准备好开始数据分析职业生涯，却不知从何入手？本课程将向您简要介绍数据分析、数据分析师的角色以及这项工作中使用的工具。您将了解数据分析师的技能和职责，并聆听几位数据专家分享他们的入职技巧和建议。本课程将帮助您区分数据分析师、数据科学家和数据工程师的角色。
数据分析导论
数据分析导论
本课程是多个项目的一部分。
位教师：Rav Ahuja
870,737 人已注册
包含在 中
您将学到什么
解释什么是数据分析以及数据分析流程的关键步骤
区分数据工程师、数据分析师、数据科学家、业务分析师和商业智能分析师等不同的数据角色
描述不同类型的数据结构、文件格式和数据源
描述涉及数据收集、整理、挖掘和可视化的数据分析过程
您将获得的技能
- 类别：大数据
- 类别：数据科学
- 类别：Apache Hive
- 类别：数据分析
- 类别：数据湖
- 类别：数据清理
- 类别：数据仓库
- 类别：数据收集
- 类别：微软Excel
- 类别：关系数据库
- 类别：Apache Hadoop
- 类别：数据可视化软件
- 类别：Apache Spark
- 类别：数据可视化
- 类别：统计分析
要了解的详细信息
积累特定领域的专业知识
此课程作为 的一部分提供
在注册此课程时，您还需要选择一个特定的合作项目。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
在本模块中，您将了解不同类型的数据分析以及数据分析过程中的关键步骤。您将了解现代数据生态系统的不同组成部分，以及数据工程师、数据分析师、数据科学家、业务分析师和商业智能分析师在这个生态系统中扮演的角色。您还将了解数据分析师的角色、职责和技能要求，以及数据分析师典型的一天生活。
涵盖的内容
9个视频5篇阅读材料4个作业1个讨论话题
在本模块中，您将了解不同类型的数据结构、文件格式、数据源以及数据专家在日常工作中使用的语言。您将了解各种类型的数据存储库，如数据库、数据仓库、数据集市、数据湖和数据管道。此外，您还将了解用于将数据提取、转换和加载到数据存储库的提取、转换和加载 (ETL) 流程。您将获得对大数据和大数据处理工具的基本了解，如 Hadoop、Hadoop 分布式文件系统 (HDFS)、Hive 和 Spark。
涵盖的内容
11个视频2篇阅读材料4个测验
在本模块中，您将了解从不同来源识别、收集和导入数据的过程和步骤。您还将了解处理和清理数据以便为分析做好准备所涉及的任务。此外，您还将了解可用于收集、导入、整理和清理数据的不同工具，以及这些工具的一些特点、优势、局限性和应用。
涵盖的内容
7个视频2篇阅读材料4个测验
在本模块中，您将了解统计分析在数据挖掘和可视化方面的作用。您将学习各种统计和分析工具和技术，以便更深入地了解数据。这些工具可以帮助您了解数据中存在的模式、趋势和相关性。此外，您还将了解到各种类型的数据可视化，它们可以帮助您利用数据进行交流并讲述一个引人入胜的故事。您还将了解可用于挖掘和可视化数据的不同工具，以及它们的一些特点、优势、局限性和应用。
涵盖的内容
8个视频2篇阅读材料4个测验
在本模块中，你将了解数据分析领域的不同职业机会，以及成为数据分析师的不同途径。在本模块结束时，你将展示自己对收集、整理、挖掘、分析和可视化数据所涉及的一些基本任务的理解。
涵盖的内容
8个视频4篇阅读材料2个作业1次同伴评审
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
位教师
授课教师评分
4.7 (7,098个评价)Rav Ahuja
IBM
56 门课程4,561,851 名学生
提供方
IBM
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
4.8
20,025 条评论
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JS
5
已于 Jul 20, 2023审阅
All content was related and helpful, the only issue I see is the final assessment, peer graded. It looks like some students who want to get feedback on others', do not read the answers at all !
UV
5
已于 Sep 17, 2024审阅
Thank you for creating this course. As a beginner trying to become mor analytically sound using data analytics, it was a great start to see the extent of tools that we can in subsequent courses.
SC
5
已于 Oct 16, 2021审阅
Pretty good course. In my opinion the reading material was a bit brief and did not really cover the quiz questions. Other than that though it was pretty clear and relatively easy to understand.
常见问题
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。