Loaʻa nā papa ʻikepili ʻikepili manuahi manuahi? ʻOiaʻiʻo, aia nō! ʻAʻole maikaʻi kēia mau haʻawina no ka manuahi, a i ʻole no ka mea aia lākou ma ka pūnaewele a me ka holo ponoʻī akā he aha? He kiʻekiʻe lākou!
No ka mea he mea koʻikoʻi ka ʻikepili ʻikepili i ka ʻoihana, aia ke piʻi nui o ka noi no nā loea data analytics. ʻO ka ulu ʻana o ka ʻenehana a me ka piʻi ʻana o kēlā me kēia lā i nā hoʻoholo pili i ka ʻikepili he mea noiʻi hoʻi.
Me he mea lā he kumuhana wela ka ʻikepili ʻikepili, e haʻalele ana ʻoe i ke ʻano o ia mea. ʻAʻole pono ʻoe e nānā hou aku; Loaʻa i ka World Scholars Hub nā hopena maikaʻi loa!
Table of Contents
He aha ka ʻikepili ikepili?
ʻO ka ʻikepili ʻikepili kahi inoa maʻamau no nā ʻano ʻano loiloi ʻikepili. E pili ana i ka hoʻohana ʻana i nā ʻike i loaʻa a me nā ʻano e hoʻoponopono ai i kahi pilikia. Ma nā ʻōlelo maʻalahi, pili ka ʻikepili ʻikepili i ka nānā ʻana i ka ʻikepili a i ʻole nā helu helu ma ka ʻōnaehana.
Ma muli o ka hoʻomaopopo ʻana a me ka hoʻohana ʻana i nā kumu ʻikepili, ʻike ʻia ka ʻikepili a hiki i ka hopena e hoʻoholo ʻia ai kahi hoʻoholo ʻepekema. Ma ke ʻano ʻepekema ma ke ʻano o ka ʻikepili e hana i nā ʻanuʻu like ʻole a me nā kaʻina hana ma mua o ka hoʻoholo ʻana.
Hiki ke hoʻopili ʻia kēlā me kēia ʻano ʻike i ka ʻikepili ʻikepili no ka mea ʻo ia ka mea huna i ka hoʻokō ʻana i ka hana, ka hoʻonui kālā, a me ka hoʻoholo pololei ʻana i kēlā me kēia ʻoihana.
ʻO kekahi mea nani e pili ana i ka ʻikepili ʻikepili ʻo kāna ʻano hana. Me ka ʻikepili ʻikepili, hiki iā ʻoe ke lilo i ʻikepili ʻikepili, ʻikepili naʻauao ʻoihana, ʻepekema data, ʻenekinia ʻikepili, loiloi hana, luna papahana, a i ʻole nā pūnaewele ʻōnaehana IT, e haʻi i kekahi.
Aia nā ʻanuʻu like ʻole i ka ʻikepili ʻikepili, a ʻo kēia mau mea āpau no ka ulu ʻana o kahi ʻoihana. Loaʻa i kēlā me kēia pae i ke kī i ka pono o ka ʻoihana.
He aha nā ʻanuʻu i komo i ka ʻikepili ʻikepili?
Ma lalo iho nei nā ʻanuʻu 4 i komo i ka ʻikepili ʻikepili:
1. Ka wehewehe wehewehe:
ʻO ka wehewehe wehewehe e pili ana i ka maikaʻi o kahi ʻoihana. ʻO ka nīnau i nīnau pinepine ʻia i kēia manawa "He aha ka mea e hana nei i kāu ʻoihana?"
Ma kēia ʻano o ka ʻikepili ʻikepili, ʻaʻole pono ka ʻike hohonu. Pane ia i ka nīnau no ka holo ʻana o kahi ʻoihana a ʻaʻole paha. No laila, ʻaʻole maopopo ka pane.
2. ʻIkepili diagnostic:
ʻO kēia ka pae ma hope o ka wehewehe wehewehe. Hoʻopili ka ʻikepili diagnostic i ke kumu kumu o kahi pilikia. E hoʻomaka mau ana ka nīnau ma kēia pae me ka a no ke aha mai. No ka laʻana: "No ke aha e hana nei kēia i kāu ʻoihana?"
Me ka ʻike kikoʻī maikaʻi e pili ana i ka ʻoihana, ua hoʻomālamalama ʻia ka pilikia "no ke aha". Kōkua kēia pae e ʻike i nā anomalies ʻoihana.
3. ʻIke wānana:
ʻO kēia ka pae ma hope o ka diagnostic analytics. I ka wānana wānana, hoʻohana ʻia nā helu helu mua a me nā algorithm e hāʻawi i nā manaʻo. ʻO ka nīnau i nīnau pinepine ʻia i kēia manawa "he aha ka mea e hiki mai ana i ka wā e hiki mai ana?"
Hoʻokumu ʻia kēia ʻenehana i nā ʻano a me nā hiʻohiʻona i nā makahiki. Hoʻohana ʻia ia e hoʻoholo inā e hoʻi hou kekahi ʻano. He kōkua nō hoʻi e hāʻawi i nā ʻōlelo aʻoaʻo maikaʻi loa no nā hanana e hiki mai ana.
4. ʻIkepili prescriptive:
ʻO kēia ka pae ma hope o ka ʻikepili wānana. Hoʻoholo ka loiloi prescriptive i ke koho maikaʻi loa o ka hana. Kōkua kēia wahi i ka pane ʻana i ka nīnau o "He aha ka mea e hana ʻia?"
Hoʻoholo ia i ka mea e hana ai a me ka mea e hana ʻole ai. Hiki ke hoʻohana ʻia kēia e aʻo i nā mea hoʻohana i nā hopena kūpono a me nā mea e hana ʻia no ka hoʻonui ʻana i ka ʻoihana. I kēia pae, ʻoiai me ka maopopo ʻole, ua hoʻoholo ʻia kahi hoʻoholo ʻikepili.
He aha ka mea e nānā ai i ke koho ʻana i kahi papa ʻikepili ʻikepili pūnaewele manuahi
ʻO ke koho ʻana i ka papa kūpono loa iā ʻoe, ʻoi aku ka hana ma mua o kou manaʻo. Pono e noʻonoʻo ʻia kekahi mau mea ma mua o ke koho ʻana i kahi papa pūnaewele.
Ma lalo iho nei kekahi mau mea e noʻonoʻo ai i ke koho ʻana i kahi papa ʻikepili ʻikepili pūnaewele manuahi:
1. ʻO ka hilinaʻi a me ka helu:
Pono e nānā ʻia kēia ma mua o ke koho ʻana i kekahi papa. Loaʻa kēia i nā loiloi i hāʻawi ʻia e nā haumāna i lawe i ka papa ma mua. Hoʻoholo ia i ka nui o kahi papa e hiki ke hilinaʻi ʻia. ʻAʻole ʻoe makemake e koho i kahi papa a ʻike ʻoe ma ka laina me ka helu 1.0. ʻAʻole ʻoe makemake i kēlā, ʻeā?
2. Ka lōʻihi o ka papa:
Hiki ke hoʻopaʻa ʻia nā papa pūnaewele no ka wā pōkole (he mau hola a hiki i nā pule) a i ʻole ka lōʻihi (mau mahina a mau makahiki). Pono ka lōʻihi o ka papa ma muli o kou loaʻa ʻana a me ka pae o ka laulā. ʻO ka maʻamau, ʻoi aku ka kikoʻī o nā papa lōʻihi i ka hoʻohālikelike ʻia me nā papa pōkole.
3. Ikaika:
ʻO nā papa pūnaewele he ʻano like ʻole o ka poʻe hoʻomaka, waena, a me nā pae kiʻekiʻe, aʻo kekahi he pūʻulu e pili ana i kēia mau pae āpau. Pono nā papa ʻē aʻe e loaʻa iā ʻoe ka ʻike kumu ma mua o ke koho ʻana i ka papa.
Ke koho ʻana i kahi papa ma ka ʻikepili ʻikepili, koho i kahi papa kūpono loa no kāu pae hoʻonaʻauao o kēia manawa.
4. Hiki ke komo i ka papa:
Hiki ke kiʻi ʻia kekahi mau papa manuahi i loko o kahi manawa (hiki ke loaʻa) a ʻo nā mea ʻē aʻe i loaʻa no ke ola. ʻO ke koho ʻana i kahi papa hiki ke loaʻa mau ʻo ia ka mea maikaʻi loa no ka mea hiki iā ʻoe ke hoʻihoʻi mau iā lākou inā ʻaʻole maopopo i kahi kumuhana.
5. Nā papahana kākoʻo a me nā alakaʻi:
Aia kekahi mau hoʻihoʻi ʻana i ka hapa nui o nā papa manuahi a ʻo kēia mau haʻalele ʻana he palapala hōʻoia papa, kākoʻo, a me nā papahana aʻoaʻo. ʻO kekahi o kēia mau kākoʻo a me nā papahana aʻoaʻo e pili ana i nā kahua kūkākūkā, nā hale haʻi'ōlelo ola, a me nā mea hana simulation.
ʻOiai kēia haʻalele ʻana, he koho ke kōkua kālā i kekahi o kēia mau papa.
6. Palapala hōʻoia a me ke kōkua kālā:
ʻO ka palapala hōʻoia i hāʻawi ʻia ma hope o ka pau ʻana o ka papa e lilo i mea hōʻoia o ka ʻoihana. ʻOiai ʻo ka hapa nui o nā kahua hoʻonaʻauao pūnaewele e koi i kahi hōʻailona e loaʻa ai kahi palapala hoʻokaʻawale aʻo kekahi mau kahua e hāʻawi i ke kōkua kālā no nā haumāna makemake e aʻo i kēia mau papa no ka manuahi a hoʻopaʻa ʻia. E nānā pono inā loaʻa ke kōkua kālā inā ʻaʻole manuahi nā palapala hōʻoia.
He aha nā haʻawina ʻikepili ʻikepili pūnaewele maikaʻi loa?
Aia ma lalo iho nā papa ʻikepili ʻikepili manuahi maikaʻi loa.
- ʻIkepili Ikepili Pōkole
- Ka hoʻomaopopo ʻana i ka ʻepekema ʻikepili
- Hoʻomaka i ka ʻikepili ʻikepili
- Introduction to Ikepili Ikepili
- Math for Data Science
- Lean analytics hale hana
- Hoʻomaka i ka ʻikepili ʻikepili me ka hoʻohana ʻana i ka excel
- Heluhelu Bayesian: mai ka manaʻo i ka ʻikepili ʻikepili
- ʻIkepili ʻikepili Google
- E aʻo i ke code no ka ʻikepili ʻikepili.
10 ʻOi aku ka maikaʻi loa o nā haʻawina ʻikepili ʻikepili pūnaewele
1. ʻIkepili Ikepili Pōkole
- Mea maikaʻi no: Beginners
- Rating: 4.84 mai ka 5
- Duration: 15 mau minuke i kēlā me kēia lā
- anuu: Hana Hana.
ʻO ka papa pōkole ʻikepili kahi hoʻolauna kūpono i ka ʻikepili ʻikepili. Ma kēia papa, e hoʻomaka ʻoe me ka hoʻomaʻemaʻe a hoʻopau me nā hiʻohiʻona (me nā pakuhi a me nā kiʻi), a me nā ʻike nui. No ka hoʻomaopopo maikaʻi ʻana, e hoʻohana ʻia ka ʻikepili maoli e hoʻoponopono i nā pilikia ʻoihana.
Aia i loko o kēia papa kahi hoʻolauna i ka ʻikepili, a loaʻa pū kekahi mau haʻawina. I kēlā me kēia lā, loaʻa iā ʻoe he 5 mau haʻawina i kēlā me kēia lā i loko o ka manawa o 15 mau minuke.
Loaʻa i kēlā me kēia kumu aʻo kahi hui ʻana o nā hoʻolauna wikiō, nā haʻawina i kākau ʻia, nā hana lima, a me nā nīnau nīnau. Loaʻa iā ia kahi hoʻolauna i ka ʻikepili ʻikepili kahi haʻawina piha e pili ana i ka hoʻomaʻemaʻe ʻikepili, ʻike maka, a me nā ʻike hope.
2. Ka hoʻomaopopo ʻana i ka ʻepekema ʻikepili
- Mea maikaʻi no: Beginners
- Rating: ʻAʻole i'ōleloʻia
- Duration: 2 hola
- anuu: Datacamp.
ʻO ka hoʻomaopopo ʻana i ka ʻEpekema ʻIkepili e hoʻonui i kou ʻike no ka ʻepekema ʻikepili, ka ʻōlelo mīkini, ka ʻike ʻike ʻikepili, ka ʻenekinia ʻikepili, a me ka hoʻopili kapuaʻi. Aia kēia papa he 15 mau wikiō a me 48 mau hana.
Ma kēia papa, e aʻo ʻoe i nā kumu o ka ʻepekema data, hōʻiliʻili ʻikepili, mālama, hoʻomākaukau, ʻimi, ʻike maka, hoʻokolohua, a me ka wānana.
E aʻo pū ʻoe i ka wehewehe ʻikepili a me ka hoʻohui ʻana i ke ola o kēlā me kēia lā. Eia kekahi, e aʻo ʻia ʻoe i nā kuleana o kahi ʻepekema data me ka hopohopo ʻole e pili ana i ka coding.
3. Introduction To Data Analytics
- Mea maikaʻi no: Beginners
- Rating: 4.8 mai ka 5
- Duration: 6 malama
- anuu: Coursera
ʻO ka hoʻomaka ʻana i ka ʻikepili ʻikepili e lawe iā ʻoe ma o ka ʻikepili ʻikepili mai ka wā ʻōpala no ka mea ʻaʻole koi ʻia ka ʻike mua. Na kēia papa e hoʻomālamalama iā ʻoe i nā mākau koi e pono ai e hoʻomākaukau iā ʻoe no kahi ʻoihana i ka ʻikepili ʻikepili.
Ma kēia papa, e aʻo ʻoe pehea e hoʻomākaukau ai, hoʻonohonoho, kālailai a nānā i ka ʻikepili no ka nānā ʻana. Eia kekahi, e aʻo ʻia ʻoe pehea e hoʻohana ai i nā pāpalapala, SQL, a me R programming e hoʻopau i nā loiloi a me nā helu.
4. Hoʻolauna i ka ʻikepili ʻikepili
- Mea maikaʻi no: Beginners
- Rating: ʻAʻole i'ōleloʻia
- Duration: aneane nā wiki 6
- anuu: udacity.
Loaʻa i ka hoʻomaka ʻana i ka ʻikepili ʻikepili ka ʻike e pili ana i ka hana ʻana i nā nīnau, hoʻonohonoho i kāu ʻikepili i kahi ʻano hoʻohana, a hoʻoponopono i nā pilikia. Loaʻa i nā haʻawina e pili ana i ka nānā ʻana i ka ʻikepili, e ʻimi ana i nā mamana i loko, e hoʻomohala ana i kāu intuition data, a me ka hoʻoholo ʻana, nā hopena a i ʻole nā wānana.
E noʻonoʻo ʻia ʻoe i nā ala maikaʻi loa e hōʻike ai i kāu ʻike. Eia hou, e aʻo ʻoe i ka coding i kahi ala ʻoi aku ka pōkole a me ka wikiwiki me ka hoʻohana ʻana i nā hale waihona puke Python NumPy, Pandas, a me Matplotlib.
Ma ke ʻano he koi i kēia papa, pono ʻoe e ʻoluʻolu me ka hoʻolālā ʻana ma Python a me ka ʻike e pili ana i kāna mau manaʻo, ma mua o ke kau inoa ʻana i kēia papa. Inā ʻaʻole, loaʻa iā lākou kahi papa e pili ana i ka "hoʻomaka i ka papa papahana python" e lawe iā ʻoe i kēia mau mea.
5. Math for Data Science
- Mea maikaʻi no: Beginners
- Rating: ʻAʻole i'ōleloʻia
- Duration: 5-6 mau hola.
- anuu: Alisona.
Hoʻopili ʻo Math for Data Science i nā kumu o ka probability, statistics, a me linear algebra e pili ana i ka hoʻohana ʻana i ka makemakika i ka ʻepekema data. E like me ka ʻike kumu o ka makemakika e koi ʻia e kēlā me kēia ʻoihana ʻikepili (ka ʻepekema data, ka ʻikepili ʻikepili, ka loiloi ʻoihana, a i ʻole ka ʻenekini data), uhi kēia papa i kēlā me kēia ʻaoʻao i koi ʻia.
ʻAʻole like kēia papa me kēlā me kēia matematika abstract, hoʻohana ʻole ʻia. Ma Alison, e aʻo ʻoe i ka makemakika e hiki ai iā ʻoe ke hoʻoikaika i ka honua. ʻO kēia papa ke kolu o ka papa ma ka moʻo. No ka loaʻa ʻana o ka maikaʻi loa o kēia papa, pono e lawe i kēia mau papa ʻelua ma ka ʻepekema data ma mua o ka lawe ʻana i ka makemakika no ka ʻepekema data.
6. Lean Analytics Workshop
- Mea maikaʻi no: Beginners
- Rating: 4.6 mai ka 5
- Duration: 2 hola 23 minuke
- anuu: Udemy
Kōkua ʻo Learn analytics iā ʻoe e hoʻomaopopo i ke kumu o ka analytics, ka noʻonoʻo hoʻokele data, a me nā loina hoʻomaka lean. Ma kēia papa, e nānā ʻoe i ʻeono mau hiʻohiʻona o ka pili ʻana o nā kumu hoʻohālike pāʻoihana i nā mea hoʻomaka o nā nui āpau.
E aʻo pū ʻoe pehea e ʻike ai i ka manawa e neʻe ai i mua me ka hoʻoholo a hoʻopili i nā manaʻo o Lean Analytics i nā ʻoihana a me nā huahana i hoʻokumu ʻia.
7. Hoʻomaka i ka ʻIkepili ʻIke e hoʻohana ana iā Excel
- Mea maikaʻi no: Beginners
- Rating: ʻAʻole i'ōleloʻia
- Duration: 4 pule (ma 2-4 mau hola i kēlā me kēia pule)
- anuu: edX
ʻO Microsoft Excel a me kāna mau papa pivot i hoʻohui ʻia kekahi o nā hiʻohiʻona maikaʻi loa no ka nānā ʻana i ka ʻikepili. Ma kēia papa, e aʻo ʻoe pehea e hana ai i ka ʻikepili ʻikepili me ka hoʻohana ʻana i nā hiʻohiʻona punahele maikaʻi loa o Excel.
I ka Introduction to data analysis using excel, e ʻike ʻoe i ka hana ʻana i nā papa pivot ma Excel me ka hoʻohana ʻana i nā lālani a me nā kolamu. E ʻike pū ʻoe i ka maikaʻi o nā pivots Excel i ka hana, me kona hiki ke hōʻuluʻulu i ka ʻikepili ma nā ʻano like ʻole, hoʻomaʻamaʻa i ka ʻimi ʻikepili wikiwiki, a hoʻopuka i ka ʻike ʻike mai ka ʻikepili i hōʻiliʻili ʻia.
8. Heluhelu Bayesian: Mai ka Manaʻo i ka ʻIke ʻIkepili
- Mea maikaʻi no: Kuwaena
- Rating: 4.6 mai ka 5
- Duration: 12 hola
- anuu: Coursera
E hoʻokomo ʻia ka ʻaoʻao Bayesian i ka ʻikepili ma kēia papa ma o ke aʻo ʻana i ka probability and analysis data. Eia kekahi, e aʻo ʻia nā kumu o ke ala Bayesian a me kāna noi ʻana i nā ʻano ʻikepili maʻamau.
E hoʻohālikelike ʻia ka ʻaoʻao Bayesian me ke ala Frequentist a me nā mea maikaʻi o ke ala Bayesian. No ka hana ʻana i kahi ʻano hoʻonaʻauao hoihoi, hoʻohui kēia papa i nā wikiō haʻiʻōlelo, nā hōʻikeʻike kamepiula, nā heluhelu, nā hoʻomaʻamaʻa, a me nā papa kūkākūkā.
9. ʻIkepili ʻIkepili Google
- Mea maikaʻi no: beginners
- Rating: 4.8 mai ka 5
- Duration: 6 mahina (ma 10 mau hola i kēlā me kēia pule)
- anuu: Coursera
Hāʻawi ka ʻikepili ʻikepili Google iā ʻoe i ka hoʻomaopopo piha ʻana i nā kaʻina hana a me nā ʻano hana a ka mea ʻikepili ʻikepili ʻōpio a i ʻole pili i kēlā me kēia lā.
Ma kēia papa, e aʻo pū ʻoe i nā ʻano loiloi koʻikoʻi e pili ana i ka hoʻomaʻemaʻe ʻana i ka ʻikepili, ka nānā ʻana, a me ka ʻike ʻana me ka hoʻohana ʻana i kēia mau mea hana: spreadsheets, SQL, R programming, a me Tableau. E aʻo pū ʻoe pehea e hōʻike ai i nā ʻike ʻikepili ma nā dashboards, nā hōʻikeʻike, a me nā paepae ʻike kaulana.
10. E aʻo i ke code no ka ʻikepili ʻikepili
- Mea maikaʻi no: beginners
- Rating: 3.5 mai ka 5
- Duration: 24 hola
- anuu: OpenLearn.
E aʻo iā ʻoe e hoʻopaʻa inoa no ka ʻikepili ʻikepili e aʻo iā ʻoe pehea e hana ai i kāu polokalamu kamepiula me ka coding (hoʻokahi laina code i ka manawa). Ma muli o ka kaulana o ka python ma nā kula kula āpau, ʻo ia ka ʻōlelo papahana i hoʻohana ʻia ma kēia papa.
Ke hoʻohana nei i ka ʻikepili maoli mai ka World Bank, ka World Health Organization, a me nā hui ʻē aʻe, e alakaʻi ʻia nā hoʻomaʻamaʻa coding a me nā loiloi kākau me ka hoʻohana ʻana i ka platform Jupyter Notebooks kaulana. ʻO kēia ka mea e hiki ai iā ʻoe ke ʻike koke i ka hopena o ka holo ʻana i kāu code a maʻalahi iā ʻoe ke ʻike a hoʻoponopono i nā hewa.
Ma kēia papa, e aʻo ʻoe pehea e komo ai i ka ʻikepili wehe, hoʻomākaukau iā ia no ka nānā ʻana, hana i nā hiʻohiʻona, a palapala a hoʻolaha i nā loiloi ma ka lehulehu a me ka pilikino.
Nā nīnau nīnau pinepine ma On Hāʻawi ʻia nā haʻawina ʻikepili ʻikepili pūnaewele manuahi
He aha ka papa ʻikepili ʻikepili manuahi maikaʻi loa?
ʻO ka papa pōkole ʻikepili ʻikepili na CareerFoundry
Ua like anei ka ʻepekema ʻikepili me ka ʻikepili ʻikepili?
ʻAʻole.
He aha nā manawa hana i loaʻa iaʻu inā e aʻo wau i ka ʻikepili ʻikepili?
Me ka ʻikepili ʻikepili, hiki iā ʻoe ke lilo i ʻikepili ʻikepili, ʻikepili naʻauao ʻoihana, ʻepekema data, ʻenekinia ʻikepili, loiloi hana, luna papahana, ʻōnaehana ʻōnaehana IT a me nā mea hou aku.
Ua kūpono anei nā papa ʻikepili a pau no ka poʻe hoʻomaka?
ʻAʻole, pono kekahi mau papa i ka ʻike pono i kekahi mau kula ma mua o kou hiki ke koho i ka papa.
Pehea ka nui o ka ʻikepili ʻikepili i kahi ʻoihana?
ʻO ka ʻikepili ʻikepili ka mea huna i ka loiloi hana, ka hoʻonui kālā a me ka hoʻoholo pololei ʻana i kēlā me kēia ʻoihana.
Ke hoʻolaha pū mākou
- ʻO 10 mau palapala hōʻoia ʻikepili maikaʻi loa ma ka pūnaewele
- 10 mau palapala hōʻoia no ka poʻe hoʻomaka
- 20 mau polokalamu ʻepekema data maikaʻi loa ma ka pūnaewele
- 10 maikaʻi loa manuahi ʻikepili hōʻoia hōʻoia
- ʻO 10 mau kula kiʻekiʻe no ka ʻepekema data ma USA.
Ka Hopena:
Me he mea lā e kamaʻilio ana nā mea a pau e pili ana i ka ʻikepili ʻikepili a ua like ʻoe me "He aha kēia ʻikepili ʻikepili?" E like me ka mea i ʻōlelo mua ʻia, manaʻolana mākou ua hiki iā ʻoe ke hoʻomaopopo i ke ʻano o ka ʻikepili ʻikepili.
Manaʻolana mākou ua hiki iā ʻoe ke koho mai nā ʻano papa ʻikepili manuahi manuahi. Makemake mākou e lohe mai iā ʻoe!