十大最佳大数据分析在线课程| 2020

原文章请点击： http://www.octoparse.es/blog/10-big-data-analytics-cursos-en-linea

如今，数据科学不再是数据驱动的市场繁荣的流行语。在IBM报告估计，数据相关的职位空缺将由2020年这就是说增加至270万，为需求数据- 相关专业技能，像机器学习和人工智能是分析人才是必须的。

本文为初学者，特别是计划从事数据分析工作的初学者推荐10项最佳在线课程。

Coursera

1.数据分析和表达技巧：普华永道方法专业化

提供者：普华永道会计师事务所

承诺：21週，每週3-4小时

该专业包括5门课程，从数据驱动的决策制定，解决问题的承诺：21週，具有基本Excel功能的3-4小时/週，使用高级Excel进行数据可视化，使用PowerPoint和项目进行业务演示最后。

课程1：基于数据决策
课程2：疑难解答与Excel
课程3：使用高级Excel进行数据可视化
课程4：使用PowerPoint进行有效的业务演示
课程5：数据分析和表达技巧：普华永道方法的最终项目
平均评分4.6

数据分析专业是PWC为员工设计的。PWC的重点更多是业务应用，而不是理论。适合没有编程经验的人。

2.数据科学专业

提供者：约翰·霍普金斯大学

承诺：43週，每週4-9小时

该专业课程包含10门课程，涵盖了您在整个数据科学领域中所需的概念和工具，从提出正确的问题到做出推理和发布结果。

平均评分 4.6
这是Coursera最长的数据科学专业之一。与PWC不同，它更侧重于与统计，算法和数据分析有关的理论。另外，这些课程都是基于R编程语言的，因此，建议您在学习这些课程之前对编程有一个基本的了解。

3.大数据专业化

提供者：加利福尼亚大学圣地亚哥分校

承诺：30週，3-6小时/週

它总共有6门课程，涵盖大数据的主要方面，从基本介绍，建模，管理系统，集成和处理到机器学习和图形分析。

课程1：介绍大数据
课程2：大数据建模和管理系统
课程3：大数据集成和处理
课程4：机器学习综述
课程5：图形分析大数据
课程6：大数据-最终项目

平均评分4.3

对于初学者来说，这是对Big Data的出色介绍，但对编程没有太深的了解。不需要以前的编程经验。它涉及各种开源软件工具，包括Apache Hadoop。

提供者：杜克大学

承诺： 27週，每週5-7小时

通过本专业的5门课程，您将学习分析和可视化R中的数据。您将能够创建可重现的数据分析报告，展示对统计推断统一性质的概念性理解，执行常客和贝叶斯统计推断以及建模。

课程1：概率与数据导论
课程2：数值和分类数据
课程3：线性回归与建模
课程4：贝叶斯统计
课程5：使用R Capstone进行统计

平均评分 4.5

该课程全部涉及编程R。确保您已充分掌握编程技能。

5.Microsoft数据科学专业计划

提供商：微软

承诺： 56-58週，每週2-4小时

由4个单元（共10个课程）和一个最终项目组成。该专业涵盖了数据科学的基本介绍，必需的编程语言以及应用数据科学中的高级编程语言。

单元1-基础
第2单元-中央数据科学
第三单元-应用数据科学
单元4-顶峰项目

平均评分 N/A

毫不奇怪，您与Microsoft软件（包括Excel，Power BI，Azure和R服务器）的联繫紧密，这些课程还包括R和Python。

6.营销分析

提供者：加州大学伯克利分校

承诺：16週，每週5-7小时。

在该专业的所有5门课程中，您可以在毕业后获得证书和学分课程。该程序是由行业专家Stephan Sorger设计和教授的，他在Oracle，3Com和NASA等组织的市场营销和产品开发中发挥了领导作用。

课程1：BerkeleyX Marketing AnalyticsMicroMasters®计划
课程2：市场营销分析：市场营销评估策略
课程3：营销分析：价格和促销分析
课程4：营销分析：竞争分析和市场细分
课程5：市场营销分析：产品，分销和销售

平均评分 N/A

该计划更多地侧重于市场营销计划和决策数据的使用，包括市场营销衡量策略，定价和促销分析，竞争分析和市场细分，产品分销和销售。就个人而言，这对于想要提高其数字技能的数字营销者来说是一门很好的课程。

认知班

7.大数据基础IBM

提供商：IBM
承诺： 13小时
它仅包含3门课程。这些课程简要介绍了大数据，Hadoop和Spark。认知课程以前称为大数据大学。他们现在已将其重命名为IBM支持的MOOC提供商。

课程1：大数据101
课程2：Hadoop 101
课程3：Spark 1基础
平均评分 N / A
作为大数据101计划，这些课程介绍有关大数据以及如何融入我们的日常生活和工作的基本概念。同时，引入了许多大数据工具来显示如何捕获，处理和可视化数据。

替代课程：数据科学理学硕士
创作者： Maryville University
该计划是100％在线的，这是一个36学分的数据科学计划，旨在使您发展技能，知识和经验，以在数据科学领域取得成功。课程加深了机器学习，数据挖掘，大数据和深度学习以及Python，SQL，R和SAS的编码技能

**麻省理工学院开放课件 **

8.高级数据结构

授课教师：Erik Demaine教授+
承诺： 22节，每节90分钟

本课程概述了不同类型的数据结构，包括几何数据结构（如地图）和临时数据结构（如按时间序列存储的数据）。它涵盖了各种此类数据结构的主要研究方向。

第一节：持久性数据结构
小号分裂国家2：追溯数据结构
第3〜4节：几何结构I〜II
第5〜6节：动态最优I〜II
小号分裂国家7：存储器层次结构模型
第8〜9节：高速缓存无关结构I〜II
小号分裂国家10：字典
专题11：整体模型
专场12：融合树
专场13：整数下限
第十四节：线性时间顺序
专题15：静态树
会议16：弦乐
第17〜18节：简洁结构I〜II
第19〜20节I〜II动态图形
小号分裂国家21：动态连接下界
小号分裂国家22：历史记忆模型

平均评分 N/A
这是一门解释不同数据结构的高级课程。为了帮助每个学生更轻鬆地掌握课程，每週提供一次一页的作业，以帮助消除整个学习过程中的困难。

9.Python在线课程

授课教师：Austin Bingham，Robert Smallshire，Terry Toy，Bo Milanovich，Emily Bache，Reindert-Jan Ekker
承诺：3节，共28小时
该路径将带您从Python语言的基础知识转向使用Web框架和编程。

Python是一种解释型的面向对象的编程语言。它是开源的，因此免费提供解释器和源代码，并且可以二进制形式分发。这使Python成为数据分析中流行的编程语言。

平均评分: N/A
有3个单独的初学者，中级和高级课程。您可以选择适当的课程之一或完成所有课程。

Udemy

10.面向初学者的Java教程

讲师：John Purcell

承诺：75个会议，总共16个小时
学习Java编程语言的初学者课程。不需要编程知识。推荐这门课程的关键原因：Hadoop基于Java，它是最好的开源软件实用程序之一，为大数据分析铺平了道路。

Octoparse

不再使用传统的在线手动提取数据的方法。您需要一个更高效的Web抓取工具来提取Internet上的信息。

Octoparse是许多数据专家推荐的自动的网页抓取工具。它易于使用，学习迅速并且不需要任何编程知识。数百万在线数据将在几秒钟之内转换为结构化的数据表（Excel，CSV，SQL，API）。

可以在Octoparse的网站上找到大量的教程，例如从目录中刮取销售线索（Yellowpages）和从在线市场（Amazon）刮取产品信息。

您面临的最大挑战不是课程的难度，而是将您的职业提升到一个新的水平。