитическими инструментами, такими как описательный, предписывающий анализ, предиктивная аналитика и диагностический анализ.
• Выполнение запроса данных с использованием SQL
• Разработка визуализаций и KPI.

Data Scientist против Data Analyst — Навыки

Независимо от того, подписываетесь ли вы на бесплатный курс по науке о данных или выбираете один из онлайн- курсов по аналитике данных , вы должны знать основные наборы навыков, которые требуются в отрасли. Итак, вот краткий обзор, чтобы дать вам представление:

Навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным

• Математика
• Расширенная статистика
• Языки программирования, такие как R, Java, Python и Scala.
• Базы данных SQL и NoSQL, такие как MongoDB и Cassandra.
• Инструменты визуализации данных, такие как Tableau, D3.js и QlikView.
• Алгоритмы машинного обучения, такие как регрессия, кластеризация, анализ временных рядов.
• Обработка данных и исследование данных.
• Понимание расширенного машинного обучения — глубокое обучение, нейронные сети, НЛП

Навыки, необходимые для того, чтобы стать аналитиком данных

• Майкрософт Эксель
• Промежуточная статистика
• База данных SQL
• Язык программирования Python, R и SAS.
• Инструменты визуализации данных, такие как Tableau и Power BI.
• Машинное обучение
• Решение проблем и критическое мышление.
• Презентация

Чего ожидать от лучших курсов по анализу данных?

Длинный список наборов навыков может заставить вас задуматься, возможно ли приобрести их все. Теперь на сцену выходят онлайн-курсы по науке о данных и анализу данных.

Но как выбрать лучшее в море онлайн-курсов?

Чтобы помочь вам, вот несколько советов о том, что в идеале должен предлагать онлайн-курс по науке о данных или анализу данных:

1. Технические навыки

• Microsoft Excel, Python, MySQL
• статистический анализ
• Анализ потребительской корзины
• ИИ и машинное обучение
• Расширенное машинное обучение
• Визуализация данных (Таблица)

2. Социальные навыки/навыки межличностного общения

• Критическое мышление
• Навыки коммуникации
• Презентационные навыки
• понимание бизнеса

3. Практический опыт участия в отраслевых проектах
4. Отраслевые сети

Изучение науки о данных и аналитики данных: лучшие онлайн-курсы по аналитике данных

Если вы искали комплексный курс по науке о данных и бизнес-аналитике, ваш поиск заканчивается здесь.

upGrad предлагает профессиональную программу сертификации в области науки о данных и бизнес-аналитики совместно с Университетом Мэриленда в рамках 9-месячного увлекательного, но строгого курса. Специально разработанная для менеджеров и работающих специалистов, программа фокусируется на основных навыках обработки данных и бизнес-аналитики, помогая кандидатам создать профессиональную сеть. Кроме того, программа предлагает практическое обучение в рамках реальных отраслевых проектов, позволяя студентам взаимодействовать с опытными наставниками и преподавателями Мэриленда.

Основные моменты программы:

• Профессиональный сертификат Школы бизнеса Роберта Х. Смита Университета Мэриленда.
• Более 400 часов обучения и более 100 часов живых сессий
• 20+ кейсов и заданий
• Один завершающий проект из домена по вашему выбору
• 360-градусная поддержка обучения
• Отраслевые и партнерские сети

Вы также можете бесплатно пройти онлайн-курсы upGrad по науке о данных и анализу данных, чтобы освоить прочные основы в условиях плотного графика.

upGrad — крупнейшая в Южной Азии компания высшего образования EdTech с глобальной базой учащихся более чем в 85 странах. Благодаря сочетанию новейших технологий, профессорско-преподавательского состава мирового уровня и отраслевых партнеров upGrad предлагает иммерсивные онлайн-обучения, которые влияют на учащихся во всем мире.

Зарегистрируйтесь в upGrad , чтобы воспользоваться возможностью учиться у лучших в отрасли!

Ознакомьтесь с нашими программами по науке о данных в США

Вывод

Когда мир захватывают большие данные, необходимость в аналитических инструментах, которые могут обрабатывать необработанные данные и извлекать из них ценные сведения, стала первостепенной. Следовательно, спрос на ученых и аналитиков данных резко вырос почти во всех отраслях и секторах. Тенденция, скорее всего, сохранится, поскольку ИИ и машинное обучение станут неразрывно связаны с нашей повседневной жизнью.

Работа с большими данными и наукой о данных открывает многообещающие перспективы. Они стали самыми востребованными вакансиями во всем мире, поскольку предприятия и компании во всем мире стремятся извлечь максимальную пользу из данных. Подводя итог, самое лучшее время, чтобы записаться на курс по науке о данных или анализу данных и приобрести профессиональные, востребованные в этой области навыки.