5 دوره رایگان برای نفوذ به تجزیه و تحلیل داده ها - KDnuggets

بازنشر افلاطون

دنبال: 0

5 دوره رایگان برای نفوذ به تجزیه و تحلیل داده ها
تصویر تولید شده با DALLE-3

اگر می خواهید به شغل داده تغییر دهید، یادگیری تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مفید است. به همین دلیل است که ما این لیست از دوره های رایگان تجزیه و تحلیل داده ها را جمع آوری کرده ایم تا به شما کمک کنیم سفر خود را شروع کنید!

حتی اگر یک مبتدی مطلق باشید و مشتاق کشف حوزه داده باشید، این دوره ها برای شما مفید خواهد بود. زیرا آنها برای حرفه ای های مشتاق داده طراحی شده اند و به تجربه برنامه نویسی قبلی نیاز ندارند.

بیا شروع کنیم.

ارتباط دادن: گواهینامه حرفه ای تجزیه و تحلیل داده های گوگل

La گواهینامه حرفه ای تجزیه و تحلیل داده های گوگل یکی از محبوب ترین تخصص ها در Coursera با نزدیک به 2 میلیون زبان آموز از سراسر جهان است. هدف این برنامه صدور گواهینامه این است که شما را با اصول تجزیه و تحلیل داده ها آشنا کند. به طوری که به شما کمک می کند تا در کمتر از 6 ماه نقش تحلیلی سطح ابتدایی خود را بدست آورید. همچنین نیازی به تجربه قبلی ندارد.

این تخصص دارای 8 دوره آموزشی است که به شما کمک می کند اصول تحلیل داده ها را با استفاده از برنامه نویسی SQL، صفحات گسترده، Tableau و R یاد بگیرید. برنامه گواهینامه Google Data Analytics دارای دوره های زیر است:

مبانی: داده ها ، داده ها ، همه جا
برای تصمیم گیری مبتنی بر داده س Questال بپرسید
آماده سازی داده ها برای اکتشاف
پردازش داده ها از Dirty to Clean
تجزیه و تحلیل داده ها برای پاسخ به سوالات
اشتراک گذاری داده ها از طریق هنر تجسم
تجزیه و تحلیل داده ها با برنامه نویسی R
Google Data Analytics Capstone: یک مطالعه موردی را تکمیل کنید

توجه داشته باشید: اگر علاقه مند به دریافت گواهی برای تخصص Google Data Analytics هستید، باید اشتراک Coursera Plus داشته باشید. اگر قادر به پرداخت هزینه گواهی خود نیستید، می توانید درخواست کمک مالی را در نظر بگیرید. با این حال، می توانید دوره را ممیزی کنید و به مطالب دوره به صورت رایگان دسترسی داشته باشید.

ارتباط دادن: تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون برای کاربران اکسل

گواهینامه حرفه‌ای Google Data Analytics باید درک خوبی از چشم‌انداز تجزیه و تحلیل داده‌ها و برخی از ابزارهای ضروری مانند صفحات گسترده، SQL، R و Tableau به شما بدهد.

اکنون که کار با صفحات گسترده راحت هستید، می توانید پایتون را برای تجزیه و تحلیل داده ها یاد بگیرید. یادگیری پایتون نه تنها بسیار ساده تر از R است، بلکه دارای طیف وسیع تری از کاربردها است.

La تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون برای کاربران اکسل course by freeCodeCamp یک دوره رایگان برای یادگیری اصول تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون است. این کار با آموزش نحوه تنظیم محیط توسعه پایتون و استفاده از نوت بوک های Jupyter شروع می شود.

این دوره دارای سه ماژول زیر است:

ماژول 1: سلام دنیا (شامل اصول اولیه پایتون)
ماژول 2: آشنایی با پانداها
ماژول 3: مقدمه ای بر جداول محوری در پانداها

این دوره به شما کمک می کند تا پایه های تجزیه و تحلیل داده ها را با پایتون به دست آورید. که سپس می توانید در صورت نیاز روی آن بسازید.

ارتباط دادن: تجزیه و تحلیل داده ها با گواهی پایتون

اکنون که اصول تجزیه و تحلیل داده‌ها را با پایتون پایین آورده‌اید، وقت آن است که با یادگیری بیشتر بر روی آن کار کنید. تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون، یک گواهی رایگان توسط freeCodeCamp به شما همه چیز را در کتابخانه های تجزیه و تحلیل داده پایتون می آموزد و در عین حال روی پروژه های ساده نیز کار می کند.

کار با کتابخانه های پایتون NumPy، پانداها، matplotlib و Seaborn را یاد خواهید گرفت:

مبانی نوت بوک های Jupyter
NumPy
پانداها
تمیز کردن داده ها
تجسم داده ها
خواندن داده ها از منابع مختلف
تجزیه HTML

پروژه هایی که در این گواهینامه می سازید عبارتند از:

ماشین حساب میانگین واریانس-استاندارد انحراف
تجزیه و تحلیل اطلاعات دموگرافیک
ویژوالایزر داده های پزشکی
صفحه نمایش سری زمانی ویژوالایزر
پیش بینی کننده سطح دریا

این گواهینامه کاملا رایگان است. پس از اتمام دوره، باید تمام پروژه ها را برای دریافت گواهینامه خود به پایان برسانید.

ارتباط دادن: گواهینامه حرفه ای تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته گوگل

La گواهینامه حرفه ای تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته گوگل به شما کمک می کند تا در تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون عمیق تر شوید. ضمن اینکه مفاهیم آمار و ساخت مدل های یادگیری ماشین را نیز یاد می گیرید. این تخصص همچنین به شما این فرصت را می دهد که روی یک پروژه Capstone کار کنید تا آنچه را که آموخته اید به کار بگیرید.

دروس این گرایش به شرح زیر است:

مبانی علوم داده
با پایتون شروع کنید
فراتر از اعداد بروید: داده ها را به بینش تبدیل کنید
قدرت آمار
تجزیه و تحلیل رگرسیون: ساده کردن روابط داده های پیچیده
مهره ها و پیچ ها در یادگیری ماشینی
Google Advanced Data Analytics Capstone

توجه داشته باشید: همانند گواهینامه حرفه‌ای Google Data Analytics، می‌توانید تخصص Google Advanced Data Analytics را به صورت رایگان بررسی کنید.

ارتباط دادن: گواهینامه حرفه ای تحلیلگر داده IBM

La گواهینامه حرفه ای تحلیلگر داده IBM یکی دیگر از تخصص های جامع تجزیه و تحلیل داده است که توسط IBM در Coursera ارائه شده است. که به شما کمک می کند تا تمام اصول اولیه و ابزارهای ضروری را برای شروع حرفه ای تجزیه و تحلیل داده خود بیاموزید.

این گواهینامه همچنین برای مبتدیان طراحی شده است، بنابراین شما نیازی به تجربه قبلی در برنامه نویسی و تجزیه و تحلیل داده ندارید. در طی یک سری دوره ها و پروژه های اصلی، این تخصص به شما کمک می کند تا در موارد زیر مهارت داشته باشید:

اصول پایتون و SQL
اکسل و تابلو
کار با API ها و خدمات وب
کتابخانه های علوم داده پایتون

بازه زمانی توصیه شده حدود 4 ماه با حدود 10 ساعت یادگیری در هفته است. دوره های زیر در این گواهینامه حرفه ای تحلیلگر داده آمده است:

مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده ها
مبانی اکسل برای تجزیه و تحلیل داده ها
تجسم داده ها و داشبورد با Excel و Cognos
پایتون برای علم داده، هوش مصنوعی و توسعه
پروژه پایتون برای علم داده
پایگاه های داده و SQL برای علم داده با پایتون
تجسم داده ها با پایتون
پروژه Capstone تحلیلگر داده IBM

توجه داشته باشید: مانند سایر تخصص های Coursera، می توانید این را به صورت رایگان بررسی کنید.

امیدوارم این لیست از دوره های تجزیه و تحلیل داده برای شما مفید بوده باشد. اگر می خواهید به زودی به تجزیه و تحلیل داده ها بپردازید، برای شما بهترین ها را در سفر یادگیری خود آرزو می کنم.

اگر به دنبال نکاتی برای پیمایش در بازار کار داده هستید، بخوانید 7 دلیل برای اینکه چرا برای یافتن شغل علم داده در تلاش هستید.

بالا پریا سی یک توسعه دهنده و نویسنده فنی از هند است. او دوست دارد در تقاطع ریاضی، برنامه نویسی، علم داده و تولید محتوا کار کند. زمینه های مورد علاقه و تخصص او شامل DevOps، علم داده و پردازش زبان طبیعی است. او از خواندن، نوشتن، کدنویسی و قهوه لذت می برد! در حال حاضر، او در حال کار بر روی یادگیری و به اشتراک گذاری دانش خود با جامعه توسعه دهندگان با نوشتن آموزش ها، راهنماهای نحوه انجام، نظرات و موارد دیگر است.