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面向初学者的数据分析课程

初级数据分析课程可以帮助您学习数据收集技巧、基本统计概念、数据可视化和结果解释。您可以培养使用电子表格进行数据处理、创建图表进行 Visual 化呈现以及应用描述性统计来总结研究结果的技能。许多课程都会介绍 Excel、Google Sheets 等工具和 Tableau 等数据可视化软件,向您展示如何有效地分析和展示数据以支持决策。


更多精彩内容:

热门初级数据分析课程和认证


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    I

    IBM

    数据分析导论

    您将获得的技能: 统计分析, 数据整理, 数据湖, 大数据, 数据可视化软件, 数据清理, 微软Excel, Data Mart, 数据叙事, Apache Hadoop, 数据科学, 数据分析, 数据仓库, 数据可视化, Apache Spark, Apache Hive, 摘录

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    适用于数据分析的 Excel 基础知识

    您将获得的技能: 数据整理, 数据导入/导出, 数据清理, 谷歌工作表, 微软Excel, 信息隐私, Excel 公式, 数据科学, 透视表和图表, 电子表格软件, 数据操作, 数据分析, 数据质量

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Google Data Analysis with Python

    您将获得的技能: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Preprocessing, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Wrangling, Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    111 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Introduction to Data Analysis Using Python

    您将获得的技能: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Data Cleansing, Python Programming, Data Analysis, NumPy, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Analytical Skills, Scripting, Algorithms, Debugging

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    41 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    使用 R 进行数据分析

    您将获得的技能: 统计分析, 同行评审, 探索性数据分析, 贝叶斯统计, 统计方法, 统计推理, 抽样(统计), R 语言程序设计(中文版), 统计建模, R(软件), 统计, 概率分布, 概率, 回归分析, 统计报告, 概率与统计, 统计假设检验, 数据分析软件, 数据分析, 数据可视化

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    7654 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    使用 Power BI 进行数据分析和可视化

    您将获得的技能: 商业智能, 网页内容无障碍指南, 高级分析, 交互式数据可视化, 数据可视化软件, 数据叙事, 统计报告, 仪表板, 数据展示, 数据可视化, 数据分析, Power BI

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    998 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    V

    Vanderbilt University

    ChatGPT 高级数据分析

    您将获得的技能: 数据处理, 人工智能, 自动化, AI 赋能, 信息管理, 解决问题, 文件管理, 创造力, Prompt Engineering, 数据展示, 数据分析, ChatGPT

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    958 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Meta

    使用电子表格和 SQL 进行数据分析

    您将获得的技能: SQL, 探索性数据分析, 数据可视化软件, 数据叙事, 数据清理, 谷歌工作表, 统计, 电子表格软件, 相关性分析, 透视表和图表, Tableau 软件, 仪表板, 数据分析, 数据操作, 描述性统计, 数据可视化

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    286 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    数据分析和可视化基础

    您将获得的技能: 统计分析, 数据整理, 数据可视化软件, IBM Cognos 分析, 交互式数据可视化, 大数据, 微软Excel, 数据清理, Data Mart, 数据叙事, Apache Hadoop, 数据仓库, Excel 公式, 透视表和图表, Apache Hive, 仪表板, 数据分析, 分析技能, 数据可视化, 电子表格软件

    攻读学位

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    F

    Fractal Analytics

    使用 SQL 进行数据分析

    您将获得的技能: SQL, 数据转换, 关系数据库, MySQL 工作台, 数据清理, 数据库管理, 数据完整性, Query 语言, 数据分析, 数据库设计, 数据操作, 数据库

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    55 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Statistics and Applied Data Analysis

    您将获得的技能: Statistical Hypothesis Testing, Descriptive Statistics, Statistical Visualization, Data Transformation, Data Cleansing, Statistical Analysis, Regression Analysis, Probability, Probability Distribution, Sampling (Statistics), Box Plots, Histogram, R Programming, Statistical Methods, Scatter Plots, Microsoft Excel, Probability & Statistics, Statistics, Data Import/Export, Data Analysis

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    46 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    M

    Microsoft

    使用 Python 进行数据分析和可视化

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据可视化软件, Model Evaluation, 数据伦理, 数据转换, 交互式数据可视化, Pandas(Python 软件包), 数据清理, 数据叙事, Python 程序设计, 数据分析, 数据操作, Matplotlib, 生成式人工智能, Scikit-learn (机器学习库), 数据可视化, 机器学习, Plotly, Jupyter

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    105 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

1234…591

总之,以下是 10 最受欢迎的 data analysis 课程

  • 数据分析导论: IBM
  • 适用于数据分析的 Excel 基础知识: IBM
  • Google Data Analysis with Python: Google
  • Introduction to Data Analysis Using Python: Google
  • 使用 R 进行数据分析: Duke University
  • 使用 Power BI 进行数据分析和可视化: Microsoft
  • ChatGPT 高级数据分析: Vanderbilt University
  • 使用电子表格和 SQL 进行数据分析: Meta
  • 数据分析和可视化基础: IBM
  • 使用 SQL 进行数据分析: Fractal Analytics

关于 Beginner Data Analysis 的常见问题

初级数据分析是指用于解释和分析数据的基础技能和技术。它之所以重要,是因为数据驱动的决策在从商业到医疗保健等各个领域越来越重要。了解数据分析可以让个人从原始数据中提取有意义的见解,使他们能够做出明智的决策、识别趋势并有效地解决问题。随着企业对数据的不断依赖,掌握初级数据分析可以使个人为团队做出重大贡献,并提升自己的职业前景。‎

掌握初级数据分析技能后,您可以在多个行业探索各种工作机会。常见的职位包括数据分析师、业务分析师、营销分析师和研究助理。这些职位通常涉及收集、处理和分析数据,以支持决策过程。此外,金融、医疗保健和技术等行业也越来越需要能够有效解释数据的专业人士,因此初级数据分析在当今的就业市场上是一项非常有价值的技能。‎

要想在初级数据分析中取得成功,您应该重点培养几项关键技能。这些技能包括熟练掌握 Excel 等电子表格 软件、基本统计知识以及熟悉数据 Visualization工具。此外,了解如何使用 Python 或 R 等编程语言也会有所帮助。学习如何清理和处理数据以及解析结果也是至关重要的技能,这些技能将提高您的解析能力,并为实际应用做好准备。‎

有许多针对初级数据分析的在线课程,可以满足不同的学习风格和偏好。推荐的一些选项包括数据分析与解释专项课程,该课程涵盖基本技术和工具,以及使用Python 进行数据分析专项课程,该课程侧重于使用 Python 完成数据分析任务。这些课程提供结构化的学习路径和实践练习,帮助您有效地掌握技能。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习初级数据分析:

  1. 免费预览 许多初级数据分析课程的第一个 Modulation。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习,获得初级数据分析证书,或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习初级数据分析,首先要明确自己的学习目标和喜欢的方法。您可以注册在线课程、观看教程视频或阅读相关书籍。动手实践至关重要,因此要在真实数据集上进行操作,学以致用。此外,还可以考虑加入在线社区或论坛,在那里您可以提出问题并与他人分享见解。这种合作方式可以加深您的理解,并在整个学习过程中保持动力。‎

初级数据分析课程涵盖的典型主题包括数据收集方法、数据 Cleaning和准备、基本统计概念、数据 Visualization技术以及分析工具和软件的使用。课程还可能向您介绍 Python 或 R 等编程语言,以及如何有效地解释和交流研究结果。通过涵盖这些基本主题,初级数据分析课程让您掌握自信地分析数据所需的基础知识。‎

如果要对员工进行初级数据分析方面的培训和技能提升,可以考虑开设数据分析和可视化基础专项课程,全面介绍数据分析技术和可视化工具。此外,Excel 统计与数据分析专项课程也非常适合那些喜欢使用 Excel 工作的人。这些课程可以帮助员工掌握基本技能,提高工作效率和决策能力。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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