5 gratis kurser att bryta in i dataanalys - KDnuggets

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

5 gratis kurser för att bryta in i dataanalys
Bild genererad med DALLE-3

Om du vill byta till en datakarriär är det väldigt användbart att lära dig dataanalys. Det är därför vi sammanställer den här listan med gratis kurser i dataanalys för att hjälpa dig att kickstarta din resa!

Även om du är en absolut nybörjare som är sugen på att utforska dataområdet, kommer du att finna dessa kurser till hjälp. Eftersom de är skräddarsydda för blivande dataproffs och inte kräver tidigare erfarenhet av programmering.

Låt oss börja.

Länk: Google Data Analytics Professional Certificate

Smakämnen Google Data Analytics Professional Certificate är en av de mest populära specialiseringarna på Coursera – med nära 2 miljoner elever från hela världen. Detta certifieringsprogram syftar till att få dig uppdaterad om grunderna för dataanalys. För att hjälpa dig att landa din analytikerroll på nybörjarnivå på mindre än 6 månader. Det kräver inte heller någon tidigare erfarenhet.

Specialiseringen har 8 kurser som hjälper dig att lära dig grunderna i dataanalys med hjälp av SQL, kalkylblad, Tableau och R-programmering. Certifikatprogrammet Google Data Analytics har följande kurser:

Stiftelser: Data, data, överallt
Ställ frågor för att fatta datadrivna beslut
Förbered data för prospektering
Behandla data från smutsiga till rena
Analysera data för att svara på frågor
Dela data genom visualiseringens konst
Dataanalys med R -programmering
Google Data Analytics Capstone: Slutför en fallstudie

Anmärkningar: Om du är intresserad av att få certifikatet för specialiseringen Google Data Analytics måste du ha en Coursera Plus-prenumeration. Om du inte kan betala för ditt certifikat kan du överväga att ansöka om ekonomiskt stöd. Du kan dock granska kursen och få tillgång till kursmaterialet gratis.

Länk: Dataanalys med Python för Excel-användare

Google Data Analytics Professional Certificate borde ha gett dig ett bra grepp om dataanalyslandskapet och några av de väsentliga verktygen som kalkylblad, SQL, R och Tableau.

Nu när du är bekväm med att arbeta med kalkylblad kan du lära dig Python för dataanalys. Python är inte bara mycket enklare att lära sig än R utan har också ett bredare utbud av applikationer.

Smakämnen Dataanalys med Python för Excel-användare kurs av freeCodeCamp är en gratiskurs för att lära dig grunderna i dataanalys med Python. Det börjar med att lära dig hur du ställer in din Python-utvecklingsmiljö och använder Jupyter-anteckningsböcker.

Kursen har följande tre moduler:

Modul 1: Hej världen (som täcker grunderna i Python)
Modul 2: Introduktion till pandor
Modul 3: Introduktion till pivottabeller i pandor

Den här kursen bör hjälpa dig att få grunden för att analysera data med Python. Som du sedan kan bygga vidare på efter behov.

Länk: Dataanalys med Python-certifiering

Nu när du har grunderna för dataanalys med Python nere är det dags att bygga vidare på det genom att lära dig mer. Dataanalys med Python, en gratis certifiering av freeCodeCamp kommer att lära dig allt om Python-dataanalysbibliotek samtidigt som du arbetar med enkla projekt.

Du kommer att lära dig att arbeta med Python-biblioteken NumPy, pandas, matplotlib och Seaborn:

Grunderna i Jupyter-anteckningsböcker
numpy
pandas
Datarengöring
Datavisualisering
Läser data från olika källor
Parsar HTML

Projekten du kommer att bygga i denna certifiering är:

Kalkylator för medel-varians-standardavvikelse
Demografisk dataanalysator
Medical Data Visualizer
Sidvisning tidsserievisualiserare
Havsnivåprediktor

Denna certifiering är helt gratis. Efter att ha arbetat igenom kursen måste du slutföra alla projekt för att göra anspråk på ditt certifikat.

Länk: Google Advanced Data Analytics Professional Certificate

Smakämnen Google Advanced Data Analytics Professional Certificate hjälper dig att dyka djupare in i dataanalys med Python. Samtidigt som du lär dig statistikkoncept och bygger maskininlärningsmodeller. Denna specialisering ger dig också möjlighet att arbeta med ett slutstensprojekt för att tillämpa det du har lärt dig.

Kurserna inom denna inriktning är följande:

Grunder för datavetenskap
Kom igång med Python
Go Beyond the Numbers: Översätt data till insikter
Statistikens kraft
Regressionsanalys: Förenkla komplexa datarelationer
Maskininlärningens muttrar och bultar
Google Advanced Data Analytics Capstone

Anmärkningar: Precis som med Google Data Analytics Professional-certifikatet kan du granska Google Advanced Data Analytics-specialiseringen gratis.

Länk: IBM Data Analyst Professional Certificate

Smakämnen IBM Data Analyst Professional Certificate är ännu en omfattande dataanalysspecialisering som erbjuds av IBM på Coursera. Vilket hjälper dig att lära dig alla grunder och viktiga verktyg för att få fart på din dataanalyskarriär.

Denna certifiering är också skräddarsydd för nybörjare, så du behöver ingen tidigare erfarenhet av programmering och dataanalys. Under en rad kurser och slutstensprojekt kommer specialiseringen att hjälpa dig att få färdigheter i följande:

Grunderna i Python och SQL
Excel och Tableau
Arbeta med API:er och webbtjänster
Python datavetenskapsbibliotek

Den rekommenderade tidsramen är cirka 4 månader med cirka 10 timmars inlärning per vecka. Följande är kurserna i detta yrkescertifikat för dataanalytiker:

Introduktion till dataanalys
Excel grunder för dataanalys
Datavisualisering och instrumentpaneler med Excel och Cognos
Python för datavetenskap, AI och utveckling
Python-projekt för datavetenskap
Databaser och SQL för datavetenskap med Python
Datavisualisering med Python
IBM Data Analyst Capstone-projekt

Anmärkningar: Precis som med de andra Coursera-inriktningarna kan du granska detta gratis.

Jag hoppas att du tyckte att den här listan över dataanalyskurser var till hjälp. Om du funderar på att gå över till dataanalys snart önskar jag dig lycka till med din inlärningsresa.

Om du letar efter tips för att navigera på dataarbetsmarknaden, läs 7 skäl till varför du kämpar för att få ett datavetenskapsjobb.

Bala Priya C är en utvecklare och teknisk skribent från Indien. Hon gillar att arbeta i skärningspunkten mellan matematik, programmering, datavetenskap och innehållsskapande. Hennes intresseområden och expertis inkluderar DevOps, datavetenskap och naturlig språkbehandling. Hon tycker om att läsa, skriva, koda och fika! För närvarande arbetar hon med att lära sig och dela sin kunskap med utvecklargemenskapen genom att skriva självstudier, guider, åsiktsartiklar och mer.