2022 年のトップ データ アナリスト認定コース


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私は最近、データ アナリストの役割と、そこに到達するための最善の方法について質問を受けました。 データ アナリストとしてのキャリアをスタートさせることができるオンライン認定コースをいくつか調査し、見つけました。

もう検索する必要はありません。リストを作成しました。 さあ行こう。

コースはこちら。

  • 評価: 4.8/5
  • 期間: 6 か月 (週 10 時間未満の学習)
  • 難易度:初級

ペース: 100% セルフペース。 自分の時間で学ぶ

Google が提供するこのコースでは、データ分析のキャリアに必要なスキルを習得できます。 それは8つのレースで構成されています:

  1. 基盤: データ、データ、あらゆる場所
  2. データ駆動型の意思決定を行うための質問をする
  3. 探索用データの準備
  4. ダーティからクリーンへのデータ処理
  5. データを分析して質問に答える
  6. ビジュアライゼーションの芸術を通してデータを共有する
  7. Rプログラミングによるデータ分析
  8. Google データ分析の頂点: ケース スタディを完了する

これらのコースでは、データ全般、データの探索方法、データを使用して特定のビジネス主導の質問に答える方法、およびプログラミングのレベルについて理解を深めることができます。 このコースは、ジュニア データ アナリスト、ジュニア データ サイエンティスト、ファイナンス アナリスト、オペレーション アナリストなどの最も一般的な職種で非常に人気があります。

コースはこちら。

  • 評価: 4.6/5
  • 期間: 11 か月 (週 3 時間未満の学習)
  • 難易度:初級
  • ペース: 100% セルフペース。 自分の時間で学ぶ

IBM が提供するこのコースでは、データ分析の基本原則を学び、データ操作や分析手法などについて理解を深めます。 それは8つのレースで構成されています:

  1. データ分析の概要
  2. データ分析のための Excel の基礎
  3. Excel と Cognos によるデータの視覚化とダッシュボード
  4. データ サイエンス、AI、開発のための Python
  5. データ サイエンスのための Python プロジェクト
  6. Python を使用したデータ サイエンスのためのデータベースと SQL
  7. Python によるデータ分析
  8. Python によるデータの視覚化
  9. IBM データ アナリスト キャップストーン プロジェクト

これらのコースでは、実践的なスキルを習得しながら、データ分析の原則と基礎を提供することで、データ アナリストとしてのキャリアをスタートさせることができます。 また、プロジェクトの経験と、SQL、Python、Jupyter ノートブックなどのデータ分析ツールを取得して、データ アナリストとしての日常がどのようになるかを理解するのに役立ちます。

コースはこちら。

  • 期間: 250時間以上
  • 難易度:初級
  • ペース: 100% セルフペース。 自分の時間で学ぶ

Edureka が提供するデータ アナリスト コースでは、データ分析の専門家が頻繁に使用するツールやシステムに関する知識と専門知識が向上します。 さらに、統計、R および Tableau を使用したデータ分析に関する詳細なトレーニングに進みます。 これは 5 つのコースで構成されており、各コースにはさらに詳細なモジュールがあります。

  1. 分析のための統計の基礎
  2. R認定によるデータ分析
  3. トレーニングと認定表
  4. Microsoft Power BI トレーニング
  5. AWS S3

モジュールについて詳しく知りたい場合は、カリキュラムをダウンロードできます。 学習する分野: 統計、探索的分析、データ視覚化、確率、高度な SAS 手順、Tableau、ベイジアン推論、回帰モデリングなど。

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  • プログラミング言語: Python
  • 所要時間: 36 時間
  • 難易度:初級・中級
  • ペース: 100% セルフペース。 自分の時間で学ぶ

Python を専門とするデータ アナリストになりたい場合は、この DataCamp コースが最適です。 インタラクティブな演習で、データのインポート、クリーニング、操作、および視覚化の方法を学習します。 以下の11コースで構成されています。

  1. Python でのデータ サイエンスの概要
  2. 中級のパイソン
  3. Pandas によるデータ操作
  4. Pandas を使用したデータの結合
  5. Python での統計の概要
  6. Seaborn によるデータ視覚化の概要
  7. Python によるデータ操作
  8. Python を使用したデータのインポートとクリーニング
  9. Python での探索的データ分析
  10. Python でのサンプリング
  11. Python での仮説検定

学習したスキルを実装するのに役立つ実際のデータセットを操作する経験を積むことができます。 多くのコースは、データに関連する統計の重要性を忘れていますが、このコースではその知識を提供し、サンプルと仮説のテストでさらに調査することができます.

コースはこちら。

  • 評価: 4.8/5
  • 期間: 4 か月 (週 10 時間の学習)
  • 難易度:初級
  • ペース: 100% セルフペース。 自分の時間で学ぶ
  • 前提条件: Python と SQL

Udacity が提供し、Kaggle と協力して提供されるこの Python と SQL によるデータ分析コースは、現在のプログラミング スキルを向上させ、乱雑で複雑なデータセットを操作するスキルを向上させるのに役立ちます。 次の 4 つのセクションで構成されています。

  1. データ分析入門
  2. 実用統計
  3. データラングリング
  4. Python によるデータの視覚化

現実世界のプロジェクト、ナレッジ、ワークスペース、小テスト、カスタム学習計画を使用し、進行状況トラッカーを使用します。 また、希望するデータ アナリストの仕事に就けるように、テクニカル メンター サポートと個人的なキャリア アドバイスも提供されます。

旅に役立つデータ分析に関するその他の記事を次に示します。

ニシャ・アリア データ サイエンティストであり、フリーランスのテクニカル ライターでもあります。 彼女は特に、データ サイエンスに関するキャリア アドバイスやチュートリアル、およびデータ サイエンスに関する理論に基づく知識を提供することに関心を持っています。 彼女はまた、人工知能が人間の寿命を延ばすためのさまざまな方法を探求したいと考えています。 熱心な学習者であり、他の人を導く手助けをしながら、技術知識とライティング スキルを広げようとしています。

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