Аналитика данных: ваш путь к успеху в бизнесе
В сегодняшнюю цифровую эпоху анализ данных стал обязательным навыком для профессионалов во всех отраслях. Независимо от того, ищете ли вы новую работу или стремитесь повысить свою карьеру, аналитика данных может стать вашим шагом к успеху. Но как начать работать в этой сфере? Не паникуйте, у нас есть решение для вас.
Погрузитесь в увлекательный мир аналитики данных
Никогда не поздно начать учиться чему-то новому. И хорошая новость заключается в том, что вам не нужен опыт работы с компьютером, чтобы заняться анализом данных. Курс «Подготовка к карьере в области анализа данных», предлагаемый LinkedIn Learning под руководством эксперта Робина Ханта, дает вам обзор работа аналитик данных. Этот курс позволит вам понять работу этой увлекательной профессии и ознакомиться с необходимыми инструментами и методами.
Овладейте ключевыми понятиями и развивайте свои навыки бизнес-аналитики
Анализ данных — это не только манипулирование цифрами. Это требует глубокого понимания концепций данных и навыков бизнес-аналитики. В этом курсе вы узнаете, как структурировать, оценивать и преобразовывать данные, используя основные функции Excel и Power BI. Вы также узнаете, как использовать эти инструменты для создания эффективных и информативных визуализаций данных.
Приготовьтесь сиять на своей первой работе и растите свою карьеру
Этот курс не просто подготовит вас к получению вашей первой работы в качестве аналитика данных. Это также дает вам инструменты для продвижения в вашей карьере. Вы узнаете о методах сбора данных, о том, как обнаруживать и интерпретировать данные, а также о том, как структурировать, оценивать и преобразовывать данные. Вы получите глубокое понимание моделирования, визуализации и картографирования в качестве начинающего аналитика данных.
Измените свою карьеру с помощью аналитики данных
К концу этого курса вы приобретете навыки, необходимые для начала новой карьеры и получения сертификата Microsoft GSI Data Analyst. Итак, вы готовы сделать решительный шаг и начать свой путь в качестве аналитика данных?
