摘要:人们知道业务分析对其组织的成功至关重要,也知道需要提高其人工智能工作知识。但是却不知道从哪里开始。 |
不要惊慌,以下是客观的十大优质在线课程和资源选择,帮助企业工作人员掌握业务分析的基础知识,并利用更好的商业智能所提供的巨大机遇。
毕竟,轻松学习是信息革命的一个关键环节。
1)EDX数据分析与统计课程
EDX为人们带来了来自世界各地领先大学的课程,其中包括哈佛大学,麻省理工学院,加州大学伯克利分校等。学习者可以浏览,直到找到最符合其需求的课程。建议学习者仔细观察数据科学的统计思维,以及Andrew Gelman教授统计推理,因果推论和社会科学博客的分析。如果学习者想了解数据科学和分析中角色统计数据的所有信息,这是一个很好的选择。
时间:自定时间
费用:免费
证书:提供,也提供大学学分
2)清华大学通过未来学习使用预测的业务分析
本课程适合想要预测分析的商业用户。如果学习者经常生成或阅读预测,这是其所要的课程。在本课程中,顶尖教授教授学习者如何评估预测方法的性能,以及如何将业务挑战与预测分析结合在一起的关键预测分析策略。
时间:6周,每周3小时
费用:免费
证书:提供
3)Codecademy学习SQL
对于任何有梦想成为真正数据分析师的人来说,Codecademy是绝对必要的,而对于那些想要更多地使用数据的非技术用户来说,这是一个重要的方面。SQL是绝大多数数据库,CRM(客户关系管理)和业务应用程序使用的结构化查询语言。学习SQL,学习者将会了解如何在几乎任何内容中访问和读取数据。本课程非常实用,提示通过交互式界面运行SQL命令。
时间:自定时间
费用:免费
证书:不提供
4)大数据大学的分析,大数据和数据科学课程
大数据大学采用联合国全球目标,提供了大量具有伦理优势的精彩数据分析学习内容。学习者可以从涵盖大数据基础课程的课程中选择,或更深入地了解有关Hadoop Programming等课程。大数据U是对“非正式”数据科学家有兴趣从事不同职业的最佳选择。
时间:自定时间
费用:免费
证书:不提供
5)奥卡姆的Razor博客,播客和视频
没有准备好完成一个完整的课程吗?作者和数据分析专家AvinashKaushik的博客为学习者及时提供专业见解,了解数据分析中的所有内容,所有这些都在业务环境中,提供具有洞察力的用例和对未来的看法,甚至分析师也可以在这里学到新的东西。
时间:自定时间
费用:免费
证书:不提供
6)Lynda.com的数据分析培训和教程
作为LinkedIn的在线学习平台,Lynda.com的教育内容是由从业者生成的。在这个职位上,有69个课程和2,594个数据分析培训教程,涵盖了广泛的课题。其中包括:网页分析,数据验证,如何使用Excel和SPSSStatistics等工具。Lynda.com为数据科学家到非科技用户提供了各自所需的知识。
时间:自定时间
费用:免费10天试用,基本会员每月25美元,5人或以上团队定价有折扣
证书:仅适用于特定课程
7)沃顿商学院通过Coursera进行业务分析专业化
学习和应用业务数据策略有四个有针对性的课程:客户分析,运营分析,人员分析和会计分析。专业化学员可以学到第五个课程,即业务分析Capstone,一个动手实践的项目,可以将学习者的新数据分析技能应用于技术巨头雅虎,谷歌和Facebook面临的实际问题。Capstone项目是与雅虎合作设计的,旨在使学习者能够在其组织中作出数据驱动的决策。
时间:每周4周,每周1-6小时,总共约5-6个月
费用:7天免费试用,然后每月49美元
证书:提供
8)在线分析学院Jigsaw Academy
Jigsaw Academy为新的和经验丰富的数据科学家以及非技术初学者提供了一个精心策划的课程。学习者可以选择单点课程来更新特定主题,或者选择其广泛的课程包之一,提供学习者在分析的关键领域中需要了解的一切,例如数据科学家,大数据分析师或机器学习专家。每个课程在完成后都提供证书。
时间:1至27周,具体取决于课程
费用:课程起价为75美元
证书:提供
9)英属哥伦比亚大学创建和管理分析企业文化课程
人们最喜欢的课程是可以处理一些最棘手的现实世界商业智能问题,例如获得组织收购以及如何与员工进行培训和沟通,以创建一个拥有数据驱动决策的商业文化。
时间:4周
费用:725-740加元,DigitalAnalytics协会会员的特惠价为640加元
证书:本课程适用于UBC/DAA的成果数字分析或WebIntelligence证书
10)TM论坛的大数据分析项目
TM论坛拥有来自900多家全球企业的85,000多名会员,是全球数字业界领先行业协会之一。他们的大数据分析计划涵盖了从业务分析中提取价值的最佳实践,并包括用例来帮助学习者决定如何解决业务分析挑战。
时间:自定时间
费用:公司会员费根据收入而有所不同,但起价为1700美元
证书:提供
无论学习者想提高自己的技能还是开始学习,人工智能的知识将开始转变其职业生涯。而达到这个目标,学习者需要利用信息革命,并坚持学习以提升自身素质。
编辑:Harris