5 brezplačnih tečajev za vdor v podatkovno analitiko - KDnuggets

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

5 brezplačnih tečajev za vdor v analizo podatkov
Slika ustvarjena z DALLE-3

Če želite preklopiti na podatkovno kariero, je učenje analitike podatkov zelo koristno. Zato smo sestavili ta seznam brezplačnih tečajev podatkovne analitike, ki vam bodo pomagali hitro začeti vaše potovanje!

Tudi če ste popolni začetnik, ki vas veseli raziskovanje področja podatkov, vam bodo ti tečaji v pomoč. Ker so prilagojeni ambicioznim podatkovnim strokovnjakom in ne zahtevajo predhodnih izkušenj s programiranjem.

Začnimo.

Link: Strokovno potrdilo Google Data Analytics

O Strokovno potrdilo Google Data Analytics je ena najbolj priljubljenih specializacij na Courseri – s skoraj 2 milijonoma učencev z vsega sveta. Namen tega certifikacijskega programa je, da se hitreje seznanite z osnovami podatkovne analitike. Da bi vam v manj kot 6 mesecih pomagali pridobiti vlogo analitika na začetni ravni. Prav tako ne zahteva predhodnih izkušenj.

Specializacija ima 8 tečajev, ki vam pomagajo pri učenju osnov analize podatkov z uporabo SQL, preglednic, programiranja Tableau in R. Certifikacijski program Google Data Analytics vključuje naslednje tečaje:

Temelji: podatki, podatki, povsod
Za sprejemanje odločitev na podlagi podatkov postavljajte vprašanja
Pripravite podatke za raziskovanje
Obdelajte podatke od umazanih do čistih
Analizirajte podatke in odgovorite na vprašanja
Delite podatke z umetnostjo vizualizacije
Analiza podatkov z R programiranjem
Google Data Analytics Capstone: Dokončajte študijo primera

Opombe: Če vas zanima pridobitev certifikata za specializacijo Google Data Analytics, morate imeti naročnino na Coursera Plus. Če ne morete plačati potrdila, lahko zaprosite za finančno pomoč. Lahko pa revidirate tečaj in brezplačno dostopate do gradiva tečaja.

Link: Analiza podatkov s Pythonom za uporabnike Excela

Profesionalni certifikat Google Data Analytics bi vam moral dati dobro razumevanje krajine podatkovne analitike in nekaterih bistvenih orodij, kot so preglednice, SQL, R in Tableau.

Zdaj, ko vam je udobno delati s preglednicami, se lahko naučite Python za analizo podatkov. Ne samo, da je Python veliko preprostejši za učenje kot R, ampak ima tudi širši nabor aplikacij.

O Analitika podatkov s Pythonom za uporabnike Excela tečaj freeCodeCamp je brezplačen tečaj za učenje osnov analize podatkov s Pythonom. Začne se z učenjem, kako nastaviti svoje razvojno okolje Python in uporabljati zvezke Jupyter.

Tečaj ima naslednje tri module:

Modul 1: Pozdravljen svet (pokriva osnove Pythona)
2. modul: Uvod v pande
Modul 3: Uvod v vrtilne tabele v Pandas

Ta tečaj vam bo pomagal pridobiti temelje za analizo podatkov s Pythonom. Na katerem lahko nato po potrebi nadgradite.

Link: Analiza podatkov s certifikatom Python

Zdaj, ko imate osnove analize podatkov s Pythonom, je čas, da to nadgradite z nadaljnjim učenjem. Analiza podatkov s Pythonom, brezplačno certificiranje s strani freeCodeCamp vas bo naučilo vsega o knjižnicah za analizo podatkov Python in hkrati delalo na preprostih projektih.

Naučili se boste delati s knjižnicami Python NumPy, pandas, matplotlib in Seaborn:

Osnove zvezkov Jupyter
numpy
pand
Čiščenje podatkov
Vizualizacija podatkov
Branje podatkov iz različnih virov
Razčlenjevanje HTML

Projekti, ki jih boste zgradili v tem certifikatu, so:

Kalkulator povprečja-variance-standardnega odklona
Analizator demografskih podatkov
Vizualizator medicinskih podatkov
Vizualizator časovne vrste pogleda strani
Napovedovalec morske gladine

To potrdilo je popolnoma brezplačno. Po opravljenem tečaju morate dokončati vse projekte, da pridobite certifikat.

Link: Googlov strokovni certifikat za napredno podatkovno analitiko

O Googlov strokovni certifikat za napredno podatkovno analitiko vam bo pomagal poglobiti se v analizo podatkov s Pythonom. Hkrati se učijo statističnih konceptov in izdelujejo modele strojnega učenja. Ta specializacija vam daje tudi priložnost, da delate na vrhunskem projektu in uporabite to, kar ste se naučili.

Tečaji v tej specializaciji so naslednji:

Temelji podatkovne znanosti
Začnite s Pythonom
Pojdite dlje od številk: Prevedite podatke v vpoglede
Moč statistike
Regresijska analiza: poenostavite zapletene podatkovne relacije
Matice in vijaki strojnega učenja
Google Advanced Data Analytics Capstone

Opombe: Tako kot pri poklicnem certifikatu za Google Data Analytics lahko tudi specializacijo za Google Advanced Data Analytics revidirate brezplačno.

Link: IBM Data Analyst Professional Certificate

O IBM Data Analyst Professional Certificate je še ena obsežna specializacija za analizo podatkov, ki jo ponuja IBM na Courseri. Kar vam bo pomagalo, da se naučite vseh osnov in bistvenih orodij za skokovit začetek vaše kariere pri analitiki podatkov.

Ta certifikat je prilagojen tudi začetnikom, tako da ne potrebujete predhodnih izkušenj s programiranjem in analizo podatkov. Z vrsto tečajev in zaključnih projektov vam bo specializacija pomagala pridobiti strokovnost v naslednjem:

Osnove Pythona in SQL
Excel in Tableau
Delo z API-ji in spletnimi storitvami
Podatkovne znanstvene knjižnice Python

Priporočeni časovni okvir je približno 4 mesece s približno 10 urami učenja na teden. Sledijo tečaji v tem poklicnem certifikatu analitika podatkov:

Uvod v analizo podatkov
Osnove Excela za analizo podatkov
Vizualizacija podatkov in nadzorne plošče z Excelom in Cognosom
Python za podatkovno znanost, umetno inteligenco in razvoj
Projekt Python za znanost o podatkih
Baze podatkov in SQL za podatkovno znanost s Pythonom
Vizualizacija podatkov s Pythonom
Projekt IBM Data Analyst Capstone

Opombe: Tako kot pri drugih specializacijah Coursera lahko tudi to revidirate brezplačno.

Upam, da vam je bil ta seznam tečajev podatkovne analitike v pomoč. Če se želite kmalu preusmeriti na podatkovno analitiko, vam želim vse najboljše na vaši učni poti.

Če iščete nasvete za krmarjenje po trgu dela s podatki, preberite 7 razlogov, zakaj se trudite najti službo v podatkovni znanosti.

Bala Priya C je razvijalec in tehnični pisec iz Indije. Rada dela na presečišču matematike, programiranja, znanosti o podatkih in ustvarjanja vsebin. Njena področja zanimanja in strokovnega znanja vključujejo DevOps, znanost o podatkih in obdelavo naravnega jezika. Uživa v branju, pisanju, kodiranju in kavi! Trenutno se uči in svoje znanje deli s skupnostjo razvijalcev, tako da piše vadnice, vodnike z navodili, mnenja in drugo.