5 gratis kurs for å bryte inn i dataanalyse - KDnuggets

Publisert av Platon

Følgere: 0

5 gratis kurs for å bryte inn i dataanalyse
Bilde generert med DALLE-3

Hvis du ønsker å bytte til en datakarriere, er det veldig nyttig å lære dataanalyse. Det er derfor vi setter sammen denne listen over gratis dataanalysekurs for å hjelpe deg med å starte reisen!

Selv om du er en absolutt nybegynner som er glad for å utforske datafeltet, vil du finne disse kursene nyttige. Fordi de er skreddersydd for aspirerende datafagfolk og ikke krever tidligere programmeringserfaring.

La oss komme i gang.

Link: Google Data Analytics Professional Certificate

De Google Data Analytics Professional Certificate er en av de mest populære spesialiseringene på Coursera – med nærmere 2 millioner elever fra hele verden. Dette sertifiseringsprogrammet tar sikte på å få deg oppdatert på det grunnleggende innen dataanalyse. For å hjelpe deg med å få din analytiske rolle på inngangsnivå på mindre enn 6 måneder. Det krever heller ingen tidligere erfaring.

Spesialiseringen har 8 kurs for å hjelpe deg med å lære det grunnleggende om dataanalyse ved hjelp av SQL, regneark, Tableau og R-programmering. Google Data Analytics-sertifikatprogrammet har følgende kurs:

Stiftelser: Data, data, overalt
Still spørsmål for å ta datadrevne beslutninger
Forbered data for leting
Behandle data fra skittent til rent
Analyser data for å svare på spørsmål
Del data gjennom kunsten å visualisere
Dataanalyse med R -programmering
Google Data Analytics Capstone: Fullfør en casestudie

Merknader: Hvis du er interessert i å få sertifikatet for spesialiseringen Google Data Analytics, må du ha et Coursera Plus-abonnement. Hvis du ikke klarer å betale for sertifikatet ditt, kan du vurdere å søke om økonomisk støtte. Du kan imidlertid revidere kurset og få tilgang til kursmateriellet gratis.

Link: Dataanalyse med Python for Excel-brukere

Google Data Analytics Professional Certificate burde ha gitt deg en god forståelse av dataanalyselandskapet og noen av de essensielle verktøyene som regneark, SQL, R og Tableau.

Nå som du er komfortabel med å jobbe med regneark, kan du lære deg Python for dataanalyse. Ikke bare er Python mye enklere å lære enn R, men har også et bredere spekter av applikasjoner.

De Dataanalyse med Python for Excel-brukere kurs av freeCodeCamp er et gratis kurs for å lære det grunnleggende om dataanalyse med Python. Det starter med å lære deg hvordan du setter opp Python-utviklingsmiljøet og bruker Jupyter-notatbøker.

Kurset har følgende tre moduler:

Modul 1: Hallo verden (som dekker det grunnleggende om Python)
Modul 2: Introduksjon til pandaer
Modul 3: Introduksjon til pivottabeller i pandaer

Dette kurset skal hjelpe deg å få grunnlaget for å analysere data med Python. Som du så kan bygge videre på etter behov.

Link: Dataanalyse med Python-sertifisering

Nå som du har grunnleggende dataanalyse med Python nede, er det på tide å bygge videre på det ved å lære videre. Dataanalyse med Python, en gratis sertifisering fra freeCodeCamp vil lære deg alt om Python-dataanalysebiblioteker mens du også jobber med enkle prosjekter.

Du lærer å jobbe med Python-bibliotekene NumPy, pandaer, matplotlib og Seaborn:

Grunnleggende om Jupyter notatbøker
nusset
pandaer
Datarengjøring
Datavisualisering
Lese data fra ulike kilder
Parsing HTML

Prosjektene du skal bygge i denne sertifiseringen er:

Kalkulator for gjennomsnitt-varians-standardavvik
Demografisk dataanalysator
Medisinsk datavisualisering
Sidevisning Time Series Visualizer
Havnivåprediktor

Denne sertifiseringen er helt gratis. Etter å ha jobbet gjennom kurset, må du fullføre alle prosjektene for å kreve sertifikatet ditt.

Link: Google Advanced Data Analytics Professional Certificate

De Google Advanced Data Analytics Professional Certificate vil hjelpe deg å dykke dypere inn i dataanalyse med Python. Samtidig som du lærer statistikkkonsepter og bygger maskinlæringsmodeller. Denne spesialiseringen gir deg også muligheten til å jobbe med et hjørnesteinsprosjekt for å anvende det du har lært.

Kursene i denne spesialiseringen er som følger:

Grunnlag for datavitenskap
Kom i gang med Python
Gå forbi tallene: Oversett data til innsikt
Styrken til statistikk
Regresjonsanalyse: Forenkle komplekse dataforhold
Mutterne og boltene til maskinlæring
Google Advanced Data Analytics Capstone

Merknader: Som med Google Data Analytics Professional Certificate, kan du revidere Google Advanced Data Analytics-spesialiseringen gratis.

Link: IBM Data Analyst Professional-sertifikat

De IBM Data Analyst Professional-sertifikat er nok en omfattende dataanalysespesialisering som tilbys av IBM på Coursera. Som vil hjelpe deg å lære alt det grunnleggende og viktige verktøyene for å komme i gang med dataanalysekarrieren.

Denne sertifiseringen er også skreddersydd for nybegynnere, så du trenger ingen tidligere erfaring med programmering og dataanalyse. Over en rekke kurs og grunnsteinsprosjekter vil spesialiseringen hjelpe deg med å få ferdigheter i følgende:

Grunnleggende om Python og SQL
Excel og Tableau
Arbeid med APIer og webtjenester
Python datavitenskapsbiblioteker

Den anbefalte tidsrammen er rundt 4 måneder med ca. 10 timer læring per uke. Følgende er kursene i dette fagsertifikatet for dataanalytiker:

Introduksjon til dataanalyse
Grunnleggende om Excel for dataanalyse
Datavisualisering og dashbord med Excel og Cognos
Python for datavitenskap, AI og utvikling
Python-prosjekt for datavitenskap
Databaser og SQL for Data Science med Python
Datavisualisering med Python
IBM Data Analyst Capstone Project

Merknader: Som med de andre Coursera-spesialiseringene, kan du revidere dette gratis.

Jeg håper du syntes denne listen over dataanalysekurs var nyttig. Hvis du ønsker å gå over til dataanalyse snart, ønsker jeg deg det beste i læringsreisen.

Hvis du leter etter tips for å navigere i dataarbeidsmarkedet, les 7 grunner til at du sliter med å få en datavitenskapsjobb.

Bala Priya C er en utvikler og teknisk skribent fra India. Hun liker å jobbe i skjæringspunktet mellom matematikk, programmering, datavitenskap og innholdsskaping. Hennes interesseområder og ekspertise inkluderer DevOps, datavitenskap og naturlig språkbehandling. Hun liker å lese, skrive, kode og kaffe! For øyeblikket jobber hun med å lære og dele kunnskapen sin med utviklerfellesskapet ved å skrive veiledninger, veiledninger, meningsartikler og mer.