这个在EdApp提供的数据分析师培训课程旨在帮助你学习关键的概念,并在涉及到数据准备时发展技能。它首先定义了数据的含义和它的组成。接下来,你会了解到数据的不同分类和每种类型的使用情况。最后,本课程将讨论数据列表,教你如何使用各种规则制定一个好的数据列表。
本课程由三个小规模的课程组成,遵循微学习设计模式。信息被分解成容易消化的小块,在短时间内传递,这使得知识易于掌握。此外,本课程可以完全编辑,允许你添加相关的信息、图像、品牌和许多其他内容,以适应你公司的需要。
这个在EdApp提供的数据分析师培训课程旨在帮助你学习关键的概念,并在涉及到数据准备时发展技能。它首先定义了数据的含义和它的组成。接下来,你会了解到数据的不同分类和每种类型的使用情况。最后,本课程将讨论数据列表,教你如何使用各种规则制定一个好的数据列表。
由于EdApp是一个移动学习解决方案,除了个人电脑外,这个课程也可以在智能手机和平板电脑上学习。它的格式完美地适用于任何设备,这意味着它总是反应灵敏,功能完善。推送通知可以自动发送,以便学习者在培训时始终得到更新,这样他们就不会错过新信息。此外,也可以为那些忘记参加课程的人发送电子邮件提醒。
本课程将使数据分析师掌握他们所需的技能和工具,以便能够执行他们的任务。这包括使用电子表格、R编程、Tableau仪表板、数据库等来组织、清理和展示大数据。该培训还将教他们如何将数据和结果可视化,并使用不同的可视化平台展示数据集。好消息是,他的课程是免费参加的,而且不遵循固定的时间表。然而,它需要大约6个月的时间来完成,因为Coursera建议每周10个小时的速度,以便更好地理解和掌握。
本课程通过数据和信息分析,探讨统计在决策中的关键作用。学习者将掌握从数据收集到数据表述的基本技能。它还确定了不同类型的数据和各种数据分析方法。在本课程结束时,学习者将能够使用表格、柱状图和饼状图,将他们的发现可视化并系统地呈现出来。他们还将善于使用不同的变量和单位来组织数据。这个课程是免费注册的,但你需要购买一份结业证书。像名单上的大多数课程一样,你可以免费报名,但你需要支付一定的费用来获得证书。
该课程是那些想参加MBA课程的人的理想选择,但也可以被任何想学习数据分析的人使用。它将使学习者掌握分析他们在日常生活中遇到的数据的技能,以及它如何有助于成功,特别是在商业环境中。本课程针对的是初学者,所以如果你之前没有关于这个主题的知识,也不必担心。由于这是一门入门课程,概念解释得很清楚,并提供了一些例子,因此可以立即应用学习。
Simplilearn与IBM合作创建了这一课程,它将使您成为Tableau Desktop的专家用户,这是全世界企业首选的报告工具。本课程将教授基本技能,如建立交互式仪表盘、建立数据连接、数据挖掘和数据映射。课程中包括两次模拟考试和四个实践项目,以便随时应用本课程中的知识。一旦你完成该课程,将提供一份行业认可的课程完成证书。
收集数据是一回事,但解释数据以产生重大影响才是真正使数据有价值的原因。本课程讨论了影响营销的分析和数据驱动的决策类型。其中将涉及的主题包括营销过程、客户终身价值和营销实验。本课程是那些希望通过使用分析学来提高营销活动有效性的人的理想选择。虽然报名参加这个课程不需要任何费用,但你只有7个星期的时间来访问它。
新手和有经验的数据分析师都可以参加这个课程。它教授关键的概念和实践技能,这些概念和技能被分解成什么、为什么、如何和在哪里等部分,所以你可以轻松地跳到任何感兴趣的话题。本课程将教授Excel电子表格、SQL和Tableau的基础知识,这些都是该领域中常用的SAS工具。在课程结束时,将教学习者如何展示他们的发现。要访问这个课程,你需要支付Pluralsight的订阅费,这也将使你能够访问他们的其他内容库。他们提供10天的试用期,以便你可以检查他们的课程是否适合你。
几乎所有的组织都使用Microsoft Excel来将数据转化为洞察力。这就是为什么Datacamp提供这个课程,帮助创建熟练的Excel用户,并通过节省时间的键盘快捷键和Excel功能来发展分析员技能。本培训由三个章节组成。探索数据、准备数据和分析数据。本课程还包括48个练习和12个视频。在这里,学习者将使用真实世界的Kickstarter数据来应用他们所学的技能。你可以免费试用第一章,但你必须订阅才能进入课程的其余部分。
哈佛大学的这门课程的灵感来自于2007-2008年的金融危机,这场危机的发生部分是由于对一个概率的低估。无论你是数据分析师还是数据科学家,通过这门初级课程,你都能对概率和探索性数据分析有更深入的了解。它介绍了概率的基础知识和围绕该理论的关键概念。这些都是需要学习的,因为它们对于确定你的数据分析结果是由实验方法还是由机会造成的至关重要。作为机器学习和统计学习的基础,学习更多关于概率的知识也很重要。涵盖的主题包括进行蒙特卡洛模拟,中心极限定理的重要性,以及预期值和标准误差。本课程需要8周时间完成,建议每周1-2小时的进度。