最高のオンラインデータサイエンスまたはデータ分析コースの22(2022)

この記事では、世界の主要なeラーニングプラットフォームで利用できる最高のオンラインデータサイエンスまたはデータ分析オンラインコースを紹介します。 あなたに証明書を与えるさまざまなレベルのコース。
最高のオンラインデータサイエンスまたはデータ分析コース

データサイエンス、データ分析、またはデータ分析のオンラインコースは、企業のデジタル変革、あらゆる種類のあらゆるビジネスセクターの組織が実施を余儀なくされている変革によって生まれた、ある種のニーズをカバーしています。 サービス、産業、銀行、すべて。

しかし、データサイエンスは、大企業、多国籍企業、テクノロジーの巨人にのみ存在する必要はありません。 データ分析は、規模に関係なく、すべての企業が満たさなければならないニーズです。 この記事では、世界で最も重要なeラーニングプラットフォームで利用できる、このテーマに関する最も優れたコースを紹介します。 さまざまなレベルの深化と献身の時間のコース。 それらのどれがあなたが探しているものに合うかを決めるのは個人的な興味または事前の知識の問題です。 ただし、ここで紹介するデータサイエンスのこれらの仮想コースは、学術的に価値のあるものであり、履歴書に注意を引くためのゲートウェイとなる証明書を取得する可能性があります。

データサイエンスとは

ウィキペディアによると、データサイエンスは、統計などのデータ分析の一部の分野の続きである、構造化されているかどうかにかかわらず、さまざまな形式のデータの知識またはより良い理解を抽出するための科学的方法、プロセス、およびシステムを含む学際的な分野です。 、データマイニング、機械学習、予測分析。

データサイエンスは、数学、統計、情報科学、およびコンピュータサイエンス。

チューリング賞を受賞したジム・グレイは、データサイエンスを科学の「第XNUMXのパラダイム」(経験的、理論的、計算的、そして現在はデータ駆動型)として構想し、「情報技術とデータの大洪水の影響により、科学に関するすべてが変化している」と述べています。 "。

この新しいパラダイムでは、研究者は、モデル、方程式、アルゴリズム、結果の評価と解釈など、過去に使用されたものとは大きく異なるシステムとプロセスに依存しています。

Según グラスドアデータサイエンティスト、この分野の専門家または専門家と呼ばれるように、米国市場では、117.279人を超える専門家からの情報に基づいて、平均年収(給与)は18.000米ドルです。 Burning Glassによると、平均初任給は67.900ドルにもなる可能性があります。

この分野の専門家が非常に高給である理由のXNUMXつは、その機能が会社のXNUMXつの領域(マーケティング、販売など)を超えており、組織全体で不可欠な要素になっていることです。彼の仕事は、社外だけでなく、顧客や市場などで何が起こっているのかを解釈できるようにすることです。 しかし、すべての社内部門で、それぞれから取得できる情報を編集し、分析し、マージし、従来とは異なる方法で接続して、商業的機会や新製品を生み出す可能性のある非従来型の情報を見つけます。イノベーション、そして一般的に、会社を最新かつ競争力のあるものに保つ改善。

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どのようなオンラインデータサイエンスコースを勉強しますか?

データサイエンティストは、分析、統計、およびプログラミングのスキルを使用して、大規模なデータセットを収集、分析、および解釈します。 次に、この情報を使用して、困難なビジネス上の課題に対するデータ駆動型ソリューションを開発します。 データサイエンティストは通常​​、統計学、数学、コンピューターサイエンス、または経済学の学士号を取得しています。 データサイエンティストは、統計と機械学習、Pythonなどのコーディング言語、SQLなどのデータベース、機械学習とレポートテクノロジー、アルゴリズムなど、幅広い技術スキルを持っています。

これらのトピックに焦点を当てたコースは、データサイエンティストにとって不可欠です。

この記事で、 Python、データ分析、データベース、SQL、統計、データ視覚化、Hadoop SPARK、アルゴリズムなどに関するオンラインデータサイエンスまたはデータ分析コース。
仮想コース、MOOC、およびその他の種類の高度な仮想研究(Professional Certificates、Specialized Programs、Expertrack、Microcredentials、 世界の主要なeラーニングプラットフォームによって開発された他の学習形式の中でも.

Coursera、edX、Future Learn、Udemy、Linkedin Learning、CFIなどの世界的に有名なプラットフォームから、この投稿で、何千人もの以前の学生から高く評価されているコースを見つけてください。あなたの目的に適したコース。

オンラインデータサイエンスコースはどこで勉強しますか?

オンラインデータサイエンスのオンラインコースは、現在多くの場所で受講できます。 おそらく、Webで利用可能なプラットフォームのいくつかは、品質調査を提供します。 ただし、AulaProでは、オンライン調査に世界で最も関連性があると思われるプラットフォームを選択しました。

この意味で、このリストの研究は、国際ランキングで第XNUMX位を占める一流大学、世界に影響を与えていると認められた技術企業、インストラクターとしての有効性が証明された国際的な専門家によって開発され、学習経験の観点からの最先端の技術開発、または特定の主題に特化したプラットフォーム。

コースにはさまざまなレベルの深さがあります。 6週間を超えない献身的な時間で特定のトピックに取り組む短いコースから、6〜10か月の期間の強力な学習プログラムまで、学生に深い知識と方向転換を与える能力さえも残すことができます彼のプロとしてのキャリアのポイント。

この記事では、以下のデータサイエンスまたはデータ分析の研究を紹介します。

  • Coursera
  • EDX
  • 将来の学び
  • Udemy
  • LinkedInの学習
  • CFI
  • エドゥレカ

トップオンラインデータサイエンスコース

このリストのコース

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カテゴリ:データ分析-開発者:Google

データ分析の急成長分野での新しいキャリアに備えましょう。経験や学位は必要ありません。 Googleが設計した専門的なトレーニングを受ける 最高の雇用主とつながる機会があります。 データ分析には337,400の米国の求人があり、エントリーレベルの平均給与は67,900ドルです。

データ分析は、結論を導き出し、予測を行い、情報に基づいた意思決定を推進するためのデータの収集、変換、および編成です。

8コース以上で、エントリーレベルの仕事に備えるための需要の高いスキルを身に付けましょう。 データ分析の基礎が彼ら自身のキャリアの出発点として役立ったGoogleの従業員から学びます。 週に10時間未満で、6か月未満で証明書を完了することができます。

アソシエイトまたはジュニアデータアナリスト、データベース管理者などを含むジョブの準備をします。 証明書を完了すると、Googleと、ウォルマート、ベストバイ、アストレヤを含む130を超える米国の雇用主に直接申請できます。

Googleキャリア証明書の卒業生の82%が、新しい仕事など、前向きなキャリアの成果を報告しています、プロモーション、または6か月以内の昇給。

 
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カテゴリ:第XNUMX次産業革命-開発者:IBM

この IBM DataScienceProfessional証明書、応用学習に重点を置いています。 最初のコースを除いて、他のすべてのコースには、IBMクラウド上の一連のハンズオンラボが含まれており、実際のジョブに適用できる実践的なスキルを提供します。ツール:Jupyter / JupyterLab、GitHub、R Studio、Watson Studio Libraries :Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Folium、ipython-sql、Scikit-learn、ScipPyなど。 プロジェクト:ランダムアルバムジェネレーター、住宅価格予測、ベストクラシファイアーモデル、ネイバーフッドバトル。

応用学習プロジェクト

このプロフェッショナル証明書は、応用学習に重点を置いています。 最初のコースを除いて、他のすべてのコースには、IBM Cloud上の一連のハンズオン・ラボが含まれており、以下を含む実際の仕事に適用できる実践的なスキルを提供します。

ツール:Jupyter / JupyterLab、GitHub、R Studio、Watson Studio

ライブラリ:Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Folium、ipython-sql、Scikit-learn、ScipPyなど。

プロジェクト:ランダムアルバムジェネレーター、住宅価格の予測、ベストクラシファイアーモデル、ネイバーフッドバトル。

Coursera Professional Certificateの取得に加えて、iも受け取ります。IBMデジタルバッジ それはデータサイエンスにおけるあなたの能力を認めます。

このオンラインデータサイエンスコースは、10のコースで構成される詳細な調査であり、10人を超えるインストラクターが参加し、一部は博士号レベルで、一般的にはこの分野で豊富な経験を持つデータサイエンティストが参加します。

カテゴリ:第XNUMX次産業革命-開発者:SAS

SAS Visual Business Analytics Professional Certificateを通じて、各コースのコースワークに統合されている実践的なプロジェクトにアクセスできます。 プロジェクトの例には、ビジュアル分析方法論、SAS Visual Analytics Reviewを使用したレポート設計、予測レビューのためのデータ再構築、およびパラメーターを使用した高度なレビューレポートの作成が含まれます。

このSASVisualBusiness Analyticsプログラムを使用すると、データへのアクセスと操作、さまざまなインタラクティブなレポートとチャートを使用したデータの分析、およびデータを視覚化するためのダッシュボードの設計と共有の方法を学習できます。 SAS Visual Analyticsは、アナリスト、研究者、統計家、データサイエンティストなどの役割における今日のビジネスニーズのリストを含む、さまざまなキャリアで役立つスキルです。

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カテゴリ:第XNUMX次産業革命-開発者:CORPORATE FINANCE INSTITUTE cfi

待望のオンラインデータサイエンスコース

CFIが財務分析に焦点を当てた以前の証明書を開発してきた高いレベルを考えると、より高い期待を高めているコーポレートファイナンスインスティテュートによって開発された証明書のXNUMXつ。

データ分析におけるこの仮想認定プログラムには、ビジネスインテリジェンスを組み合わせるという利点があり、仮想データサイエンスコースの現在の市場で独自の戦略的アプローチを提供します。

最も人気のあるすべてのビジネスインテリジェンスツールを使用して、プロのようにデータを分析します

  • データ変換を自動化して時間を節約
  • データを組み合わせて、世界クラスのビジュアルとダッシュボードを作成します
  • 複雑なデータセットを使用してイベントを分析および予測する

このCFI証明書は、データサイエンスと関連トピックに関する16のオンラインコースの堅牢なパッケージで構成されており、専門的なパフォーマンスに非常に価値があり、推定で150〜200時間、4〜6か月の研究に相当します。

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カテゴリ:データサイエンス-Powered by:LinkedIn Learning

データサイエンスは、ビジネスの自動化から社会的相互作用に至るまで、あらゆるものに影響を与える世界的な革命を推進しています。

また、世界中のアナリストやエンジニアを雇用し、最も急速に成長し、最もやりがいのあるキャリアのXNUMXつです。

このコースでは、データサイエンスの語彙、スキル、仕事、ツール、および技術をカバーする、この分野のアクセス可能な非技術的な概要を提供します。

インストラクターのBartonPoulsonは、機械学習や人工知能など、他のデータ飽和フィールドとの関係を定義しています。

コアプラクティスのレビュー:データの収集と分析、分類と意思決定のためのルールの策定、実用的な洞察の作成。

また、倫理と責任についても説明し、詳細情報のガイダンスを提供します。 最後に、データサイエンスが、より良い意思決定を行い、より深い洞察を得て、作業をより効果的かつ効率的にするのにどのように役立つかを理解します。

LinkedIn Learningプラットフォームが提供する30日間の無料トライアルを利用して、このコースを修了し、修了証明書を取得してください。 

LinkedIn Learningのページにアクセスするには、コースの名前をクリックするだけです。

カテゴリ:データサイエンス-開発者:ジョンズホプキンス大学

ドリームチームを編成し、適切な質問をして、データサイエンスプロジェクトを狂わせる間違いを避けます。

この専門プログラムは、XNUMXつの集中コースで構成されています。 この中で、学生はデータサイエンス企業を知り、開始し、リードするために必要なことを習得します。 データサイエンスのバックグラウンドがない場合でも、コースを受講することができます。 データサイエンスの短期集中コースを受講するので、この分野を理解し、リーダーとしての自分の役割を理解できます。 また、追加のスキルセットと役割を使用して、チームを採用、組み立て、評価、および刺激する方法についても学びます。

データサイエンスパイプラインの構造、各段階の目標、およびチームを常に目標に保つ方法を学習します。 私たちの終わりまでに、あなたはあなたを基礎に保ち、データサイエンスプロジェクトをしばしば狂わせる一般的な課題を克服するのを助けるさまざまな実践的なスキルを理解するでしょう。

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カテゴリ:第XNUMX次産業革命-開発者:MITマサチューセッツ工科大学

データサイエンス、統計、機械学習の基礎をマスターします。

ビッグデータを分析し、確率モデルと統計的推論を使用してデータ駆動型の予測を行います。

意思決定のための意味のある情報を抽出するための適切なモデルと方法論を特定して実装します。一見非構造化データから意味のある情報を抽出するための機械学習アルゴリズムを開発および構築します。 クラスタリング手法やディープニューラルネットワークなどの教師あり手法など、一般的な教師なし学習手法を学びます。

このMicroMastersプログラムを完了すると、データサイエンティスト、データアナリスト、ビジネスインテリジェンスアナリスト、システムアナリスト、データエンジニアなどの仕事に備えることができます。.

この統計およびデータサイエンスのマイクロマスタープログラムは、XNUMXつのオンラインコースと、データサイエンスで使用される方法とツールを理解するために不可欠な基礎知識を提供する、事実上監督された試験で構成されています。

データ分析と機械学習の実践的なトレーニング。

すべてのコースは、MITの対面コースと同様のペースと厳格さのレベルでMITの教員によって教えられています。

マイクロマスター形式のこのオンラインデータサイエンスコースの推定期間は10〜12か月です。

カテゴリ:経済管理会計および関連-開発者:イェール大学

分析の時代では、膨大な量のデータを意味のある洞察と顧客価値に変換することは、効果的なデータ主導のビジネス慣行に不可欠です。 基本的なデータディスカッションと統計分析をスプレッドシートとSQLのより高度な使用と組み合わせることができるデータ分析スキルと経験の専門家を育成することで、データまたはビジネスアナリストとしてこの成長分野で迅速に進歩することができます。

このマイクロクレデンシャルは、主要な統計の概念と手法を習得し、データ分析の最新の実践に不可欠なデータ分析ツールを利用しようとしている専門家のために、Tableauと共同で作成されました。 ExcelとSQLを使用して複雑なデータセットを管理および分析するための基本的な定量的データ分析スキルを開発し、診断分析から予測モデルに進む分析モデルを使用してビジネスの推奨事項を作成する方法を学びます。

マイクロクレデンシャル形式のデータサイエンスのこのオンラインコースでは、コベントリー大学の大学院レベルで15の英国のアカデミッククレジットを提供しています。また、コベントリー大学から電子トランスクリプトを受け取ります。 クレジットがどのように機能し、FutureLearnでどこで使用できるかを確認してください。

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カテゴリ:データサイエンス-Powered by:LinkedIn Learning

データアナリストは、データ分析ツールを使用して情報を調べ、チームがビジネスの洞察と戦略を開発するのを支援します。

数学、統計、コミュニケーション、およびデータ分析と視覚化を実行するために設計されたツールの操作に関するスキルが必要になります。 この需要の高いキャリアを探ります。

データ分析に関するこの強力な研究は、直観的かつずらされた方法で、エントリーレベルのポジションでデータアナリストとして働くために専門家として習得しなければならない資質と知識を学生に紹介する13のコースで構成されています。

効果的なデータサイエンティストが最初の仕事を生涯のキャリアに変えるために培わなければならない非技術的なスキルを学びましょう。

組織のデータの力を解き放ちます。 MicrosoftExcelでデータ分析を実行する方法を学びます。

あらゆる業界の誰もがデータ分析の言語を話す方法を学びましょう。 データを準備する方法を見つけ、視覚的に調査し、統計的手法を使用して説明します。

このコースでは、アナリストのように考える、実用的なデータを収集する、SQLクエリ、データクレンジングなど、基本的なデータ分析スキルについて説明します。

予測分析とデータマイニングを使用して問題を解決するための実際の洞察を取得します。

PowerBIを使い始めましょう。 この強力なビジネス分析ツールのセットを使用して、視覚化を作成し、組織内の他のユーザーと共有する方法を学びます。

データの視覚化により、複雑なアイデアを迅速かつ包括的に伝達します。 情報を芸術作品に変えて、聴衆を魅了します。

独自のSQLコードを記述して、分析とレポートに必要なデータを取得します。 基本的なSQLクエリの記述、データの並べ替えとフィルタリング、さまざまなテーブルの結果の結合について学びます。

現代のデータサイエンスを強化するプログラミング言語であるRを使用して、データを操作し、意味のある視覚化を作成する方法を学びます。

Pythonを使用して、エラーを検出、防止、修正してデータをクリーンに保つ方法を学びます。

LinkedIn Learningプラットフォームが提供する30日間の無料トライアルを利用して、このコースを修了し、修了証明書を取得してください。 

LinkedIn Learningのページにアクセスするには、コースの名前をクリックするだけです。

カテゴリ:データサイエンス-Powered by:LinkedIn Learning

ITで働いている場合でも、このエキサイティングな分野に興味がある場合でも、この学習パスは、データサイエンスのキャリアを構築するのに役立ちます。 統計やシステムエンジニアリングからデータマイニングや機械学習まで、データサイエンスの基本的な段階について学びます。

データサイエンスに関連するあらゆる分野に必要な統計の基本的な理解を深めます。

データサイエンス内の専門分野の多くのカテゴリを発見してください。

グラフや統計を通じてデータを収集、探索、通信する方法を学びます。

データサイエンスのこの仮想コースは、8つのコースと合計7人のインストラクターで構成される学習旅程であり、ビデオコンテンツによると推定所要時間は16時間です。

 
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カテゴリ:コンピュータサイエンス-開発者:Udemy

機械学習の分野に興味がありますか? それならこのコースはあなたのためです! このコースは、XNUMX人のプロのデータサイエンティストによって設計されたもので、知識を共有し、複雑な理論、アルゴリズム、コーディングライブラリを簡単に学ぶことができます。

機械学習の世界を一歩一歩ご案内します。

各チュートリアルでは、新しいスキルを開発し、データサイエンスのこの挑戦的でありながら儲かるサブフィールドの理解を深めます。

このコースは楽しくてエキサイティングですが、同時に機械学習についても掘り下げます。

構造は次のとおりです。パート1–データ前処理パート2 –回帰:単純線形回帰、多重線形回帰、多項式回帰、SVR、ディシジョンツリー回帰、ランダムフォレスト回帰パート3 –分類:ロジスティック回帰、K -NN、SVM、カーネルSVM、ナイーブベイズ、ディシジョンツリー分類、ランダムフォレスト分類パート4 –クラスタリング:K-Means、階層的クラスタリングパート5 –アソシエーションルール学習:アプリオリ、エクラパート6 –強化による学習:信頼上限、トンプソンサンプリングパート7 –自然言語処理:NLPのBag-of-Wordsモデルアルゴリズムパート8 –ディープラーニング:人工ニューラルネットワーク、回帰ニューラルネットワークパート9 –次元削減:PCA、LDA、コアPCパート10 –モデルの選択と強化:k-fold Cross検証、パラメーターチューニング、グリッド検索、XGBoostまた、cu rsoには、実際の例に基づいた実践的な演習が満載です。

このオンラインデータサイエンスコースは800.000万人以上の学生が受講しており、特別コースで5位にランクされています。 史上最高の100のUdemyコース。

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カテゴリ:第XNUMX次産業革命-開発者:CloudSwyft Global Systems、Inc.マイクロソフト認定

Pythonプログラミングを使用したMicrosoftAzureのデータサイエンスの基礎。 このプロフェッショナルなExpertTrackは、分析、データサイエンス、機械学習の分野でキャリアをスタートさせたいと考えている学生や働くプロフェッショナル向けに設計されています。

ITプロフェッショナル、データサイエンティスト、エンジニアとアナリスト、教授と統計のプロフェッショナルになりたい人、そして一般的にデータサイエンスについてもっと学びたい人に最適です。

Pythonは、仕事の一環として数学、統計、科学の機能を日常的に扱う人々に優れた機能を提供します。 コードは他のプログラミング言語よりも開発に時間がかからず、開発プロセスがスピードアップし、すべての部門でより効率的になるため、近年、データサイエンス内で非常に人気があります。

ExpertTrack Data Scienceのこの仮想コースでは、言語に慣れ、専門的な文脈で自信を持って使用するための次のステップに進むための変更を提供します。 Microsoft Azureを探索するこのExpertTrackを通じて、Microsoft Azureのクラウドコンピューティングサービスとサポートサービス、およびそれらがデータサイエンスプロジェクトにどのように関連しているかを理解し始めます。

このExperttrackは、約5週間の献身を完了する15つのコースで構成されています。

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カテゴリ:データサイエンス-開発者:モナッシュ大学

このコースでは、データサイエンスの分野の専門家が使用する基本的なテクニックを紹介します。 データ分析、データディスカッション、データプロットのワークフローを学習します。これらは、統計モデリング、回帰および決定木、感情分析、ビッグデータの操作などのより高度な手法の基礎を築きます。

さまざまなデータタイプとソースを効果的に処理し、意思決定に役立つストーリーを伝えることが重要です。 このコースでは、私たちの周りの世界のシナリオを反映した実践的なプログラミング演習を行いながら、他の学生と一緒にデータサイエンススキルを磨く機会があります。

このコースは、モナッシュビジネススクールと情報技術学部が共同で提供しています。 コースを無事に修了し、モナッシュの入学基準を満たした学生には、ビジネス分析またはITの関連するモナッシュ修士課程に対してXNUMX単位またはXNUMX単位のアカデミック単位が与えられます。

 
 

カテゴリ:第XNUMX次産業革命-開発者:Google

この仮想データサイエンスプログラムは、データエンジニアリングのキャリアを向上させるために必要なスキルを提供し、業界で認められたGoogle Cloud ProfessionalDataEngineer認定の準備をサポートするためのトレーニングを推奨します。

プレゼンテーション、デモ、ラボを組み合わせることで、データを収集、変換、公開することでデータ主導の意思決定を可能にし、Qwiklabsを使用した一連の実践的なプロジェクトを通じて実際の経験を積むことができます。

また、データ処理システムの設計、構築、実行など、主要な職務スキルを練習する機会もあります。 機械学習モデルを機能させます。
このプログラムを無事に修了すると、修了証明書を取得して、専門家のネットワークや潜在的な雇用主と共有できます。

このプロフェッショナル証明書は、推定期間が5か月の4つのコースで構成されています。

カテゴリ:第XNUMX次産業革命-開発者:TecnológicodeMonterrey

このプロフェッショナル認定プログラムでは、応用データサイエンスが組織のより良い意思決定をどのように可能にするかを学ぶことができます。

データを扱うのが初めての場合、またはExcelの使用に慣れている場合は、このプログラムを使用すると、データ分析について詳しく知ることができるため、大量の情報に基づく意思決定が最適になります。

人工知能、機械学習、ディープラーニング、デジタル変換により、データサイエンスとデータ処理を習得するためにデータサイエンティストである必要はありません。データ抽出に基づいて問題を解決し、最大限に活用する必要がますます高まっています。意思決定、たとえば、通常は大量のデータを処理する人事部門、マーケティング、またはプログラマーは、データ処理の恩恵を受けて、意思決定とプロセスの改善を成功させることができます。

このデータサイエンスのプロフェッショナル証明書は3つのコースで構成されており、推定期間は3か月です。

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カテゴリ:データサイエンス-開発者:カリフォルニア大学バークレー校

このコースでは、興味のあるトピックや問題を探求するための新しい視点を提供します。

とりわけ、バークレーのオンラインデータサイエンスプログラムは、Googleの教育担当副社長とMicrosoftのクラウドAIの企業副社長によって承認されています。

このプログラムは、カリフォルニア大学バークレー校で最も急速に成長しているクラスであるData 8に基づいています。このクラスは、データサイエンスの旅を始めるときに、毎年3300人以上の学生が受講します。

データ8は、すべての人にとってデータサイエンスの民主化の最前線にカリフォルニア大学バークレー校を置くのに役立った、卓越した入門データサイエンスコースとして教育機関の間で認められています。

イェール大学、コーネル大学、ニューヨーク大学など、世界中のトップクラスの大学は、カリフォルニア大学バークレー校の画期的なデータサイエンスコースの独自のバージョンを作成することで、バークレー校の先導に従いました。

この専門資格により、世界中の学生がカリフォルニア大学バークレー校で最も人気のあるコースを受講できるようになりました。

このコースは、以前に統計またはコンピュータサイエンスのコースを受講したことがない学生が利用できます。

 
 

カテゴリ:第XNUMX次産業革命-開発者:IBM

このプロフェッショナル証明書は、プログラミングや統計の予備的なスキルを必要とせず、大学の学位の有無にかかわらず学生に適しています。 始めるために必要なのは、基本的なコンピュータースキル、高校の数学、数字を扱う快適さ、学ぶ意欲、そして貴重なスキルでプロフィールを充実させたいという願望だけです。

このプログラムを無事に完了すると、実際のデータセットを分析し、インタラクティブなダッシュボードを作成し、レポートを提示して調査結果を共有し、アソシエイトまたはジュニアデータアナリストとしてのキャリアを開始するための自信とポートフォリオを提供します。 また、データサイエンスやデータエンジニアリングなど、他のデータ分野の基盤も構築します。

データ分析の基礎を学び、実践的なスキルを身に付けることで、データアナリストとしてのキャリアをスタートさせましょう。 Excel、SQL、Python、Jupyter Notebooks、Cognos Analyticsなど、さまざまなデータソース、プロジェクトシナリオ、データ分析ツールを使用して、データ操作と分析手法の適用を実際に体験します。

カテゴリ:データサイエンス-開発者:Corporate Finance Institute CFI

データサイエンスの基礎は、CFIのBIDA™プログラムの準備コースです。

次のプログラム ビジネスインテリジェンス&データアナリスト(BIDA)™ CFIは、ビジネスインテリジェンスとデータ分析に関するすべての基本、中級、および高度なトピックをカバーします。 このプログラムでは、金融業界と資本市場で使用されている定量的手法を学びます。 複雑なデータの分析を学びたい学生に最適です。

BIDA™プログラムを受講する学生の一般的なキャリアパスは、ビジネスインテリジェンス、資産管理、データアナリスト、定量アナリスト、およびその他の金融キャリアです。

学生は、更新にサインアップして、ビジネスインテリジェンスおよびデータアナリスト(BIDA)™プログラムの場所を予約できます。

カテゴリ:データサイエンス-開発者:edureka!

このTableauオンライントレーニングコースは、技術的または分析的なバックグラウンドに関係なく、データを扱うすべての人を対象としています。 ユーザーは、読みやすいグラフやチャートで大量のデータを表す共有可能なインタラクティブなダッシュボードを作成して配布できます。 Tableau dedurekaトレーニングは、さまざまなTableauツールで充実した実践的なトレーニングを提供することにより、Tableau DesktopCertifiedAssociate認定試験の準備に役立つように設計されています。 このTableau認定トレーニングは、ビジネスインテリジェンスの旅の出発点です。 このコース全体を通して、さまざまなTableauプロジェクトに取り組む機会があります。

Tableauに組み込まれているいくつかの機能を通じて、データを分析する新しい方法を発見してください。 パラメータを使用してカスタムの動的な視覚化を作成します。 アクションを使用してインタラクティブなダッシュボードを構築します。 ダッシュボードの優れた設計手法を探ります。 ダッシュボードを公開および共有する方法と、公開されたデータの権限を管理する方法を学びます。 Tableauを使用して、さまざまなヒントやコツを実際に体験してください。

カテゴリ:データサイエンス-Powered by:LinkedIn Learning

データサイエンティストやアナリストがリレーショナルデータストアを理解する必要性が高まっています。

組織は長い間SQLデータベースを使用して、トランザクションデータとビジネスインテリジェンスに関連するデータを保存してきました。

SQLデータベースを操作する必要がある場合、このコースは、リレーショナルデータベース内での検索、探索、抽出など、一般的なデータサイエンスタスクを実行する方法を学習するのに役立つように設計されています。

このコースは、SQLの概要から始まります。

次に、データサイエンティストがリレーショナルデータベースを操作するときに理解する必要のある上位XNUMXつのトピック:SQLの基本統計、SQLのデータ準備、高度なフィルタリングとデータ集約、ウィンドウ関数、SQLで使用するデータ準備。分析ツール。

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カテゴリ:データサイエンス-開発者:ニューヨーク大学

このプログラムでは、プログラミングとデータ構造に関する基本的なコンピュータサイエンスのスキルを学びます。

プログラミングがどのように機能するかを理解することは、情報技術、ソフトウェアエンジニアリング、サイバーセキュリティ、コンピュータサイエンスなどの多くの技術分野で不可欠です。

コースでは、C ++プログラミング言語を使用して、学生向けのプログラミングとデータ構造の強力な基盤を確立します。

学生は、ラボでの問題に対する貴重な実践的なプログラミングソリューションを得ることができます。

ラボでは、学生は基本的なプログラミングスキルを練習するだけでなく、ハッシュテーブル、並べ替えと検索のアルゴリズム、バイナリツリー、AVLツリー、グラフアルゴリズム、その他多くの高度なコンピュータサイエンスのトピックを含む多くの高度なデータ構造を開発します。

 

カテゴリ:確率と統計-開発者:デューク大学

この専門分野では、Rでデータを分析および視覚化し、再現可能なデータ分析レポートを作成し、統計的推論の統一された性質の概念的理解を示し、ベイジアンおよび頻繁な統計モデリングと推論を実行して自然現象を理解し、データを決定する方法を学びます。 、統計的専門用語に依存することなく、統計結果を正しく、効果的に、コンテキスト内で伝達し、データ主導の主張とデータ主導の評価された決定を批評し、データ分析のためにRパッケージを使用してデータについて話し合い、視覚化します。

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