현재 데이터 분석은 비즈니스 최적화를 위한 가장 효율적인 전략입니다. 이 기사에서 "Top 3 Data Analytics Courses Online"을 나열했습니다.
기업은 원시 데이터를 평가하여 중요한 운영에 대해 교육받은 결정을 내리고 비즈니스 생존을 위한 필수 사실을 발견할 수 있습니다. 따라서 데이터 분석가는 기술 운영 분야에서 가장 수요가 많은 전문가 중 하나입니다.
데이터 분석가에 대한 수요가 증가하고 필요한 기술을 갖춘 전문가가 부족하기 때문에 초급 또는 중급 수준의 데이터 분석가는 높은 급여와 혜택을 받을 수 있습니다. 이 분야에서 경력을 쌓기 위한 최고의 온라인 데이터 분석 과정이 이 기사에서 검토됩니다.
귀하에게 적합한 LMS 플랫폼은 무엇입니까? 이 기사에서 더 자세히 설명합니다
내용
데이터 분석 온라인 과정 – 개요
비즈니스 운영은 돈을 벌고, 더 쉽게 결정을 내리거나, 결론에 도달하는 데 도움이 되는 수많은 이니셔티브에 의해 주도됩니다. 이러한 활동은 차례로 방대한 데이터 풀에서 수집된 원시 데이터를 분석, 분류, 향상 및 모델링하는 기술에 의존합니다.
통찰력 있는 추론을 위해 처리되지 않은 데이터를 분석하는 것을 데이터 분석이라고 합니다. 문제 해결 기술, 체계적이고 분석적인 사고 방식, SQL, Python 및 Oracle과 같은 중요한 프로그래밍 언어에 대한 전문 지식은 강력한 데이터 분석가의 기술을 구성합니다.
온라인 초급 및 중급 데이터 분석 과정은 이러한 주제의 대부분을 다룹니다. 데이터 분석과 데이터 과학을 혼동해서는 안 됩니다. 용어는 종종 같은 의미로 사용되지만 적용 범위는 크게 다릅니다.
과학 대 분석 – 데이터 세트에서 추세를 찾는 것이 데이터 분석의 목표입니다. 대조적으로 데이터 과학자는 기계 학습 및 예측 모델링에 집중합니다(과정 참조). 이미 제기된 쿼리에 답하는 데 집중하는 데이터 분석가와 달리 데이터 과학자는 다음에 어떤 질문을 해야 하는지 결정합니다.
3년 최고의 2024 데이터 분석 온라인 강좌
1. 데이터 분석가 되기 – Udacity
중요한 통찰력을 발견하고 데이터 기반 솔루션을 만들기 위해 예비 데이터 분석가는 Udacity를 통해 SQL, Python 및 통계 교육을 받습니다. 데이터 분석가 과정 되기. 학생들은 Python 표준 라이브러리, 특히 Pandas 및 NumPy 가져오기 작업에 대한 사전 경험이 있어야 합니다. Python 및 SQL은 과정의 전제 조건이기 때문입니다.
학생들은 데이터 세트 작업, 시각화 생성, 나노 수준의 데이터 기반 솔루션 연구 기술을 향상시킬 수 있습니다. 초점 영역에는 데이터 조작을 사용하여 날씨 추세를 식별하고, 추론 통계를 실제 상황에 적용하고, 데이터 시각화를 사용하여 매력적인 이야기를 전달하는 것이 포함됩니다.
월 $249의 비용이 드는 이 중급 과정에 등록하면 복잡하고 구조화되지 않은 데이터를 검사, 변환 및 모델링하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이 모든 것과 함께 플랫폼은 경력을 쌓는 데 도움이 될 것입니다. 이력서 도움말, LinkedIn 최적화 및 Github 포트폴리오 분석에 액세스하여 성공적인 경력을 쌓을 수 있습니다.
열망하는 전문적인 목표를 가진 사람들을 위해 이것은 사용 가능한 최고의 온라인 데이터 분석 과정 중 하나입니다. 가장 좋은 사람이 당신을 가르칠 것이고, 당신은 큰 도움을 받을 것이며, 일자리를 찾는 것이 사실상 확실할 것입니다.
2. 경영을 위한 데이터 분석 – London School of Economics
XNUMXD덴탈의 경제 런던 학교 정치 과학은 모든 회사에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터 기반 의사 결정을 내리는 임무를 맡은 관리자와 데이터 분석가를 위한 8주 온라인 데이터 분석 과정을 승인했습니다.
이 과정에 대한 전제 조건은 없지만 숫자에 익숙해지면 프로그램을 완료하는 것이 더 쉬울 것입니다. 이 프로그램은 보다 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내리기 위해 질적 역량을 연마하고자 하는 미래 지향적인 리더를 위해 특별히 고안되었습니다.
데이터 시각화 및 기술 통계와 같은 더 복잡한 주제로 넘어가기 전에 먼저 불확실성에 직면한 의사 결정에 대한 기본 과정을 수강하게 됩니다. 그런 다음 학생들은 확률, 데이터 무결성 및 통계적 간섭을 조사하여 위험을 정량화합니다.
마지막 모듈은 시계열 예측과 내러티브를 통해 결과를 효과적으로 전달하는 기술에 대해 깊이 탐구하기 전에 인과적 추론과 증거 기반 의사 결정을 다룹니다.
과정이 끝나면 데이터 분석, 시각화 도구 및 Tableau를 사용하여 데이터를 해석하고 결과를 전달하는 방법을 확실히 이해하게 될 것입니다.
3. 데이터 분석 및 시각화 기초 – Coursera
IBM은 Coursera에서 제공하는 데이터 분석 전문 분야. 프로그램의 모든 데이터 분석 과정에 대한 액세스는 전문 구독으로 제공됩니다.
데이터 생태계, 데이터 분석 도구 및 기타 주제를 포함한 데이터 분석의 기초에 대한 간단한 소개가 과정 시작 시 제공됩니다.
점점 더 복잡해지는 개념들. 이어지는 과정에서는 데이터 시각화를 위해 스프레드시트를 활용하고 피벗 테이블을 필터링하고 생성하는 등 데이터 분석을 위해 Excel을 사용하는 원리를 다룹니다.
학생들은 Coursera에 등록하기 위해 사전 지식이 필요하지 않습니다. 특정 직업에 대한 Excel 스프레드시트 학습에 관심이 있는 학생과 데이터 분석 분야에서 경력을 쌓고자 하는 초급 학생 모두 지원할 수 있습니다.
최소 4.7의 평가를 받은 과정을 통해 학생들은 Cognos 및 Excel을 사용하여 데이터 시각화를 만들고 표시하는 데 필요한 기술을 갖추게 됩니다.
과정을 마친 후 자격증을 취득하고 이력서, 프로필 또는 Github 포트폴리오에 포함하면 초급 데이터 분석가 고용 기회를 높일 수 있습니다.
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