Professionellt certifikat i dataanalys och generativ AI (I samarbete med Purdue University och IBM) data analytics

Professionellt certifikat i dataanalys och generativ AI

I samarbete med Purdue University och IBM

• 8 månaders program
• Liveundervisning (5–8 timmar/vecka, helgkurser)
• Fråga oss om nästa kull och detaljerad tidsplan!

Utvecklas i din karriär med det professionella certifikatet i dataanalys och generativ AI, som erbjuds i samarbete med Purdue University Online och IBM. Programmet kombinerar teoretisk kunskap, fallstudier från verkligheten och praktiska övningar, vilket ger en heltäckande inlärningsupplevelse.

Programmet är utformat för deltagare med både teknisk och icke-teknisk bakgrund och erbjuder en fördjupad utbildning i dataanalys och det växande området generativ AI. Deltagarna får tillgång till onlinevideor som de kan studera i sin egen takt, live virtuella lektioner, praktiska projekt, laborationer och personliga mentorskapssessioner.

Programmets blandade inlärningsmetod säkerställer praktisk exponering för viktiga verktyg och programmeringsspråk, inklusive Excel, SQL, Python, Tableau och Power BI, samtidigt som de senaste generativa AI-applikationerna och -koncepten integreras.

Viktiga funktioner

• Kursen och materialet är på engelska
• i samarbete med Purdue University Online
• Nybörjare till avancerad nivå

• 8 månaders liveundervisning av branschexperter (5–8 timmar/vecka helgkurser)

• Över 170 timmars liveundervisning och mentorledd projektstöd

• 1 års tillgång till plattformen och inspelningar av lektionerna

• Flexibelt lärande med inspelade sessioner och tillgång dygnet runt
• Capstone från 3 domäner och över 14 dataanalysprojekt med branschdatasätt
• Praktiska projekt inom hela dataanalyscykeln, plus generativa AI-applikationer
• Nätverksfördelar via Purdues alumnförening
• Certifikat för avslutad utbildning från Purdue University Online.
• Branscherkända IBM-certifikat för IBM-kurser

Engagerande inlärningsupplevelse

• Interaktion med kollegor
• Njut av en verklig klassrumsmiljö genom att umgås med andra studerande och interagera med mentorer i realtid via Slack.
• Flexibelt lärande
• Häng aldrig efter – få tillgång till inspelade sessioner när som helst för att komma ikapp och hålla jämna steg med din grupp.
• Mentorskapssessioner
• Få experthjälp från mentorer för att lösa tveksamheter, få projektvägledning och förbättra din inlärningsresa.
• Dedikerad support
• Dra nytta av en gruppansvarig som ger personlig hjälp och ser till att du håller dig på rätt spår mot framgång.

Om Purdue University

Purdue University är ett ledande offentligt forskningsuniversitet som är känt för att skapa praktiska lösningar på några av dagens mest angelägna problem. Purdue har av U.S. News & World Report utsetts till ett av de 10 mest innovativa universiteten i USA fyra år i rad och ligger i framkant när det gäller banbrytande forskning och innovation.

Vilket mervärde tillför Purdue University till programmet?

Programmets läroplan är utformad och granskad med hjälp av universitetet, vilket ger programmet legitimitet och ett certifikat med gemensamt varumärke. Observera att liveundervisningen inte hålls av universitetets egen personal utan av många erfarna branschexperter som är lämpliga för respektive ämne.

Lärandemål

• Förstå grundläggande begrepp inom dataanalys och generativ AI
• Använda Excel, SQL och ETL-processer för att extrahera, transformera, ladda och analysera olika datamängder
• Master Python-bibliotek som NumPy, Pandas, SciPy och scikit-learn för statistik, datahantering och visualisering
• Tillämpa maskininlärningsmetoder och generativa AI-algoritmer för datadrivna insikter och AI-lösningar
• Skapa interaktiva Power BI-dashboards och förbered dig för PL-300-certifieringsexamen
• Implementera avancerade datavisualiseringstekniker i Tableau, inklusive värmekartor, trädkartor och vattenfall
• Utforma heltäckande analyslösningar som omfattar datainhämtning, modellering och prognostisering
• Integrera principer för dataetik för att säkerställa integritet, rättvisa och säkerhet
• Lös verkliga problem genom ett avslutande projekt och visa fullständig kompetens inom dataanalys och generativ AI

11+ färdigheter som täcks

• Dataanalys
• Generativ AI
• Databerättande
• Dataetik
• SQL
• Python
• ETL
• Statistisk analys med Excel
• Dataanalys med Python
• Datavisualisering med Tableau
• Datavisualisering med Power BI

Målgrupp

• IT-proffs som vill förbättra sina kunskaper inom dataanalys och AI
• Bank- och finansproffs som utnyttjar generativ AI
• Marknadsföringschefer som optimerar kampanjer med data
• Supply chain-chefer som förbättrar logistiken genom analys
• Studenter på grund- och avancerad nivå
• Alla som är intresserade av dataanalys och generativ AI, med eller utan programmeringserfarenhet

Förkunskaper:

• Gymnasieexamen eller kandidatexamen (eller motsvarande)
• Sökande med både programmerings- och icke-programmeringsbakgrund är välkomna
• Tidigare arbetserfarenhet krävs inte

Lärandeväg

1. Programintroduktion
2. Affärsanalys med Excel
3. Datainsamling och -hantering med SQL
4. Extrahera, transformera och ladda (ETL)
5. PL-300 Microsoft Power BI-certifiering
6. Grunderna i Python-programmering
7. Dataanalys med Python
8. Generativ AI-kunskap
9. Tillämpningar av generativ AI i dataanalys
10. Generativ AI för företag och yrkesverksamma (IBM)
11. Capstone-projekt

Valbara kurser

• Akademisk masterclass av Purdue University Online
• Branschmasterclass – Dataanalys
• Datavisualisering med Tableau
• Grundläggande kunskaper i prompt engineering (IBM)
• Dataetik
• Ansvarsfull och etisk generativ AI (IBM)

DETALJER OM KURSENS INNEHÅLL

Kurs 1: Programintroduktion

Börja din resa inom dataanalys med detta program i samarbete med Purdue University Online. Börja med grundläggande kurser i statistik, en introduktion till dataanalys och SQL-utbildning för att bygga en stark bas för certifieringen.

Kurs 2: Affärsanalys med Excel

Få en förståelse för affärsanalys och dess relevans för branschen. Använd Microsoft Excel för att utföra analysuppgifter och skapa visuella insikter med diagram och instrumentpaneler. Bygg en grund i statistik och analytiska tekniker som ett första steg i dataanalysprogrammet.

Lärandemål

• Förstå vikten av affärsanalys i ett professionellt sammanhang
• Använd statistiska tekniker i Excel, inklusive glidande medelvärden, hypotesprövning, ANOVA och regression
• Master Excel-funktioner och villkorlig formatering för dataanalys
• Analysera komplexa datamängder med hjälp av pivottabeller och slicers
• Skapa visuella insikter genom diagram och instrumentpaneler

Kursplan

• Introduktion till affärsanalys
• Excel för affärsanalys
• Villkorlig formatering och nyckelfunktioner
• Statistisk dataanalys
• Analys med pivottabeller
• Skapande av instrumentpaneler

Kurs 3: Datainsamling och bearbetning med SQL

Utveckla grundläggande färdigheter för att arbeta med SQL-databaser. Utforska centrala SQL-begrepp som satser, kommandon, villkorliga frågor, sammanfogningar, underfrågor och en rad funktioner som är väsentliga för effektiv databashantering och skalbara dataoperationer.

Lärandemål

• Få en tydlig förståelse för databasstrukturer och deras relationer
• Lär dig att hantera transaktioner, skapa tabeller och arbeta med vyer
• Utför och förstå lagrade procedurer
• Använd vanliga frågeverktyg effektivt

Ämnen som behandlas

• Grundläggande SQL-satser och kommandon
• Tekniker för återställning och säkerhetskopiering av databaser
• Filtrering, sortering och tillämpning av urvalskommandon
• Användning av alias och tillämpningar av aggregerade kommandon
• Implementering av kommandot Group By och villkorliga satser
• Förstå och utföra sammanfogningar och underfrågor
• Arbeta med vyer och index
• Implementera sträng-, matematik-, datum- och tidsfunktioner
• Mönsterjämförelse i strängar och funktioner för användaråtkomstkontroll

Kurs 4: Extrahera, transformera och ladda (ETL)

Börja en grundlig studie av ETL-grunderna som är nödvändiga för effektiv dataanalys. Förstå hur man systematiskt extraherar strukturerade och ostrukturerade data, skapar regler och använder ETL-verktyg som Nifi och Talend. Bygg upp färdigheter i att ladda data till lagringsplatser, skilja mellan batch- och realtids-ETL-processer och hantera ETL-arbetsflöden effektivt för att stödja smidig dataanalys.

Lärandemål

• Förstå ETL:s roll och betydelse för datahantering och integration
• Identifiera och ansluta till olika datakällor, inklusive databaser och API:er
• Extrahera strukturerade och ostrukturerade data med hjälp av fullständiga och inkrementella metoder
• Rensa, validera, normalisera och aggregera data för att hantera kvalitetsproblem
• Skapa transformationsregler, hantera schemabändringar och mappa olika datatyper
• Arbeta med ETL-verktyg som Apache NiFi och Talend med hjälp av plattformsspecifika funktioner
• Ladda transformerade data effektivt till målarkiv för optimal prestanda
• Skillnad mellan batch- och realtids-ETL och implementera realtidsbearbetning
• Utveckla strategier för att upprätthålla datakvaliteten med loggnings- och övervakningsmekanismer
• Optimera ETL-arbetsflöden för hastighet och effektivitet, inklusive parallella bearbetningstekniker
• Automatisera schemaläggning och övervakning av ETL-jobb för smidig körning
• Implementera system för övervakning av ETL-processens hälsa och följ bästa praxis för underhåll och versionskontroll

Ämnen som behandlas

• ETL-grunder
• Dataextraktion
• Datatransformation
• Datamappning och konvertering
• ETL-verktyg och -tekniker
• Datainläsning
• Batch- och realtids-ETL
• Felhantering och loggning
• Prestandaoptimering
• Automatisering
• Övervakning och underhåll

Kurs 5: Microsoft Power BI-certifiering

Denna Power BI-kurs lär dig hur du utför insiktsfulla dataanalyser och skapar interaktiva instrumentpaneler samtidigt som du förbereder dig för Microsoft PL-300 Power BI Data Analyst-examen. Programmet täcker hur man utnyttjar Power BI för att lösa affärsutmaningar och förbättra den operativa effektiviteten. Du lär dig att bygga instrumentpaneler från publicerade rapporter, extrahera insikter med Quick Insights, tillämpa en rad Power BI-funktioner för datainsamling och analys, samt få praktiska strategier för att felsöka vanliga Power BI-problem.

Lärandemål

• Utforma interaktiva instrumentpaneler från rapporter för att förbättra visualiseringen och användarengagemanget
• Skapa visuella element och instrumentpaneler med Quick Insights för att upptäcka användbara datainsikter
• Använd naturligt språk i frågor och svar för att generera meningsfulla visuella element
• Ställa in och hantera datavarningar för uppdateringar av information i rätt tid
• Tillämpa bästa praxis för rapportlayout och datavisualisering för maximal effekt
• Välja och optimera diagram baserat på sammanhang och berättartekniska behov
• Inkorporera former för att betona viktiga punkter och förbättra berättandet i rapporter
• Dela rapporter och instrumentpaneler effektivt mellan team eller intressenter
• Genomföra kompletta Power BI-projekt för end-to-end-dataanalys och visualisering
• Integrera anpassade visualiseringar som är skräddarsydda för specifika affärs- eller projektkrav

Ämnen som behandlas

• Tekniker för effektiv datahämtning och förberedelse
• Effektiva strategier för datahantering
• Skapande av interaktiva rapporter och instrumentpaneler
• Tips och tricks för Power BI för att öka effektiviteten

Kurs 6: Grunderna i Python-programmering

Få grundläggande kunskaper om Python-programmering och dess tillämpningar inom dataanalys. Förstå viktiga begrepp som variabler, datatyper och funktioner, och tillämpa dessa färdigheter för att analysera data. Förstärk ditt lärande genom att arbeta med ett praktiskt projekt som tar itu med ett verkligt affärsscenario.

Lärandemål

• Förstå fördelarna med och användningsområdena för Python
• Lär dig om datatyper, operatorer och strängfunktioner i Python
• Konfigurera Python och Jupyter Notebook och förstå deras tillämpningar
• Utforska olika typer av slingor och variabelomfång inom Python-funktioner

Ämnen som behandlas

• Grunderna i programmering
• Datatyper och operatorer i Python
• Villkorssatser och loopar i Python
• Introduktion till Python
• Python-funktioner

Kurs 7: Dataanalys med Python

Utforska viktiga Python-paket för dataanalys, med fokus på NumPy och Pandas. Förstå statistikens roll i dataanalys och master viktiga begrepp som datakategorisering, rensning och visualisering för att generera användbara insikter.

Lärandemål

• Samla in, bearbeta, analysera och visualisera data med hjälp av Python-bibliotek för användbara insikter
• Tillämpa statistiska metoder för dataanalys och tolkning
• Utför avancerade statistiska analyser för omfattande datakompetens
• Genomför hypotesprövning för att tolka forskningsresultat
• Använd Python-visualiseringsbibliotek för att skapa tydliga och informativa datarepresentationer
• Tillämpa dataoptimeringstekniker för att förbättra datakvaliteten och integriteten
• Utforma och tolka ANOVA-tester för gruppjämförelser
• Förstå skalärer och vektorer, inklusive linjär oberoende

Ämnen som behandlas

• Python-paket för dataanalys
• Arbeta med kategoriska data och textdata
• Mekanismer för hypotesprövning
• Statistiska funktioner
• Explorativ dataanalys (EDA)
• Datavisualisering

Kurs 8: Generativ AI-kompetens

Skapa en solid grund i generativ AI och maskininlärning genom att förstå kärnprinciper, viktiga algoritmer och praktiska tillämpningar. Utforska djupinlärning, stora språkmodeller och AI-drivna verktyg för att få praktisk erfarenhet av att implementera effektiva AI-lösningar.

Lärandemål

• Skillnaden mellan djupinlärning, maskininlärning, AI och generativ AI.
• Förstå skillnaderna och tillämpningarna av övervakad, oövervakad och förstärkt inlärning.
• Utforska generativa AI-algoritmer, inklusive neurala nätverk, GAN och transformatorer.
• Lär dig hur stora språkmodeller (LLM) driver chatbots.
• Undersök AI-modeller som ChatGPT, Gemini, Claude och Falcon.
• Förstå bildgenereringstekniker med hjälp av GAN, diffusionsmodeller och VAE.
• Få praktisk erfarenhet av AI-bildgenereringsverktyg som DALL·E 2, Stable Diffusion och MidJourney.
• Arbeta med verktyg för videogenerering som Runway ML, Synthesia och Gen-2 från Runway.
• Upptäck öppen källkods-AI-arkiv som Hugging Face och deras applikationer.
• Utforska AI-marknadsplatser och promptmarknadsplatser som PromptBase för att hålla koll på nya verktyg.
• Bygg upp expertis inom prompt engineering för chattbottar och AI-sökning.
• Experimentera med inställningarna i OpenAI Playground, inklusive temperatur- och samplingstekniker.

Ämnen som behandlas

• Introduktion till maskininlärning och generativ AI
• Typer av maskininlärning: övervakad, oövervakad och förstärkt inlärning
• Generativa AI-algoritmer: neurala nätverk, GAN, transformatorer (GPT och andra)
• Stora språkmodeller (LLM) och chattbottar (ChatGPT, Gemini, Claude, Falcon, etc.)
• Bildgenereringstekniker: GAN, diffusionsmodeller, VAE och praktiska verktyg (DALL·E 2, Stable Diffusion, MidJourney)
• Videogenerering: Arkitekturer (GAN, diffusionsmodeller, transformatorer) och praktiska verktyg
• Öppen källkods-ekosystem för AI-modeller: Hugging Face och AI-marknadsplatser
• Prompt Engineering: Chatbot-prompts, inställningar för OpenAI Playground och bildgenereringsprompts

Kurs 9: Tillämpningar av generativ AI i dataanalys

Utforska hur generativ AI förändrar arbetsflödet för dataanalys. Lär dig dess tillämpningar i ETL-processen, skapa förstärkta data med ChatGPT och generera syntetiska data med hjälp av AI-verktyg. Förstå dess roll i datavisualisering, modellering, prognostisering och riskanalys, samtidigt som du hanterar utmaningar och etiska överväganden för ansvarsfull användning av AI.

Lärandemål

• Förstå de grundläggande begreppen och betydelsen av generativ AI i modern dataanalys.
• Tillämpa generativa AI-tekniker för att hantera databrist, generera syntetiska data och stödja integritetsskyddande analys och dataförstärkning.
• Använd generativa AI-verktyg för att skapa interaktiva, anpassade och tillgängliga datavisualiseringar.
• Automatisera ETL-processer med hjälp av generativ AI för ökad effektivitet.
• Identifiera utmaningar och etiska överväganden när du integrerar generativ AI i dataprojekt.
• Utforska verkliga scenarier där generativ AI tillämpas för dataförstärkning, avvikelsedetektering och explorativ dataanalys.

Ämnen som behandlas

• Översikt över generativ AI i dataanalys
• Dataförstärkning med generativ AI
• Generativ AI för skräddarsydd datavisualisering
• Generativ AI i datautforskning
• AI-optimerade ETL-processer
• Generativ AI i datamodellering och prognostisering
• Utmaningar vid integrering av generativ AI
• Framtida riktningar inom generativ AI

Kurs 10: Generativ AI för företag och yrkesverksamma – IBM

Kursen Generativ AI för företag och yrkesverksamma från IBM ger viktig kunskap om hur man utnyttjar generativ AI för att driva på tillväxt, upptäcka nya marknadsmöjligheter och förbättra karriärmöjligheter. Deltagarna lär sig hur de kan anpassa sina färdigheter till den föränderliga arbetsmarknaden genom expertvägledning och praktisk erfarenhet.

Programmet utforskar den transformativa inverkan som generativ AI har på olika branscher och visar hur företag kan optimera processer och identifiera nya möjligheter. Det ger också insikter i karriärvägar och hur generativ AI kan förbättra nuvarande roller och färdigheter. Branschexperter delar med sig av aktuella trender, framtidsutsikter och praktiska tillämpningar, medan praktiska laborationer och projekt ger deltagarna möjlighet att skaffa sig erfarenhet från verkligheten och visa upp sina kunskaper inom generativ AI.

Lärandemål

• Förstå den transformativa inverkan som generativ AI har på företag och karriärer
• Identifiera och utnyttja nya affärsmöjligheter med hjälp av generativ AI
• Förbereda organisationer för en framgångsrik implementering av generativ AI
• Utforska karriärmöjligheter som drivs av generativ AI inom olika branscher
• Förbättra professionella färdigheter med generativa AI-verktyg
• Få praktisk erfarenhet genom praktiska laborationer och projekt

Ämnen som behandlas

• Trender och implementering av generativ AI
• Affärstillämpningar av generativ AI
• Karriärutveckling genom generativ AI
• Anpassade GPT:er och personaliserad AI
• Generativ AI för innehållsskapare, IT-proffs och chefer

Kurs 11: Capstone-projekt

Capstone-projektet är kulmen på din omfattande lärandeupplevelse och låter dig tillämpa dina färdigheter inom affärsanalys, datamanipulation, visualisering och programmering på verkliga scenarier. Med hjälp av verktyg som Excel, Python, SQL och Tableau kommer du att ta itu med praktiska datautmaningar och visa din kompetens inom ETL-processer, visualiseringstekniker och etiska datapraxis. Detta slutprojekt ger dig möjlighet att visa upp din expertis, kreativitet och strategiska tänkande samtidigt som du löser komplexa problem inom dataanalys.

Branschfallstudier och projekt

• Projekt 1 – Betygsprognos för appar på Google Play Store: Bygg en modell för att förutsäga appbetyg med hjälp av apprelaterad information för att öka synligheten.
• Projekt 2 – Efterfrågeprognos för Walmart: Prognostisera butiksförsäljning och efterfrågan för Walmart i hela USA, med hänsyn till ekonomiska förhållanden.
• Projekt 3 – Utforma en försäljningsdashboard i Excel: Analysera försäljningen inom olika produktkategorier och visualisera insikter genom en Excel-dashboard.
• Projekt 4 – Onlineplattform för biluthyrning: Utveckla en plattform där kunder kan se och hyra tillgängliga bilar baserat på kategorier.
• Projekt 5 – Jämförelse av regioner baserat på försäljning: Skapa en instrumentpanel för att visualisera försäljningsresultat per region och föreslå förbättringar.
• Projekt 6 – Hälso- och sjukvårdsanalys: Identifiera faktorer som påverkar hjärt- och kärlhälsan och utveckla ett prediktivt system för hjärtinfarkt med hjälp av relevanta datamängder.

Valfria kurser:

Valbar 1: Akademisk masterclass som erbjuds av Purdue University Online

erbjuder en engagerande online-session där deltagarna får värdefulla insikter om de senaste framstegen inom dataanalys och generativ AI.

Valbar 2: Branschmasterclass – Dataanalys

Delta i denna interaktiva online-branschmasterclass för att utforska de senaste framstegen och teknikerna inom dataanalys.

Valbar kurs 3: Datavisualisering med Tableau

Denna Tableau-kurs erbjuder en komplett guide till att skapa effektfulla visualiseringar, organisera data effektivt och utforma informativa diagram och dashboards för att stödja bättre affärsbeslut. Deltagarna kommer att utforska centrala begrepp inom datavisualisering, master olika diagramtyper och bygga interaktiva dashboards med hjälp av filter, parametrar och uppsättningar. Kursen täcker också avancerade visualiseringstekniker, inklusive värmekartor, trädkartor och Pareto-diagram.

Valbar kurs 4: Dataetik

Denna kurs erbjuder en fördjupad utforskning av etiska överväganden och ansvar inom dataanalys. Deltagarna kommer att undersöka det breda landskapet av dataetik, inklusive dess betydelse, rättsliga ramar, integritets- och säkerhetsfrågor, fördomar, etiskt beslutsfattande, ansvarsfulla visualiseringsmetoder och de samhälleliga effekterna av datadrivna insikter.

Valbar kurs 5: Grunderna i prompt engineering – IBM

Denna kurs lär ut effektiva promptingstrategier för att optimera generativa AI-verktyg som ChatGPT. Deltagarna kommer att utforska tekniker som zero-shot, few-shot, Interview Pattern, Chain-of-Thought och Tree-of-Thought prompting. Praktiska laborationer med verktyg som IBM watsonx Prompt Lab, Spellbook och Dust ger praktisk erfarenhet. Programmet är utformat för yrkesverksamma, chefer, utvecklare, studenter och AI-entusiaster.

Valbar kurs 6: Ansvarsfull och etisk generativ AI – IBM

Denna kurs undersöker de etiska utmaningarna, begränsningarna och samhällspåverkan av generativ AI och täcker ämnen som dataintegritet, säkerhet, konsekvenser för arbetskraften, deepfakes, fördomar och bredare socioekonomiska effekter. Deltagarna lär sig ansvarsfulla AI-metoder, analyserar verkliga fallstudier och får praktiska insikter för att förstå transparens, ansvarsskyldighet och de ekonomiska och sociala övervägandena kring generativ AI genom interaktiva moduler och praktiska projekt.

VANLIGA FRÅGOR

Hur genomförs programmet?

Kursen genomförs helt online genom virtuella liveklasser och erbjuder en blandning av 80 % praktisk träning och 20 % teoretisk inlärning. Du kommer att delta i praktiska projekt, fallstudier och interaktiva sessioner ledda av branschexperter.

Hur ser lektionsschemat ut? Finns det inspelningar?

Kursen pågår vanligtvis i cirka 8 månader med uppskattningsvis 5–8 timmars live-sessioner per vecka under helgerna med olika scheman. Mellan kurserna finns det många praktiska projekt att genomföra. Skicka ett e-postmeddelande till oss för att få detaljerad information om programmets schema. Om du missar en lektion kan du alltid titta på inspelningen.

OBS

Närvaro kan inte markeras genom att bara titta på inspelningarna av sessionerna. Närvaro registreras endast när en deltagare deltar i livesessionen. Eftersom det här är universitetsanknutna program är kriterierna strängare, eftersom de fastställs av universiteten själva. Inspelningarna kommer dock att finnas tillgängliga. Deltagarna kan se de specifika certifikatkriterierna för varje kurs direkt på sitt LMS.

Kan jag arbeta heltid medan jag är inskriven i programmet?

Ja, det kan du! Programschemat är utformat för att hjälpa yrkesverksamma med heltidsarbete. Du kan delta i live-sessioner som leds av en instruktör och som oftast hålls på helgerna vid angiven tid enligt ditt schema och sedan slutföra uppgifter/projekt under din fritid.

Vad är ett certifikat i dataanalys?

Ett certifikat i dataanalys är en ackrediterad merit som visar din expertis som dataanalytiker. Det omfattar viktiga färdigheter som datainsamling, rensning, analys, visualisering och tolkning. Programmet är utformat för att gynna både nybörjare och erfarna yrkesverksamma och täcker ämnen på Foundation-nivå som datapreparering samt avancerade områden inom analys, visualisering och insiktsgenerering. Att erhålla detta certifikat är ett starkt bevis på dina förmågor och kunskaper inom dataanalys.

Vad gör en dataanalytiker?

I dagens datadrivna värld genererar allt från marknadsundersökningar och försäljning till utgifter och logistik enorma mängder information. Dataanalytiker spelar en avgörande roll för att tolka dessa data. De samlar in, rensar och tolkar stora, komplexa datamängder för att extrahera meningsfulla insikter som hjälper till att besvara affärsfrågor eller lösa problem. För att göra detta effektivt behöver analytiker en gedigen förståelse för kärnbegrepp som statistik, datamining, matematik och maskininlärningsmodeller. Detta certifikatprogram i dataanalys ger deltagarna de färdigheter som krävs för att navigera och utnyttja dessa data och omvandla dem till praktiska insikter för välgrundade beslut.

Fördelar med att anmäla sig till certifikatprogrammet i dataanalys

Detta certifikatprogram i dataanalys är utformat för både nybörjare och erfarna yrkesverksamma. Nybörjare får de grundläggande kunskaper som behövs för att säkra nybörjarroller, medan erfarna deltagare kan förbättra och förfina sina befintliga färdigheter genom avancerade moduler. De viktigaste fördelarna med programmet är:

• En gemensam certifiering från Purdue University Online
• Tillgång till exklusiva IBM-kurser med individuella certifikat
• Live-sessioner som täcker aktuella ämnen som generativ AI, prompt engineering och förklarbar AI
• Praktisk erfarenhet genom verkliga projekt, inklusive ett avslutande projekt som spänner över tre domäner och över 14 dataanalysprojekt med datamängder från Google Play Store, Lyft och Världsbanken

Vilka är instruktörerna för programmet?

Instruktörerna för certifikatprogrammet i dataanalys är noggrant utvalda utifrån sin expertis inom dataanalys och dokumenterad undervisningserfarenhet. Urvalsprocessen säkerställer att de har både den teoretiska kunskap och de praktiska färdigheter som krävs för att effektivt leverera programinnehållet.

Kan jag anmäla mig utan några förkunskaper i dataanalys?

Ja, du kan anmäla dig till Data Analytics Certificate Program även utan några förkunskaper. Kursen täcker alla väsentliga färdigheter, verktyg och begrepp – från grundläggande till avancerade – så att du kan bygga en solid grund inom dataanalys.

Vilka olika roller finns det inom dataanalys?

Området dataanalys erbjuder en mängd specialiserade roller i takt med att organisationer i allt högre grad förlitar sig på data för beslutsfattande. Viktiga roller inkluderar affärsintelligensanalytiker, dataanalytiker, datavetare, dataingenjör, datavisualiserare, kvantitativ analytiker, driftsanalytiker och dataanalyskonsult.

Vilka är de viktigaste ansvarsområdena för en dataanalyssexpert?

Dataanalysproffs spelar en avgörande roll när det gäller att hjälpa organisationer att fatta välgrundade, datadrivna beslut. Deras huvudsakliga ansvarsområden omfattar att extrahera data från databaser, API:er eller molnplattformar, förbehandla och normalisera data för analys, utföra statistiska analyser och bygga prediktiva modeller samt utforma effektfulla datavisualiseringar med hjälp av verktyg som Tableau eller Power BI.

Vad tjänar jag efter att ha slutfört programmet?

Efter att ha slutfört programmet med godkänt resultat får du ett intyg om slutförd utbildning från Purdue University Online. Dessutom får du 12 månaders tillgång till Purdues alumnförening, med möjlighet att förnya medlemskapet årligen mot en nominell avgift.