概述
数据分析是一个快速发展的域,对具有数据分析技能的专业士的需求很高。 然而,许多数据分析师培训课程可能需要花费大量资金。 以下是一些免费的数据分析师培训资源,可帮助您开始您的数据分析之旅:
Coursera
[谷歌数据分析专业证书](https://www.coursera.org/specializations/google-data-analytics)
[约翰霍普金斯大学数据科学专业证书](https://www.coursera.org/specializations/jhu-data-science)
[IBM 数据分析专业证书](https://www.coursera.org/specializations/ibm-data-analyst)
Udemy
[免费数据分析师 Bootcamp](https://www.udemy.com/course/free-data-analyst-bootcamp/)
[数据分析基础:从初学者到高级](https://www.udemy.com/course/data-analytics-fundamentals-beginner-to-advanced/)
[R 语言数据分析](https://www.udemy.com/course/r-programming-data-analytics/)
edX
[微软数据科学基础](https://www.edx.org/micromasters/micromasters-program-in-data-science-microsoft)
[麻理工学院 SQL 数据分析](https://www.edx.org/course/sql-data-analysis)
[加州大学圣地亚哥分校 Python 数据分析](https://www.edx.org/course/python-data-analysis)
其他资源
Kaggle 竞赛:参与 Kaggle 数据科学竞赛可帮助您磨练技能并获得实践经验。
Meetup 活动:加入数据分析 Meetup 小组,与其他数据分析师建立联系并学习新的技术。
书籍和文章:阅读书籍和文章(例如 [DataCamp](https://www.datacamp.com/) 和 [Towards Data Science](https://towardsdatascience.com/))以获取有关数据分析的见解。
好处
免费或低成本:这些资源免费或只需很少的费用即可使用。
灵活性:大多数课程都是自定进度的,可以让您按照自己的节奏学习。
实用技能:这些课程涵盖实际数据分析技能,例如数据清理、建模和可化。
职业发展机会:获得数据分析技能可以提高您的就业能力并开启新的职业道路。
注意事项
免费培训的质量可能参差不齐:确保从信誉良好的提供商处选择课程。
可能需要自律:免费课程需要大量的自律和自学。
认证可能有限:免费课程通常不提供认证,这对于某些雇主来说可能是必需的。
![](https://img0.baidu.com/it/u=2324616161,2193203989&fm=253.jpg)