12 лучших бесплатных курсов по науке о данных, которые помогут вашей карьере в будущем в 2024 году

В новых условиях важно обладать множеством навыков, чтобы оставаться ценным на рынке труда. Организации стремятся создать высококвалифицированный кадровый резерв, чтобы вывести организацию на новые высоты. Поэтому крайне важно приобретать дополнительные навыки, которые обеспечат конкурентное преимущество перед сверстниками и ускорят вашу карьеру.

SkillUp от Simplilearn предлагает бесплатные онлайн-курсы по наиболее востребованным на рынке навыкам. Наши курсы — это доступный и гибкий способ сформировать прочные базовые навыки для карьерного роста.

• Приобретайте новые навыки у квалифицированных инструкторов и экспертов отрасли бесплатно.
• Учитесь в своем собственном темпе.
• Получите доступ к нашим экспертным руководствам по карьерным возможностям, зарплатам, советам по прохождению собеседований и другим ценным ресурсам.
• Выбирайте из более чем 600 готовых к работе навыков, предлагаемых в различных востребованных областях.
• Получите сертификат об окончании и добавьте его в свое резюме.

Измените свое будущее с помощью учебного курса по науке о данных Simplilearn. Учитесь у отраслевых экспертов, выполняйте реальные проекты и станьте востребованным профессионалом в области науки о данных. Присоединяйтесь сегодня и повышайте свою карьеру!

Не знаете, с чего начать? Вот наш обзор 12 лучших бесплатных курсов по науке о данных, которые помогут вашей карьере в 2024 году.

1. Бизнес-аналитика с Excel

Изучите основы бизнес-аналитики с помощью Microsoft Excel. Этот бесплатный курс по науке о данных, предназначенный для начинающих, а также специалистов в области ИТ и данных, предназначен для улучшения навыков работы с MS Excel. Изучите основы бизнес-аналитики, включая анализ данных, Power BI, ANOVA и статистику, чтобы принимать бизнес-решения на основе данных.

Бизнес-аналитика является неотъемлемой частью современного цифрового мира. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или работающим профессионалом, сейчас самое время изучить бизнес-аналитику, чтобы рассмотреть ее для своего следующего карьерного шага.

2. Наука о данных с Python

Повышение квалификации с помощью программы Data Science with Python, которая предоставляет всесторонние знания об инструментах и ​​методах анализа данных. Наука о данных — самая востребованная технология цифровой эпохи, а Python — «обязательный» инструмент для профессионалов, желающих построить прибыльную карьеру в области науки о данных. Курс «Наука о данных с Python» поможет вам получить ключевые навыки в области анализа данных, визуализации, NumPy, SciPy, очистки веб-страниц и обработки естественного языка. Начните свою карьеру в качестве ведущего специалиста по обработке данных после прохождения бесплатного курса по науке о данных от Skillup.

3. Введение в курс анализа данных

Бесплатный курс для начинающих по аналитике данных предназначен для углубленного понимания основных принципов анализа данных, визуализации данных для принятия решений и методологий науки о данных. Получите навыки, необходимые для работы на одной из самых востребованных должностей в качестве специалиста по анализу данных или бизнес-аналитика. Никакого высшего образования или предыдущего опыта не требуется.

Вам будет легко получить работу аналитика данных начального уровня или другие должности, связанные с данными, после бесплатного прохождения курса «Введение в аналитику данных». Карьера аналитика данных — это полезный путь, независимо от отрасли, в которой вы решите работать.

4. Наука о данных с программированием на R

Освойте основы программирования на R и науки о данных в удобном для вас темпе с помощью этого бесплатного курса по науке о данных, разработанного и преподаваемого опытными преподавателями. Изучите готовые к работе навыки в области исследования данных, структур данных и визуализации данных, необходимые для начинающих специалистов по данным, аналитиков и других должностей в области науки о данных.

Специалисты в области обработки данных, которые могут совмещать бизнес и мир ИТ, пользуются большим спросом в компаниях во всех отраслях.

5. Power BI для начинающих

Изучите основы Power BI с помощью этого бесплатного курса, который поможет вам стать экспертом в использовании инструментов Power BI для анализа данных, создания наборов данных и многого другого. Microsoft Power BI — это инструмент бизнес-аналитики, который аналитики используют для интерактивной визуализации для создания информационных панелей и отчетов. С помощью этого бесплатного курса вы сможете изучить ключевые понятия о макетах рабочего стола, отчетах BI, информационных панелях, командах и функциях Power BI DAX.

Повысьте свои навыки работы с Power BI и сделайте карьеру в качестве аналитика данных Power BI, разработчика Power BI, инженера программного обеспечения Power BI с помощью этой бесплатной онлайн-сертификации от Upskill.

6. Табличное обучение

Станьте экспертом по Tableau с помощью этого бесплатного курса по Tableau, который охватывает все темы Tableau, от базовых до продвинутых. Tableau — популярный инструмент визуализации данных, составления отчетов и бизнес-аналитики, созданный программным обеспечением Tableau. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы узнать, как создавать эффективные визуализации анализа данных, организовывать данные и проектировать информационные панели, которые помогают создавать отчеты бизнес-аналитики.

После прохождения бесплатного курса обучения работе с таблицами вас заметят ведущие кадровые компании, и вы сможете повысить свою квалификацию, чтобы оставаться впереди конкурентов. Рассмотрите возможность прохождения магистерской программы Data Scientist, предоставляемой Simplilearn, после завершения обучения Tableau.

7. Введение в MS Excel

Хотите изучить Microsoft Excel? Вот бесплатный курс обучения MS Excel, который поможет вам освоить Excel и построить свою карьеру. Получите глубокое понимание MS Excel от базовых понятий до расширенных функций. Узнайте, как эффективно использовать Excel для анализа данных, и изучите различные функции и формулы, такие как сортировка, фильтрация и импорт данных.

Бесплатный курс Excel для начинающих очень поможет в вашем карьерном росте, а после его завершения вы можете выбрать сертификационный курс по бизнес-аналитике с Excel, предоставляемый нами в Simplilearn.

8. Введение в науку о данных

Одним из самых популярных бесплатных курсов по науке о данных является бесплатный курс по науке о данных для начинающих, разработанный, чтобы помочь вам изучить основы науки о данных и понять навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным в 2024 году. Курс охватывает все, что вам нужно знать о профиль работы специалиста по данным, включая лучшие библиотеки Python, некоторые важные алгоритмы науки о данных, лучшие вакансии в области науки о данных, наборы навыков и тенденции заработной платы.

После прохождения сертификации вы можете повысить квалификацию в нашей программе последипломного образования в области науки о данных.

9. Библиотеки Python для науки о данных

Python сегодня является вторым по популярности языком программирования и предпочтительным выбором для приложений обработки данных и машинного обучения. Бесплатный курс «Библиотеки Python» разработан, чтобы помочь вам научиться выполнять числовые вычисления, анализ данных и визуализацию данных с помощью библиотек Python для обработки данных, таких как NumPy, Pandas и Matplotlib.

Пройдите этот курс бесплатно и подготовьтесь к высокооплачиваемой карьере, такой как специалист по данным, аналитик данных, инженер ML, ученый НЛП.

10. Основы бизнес-аналитики

Изучите инструменты, концепции и методы бизнес-аналитики, чтобы ускорить свою карьеру, с помощью нашего бесплатного онлайн-курса бизнес-аналитики. Бизнес-аналитика основана на бизнес-аналитике, интеллектуальном анализе данных, визуализации данных и инфраструктуре и помогает предприятиям принимать решения на основе данных. В курсе изучаются основы BI, роль эксперта по бизнес-аналитике, различные инструменты BI и их функциональные возможности, а также лучшие практики бизнес-аналитики.

После окончания этого курса вы сможете искать различные карьерные возможности в качестве специалиста по BI или повысить свою квалификацию с помощью сертификационного учебного курса Power BI.

11. Введение в визуализацию данных.

Бесплатный курс по визуализации данных — это отличная возможность научиться делать данные значимыми, создавая информативные и привлекательные отчеты и информационные панели. Используйте такие инструменты, как Tableau, Power BI, Excel, R и Python, для создания потрясающих визуализаций. Цель курса – дать вам полное понимание того, как извлекать значимую информацию из данных.

После завершения курса для начинающих по визуализации данных вы можете записаться на нашу последипломную программу по аналитике данных или выбрать карьеру в качестве менеджера по аналитике данных, бизнес-аналитика, аналитика бизнес-аналитики, инженера бизнес-аналитики.

12. Панель инструментов Excel для начинающих

Этот бесплатный курс по основам работы с информационными панелями Excel поможет вам научиться создавать индивидуальные информационные панели с помощью инструментов визуализации данных. Освойте основы информационной панели Excel и способы их эффективного использования для рассказывания историй с использованием данных, диаграмм, графиков и т. д.

Навыки работы с MS Excel могут помочь вам найти обычные должности, такие как помощник по административным вопросам, стратег, аналитик данных, бухгалтер, финансовый аналитик, менеджер проекта, бизнес-аналитик… этот список можно продолжать бесконечно.

Кому может быть полезен бесплатный онлайн-курс по науке о данных?

Бесплатный онлайн-курс по науке о данных может быть полезен людям с разным опытом, в том числе студентам, профессионалам, желающим перейти в эту область, энтузиастам данных, стремящимся расширить свои навыки, а также всем, кто заинтересован в получении знаний и понимании концепций и приложений науки о данных.

Выберите правильную программу обработки данных для ускоренного роста

Сделайте осознанный выбор и улучшите свою карьеру в области науки о данных, выбрав идеальную программу, которая соответствует вашим целям и амбициям в этой области. Мы предоставили тщательное сравнение наших курсов, чтобы помочь вам принять обоснованное решение и продвинуться вперед в вашем путешествии по науке о данных. Погрузитесь в специфику и найдите идеальную программу, которая соответствует вашим потребностям.

Как начать путешествие в науку о данных?

Чтобы начать путешествие в науку о данных, начните с создания прочного фундамента в математике, статистике и программировании. Вам также следует ознакомиться с методами обработки, анализа и визуализации данных, а также узнать все об алгоритмах и инструментах машинного обучения. Вы также можете получить практический опыт посредством проектов и стажировок. В конечном итоге непрерывное обучение — ваш ключ к успешной карьере в области науки о данных.

Подтвердите свою карьеру в будущем, постоянно приобретая новые навыки, которые имеют отношение не только к вашему текущему профилю работы, но и к более продвинутым должностям. Повышение квалификации выделит вас среди коллег и обеспечит конкурентное преимущество, позволяющее оставаться впереди.

Часто задаваемые вопросы

Могу ли я изучить науку о данных за 3 месяца?

Хотя стать полным экспертом в области науки о данных за три месяца сложно, вы, безусловно, можете получить прочную основу и начать применять концепции науки о данных в реальных сценариях, приложив целенаправленные усилия. Сосредоточьтесь на основных навыках, таких как программирование, статистика и машинное обучение, и работайте над практическими проектами, чтобы улучшить свое практическое понимание. Непрерывное обучение после трехмесячного периода имеет решающее значение для овладения наукой о данных.

Требует ли наука о данных кодирования?

Да, наука о данных обычно требует навыков программирования. Владение языками программирования, такими как Python или R, необходимо для таких задач, как манипулирование данными, анализ и построение моделей машинного обучения. Кодирование позволяет ученым, работающим с данными, извлекать ценную информацию из данных, автоматизировать процессы и разрабатывать надежные аналитические решения.