具有认证的数据分析课程

随着全球大数据市场以惊人的速度增长，对高级分析工具的需求也猛增。 根据最近的Statista 预测，到 2027 年，全球大数据市场将增长到 1030 亿美元，是 2018 年预期数字的两倍多。考虑到云计算和移动数据流量的迅速增长以及令人难以置信的进步在物联网和人工智能等技术中，大数据的主导地位并不令人惊讶。

想知道数据科学和数据分析课程与这里的相关性吗？

嗯，企业正在转向大数据分析的力量，以了解令人难以置信的数据量、制定战略决策并获得竞争优势。 随着越来越多的公司意识到数据的潜力及其对业务增长和进步的影响，他们对数据分析的依赖也越来越大。

因此，让我们详细探讨数据科学和分析的重要性以及它们如何改变商业格局。 我们还将向您介绍最好的在线数据科学课程之一。

什么是数据科学？

数据科学涉及各种算法和工具，以发现隐藏模式并从原始数据中获取有意义的信息。 它是一个多学科领域，融合了统计学、数学、计算机科学、人工智能、机器学习和商业头脑。

数据科学家处理结构化和非结构化数据。 他们使用数据挖掘、预测建模和机器学习算法等概念从复杂数据集中提取模式和异常，并将其转化为可操作的业务洞察。

此外，数据科学的范围不仅限于探索性分析。 由于算法涉及预测分析，因此数据科学在预测未来事件方面领先一步。 简而言之，数据科学使用历史数据来发现模式，这些模式可用于做出当前决策，也可以建模以了解未来事情会如何发展。

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什么是数据分析？

数据分析的概念与数据科学有点不同。 与数据科学不同，数据分析侧重于发现提取的洞察力的更精细点。 数据分析是更广泛的数据科学领域下的一个研究分支，它处理数据科学所揭示的更具体的问题。 因此，数据分析主要涉及数学、统计学和统计分析。

一方面，数据科学发现了对推动业务增长和创新至关重要的新问题。 另一方面，数据分析探索这些问题的解决方案，以帮助做出更好的业务决策并激发数据驱动的创新。

数据科学试图在大型数据集中找到有意义的相关性并提出预测未来的问题，而数据分析则在上下文中查看历史数据并检查假设。 因此，数据分析比数据科学更加集中和具体。

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数据科学家与数据分析师 - 工作角色

现在，这里概述了数据科学家和数据分析师的工作角色有何不同：

数据科学家的工作角色

• 数据清理、处理和验证其完整性。
• 进行探索性数据分析
• 执行数据挖掘和统计分析
• 为自动化编写代码并构建资源丰富的机器学习库。
• 识别数据中的新模式以做出未来预测。
• 使用机器学习工具和算法来提供可行的业务洞察力。

数据分析师的工作角色

• 收集和解释数据
• 探索性数据分析
• 使用统计工具发现数据中的新模式。
• 尝试各种分析工具，例如描述性、规范性分析、预测分析和诊断分析。
• 使用 SQL 执行数据查询
• 开发可视化和 KPI。

数据科学家与数据分析师——技能

无论您是注册免费的数据科学课程还是选择在线数据分析课程之一，您都必须了解行业所需的基本技能。 所以，这里有一个快速浏览给你一个想法：

成为数据科学家所需的技能

• 数学
• 高级统计
• 编程语言，如 R、Java、Python 和 Scala。
• SQL 和 NoSQL 数据库，例如 MongoDB 和 Cassandra。
• Tableau、D3.js 和 QlikView 等数据可视化工具。
• 机器学习算法，如回归、聚类、时间序列分析。
• 数据争论和数据探索。
• 对高级机器学习的理解——深度学习、神经网络、NLP

成为数据分析师所需的技能

• 微软Excel
• 中间统计
• SQL 数据库
• Python、R 和 SAS 编程语言。
• Tableau 和 Power BI 等数据可视化工具。
• 机器学习
• 解决问题和批判性思维。
• 介绍

您对数据分析的最佳课程有何期待？

一长串的技能组合会让你想知道是否有可能获得所有技能。 现在，这就是在线数据科学和数据分析课程发挥作用的地方。

但是在网络课程的海洋中，你如何选择最好的呢？

为了帮助你，这里有一些关于在线数据科学或数据分析课程应该提供什么的建议：

1. 技术能力

• 微软 Excel、Python、MySQL
• 统计分析
• 购物篮分析
• 人工智能和机器学习
• 高级机器学习
• 数据可视化 (Tableau)

2. 软技能/人际交往能力

• 批判性思考
• 沟通技巧
• 演讲技巧
• 业务理解

3. 与行业相关项目的实践经验
4. 行业网络

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结论

随着大数据席卷全球，对能够处理原始数据并从中获得洞察力的分析工具的需求变得至关重要。 因此，几乎所有行业和部门对数据科学家和数据分析师的需求都猛增。 随着人工智能和机器学习与我们的日常生活错综复杂地联系在一起，这一趋势可能会继续下去。

大数据和数据科学工作前景广阔。 随着全球企业和公司努力充分利用数据，这些已成为全球最受欢迎的工作。 总而言之，现在是报名参加数据科学或数据分析课程并获得该领域专业、需求技能的最佳时机。