初学者数据分析师认证
数据分析师的需求量很大,前景一片光明。根据美国劳工统计局的数据,预计到 2028 年将增长 20% ,数据分析师可以期待许多新的就业机会,并从大小公司获得具有竞争力的薪酬。
问题是,对于数据分析师意味着什么,并没有一个具体的定义。但是,为了有效地处理数据,肯定需要一些技能和知识。
因此,如果您想成为一名数据分析师并更好地了解数据以帮助制定战略业务决策,那么请查看这些专为数据分析师设计的数据分析师认证课程。
从 SQL 编程的基础知识到如何使用 Tableau 进行数据可视化的技巧,这些课程将为您提供数据分析方面的坚实基础,教您如何理解和使用数据来推动任何业务向前发展。今天开始学习。
1. 数据分析师专业证书(IBM)
IBM 数据分析师专业证书课程非常适合希望在数据分析方面建立就业技能的任何人。您将获得数据处理、数据挖掘等任务的实践经验,以及开发用于分析数据的 Python 语言的强大工作知识。如果您想成为一名数据分析师,您将学习如何在 Excel 中创建图表、使用 IBM Cognos Analytics 等等。
优点
缺点
培训班
- 数据分析基础知识:对数据生态系统有基本的了解。了解数据分析的生命周期并使用 Excel 电子表格执行一些基本分析。
- 数据可视化和构建仪表板:本课程旨在为您提供使用 IBM Cognos Analytics 创建数据可视化、仪表板和报告所需的基本工具和技能。
- 使用 Python 分析数据:了解如何使用 SciPy 库和 Scikit-learn 包中的强大工具在 Python 中分析数据。
- 数据分析和可视化顶点项目:通过与 IBM 数据分析和可视化顶点项目课程相一致的项目展示您的技能和专业知识。您将与现实世界的数据进行交互并解决问题,以满足 Capstone 项目的要求。
判决
凭借IBM 数据分析师专业证书,您将顺利踏上数据分析师的热门职业道路。本课程将指导您如何使用各种 Python 库可视化数据。此外,您将获得结业证书,向潜在雇主证明您的技能,例如使用 Jupyter 笔记本中的 SQL 和 Python。
讲师 | IBM |
期间 | 10 个月(每周 2 – 4 小时) |
认证 | 数据分析师专业证书 |
课程作业 | 9门技能培养课程 |
获得的技能 | Python、SQL、Matplotlib、Seaborn、Folium、Jupyter Notebooks、Numpy、Pandas 和 IBM Cognos Analytics |
2. 数据分析师纳米学位(Udacity)
您是否具备一些编程技能,但觉得在处理复杂的数据集和数据分析项目之前需要更多培训?如果是,那么 Udacity 的数据分析师纳米学位就是为您准备的。在本课程中,您将使用 Python、SQL 和统计数据来发现见解并传达您的发现。借助您在此程序中学到的技能,您将能够使用 NumPy 和 Pandas 等库来处理、探索、分析和交流数据。
优点
缺点
培训班
- 数据分析简介:学习如何使用 Python 通过 NumPy 和 Pandas 等库来处理、操作和分析数据。获得在项目中探索天气趋势的实践技能,以更加熟悉 SQL。
- 实用统计:通过 A/B 测试和监督模型,更好地了解数据科学界使用的统计方法以及它们在实践中的应用。
- 数据整理:了解如何以编程方式收集和整理数据,以准备使用 Jupyter Notebook 进行分析和可视化。
- 使用 Python 进行数据可视化:从数据中获得新见解。使用 Python 充分利用数据,并学习将其可视化以发现隐藏模式、激发新见解并讲述故事。
判决
数据分析师在现代世界中变得越来越重要。他们使用数据做出明智的决策并帮助企业发展。为了成为一名成功的数据分析师,您必须具备强大的统计和分析知识,以及使用分析模型和创建数据可视化的能力。因此,如果您准备好将您的数据技能提升到一个新的水平,那么数据分析师纳米学位将帮助您自信地承担任何数据分析项目。
讲师 | 优达学城 |
期间 | 4 个月(每周 10 小时) |
认证 | 数据分析师纳米学位 |
先决条件 | Python 和 SQL |
获得的技能 | Python、SQL、Jupyter Notebook、NumPy、Pandas、A/B 测试和监督学习 |
3. 使用 Python 进行数据分析师(DataCamp)
你想成为一名数据分析师并专攻 Python 吗?借助 DataCamp 的Data Analyst with Python Track,您可以获得在这个不断发展的领域取得成功所需的技能——无需任何编码经验作为入门的先决条件。在本课程中,您将学习如何使用一些最流行的 Python 库(包括 Pandas、NumPy、Matplotlib 等)来操作和可视化数据。因此,无论您是立志成为数据专业人士还是研究人员,本课程都将为您提供入门所需的基础。
优点
缺点
培训班
- Python for Data Science:学习数据科学家成功所需的技能。了解如何在没有任何经验的情况下使用 Pandas 和 Python 的基本知识来处理您的数据。
- 数据可视化:获得使用 Matplotlib 生成引人注目且信息丰富的数据可视化所需的技能。然后,使用基于 Matplotlib 构建的 Seaborn 库在 Python 中创建灵活的可视化。
- SQL 和探索性数据分析:了解如何构建准确反映现实世界数据的关系数据库,以及如何使用 SQL 通过探索性类型的分析来移动、操作和研究数据。
- Python 和 SQL 项目:随着您在赛道上的进展,完成一系列不同类型的项目。例如,使用 Twitter 的流 API、Stanford Open Police Project 和泰坦尼克号的数据!
判决
这个Python 数据分析师课程非常适合任何想成为数据分析师的人。您将学习如何使用 Python 来操作和探索数据,以及如何使用 SQL 技能来查询数据库。通过本课程,您将拥有开始您的旅程所需的一切,并通过分步说明学习成为一名成功的数据分析师。
讲师 | 数据营 |
期间 | 66 小时 |
认证 | 使用 Python 进行数据分析师 |
课程作业 | 17 门技能培养课程 |
获得的技能 | Python、SQL、Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn |
4. Python 中的数据分析师(Dataquest)
Dataquest 因其数据科学教育而获得了很大的关注。通过这个职业轨道,您将学习如何在工作中应用 Python 编程,并获得使用 Python 生态系统的丰富经验。Python程序中的数据分析师通过动手项目工作教授,使学生能够使用机器学习技术分析大型数据集。
优点
缺点
培训班
- 初学者/中级 Python 编程:学习循环、条件、数据类型、函数和包(如 Pandas 和 NumPy)的所有内容,以提高您的 Python 技能。
- 数据可视化:本课程是对 Dataquest 数据科学课程的完美补充。它将为您提供制作强大且引人入胜的数据可视化的技能,这些可视化讲述了一个引人入胜的故事。通过 Matplotlib。
- SQL 基础知识:了解如何使用数据库并使用 SQL 从中提取数据。您还将学习如何在 Python 和业务分析中使用 API 和网络抓取。
- 统计基础知识:深入研究一系列统计概念,如抽样、分布、变异性、z 分数和概率论。
- 版本控制:亲自动手,了解 Git 如何提供帮助,并更好地了解在数据科学领域至关重要的版本控制系统,让您可以轻松地与团队协作。
判决
数据分析是一个革命性的领域,具有不断变化的格局。它要求一个人对计算机科学、数学、统计学和数据可视化有一定的了解。为了保持竞争力,您必须为您的任务使用最新的编程语言。随着 Python 成为当今行业的流行选择,它是想要获得更多经验的数据分析师的完美工具。报名参加Python职业轨道的数据分析师,成为今天的数据分析师。
讲师 | 数据查询 |
课程作业 | 24 门技能培养课程 |
认证 | Python中的数据分析师 |
等级 | 初级/中级 |
获得的技能 | Python、SQL、Web 抓取、API、Git、Jupyter Notebooks、Pandas、NumPy 和 Matplotlib |
5. 数据分析专业证书(谷歌)
谷歌创建了数据分析专业证书,以帮助对数据科学感兴趣并正在寻找计算机科学领域职业的人们。该证书非常适合那些想要进入该领域但没有任何编程经验的人,因为它处于初学者级别。这个 8 门课程的证书课程可以帮助您在成功的数据分析师职业生涯中站稳脚跟。
优点
缺点
培训班
- 数据分析师概述:深入了解成为数据分析师的意义,以及他们如何使用实践和流程来简化工作。
- 分析数据:在本课程中,您将学习如何在日常工作中使用电子表格、SQL、R 编程和 Tableau 等工具。
- 数据管理和组织:全面了解如何使用 SQL 和 R 来管理数据。本课程旨在教您理解数据和规划工作流程所需的技能。
- 可视化数据:您将学习如何使用数据做出更好的决策并可视化数据以有效地传达您的发现。
- Capstone 项目和案例研究:通过 Capstone 课程获得竞争优势。您将学习如何从您的数据中提取可操作的洞察力,并使用由此产生的洞察力做出明智和有效的决策。
判决
Google 数据分析专业证书可让您为学习数据分析的基本概念做好准备,包括如何使用机器学习、预测建模和在线数据可视化。该证书还将包括使用数据进行推理和有意义的见解的实践项目经验。该计划的高潮是一个顶点课程,其中包括使用数据分析对现实世界的行业进行案例研究。
讲师 | 谷歌 |
期间 | 6 个月(每周 10 小时) |
认证 | 谷歌数据分析专业证书 |
等级 | 初学者 |
获得的技能 | R 编程、SQL、Tableau、Tidyverse、RStudio 和 R Markdown |
初学者数据分析师认证
对数据分析师的需求正在激增,并将继续快速增长。它不仅需求量大,而且数据科学家是一个高薪职业。
数据分析师也是任何企业的命脉,因为他们有助于推动任何规模或规模的企业的战略决策。
您可以报名参加我们今天回顾的任何数据分析师培训课程。这将为您打下其他数据学科的基础,例如数据科学或数据工程。
如果您想进入数据科学领域,但没有接受过真正理解它的培训,那么您可以通过今天参加其中任何一门培训课程开始。否则,请查看下面的列表以开始数据科学领域。