Лучшие курсы по аналитике больших данных в Великобритании

Если вы хотите катапультировать свое предприятие к непревзойденному успеху и хотите, чтобы оно стало брендом, аналитика данных будет иметь решающее значение. Крупные игроки рынка, известные организации и стойкие приверженцы бизнеса считают данные движущей силой своих предприятий.

Если мы бегло взглянем на рыночную статистику, все будет достаточно ясно. Согласно отчету, представленному одной из надежных исследовательских фирм, к 2019 году расходы и инвестиции в области больших данных достигнут отметки в 48,6 млрд долларов . С учетом того, что некоторые из самых популярных предприятий, такие как Oracle, Dell, HP и IBM, делают первые инвестиционные шаги, будущее для больших данных и аналитики кажется достаточно ярким!

Выявление потенциальных возможностей

Аналитика данных никуда не денется, и вы не можете этого отрицать. Что кажется важным, так это определить правильные возможности и возможности в этом секторе. Растущий спрос на эффективных аналитиков и постоянно растущие пулы данных создали уникальную возможность карьерного роста для многих соискателей. Если вас увлекает анализ данных, возможно, пришло время сделать серьезный шаг в карьере.

Больше, чем просто высокооплачиваемая работа

Если вы опасаетесь возможностей или вознаграждения, вот краткое руководство для вас. Зарплата аналитиков данных по всему миру достигла рекордного уровня! Даже если мы мельком взглянем на рыночные показатели здесь, в Великобритании, мы обязательно наткнемся на некоторые интересные новости.

Большие данные в Великобритании, а также их аспект заработной платы, пережили экспоненциальный рост. В начале 2016 года зарплата составляла около 62 500 фунтов стерлингов, что довольно много по сравнению с 55 000 фунтов стерлингов в 2015 году. Это еще не все; аналитики данных и ученые в Великобритании отмечают рост своих зарплат на +13,63% . Это помогает нам понять, что анализ данных, несомненно, является высокооплачиваемой работой с высоким потенциалом роста.

Выбираем лучший профессиональный курс

Если вы хотите построить карьеру в области аналитики данных и стать одним из лучших специалистов по данным, участие в хорошем профессиональном курсе будет иметь решающее значение. Многочисленные центры и институты предлагают профессиональные курсы по анализу данных в Великобритании, но для углубленного изучения необходимо выбирать комплексные курсы. Вот список лучших курсов, доступных здесь, в Великобритании. Посмотрите, а затем выберите программу!

1. «Программа Microsoft для науки о данных». Исследователи данных должны наращивать свою базу знаний и быть в курсе последних тенденций. Курс состоит из различных модулей, включая анализ данных, визуализацию данных, понимание состояния и манипулирование данными.

2. FutureLearn: их курсы по работе с большими данными финансируются Открытым университетом, и в основном они предлагают подборку курсов по анализу данных. Курсы, предлагаемые FutureLearn, бесплатны и сопровождаются сертификацией. Вы можете легко записаться на эти курсы и изучить аналитику в течение 2–12 недель. Курсы, предлагаемые FutureLearn, помогут вам получить более глубокое представление о сборе, извлечении и прогнозном анализе данных.

3. Cognitive Class.ai : если вы хотите развить глубокие идеи в отношении нескольких концепций, таких как большие данные, облачные вычисления и машинное обучение, курсы, предлагаемые Cognitive Class.ai, будут лучшим вариантом. Курсы, предлагаемые ими, в основном бесплатны, и учащимся не придется выкладывать свои копейки. Вы можете специализироваться на облачных вычислениях и углубиться в основы науки о данных.

4. Большие данные на AWS : это сертифицированный курс, который предлагает кристально чистое понимание систем AWS и их связи с экосистемой данных. Учащиеся познакомятся с несколькими интересными концепциями, такими как Spark SQL, Amazon EMR и Apache Hadoop. Хотя курс предназначен для продвинутых учащихся, в нем есть нечто большее, чем кажется на первый взгляд. Вы получаете возможность овладеть искусством извлечения данных и понять экосистему AWS.

5. MVA или Microsoft Virtual Academy : изучение аналитики данных и понимание науки о данных больше не требуют много времени. Если вы хотите сократить время в пути и при этом изучить лучшую аналитику данных, MVA станет для вас идеальным вариантом. Это онлайн-курс, где вы можете сидеть дома и изучать данные с помощью веб-классов. Весь курс разделен на четко определенные блоки, которые помогут вам эффективно понять курсы. Вот быстрый взгляд!

• Стандартные блоки: машинное обучение и большие данные: средний уровень: продолжительность 3 часа
• Ряд данных и аналитика: средний уровень: продолжительность 3 часа
• Серия данных: основа аналитики: средний уровень: продолжительность 3 часа.

6. Coursera : Coursera является наиболее эффективным вариантом для всех тех, кто хочет получить лучшее обучение. Поставщик онлайн-курсов предлагает множество вариантов, и учащиеся могут выбирать из колоссальных 238 курсов. Каждый из этих курсов посвящен аналитике данных, науке о данных и извлечению данных, предлагаемых ведущими университетами.

Эти курсы являются всеобъемлющими, целенаправленными и хорошо продуманными. Вы можете получить много информации из этих курсов и овладеть искусством успешного анализа данных. Некоторые из ведущих университетов Великобритании предлагают целевые курсы для продвинутых учащихся. Те, кто планирует сделать это своей карьерой, могут записаться на эти очные курсы.

Курсы для продвинутых

Университеты и учебные заведения здесь, в Соединенном Королевстве, предлагают студентам полноценные курсы. Если вы хотите заниматься наукой о данных в рамках своего высшего образования и повышения квалификации, вы можете легко это сделать. Вот некоторые из вариантов, которые у вас есть:

1. Магистр наук о данных: Университет Глазго.

Когнитивные вычисления и статистическое моделирование — две наиболее важные части науки о данных. Университет Глазго предлагает комплексный магистерский курс по науке о данных.

2. Университет Лидса: магистр анализа данных.

Студенты, изучающие этот конкретный курс, получат возможность изучить системное программирование, алгоритмы и машинное обучение.

3. Университет Эссекса: магистр в области текстовой аналитики и больших данных.

Каждая организация хранит огромные массивы данных, поскольку они являются источниками важной информации. Университет Эссекса помогает студентам освоить искусство сбора и извлечения данных, уделяя особое внимание текстовой аналитике. Если вы хотите целенаправленно изучать аналитику данных, поступление в этот университет будет разумным шагом.

4. Уорикский университет: краткие курсы данных

Студенты не только изучают искусство извлечения данных, но также получают возможность изучать проектирование, разработку и анализ оборудования для обработки данных. Данные находят применение в самых разных ситуациях, и крайне важно понимать эти контексты перед выполнением извлечения данных. Продолжительность курса составляет 20 дней, а последний срок подачи заявок — май 2018 года. Для получения дополнительной информации и подробного предварительного просмотра вы можете посетить веб-сайт.

5. Краткий курс по вычислимости, алгоритмам и структурам данных

С помощью этого конкретного курса студент может превратиться в эффективного специалиста по данным, а также в вычислительного мыслителя. Это очный курс, предлагаемый «Открытым университетом», и он продлится 9 месяцев. Поскольку курс начинается в октябре 2018 года, 14 сентября 2018 года является последней датой подачи заявок.

Выбирайте

Когда дело доходит до изучения науки о данных в Великобритании, студенты и увлеченные учащиеся найдут бесчисленное количество вариантов. Лучший способ выбрать конкретный курс — быстро просмотреть модули курса, узнать темы, затронутые в курсе, и получить информацию о продолжительности. Некоторые из этих курсов также имеют практические разделы, где вы можете работать над конкретными примерами. Поскольку рынок аналитики данных процветает, существует огромный спрос на эффективных специалистов по данным. Если вы стремитесь хорошо разбираться в том, что вы делаете в области науки о данных, эти курсы могут быть правильным выбором.