具有認證的數據分析課程

隨著全球大數據市場以驚人的速度增長，對高級分析工具的需求也猛增。 根據最近的Statista 預測，到 2027 年，全球大數據市場將增長到 1030 億美元，是 2018 年預期數字的兩倍多。考慮到雲計算和移動數據流量的迅速增長以及令人難以置信的進步在物聯網和人工智能等技術中，大數據的主導地位並不令人驚訝。

想知道數據科學和數據分析課程與這裡的相關性嗎？

嗯，企業正在轉向大數據分析的力量，以了解令人難以置信的數據量、制定戰略決策並獲得競爭優勢。 隨著越來越多的公司意識到數據的潛力及其對業務增長和進步的影響，他們對數據分析的依賴也越來越大。

因此，讓我們詳細探討數據科學和分析的重要性以及它們如何改變商業格局。 我們還將向您介紹最好的在線數據科學課程之一。

什麼是數據科學？

數據科學涉及各種算法和工具，以發現隱藏模式並從原始數據中獲取有意義的信息。 它是一個多學科領域，融合了統計學、數學、計算機科學、人工智能、機器學習和商業頭腦。

數據科學家處理結構化和非結構化數據。 他們使用數據挖掘、預測建模和機器學習算法等概念從復雜數據集中提取模式和異常，並將其轉化為可操作的業務洞察力。

此外，數據科學的範圍不僅限於探索性分析。 由於算法涉及預測分析，因此數據科學在預測未來事件方面領先一步。 簡而言之，數據科學使用歷史數據來發現模式，這些模式可用於做出當前決策，也可以建模以了解未來事情會如何發展。

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什麼是數據分析？

數據分析的概念與數據科學有點不同。 與數據科學不同，數據分析側重於發現提取的洞察力的更精細點。 數據分析是更廣泛的數據科學領域下的一個研究分支，它處理數據科學所揭示的更具體的問題。 因此，數據分析主要涉及數學、統計學和統計分析。

一方面，數據科學發現了對推動業務增長和創新至關重要的新問題。 另一方面，數據分析探索這些問題的解決方案，以幫助做出更好的業務決策並激發數據驅動的創新。

數據科學試圖在大型數據集中找到有意義的相關性並為預測未來提出問題，而數據分析則在上下文中查看歷史數據並檢查假設。 因此，數據分析比數據科學更加集中和具體。

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數據科學家與數據分析師 - 工作角色

現在，這裡概述了數據科學家和數據分析師的工作角色有何不同：

數據科學家的工作角色

• 數據清理、處理和驗證其完整性。
• 進行探索性數據分析
• 執行數據挖掘和統計分析
• 為自動化編寫代碼並構建資源豐富的機器學習庫。
• 識別數據中的新模式以做出未來預測。
• 使用機器學習工具和算法來提供可行的業務洞察力。

數據分析師的工作角色

• 收集和解釋數據
• 探索性數據分析
• 使用統計工具發現數據中的新模式。
• 嘗試各種分析工具，例如描述性、規範性分析、預測分析和診斷分析。
• 使用 SQL 執行數據查詢
• 開發可視化和 KPI。

數據科學家與數據分析師——技能

無論您是註冊免費的數據科學課程還是選擇在線數據分析課程之一，您都必須了解行業所需的基本技能。 所以，這裡有一個快速瀏覽給你一個想法：

成為數據科學家所需的技能

• 數學
• 高級統計
• 編程語言，如 R、Java、Python 和 Scala。
• SQL 和 NoSQL 數據庫，例如 MongoDB 和 Cassandra。
• Tableau、D3.js 和 QlikView 等數據可視化工具。
• 機器學習算法，如回歸、聚類、時間序列分析。
• 數據爭論和數據探索。
• 對高級機器學習的理解——深度學習、神經網絡、NLP

成為數據分析師所需的技能

• 微軟Excel
• 中間統計
• SQL 數據庫
• Python、R 和 SAS 編程語言。
• Tableau 和 Power BI 等數據可視化工具。
• 機器學習
• 解決問題和批判性思維。
• 介紹

您對數據分析的最佳課程有何期待？

一長串的技能組合會讓你想知道是否有可能獲得所有技能。 現在，這就是在線數據科學和數據分析課程發揮作用的地方。

但是在網絡課程的海洋中，你如何選擇最好的呢？

為了幫助你，這裡有一些關於在線數據科學或數據分析課程應該提供什麼的建議：

1. 技術能力

• 微軟 Excel、Python、MySQL
• 統計分析
• 購物籃分析
• 人工智能和機器學習
• 高級機器學習
• 數據可視化 (Tableau)

2. 軟技能/人際交往能力

• 批判性思考
• 溝通技巧
• 演講技巧
• 業務理解

3. 與行業相關項目的實踐經驗
4. 行業網絡

學習數據科學和數據分析：在線數據分析的最佳課程

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結論

隨著大數據席捲全球，對能夠處理原始數據並從中獲得洞察力的分析工具的需求變得至關重要。 因此，幾乎所有行業和部門對數據科學家和數據分析師的需求都猛增。 隨著人工智能和機器學習與我們的日常生活錯綜複雜地聯繫在一起，這一趨勢可能會繼續下去。

大數據和數據科學工作前景廣闊。 隨著全球企業和公司努力充分利用數據，這些已成為全球最受歡迎的工作。 總而言之，現在是報名參加數據科學或數據分析課程並獲得該領域專業、需求技能的最佳時機。