Bauen Sie mit diesen Top-10-Online-Big-Data-Analytics-Kursen eine erfolgreiche Karriere in der Datenanalyse auf
Datenanalysten sollten nicht mit Datenwissenschaftlern verwechselt werden. Obwohl sowohl Datenanalysten als auch Datenwissenschaftler mit Daten arbeiten, unterscheiden sie sich darin, was sie mit diesen Daten tun. Ein Datenanalyst hilft Unternehmensleitern bei der Entscheidungsfindung, indem er anhand von Daten Antworten auf eine Reihe vorgegebener Fragen findet. Wenn Sie an dieser Karriere interessiert sind, sind diese Top 10 Online-Kurse für Big Data Analytics perfekt für Sie.
Datenanalyst Nanodegree (Udacity)
Der Data Analyst Nanodegree von Udacity vermittelt Ihnen alle Kenntnisse, Fähigkeiten und Werkzeuge, die Sie für den Aufbau einer Karriere in der Big-Data-Analyse benötigen. Das Programm umfasst nicht nur Theorie und Praxis, sondern umfasst auch regelmäßige 1-zu-1-Mentorengespräche, eine aktive Studentengemeinschaft und einzigartige Karriereunterstützungsdienste. Dieses Programm eignet sich am besten für Studenten, die über Arbeitserfahrung mit Python (und insbesondere NumPy und Pandas) und SQL-Programmierung verfügen. Lassen Sie sich jedoch nicht entmutigen, wenn Ihnen diese Voraussetzungen fehlen. Es gibt auch einen ähnlich strukturierten Nano-Abschluss für Anfänger, „Programming for Data Science“, der die perfekte Wahl für Sie ist, wenn Sie die Voraussetzungen für dieses Programm nicht erfüllen. Das Anfängerprogramm deckt genau das ab, was Sie brauchen: die Grundlagen der Python-Programmierung aus datenwissenschaftlicher Sicht.
Big Big Data-Analyse mit Tableau (Pluralsight)
Pluralsight Big Big Data Analytics mit Tableau vermittelt Ihnen nicht nur ein besseres Verständnis von Big Data, sondern zeigt Ihnen auch, wie Sie mit Tableau Software auf Big Data-Systeme zugreifen. Der Kurs behandelt Themen wie Big Big Data Analytics und den Zugriff auf und die Visualisierung von Big Data mit Tableau. Der Kurs wird von Ben Sullins geleitet, der über 15 Jahre Branchenerfahrung verfügt und Beratungsdienste für Unternehmen wie Facebook, LinkedIn und Cisco angeboten hat. Sullins gibt sein Wissen in mundgerechten Inhaltsblöcken an Studenten weiter. So können die Schüler ihr Lernen an ihre individuellen Bedürfnisse anpassen. Sie können den Kurs an nur einem Tag abschließen oder sich Zeit nehmen und ihn im Laufe von ein oder zwei Wochen absolvieren. Dieser Kurs ist nicht unbedingt für Anfänger. Es wird erwartet, dass Sie Erfahrung mit Big Data Analytics haben. Wenn Sie ein absoluter Anfänger sind, sollten Sie den Kurs „Grundlagen der Datenanalyse mit Tableau“ belegen, einen weiteren von Sullins verfassten Kurs.
Der Data-Science-Kurs 2022: Vollständiges Data-Science-Bootcamp (Udemy)
Verfügbar auf Udemy, Data Science Course 2022: Complete Data Science Bootcamp ist ein umfassender Data Science-Kurs, der aus 471 Vorlesungen besteht. Die Vorträge umfassen fast 30 Stunden On-Demand-Video, 90 Artikel und 154 herunterladbare Ressourcen. Obwohl der Kurs nicht neu ist und wir ihn erstmals im Jahr 2020 behandelt haben, wurde er für 2022 mit neuen Lernmaterialien aktualisiert. Im Rahmen dieses Kurses können die Schüler gefragte datenwissenschaftliche Fähigkeiten wie Python und seine Bibliotheken (wie Pandas, NumPy, Seaborn und Matplotlib), maschinelles Lernen, Statistiken und Tableau erlernen. Obwohl der Kurs auf den ersten Blick etwas überwältigend erscheinen mag, ist er tatsächlich gut strukturiert und erfordert keine Vorkenntnisse. Alles, was Sie für den Einstieg benötigen, ist der Zugriff auf Microsoft Excel. Der Kurs kostet Sie ein paar hundert Dollar. Da Udemy jedoch ziemlich regelmäßig großzügige Rabatte anbietet, können Sie den Kurs für weniger als 20 US-Dollar erwerben. In jedem Fall ist dieser Kurs ein Schnäppchen, besonders wenn man bedenkt, dass Sie lebenslang vollen Zugriff darauf und auf alle zukünftigen Updates erhalten.
Werden Sie Datenanalyst (LinkedIn Learning)
Dieser spezielle Pfad besteht aus sieben Kursen: Erlernen von Big Data Analytics, Datenfluss: Erkunden und Beschreiben von Daten, Grundlagenschulung zu Excel-Statistiken: 1, Lernen von Excel: Datenanalyse, Lernen von Datenvisualisierung, Grundlagenschulung zu Power BI und Grundlagenschulung zu Tableau (2020.1). . Jeder Kurs ist unterschiedlich lang. Die meisten Kurse dauern jedoch zwischen zwei und vier Stunden, sodass Sie den gesamten Weg von Anfang bis Ende in etwa 24 Stunden absolvieren können. Es gibt keine Voraussetzungen, um diesen Lernpfad zu beginnen. Tatsächlich müssen Sie nicht einmal wissen, was Datenanalyse ist. Der Kurs beginnt mit der Definition der Datenanalyse, bevor er Ihnen beibringt, wie Sie Daten identifizieren, interpretieren, bereinigen und visualisieren. Der Lehrplan wird per Video von sechs verschiedenen Ausbildern unterrichtet, die alle Experten in der Branche sind. Einige Kurse beinhalten Quiz und jeder Kurs hat einen Q&A-Bereich, in dem Sie dem Dozenten Fragen zum Kurs stellen können. Der einzige Nachteil? Es gibt keine Hands-on-Projekte.
Big-Data-Analytics-Bootcamp (Sprungbrett)
Big Data Analytics Bootcamp wurde von Springboard in Zusammenarbeit mit Microsoft entwickelt und ist ein sechsmonatiges karriereorientiertes Programm mit Jobgarantie. Das Bootcamp geht auf grundlegende Konzepte der Geschäftsstatistik und fortgeschrittene Analysetechniken ein und lehrt die Studenten, wie sie Analyse- und Visualisierungstools wie Excel, Python, SQL, Tableau und Microsoft Power BI verwenden. Während des gesamten Kurses führen die Studenten mehrere kleine Projekte und zwei Capstone-Projekte durch, die von der Harvard Business School und der Khan Academy stammen. Der gesamte Kurs dauert etwa 320 Stunden oder 6 Monate. Die meisten Studenten widmen dem Kurs zwischen 15 und 20 Stunden pro Woche. Jeder Student erhält außerdem unbegrenzte Mentorenanrufe und mehr als 50 Stunden Karriereunterstützung.
Datenanalyst mit R (DataCamp)
Dieses Programm bietet mundgerechte Lernmaterialien, die von Experten der Datenbranche kuratiert wurden. Es wird Ihnen helfen, Ihren Traumjob in der Datenanalyse zu bekommen, unabhängig davon, wie viel Freizeit Sie zum Studieren haben. Data Analyst with R Career Track von DataCamp besteht aus 19 Data-Science-Analytics-Kursen, die von Branchenexperten sorgfältig ausgewählt wurden, um Ihnen beim Start einer neuen Karriere in Data Science zu helfen. Da jeder Kurs ungefähr 4 Stunden lang ist, sollte der gesamte Track ungefähr 77 Stunden dauern. Am Ende dieses Tracks sollten die Schüler in der Lage sein, Daten mit R zu manipulieren und zu analysieren.
Immersion in Big Data Analytics (Thinkful)
Mit einem maßgeschneiderten Zeitplan, 1-zu-1-Betreuung und 24/7-Unterstützung durch die Dozenten kommt dieser Kurs dem personalisierten Lernen so nahe wie möglich. Big Data Analytics Immersion von Thinkful ist ein intensives Vollzeit-Schulungsprogramm. Obwohl es einer der teureren Big-Data-Analytics-Kurse auf dem Markt ist (es kostet 12.250 US-Dollar), verspricht es, Sie in nur vier Monaten vom Anfänger zum Experten zu führen. Es wird jedoch erwartet, dass die Studenten zwischen 50 und 60 Stunden pro Woche für das Lernen aufwenden. Sobald Sie sich für den Kurs angemeldet haben, erhalten Sie einen individuellen Zeitplan, der Ihnen hilft, auf Kurs zu bleiben. Der Lehrplan besteht aus sieben Bereichen: Excel Foundations, Storytelling with Data, SQL Foundation, Tableau, Business Research, Python Foundations und Capstone Phase. Während der Capstone-Phase können die Studenten nicht nur ein Abschlussprojekt erstellen, sondern auch zwei kulturspezifische Interviews absolvieren.
Spezialisierung Data Science (Kursera)
Die von Coursera zusammen mit der renommierten John Hopkins University angebotene Data Science Specialization ist ein Programm mit zehn Kursen, das Ihnen hilft, die gesamte Data Science-Pipeline auf einer grundlegenden Ebene zu verstehen. Obwohl sich jeder für diesen Kurs anmelden kann, sollten die Teilnehmer über Python-Erfahrung auf Anfängerniveau und etwas Vertrautheit mit Regression verfügen. Der Lehrplan wird durch Videos und ergänzende Lektüre vermittelt. Das Wissen der Schüler wird durch automatisch benotete Übungsquizfragen und von Kollegen benotete Aufgaben getestet. Das Programm gipfelt in einem praktischen Projekt, das den Schülern die Möglichkeit gibt, ein nutzbares Datenprodukt zu erstellen.
Spezialisierung Business Analytics (Kursera)
Diese Fünf-Kurs-Reihe zielt darauf ab, den Studenten beizubringen, wie sie Big Data nutzen können, um datengesteuerte Geschäftsentscheidungen in den Bereichen Finanzen, Personalwesen, Marketing und Betrieb zu treffen. Die von der Wharton School der University of Pennsylvania erstellte und auf Coursera gehostete Business Analytics-Spezialisierung ist in vier disziplinspezifische Kurse unterteilt (Kunden-, Betriebs-, Personal- und Buchhaltungsanalyse). Der letzte, fünfte Kurs ist einem Abschlussprojekt gewidmet. Die Spezialisierung wird durch Videos und Lesungen vermittelt. Ihr Wissen wird durch obligatorische Quizzes getestet. Sie können auch an Diskussionsforen teilnehmen. Am Ende des Kurses absolvieren die Studenten ein Capstone-Projekt, das in Zusammenarbeit mit Yahoo entwickelt wurde. Die gesamte Spezialisierung dauert etwa 40 Stunden, was bedeutet, dass die Studenten das Programm in nur sechs Monaten abschließen können, wenn sie drei Stunden pro Woche lernen.
Excel zu MySQL: Analysetechniken für die Geschäftsspezialisierung (Coursera)
Der von der Duke University angebotene und auf Coursera verfügbare Kurs „Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business Specialization“ ist ein anfängerfreundlicher Kurs, der Studenten beibringt, wie sie aus den bereits vorhandenen Daten so viele Informationen wie möglich gewinnen können. Das Programm gliedert sich in fünf Kurse. Sie lernen zunächst Best Practices für die Verwendung von Big-Data-Analysen kennen, um ein Unternehmen wettbewerbsfähiger zu machen, bevor Sie mit Kursen zu Excel, Tableau und MySQL fortfahren. Jeder Kurs endet mit einem Projekt. Am Ende des dritten Kurses müssen Sie beispielsweise eine fünfminütige Präsentation darüber halten, wie ein Unternehmen die Anzahl der von den Benutzern absolvierten Tests erhöhen kann. Der Abschlusskurs ist dem Capstone-Projekt gewidmet, das von Airbnb gesponsert wird. Im Rahmen dieses Projekts müssen die Studierenden eine Empfehlung abgeben, wie ein Unternehmen seine Gewinne verbessern kann. Jedes Jahr erhalten 10 Studenten Feedback zu ihren Projekten von Data Scientists, die bei Airbnb arbeiten.
source – www.analyticsinsight.net
