Cours d'analyse de données en ligne : techniques et outils

Le terme « analyse de données » fait référence à l'examen d'ensembles de données pour en tirer des conclusions. Dans cet article, nous parlerons des cours d'analyse de données en ligne. Les entreprises peuvent obtenir de nouvelles informations ou des données historiques en fonction du projet sur lequel elles travaillent. Les données peuvent inclure des détails sur les données démographiques, les intérêts, les activités et d'autres caractéristiques d'un public.

Les organisations peuvent collecter des informations de plusieurs manières :

• Première fête: la collecte d'informations sur ses clients
• La société peut collecter des informations auprès d'une société de bonne réputation
• Achat de données agrégées sur une place de marché à l'aide de données tierces

Une entreprise peut examiner des données brutes à l'aide de Analyse des données des outils pour rechercher des tendances et en tirer des informations utiles. Par conséquent, l'analyse des données aide les entreprises de nombreuses manières, y compris la prise de décision, la création d'un plan marketing, l'amélioration de l'expérience client et la rationalisation opérationnelle.

Comment devenir analyste de données

Il existe plusieurs programmes disponibles pour l'inscription. Pour extraire des informations des données et éclairer la prise de décision. Les cours d'analyse de données en ligne par DataCamp dotent les étudiants de méthodologies scientifiques en statistique, informatique et entreprise basée sur les données gestion. Si vous débutez dans la manipulation de données, Datacamp est votre dos. De nombreux cours d'analyse de données de DataCamp ont été créés en pensant aux novices. DataCamp n'est pas votre site Web éducatif typique. Les meilleurs cours d'analyse de données sont disponibles chez nous, mais ils ont également créé une grande communauté et les ressources d'une bibliothèque pour vous aider dans votre étude. Avec l'assortiment de projets divertissants de DataCamp, vous pouvez pratiquer et perfectionner vos capacités d'analyse de données. Vous pouvez également utiliser nos modèles pour créer votre portefeuille d'expérience et d'analyse de données.

Cours d'analyse de données en ligne en SQL

Relationnel bases de données et SQL aller en main. C'est rapide, efficace et, surtout, simple à comprendre, c'est pourquoi il est utilisé par plusieurs grandes entreprises du monde entier. Apprenez l'analyse de données SQL et développez un talent recherché. Avec SQL, vous pouvez modifier la structure des bases de données, restreindre l'accès et mettre à jour, interroger et réorganiser les données.

Une vaste sélection de cours d'analyse de données basés sur SQL est disponible sur DataCamp. Commencez par une introduction à SQL et continuez avec SQL intermédiaire, exploratoire Analyse de données en SQL, ou Introduction aux bases de données relationnelles en SQL pour construire une base de données.

Certains des tremplins parmi les cours d'analyse de données SQL en ligne incluent :

• Analyse exploratoire des données en SQL
• Prise de décision basée sur les données dans SQL

Cours supplémentaires d'analyse de données en ligne sur DataCamp

Commencez par notre cours d'initiation si vous voulez apprendre quelque chose à fond, ou trempez vos orteils pour voir si l'analyse des données vous convient. Apprenez les bases avec Introduction à SQL, Python ou R pour l'analyse de données, ou testez vos compétences avec un cours d'introduction à la visualisation de données pour produire de puissants visuels de données.

Tous les outils d'analyse de données bien connus que les organisations utilisent sont couverts dans les cours de DataCamp. Familiarisez-vous avec les plates-formes et les applications d'analyse, telles que Power BI, Tableau, Excel et les feuilles de calcul. Ou, vous pouvez étudier Python, SQL et R, les meilleurs langages de programmation pour la science des données et l'analyse, pour renforcer vos compétences en matière de données.

Le grand Cours d'analyse de données, d'autre part, offrent une expertise en analyse de données. Ces cours d'analyse de données en ligne donnent aux étudiants les outils nécessaires pour analyser les données de manière critique, les comprendre et les visualiser avant de les utiliser dans des contextes pratiques. Certains de ces cours d'analyse de données en ligne incluent :

• Fondamentaux avec PySpark
• Big Data avec Trelliscope en R
• Traitement de données évolutif dans R
• Programmation parallèle avec Dask en Python

Avantages des cours d'analyse de données en ligne :

Comme les entreprises stockent et analysent plus de données en ligne ou dans des bases de données, ils ont besoin de personnel capable de gérer, d'organiser et d'évaluer le matériel numérique. De nos jours, de nombreux cours d'analyse de données en ligne aident les étudiants à acquérir des connaissances. Ils enseignent des méthodes qui dépendent de matériel et de programmes spécialisés qui intègrent l'automatisation, des algorithmes d'apprentissage automatique et d'autres aspects. Les analystes de données en herbe bénéficient de ces cours d'analyse de données en ligne en perfectionnant certains talents. Certaines des capacités fondamentales qu'un analyste de données apprend des cours de Datacamp qui l'aident à réussir dans cette carrière sont celles énumérées ci-dessous :

1. Langages de programmation pour Excel (SQL, R)
2. Visualisation des données
3. Approche logique d'apprentissage et de réflexion
4. Outils d'efficacité et de contrôle des stocks
5. Les avantages de l'analytique pour les données

Avantages de faire de l'analyse de données :

Les organisations peuvent retirer beaucoup de valeur des données, mais le composant d'analyse doit exploiter ce potentiel. Les entreprises doivent comprendre comment utiliser l'analyse de données à mesure que son importance dans le secteur des affaires augmente. Les avantages de faire ceci incluent :

• Prise de décision améliorée

Les analystes peuvent meilleure prévision l'avenir lorsque le big data, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'exploration de données fonctionneront ensemble. L'analyse prescriptive, d'autre part, peut proposer comment l'entreprise devrait réagir à ces changements, tandis que l'analyse prédictive peut prévoir ce qui pourrait se produire en raison de ces changements. Les entreprises apprécient les esprits qui peuvent utiliser des outils d'analyse de données pour évaluer l'efficacité des changements et afficher les résultats afin que les décideurs puissent décider de mettre en œuvre les changements à tous les niveaux.

• Commercialisation améliorée

Les organisations peuvent être identifiées par l'approche marketing unique qu'elles utilisent. Les analystes peuvent identifier exactement ce que veulent les consommateurs en utilisant l'analyse de données. Les données permettent aux entreprises d'analyser en profondeur les habitudes de consommation, qu'elles peuvent utiliser pour créer des campagnes marketing ciblées et rentables.

Conclusion

Avec notre analyste de données avec Python ou Analyste de données avec R pistes de carrière, vous pouvez passer de débutant à maître de données, apprendre les bases avec un cours d'introduction à Python ou d'introduction à SQL, ou vous inscrire à notre parcours de carrière Data Scientist with Python. Apprenez les secrets commerciaux (et la technologie requise) pour décrocher un poste bien rémunéré dans l'industrie des données. Pour plus d'articles, visitez néonpolice.

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