Data Analysis Online Courses | Coursera

数据分析是收集、清理和解释数据的过程。 从数据分析中获得的洞察力有助于企业做出更明智的决策。
数据分析听起来很像数据科学。 这是一个密切相关的领域，但存在一些重要区别。数据科学家倾向于建立收集和解读数据的算法和分析模型，而数据分析师通常不负责创建这些工具或系统。 ‎
许多数据分析师使用 SQL（结构化查询语言）等技术技能、R 或 Python 等统计编程语言，以及处理概率和统计的能力。 数据分析师还必须知道如何使用某些软件，如 Tableau、MySQL 和 SAS。
您可以学习每项技术技能的单独课程，也可以通过获得谷歌或 IBM 的专业证书同时学习多项技术技能，还可以报名参加学位课程，以提升自己的职业生涯或知识水平。 ‎
如果您想开始数据分析职业生涯，最好从以下在线数据分析课程开始：数据分析入门》、《斯坦福统计学》、《使用 Python 进行数据分析》、《使用 Google 方式分析和可视化数据》以及《Excel 基础》：IBM 数据分析》。 这些课程讲授数据分析的基础知识，同时对该领域进行深入介绍。 ‎
这个问题的答案将取决于您选修的数据分析课程，因为 Coursera 上的每门课程都不尽相同。 许多课程只需 12 个小时或更短时间即可完成。
专业课程--或一个主题下三个或更多课程的组合--通常涉及的内容更多，可能需要 3-5 个月，建议进度为每周 3-5 个小时。 专业证书的时间要求也较高，5-7 个月不等，建议每周投入 3-10 个小时。 ‎
根据Glassdoor 的数据，截至 2023 年 3 月，数据分析师的平均年薪为 72 274 美元。 有几个因素会影响数据分析师的薪酬，包括工作年限、行业和工作地点。
鉴于目前许多行业都依赖数据来帮助做出明智的业务决策，因此各行各业都需要数据分析师。 作为一名初级数据分析师，你可能会在信息（也称为技术）、医疗保健、电子商务、金融、教育、科学等行业找到工作机会。
进一步了解数据分析师的职业发展方向。 ‎
在线数据分析课程为提高您的知识水平或学习新的数据分析技能提供了方便灵活的途径。 从顶尖大学和行业领导者提供的各种数据分析课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎
选择最佳的数据分析课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距，并确定最适合的课程，以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎