В современном мире существует множество профессий, которые требуют знаний и понимания в анализе данных. К учебе по данному направлению можно приступить в любом возрасте, основным является желание изучать новое и интерес к информационным технологиям. Одним из главных способов улучшить свои навыки и стать высокооплачиваемым специалистом являются онлайн-курсы по анализу данных. Для обучения профессии аналитика данных рейтинг курсов Proger пригодится, если вы не знаете, какой онлайн-школе можно доверять, какие программы обучения в принципе существуют и даже сколько может стоить такое обучение – на сайте есть вся информация.
В этой статье мы рассмотрим несколько лучших курсов обучения аналитике данных, доступных в сети Интернет.
1. DataCamp
DataCamp — это платформа для обучения по работе с данными, которая включает в себя более 275 курсов по таким темам, как введение в R, Python и SQL, а также курсы по машинному обучению, отчетности и визуализации данных.
Особенностью DataCamp является то, что все курсы представлены в интерактивной форме. Вы будете обучаться, выполняя реальные задачи по анализу данных, что делает процесс обучения более интересным и эффективным.
2. Coursera
На платформе Coursera вы найдете более 2000 курсов по аналитике данных от ведущих университетов и компаний мира. Средипопулярныхкурсовстоитвыделить «Data Science» от Johns Hopkins University и «Applied Data Science with Python» от University of Michigan.
Курсы на Coursera разделены на модули и включают в себя видеолекции, практические задания, проекты и финальные экзамены. После успешного прохождения курса вы получите сертификат, который можно представить работодателю.
3. edX
edX — это платформа для обучения онлайн, созданная Массачусетским технологическим институтом и Гарвардским университетом. На edX представлены курсы по аналитике данных от ведущих университетов и организаций мира.
Средиинтересныхкурсовможновыделить «Introduction to Data Science in Python» от University of Michigan и «Analyzing and Visualizing Data with Power BI» от Microsoft.
4. Udacity
Уникальностью Udacity являются их наностепени, которые представляют собой комплексные программы обучения, предназначенные для подготовки специалистов конкретно в области аналитики данных. Успешное окончание наностепени подразумевает выполнение ряда проектов, что дает практический опыт и готовое портфолио для будущего работодателя.
5. LinkedIn Learning (ранее Lynda.com)
LinkedIn Learning также предлагает множество курсов по анализу данных. Эта платформа обучения связана с LinkedIn, так что ваш профиль будет автоматически обновляться при завершении курсов, что поможет в поиске работы.
6. Cognitive Class
Cognitive Class — это обучающая платформа от IBM, которая предлагает бесплатные онлайн-курсы по области аналитики данных, включая такие темы, как R, Python, Hadoop и Spark.
Каждый из этих курсов имеет свои особенности и предлагают разный формат обучения. Тем не менее, все они дают твердые знания в области аналитики данных и помогают развивать необходимые навыки. Выбор определенного курса зависит от ваших индивидуальных требований, предпочтений и профессиональных целей.
Выбрать курсы аналитики данных может быть сложной задачей, потому что существует множество разных курсов, предлагаемых различными организациями. Однако, есть несколько ключевых факторов, которые стоит рассмотреть при выборе.
Во-первых, важно выбирать курсы, которые соответствуют вашему уровню навыков. Если вы новичок в аналитике данных, стоит выбирать курсы, которые предлагают базовые навыки и знания. Это могут быть курсы, которые включают в себя введение в статистику, программирование и использование различных инструментов для анализа данных.
Для тех, кто уже имеет базовые навыки, стоит рассматривать более продвинутые курсы, которые покрывают такие темы, как машинное обучение, биг-дата или визуализация данных. Это поможет глубже понять и применять аналитику данных на практике.
Во-вторых, курсы должны быть актуальными и релевантными. Технологии постоянно меняются, поэтому важно выбрать курсы, которые обучают последним трендам и технологиям в сфере аналитики данных. Рассмотрите курсы, которые обучают пользованию современными инструментами аналитики данных, такими как Python, R или Tableau.
Вы также должны учитывать репутацию организации, которая предлагает курсы. Отзывы бывших студентов и рейтинги курсов могут быть полезными источниками информации о качестве обучения.
Наконец, учтите свой бюджет и график. Многие курсы предлагают гибкий график и доступные цены, однако важно найти баланс между стоимостью, временем и качеством обучения.
Главное в обучении аналитике данных – это практическое применение полученных знаний. Только практика позволит проявить творческий подход, научиться анализировать и прогнозировать, как будут меняться данные, какой результат они дадут на выходе. Поэтому важно не только получить теоретические знания, но и начать применять их на практике как можно скорее.