7 个最佳数据分析速成课程,让您的职业生涯更上一层楼

最佳数据分析速成课程

您想通过成为数据分析专家来提升您的职业生涯吗?

如果您想通过帮助企业领导者使用数据找到问题的答案来实现职业生涯的飞跃,这篇文章将向您展示您可以注册的最佳数据分析速成课程,以便让自己站在一个新的、有前途的基座上。

快速说明: 如果有时您使用术语数据分析来单独表示分析数据,那么您并不是唯一的。 许多人错误地交替使用术语、数据分析和数据分析。 虽然这两个术语密切相关,但它们之间存在显着差异。

数据分析是一个术语,用于描述在完整的数据管理中发生的一切。 它定义了与数据相关的所有活动的科学(概念)和艺术(实践)。 

这些活动包括:

  • 资料收集
  • 数据细化
  • 数据存储
  • 数据分析
  • 数据共享

从上面的描述中,您认为数据分析是什么?

很容易推断,数据分析是数据分析的一个子集。

数据只是一些事实和数字。 它本身并不能帮助您了解组织面临的挑战。 因此,数据分析就是救市。 数据分析封装了对存储数据的清理、转换、建模和质疑,以提取有用的信息,如趋势、模式和洞察力。

为什么我们需要区分这两个术语?

了解数据分析是在数据分析的周边,这将帮助你理解它们之间的联系,如果你想精通数据分析,如果你也从镜头中熟悉这个概念,那将是一个很好的举措的数据分析。

为什么? 原因很简单.

数据分析的输出优于单纯的数据分析的输出。

例如,在分析结束后,提取的信息仍将以表格形式显示,或者更好的是,在电子表格中显示。 将这样的报告呈现给公司的决策者是完全不专业的,因为与已转换为条形图、饼图、直方图、仪表板和其他可视化元素的数据相比,它没有吸引力。 这些视觉辅助报告更容易让决策者与之交互。

以吸引人的格式转换和呈现本报告是一项数据分析活动。

您可能已经知道这一点,但我不得不重新考虑一遍。

现在我们都清楚了,没有特别的顺序,让我们立即深入了解最好的数据分析速成课程。 

该列表包括独立的数据分析课程和数据分析课程的数据分析。

最佳数据分析速成课程

1) 使用 SPSS 进行统计/数据分析:描述性统计

如果课程来自马厩 Udemy, 你可以保证这样。

现在,更重要的是,如果一门课程在同一学科的其他课程中名列前茅,那么它值得你考虑。 这里 是排名靠前的 Udemy 数据分析崩溃的具体示例 SPSS课程 跨越你的职业生涯。

最佳数据分析速成课程,让您的职业更上一层楼 Udemy

我们喜欢 Udemy 数据分析速成课程的原因

Udemy 实际上非常便宜且负担得起,他们的课程从 10 美元起。 我可以自信地说,这是便宜并不意味着坏事的时代之一,因为 10 美元的课程也和 50 美元的课程一样好。 这一点我可以亲身证明。

Udemy 的另一个好处是,您购买的课程是您的终生课程,而且您还可以获得终生更新。 这是什么意思? 假设您在 2015 年在 Udemy 上购买了 SPSS 课程,那么 10 年后您仍然可以访问该课程。 鉴于该软件不时更新,教师必须更新这些课程以获得 2023 版本才能在 2023 年出售它们。因此,由于您拥有终身访问权限,因此您也可以访问 2023 更新。

您也可以放心,您获得的课程是一流的。 有一个评级系统和一个拥有超过 1000 次购买和 4.5 评级的课程可以信任。

我们不喜欢 Udemy 课程的地方

没有什么不爱的。 但就个人而言,Udemy 课程可以持续 5 小时到 40 小时的优质课程。 现在,这意味着您实际上必须每周花几个小时才能在一个月内完成它们。 虽然这不一定是坏事,但有时我希望我能参加 30 分钟的课程并完成它。

以这个为例 畅销 SPSS 大师班 在撰写本文时拥有 24,058 名学生,评分为 4.4/5 星,视频点播时间为 31 小时。 如果你问我,这是一整个学期。

2)Python数据分析速成课程

最佳数据分析速成课程,让您的职业更上一层楼,参加 Skillshare

本课程开 技能分享 它是您磨练数据分析技能所需的一切的核心。

为什么? 数据分析是任何业务分析工作的关键,Python 是执行所需分析的理想编程语言

事实上,Python 是当今用于数据分析的最广泛使用的编程语言之一。

学习 Python 最有效的方法是将您所学的知识付诸实践,本课程为您提供了这样做的机会。 

据作者介绍—— Jesper Dramsch,博士.,购买本课程将让您免费访问其中包含的所有资源,包括 Python 脚本、参考资料、练习和更多 PDF 内容。

本课程是一个很好的资源,您将了解 Python 和一般的数据科学。 这是一个中级课程。

  • 从文件(例如 Excel 表格)和数据库(例如 SQL 服务器)加载数据
  • 数据清理
  • 探索性数据分析
  • 机器识别
  • 模型验证和流失分析
  • 数据可视化和报告生成

要获得这门课程甚至进一步复习它,请前往 Skillshare 和购买订阅.

是的,Skillshare 的特点是他们进行订阅。 只要您订阅,您就可以完全访问他们的所有课程。 因此,即使您不喜欢当前正在学习的课程,您也可以停止它并切换到下一个课程。 这是我们主要喜欢技能共享的一件事。

3) 数据分析与基本面统计

如果您是数据分析的新手,并且需要了解数据分析的基本概念和功能,您可能需要快速前往 Future Learn 并参加本课程。

截至撰写本文时,已有 525 人注册。

再次强调一下,在考虑参加本课程之前,您不需要任何先验知识。 只需要您将任何数据转换为可操作的见解的热情。

当您完成本课程时,您的技能将涵盖基本数据分析、一般统计和 Excel。

如果您想知道您将涵盖的确切主题,它们包括:

  • 数据分析简介
  • 数据驱动决策的流程和工具
  • 基础统计学导论
  • 基础统计技术的应用

持续时间:4周

每周学习:4小时

100%在线

价格:$ 39 /月

4) 使用 Python 和 SQL 进行数据分析, Udacity

最好的数据分析速成课程,让你的职业生涯更上一层楼,参加 Udacity

现在,如果您正在寻找更高级的东西,例如纳米学位,那么让我们前往 Udacity 的 使用 Python 和 SQL 进行数据分析. 这是一个为期四个月的课程,您将在课程结束时获得纳米学位和精美的证书来证明这一点。

完成后,您将提高您的编程技能和处理大型、混乱数据集的能力。 您将学习如何编辑和准备数据以进行分析,以及如何构建数据可视化。 最后,您将学习如何利用您的数据专业知识用数据讲述故事。

在您注册本课程之前,有一个基本要求。 为了成功完成该程序,建议您具有使用 Python(特别是 NumPy 和 Pandas)和 SQL 处理数据的经验。 这包括:

  • Python 标准库
  • 使用 Pandas 和 NumPy 处理数据

持续时间: 4 个月,每周 10 小时

100%在线

价格:399 美元/月或 1356 个月 4 美元

我们喜欢这个 Udacity 数据分析速成课程的地方

首先,此数据分析速成课程与此列表中的其他课程不同。 它更先进一点,如果你接受它,你可以放心地拿出其他人不会得到的东西。 但同样,它并不适合所有人。 您需要具备 Python 标准库的先验知识,并且至少应该使用 Pandas 和 NumPy 处理过数据。

因此,这是您在学习完上面或下面的其他课程之后应该学习的课程。

5) Fullbridge 的业务和数据分析技能

在本课程中,您将学习商业管理技能、分析数据并以专业方式呈现结果的方法和工具。

商业与管理主题下的本课程不要求您具有先前的经验。 它是自定进度的、职业转型的,并让您接触到 Microsoft Excel 的使用。

参加本课程还将使您有机会执行现实世界的数据分析。

其中,讲师 Jim Pautz 将教您如何传达不同的关键指标,如何使用不同的描述性图表可视化和传达数据,以及如何确定针对不同任务的最佳 Microsoft Excel 功能。

持续时间:预计 3 周(每周 3-4 小时)

免费 - 访问仅持续 5 天。

付费 – 149 美元无限制访问

6)学习Python进行数据分析和可视化

这个略有不同,因为它适用于那些具有基本到中级 Python 技能的人。

但是在本课程中,您将完全沉浸在如何使用 Python 编程以及如何使用它来分析数据中。

此外,您还将了解如何使用 pandas 创建和分析数据集。

本课程包括:

7) 使用 Excel 进行数据分析要点

使用 Excel 进行数据分析要点

在 4.5 分中排名第 5 位,在汇总这些信息时约有 53,255 名学生注册,本课程将帮助您学习仅使用 excel 进行数据分析的技术。

在这个短期课程中,您将学习如何使用正确的图表,并且您将成为将数据转化为可操作的业务洞察力的专家。

这个简单易学的课程不需要任何先前的经验。 您只需要使用您的 PC 或 Mac 并在其上安装 Microsoft Excel。

本课程的详细信息包括:

最后的思考

这篇关于最佳数据分析速成课程的帖子向您展示了七种不同的选项,您可以轻松地从中进行选择。 在本文中,我们还研究了数据分析和数据分析之间的差异以及它们之间几乎不为人知的关系。

一旦你完成了这些课程中的任何一个,你就可以继续向你的雇主(或潜在雇主)展示你的发展。 给他们留下深刻印象,让你的梦想——找到新的职位或工作——成为现实。

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