Google veri analizinde çevrimiçi kurs – profesyonel sertifika

Ne öğreneceksiniz:

• Kıdemsiz veya kıdemli bir veri analistinin günlük olarak kullandığı yöntem ve süreçlerin derinlemesine anlaşılması.
• Veri temizleme, analiz ve görselleştirme gibi önemli analitik becerilerin yanı sıra elektronik tablolar, SQL, R ve Tableau gibi araçları öğrenmek.
• Analiz için veriler nasıl temizlenir ve düzenlenir, elektronik tablolar, SQL ve R kullanılarak hesaplamalar nasıl yapılır?
• Kontrol panellerinde, sunumlarda ve yaygın görselleştirme platformlarında veri bulgularının nasıl görselleştirileceği ve sunulacağı.

Kurs rehberi:

Yeni başlayanlar için uygun

Hiçbir ön bilgi gerekli değildir

resmi sertifika

Sertifika LinkedIn’e eklendi

Kursu tamamlama zamanı

1 saat

7 gün ücretsiz deneme

gereksiz riskler olmadan

Kazanacağınız beceriler:

• veri analizi
• Vaka çalışmaları oluşturma
• Veri görselleştirme
• Veri temizleme
• Portföy oluşturmak
• veri toplama
• E-tablolar
• meta veri
• SQL
• Veri etiği
• veri havuzu
• veri hesaplamaları
• R İndirimi
• R’de programlama
• Rstudio
• Tablo
• Bulguların sunumu
• veri bütünlüğü
• Örnek boyutunun belirlenmesi
• karar verme
• problem çözme
• soru sormak

Veri analitiği alanında kariyere hazırlık:

• Google’dan profesyonel düzeyde eğitim alacaksınız.
• Becerilerinizi bir portföye uyarlanmış pratik projelerde sunacaksınız.
• Bu profesyonel sertifika, veri analisti, kıdemsiz veri analisti ve kıdemli veri analisti gibi işlere hak kazanmanızı sağlayacaktır.

Mesleki sertifika – 8 kurstan oluşan seri:

Program, deneyim veya diploma gerektirmeden sizi analitik alanında giriş seviyesi bir pozisyon için eğitmek üzere oluşturuldu. Google uzmanlarından bilgi alacak ve Deloitte, Target, Verizon ve Google gibi önde gelen işverenlerin işlerine başvurabileceksiniz. Program sertifikası aynı zamanda ACE® tarafından da tanınmaktadır ve ABD’deki eğitim kurumlarından kredi alınmasını sağlamaktadır.

Kursların listesi

Kurs 1: Verinin Temelleri: Her Yerdeki Veri

• Kurs süresi : 18 saat
• Derecelendirme : 4,8 (104.518 derecelendirme)
• Ne öğreneceksiniz :
  • Veri ve veri sistemleri de dahil olmak üzere veri analitiğindeki temel kavramları tanımlamak ve açıklamak.
  • Analitik düşünceye yönelik öz değerlendirme yapılması ve analitik düşüncenin uygulanmasına yönelik örnekler verilmesi.
  • Elektronik tabloların, sorgu dillerinin ve veri görselleştirme araçlarının rolünü tartışın.
  • Çeşitli pozisyonlarda veri analisti iş tanımı.
• Yetenekler :
  • E-tablolar
  • veri bütünlüğü
  • Örnek boyutunun belirlenmesi
  • SQL
  • Veri temizleme

Kurs 2: Veriye dayalı kararlar almak için sorular sormak

• Kurs süresi : 21 saat
• Derecelendirme : 4,7 (31.858 derecelendirme)
• Ne öğreneceksiniz :
  • Analitik senaryolardaki sorunları çözmek için bir yol haritası nasıl kullanılır?
  • Verilerin karar verme sürecinde kullanımına ilişkin tartışma.
  • Temel görevleri gerçekleştirmek için elektronik tabloları kullanma.
  • Yapılandırılmış düşünceyle ilgili temel fikirlerin tanımı.
• Yetenekler :
  • veri analizi
  • Vaka çalışmaları oluşturma
  • Veri görselleştirme
  • Veri temizleme
  • Portföy geliştirme

Kurs 3: Araştırma için veri hazırlama

• Kurs süresi : 24 saat
• Derecelendirme : 4,8 (20.310 derecelendirme)
• Ne öğreneceksiniz :
  • Veri toplarken dikkate alınması gereken faktörler nelerdir?
  • Önyargılı ve tarafsız veriler arasındaki fark.
  • Veritabanlarının tanımı, rolleri ve bileşenleri.
  • Verileri düzenleme yöntemlerinin açıklaması.
• Yetenekler :
  • karar verme
  • E-tablolar
  • veri analizi
  • problem çözme
  • soru sormak

Kurs 4: Veri işleme: kirliden temize

• Kurs süresi : 26 saat
• Derecelendirme : 4,8 (16.269 derecelendirme)
• Ne öğreneceksiniz :
  • Veri bütünlüğü türleri ve risk tanımlama.
  • Veritabanlarındaki değişkenleri temizlemek için SQL işlevlerini kullanma.
  • Temel SQL sorgularının geliştirilmesi.
  • Veri temizleme sonuçları doğrulama sürecinin açıklaması.
• Yetenekler :
  • veri analizi
  • R İndirimi
  • Veri görselleştirme
  • R’de programlama
  • Rstudio

Kurs 5: Soruları yanıtlamak için verileri analiz etme

• Kurs süresi : 32 saat
• Derecelendirme : 4,6 (10.992 derecelendirme)
• Ne öğreneceksiniz :
  • Verilerin analiz öncesinde sıralama ve filtreleme yoluyla düzenlenmesinin önemi.
  • Veri dönüştürme ve biçimlendirme.
  • Birden çok veritabanı tablosundaki verileri birleştirmek için SQL sorguları oluşturma.
  • Elektronik tablolardaki veriler üzerinde temel hesaplamalar yapmak.
• Yetenekler :
  • veri havuzu
  • E-tablolar
  • veri analizi
  • veri hesaplamaları
  • SQL

Kurs 6: Görselleştirme sanatı yoluyla veri paylaşımı

• Kurs süresi : 25 saat
• Derecelendirme : 4,6 (8.860 derecelendirme)
• Ne öğreneceksiniz :
  • Bulguları paylaşmak için veri görselleştirmelerini kullanma.
  • Tableau’nun veri görselleştirme aracı olarak tanımlanması ve kullanım alanları.
  • Veriye dayalı veri hikayesinin ne olduğunu açıklayın.
  • Etkili sunum ilkeleri.
• Yetenekler :
  • veri toplama
  • E-tablolar
  • meta veri
  • SQL
  • Veri etiği

Kurs 7: R’de programlamayı kullanarak veri analizi

• Kurs süresi : 34 saat
• Değerlendirme : 4,8 (10.223 derecelendirme)
• Ne öğreneceksiniz :
  • R programlama dilinin ve programlama ortamının tanımı.
  • R programlamadaki temel kavramları açıklar.
  • R’de görselleştirme oluşturma seçenekleri.
  • R Markdown ile temel bir yapı oluşturma.
• Yetenekler :
  • veri analizi
  • Tablo yazılımı
  • Veri görselleştirme
  • Bulguların sunumu

Kurs 8: Veri analitiğinde mezuniyet projesi

• Kurs süresi : 14 saat
• Derecelendirme : 4,8 (15.149 derecelendirme)
• Ne öğreneceksiniz :
  • Vaka çalışmalarının temel özelliklerini tanımlayın.
  • Belirli bir veri setine veri analizi sürecinin uygulanması.
  • İşverenler ve işverenlerle iletişim için portföylerin kullanımına ilişkin tartışma.
• Yetenekler :
  • E-tablolar
  • veri analizi
  • SQL
  • Veri görselleştirme
  • Veri temizleme