10 საუკეთესო უფასო ონლაინ მონაცემთა ანალიტიკის კურსი

By
ვიქტორია
-
0
3230
მონაცემთა ანალიზის უფასო ონლაინ კურსები
მონაცემთა ანალიზის უფასო ონლაინ კურსები

არის თუ არა უფასო ონლაინ მონაცემთა ანალიზის კურსები? რა თქმა უნდა, არსებობენ! ეს კურსები არ არის მხოლოდ მომგებიანი იმიტომ, რომ ისინი უფასოა, ან უბრალოდ იმიტომ, რომ ისინი ონლაინ და თვითნაკეთია, მაგრამ გამოიცანით რა? ისინი უმაღლესი დონის არიან!

ვინაიდან მონაცემთა ანალიტიკა ბიზნესის გადამწყვეტი კომპონენტია, იზრდება მოთხოვნა მონაცემთა ანალიტიკის სპეციალისტებზე. ტექნოლოგიის ევოლუცია და მონაცემებზე დამოკიდებული გადაწყვეტილებების ყოველდღიური ზრდა ასევე იყო საქმის შესწავლა.

უეცრად, მონაცემთა ანალიტიკა, როგორც ჩანს, აქტუალური თემაა, რაც გაინტერესებთ, რა არის ეს. თქვენ არ გჭირდებათ მეტი ყურება; World Scholars Hub-ს აქვს საუკეთესო გადაწყვეტილებები!

სარჩევი

რა არის მონაცემთა ანალიზი?

მონაცემთა ანალიტიკა არის ზოგადი სახელი სხვადასხვა ტიპის მონაცემთა ანალიზისთვის. იგი ეხება არსებული შეხედულებებისა და ტენდენციების გამოყენებას კონკრეტული პრობლემის გადასაჭრელად. მარტივი სიტყვებით, მონაცემთა ანალიზი ეხება მონაცემთა ან სტატისტიკის სისტემატურ ანალიზს.

მონაცემთა შაბლონების გაგებისა და გამოყენების საფუძველზე, მონაცემთა ანალიტიკა არის მეცნიერულად ეფექტური გადაწყვეტილების მიღება ბოლომდე. მეცნიერულად იმ გაგებით, რომ გადაწყვეტილების მიღებამდე მონაცემებმა უნდა გაიაროს სხვადასხვა ნაბიჯები და პროცესები.

ნებისმიერი ტიპის ინფორმაცია შეიძლება დაექვემდებაროს მონაცემთა ანალიტიკას, რადგან ეს არის მუშაობის ოპტიმიზაციის, მოგების მაქსიმალური და ზუსტი გადაწყვეტილების მიღების საიდუმლო ყველა ბიზნესში.

მონაცემთა ანალიტიკის კიდევ ერთი ლამაზი რამ არის მისი სამუშაო მრავალფეროვნება. მონაცემთა ანალიტიკით შეგიძლიათ იყოთ მონაცემთა ანალიტიკოსი, ბიზნეს დაზვერვის ანალიტიკოსი, მონაცემთა მეცნიერი, მონაცემთა ინჟინერი, ოპერაციული ანალიტიკოსი, პროექტის მენეჯერი ან IT სისტემების ანალიტიკა, რომ ვთქვათ მხოლოდ რამდენიმე.

მონაცემთა ანალიტიკაში ჩართულია სხვადასხვა ნაბიჯი და ეს ყველაფერი ბიზნესის ზრდისთვისაა. თითოეულ ამ ეტაპს აქვს ბიზნესის ეფექტურობის გასაღები.

რა ნაბიჯებია ჩართული მონაცემთა ანალიტიკაში?

ქვემოთ მოცემულია 4 ნაბიჯი, რომელიც ჩართულია მონაცემთა ანალიტიკაში:

1. აღწერილობითი ანალიტიკა:

აღწერითი ანალიტიკა ეხება იმაზე, თუ რამდენად კარგად მიდის ბიზნესი. ყველაზე ხშირად დასმული კითხვა ამ ეტაპზე არის "რა ხდება თქვენს ბიზნესში?"

მონაცემთა ანალიტიკის ამ ასპექტში ღრმა ინფორმაცია არ არის საჭირო. ის პასუხობს კითხვას, არის თუ არა ბიზნესის შეუფერხებელი წარმართვა. ამიტომ, პასუხი ხშირად არ არის კარგად დეტალური.

2. დიაგნოსტიკური ანალიზი:

ეს არის ნაბიჯი აღწერითი ანალიტიკის შემდეგ. დიაგნოსტიკური ანალიტიკა ეხება პრობლემის ძირეულ მიზეზს. ამ ეტაპზე დასმული კითხვა ყოველთვის იწყება ა რატომ. მაგალითად: "რატომ ხდება ეს თქვენს ბიზნესში?"

ბიზნესის შესახებ კარგად დაწვრილებითი ინფორმაციით, „რატომ“ პრობლემა ირკვევა. ეს ეტაპი ხელს უწყობს ბიზნეს ანომალიების იდენტიფიცირებას.

3. პროგნოზირებადი ანალიტიკა:

ეს არის ნაბიჯი დიაგნოსტიკური ანალიზის შემდეგ. პროგნოზირებულ ანალიტიკაში წინა სტატისტიკა და ალგორითმები გამოიყენება რეკომენდაციების გასაცემად. ყველაზე ხშირად დასმული კითხვა ამ ეტაპზე არის „რა მოხდება მომავალში?“

ეს ტექნიკა ეფუძნება ტენდენციებსა და ნიმუშებს წლების განმავლობაში. იგი გამოიყენება იმის დასადგენად, განმეორდება თუ არა კონკრეტული ტენდენცია. ის ასევე ხელს უწყობს საუკეთესო რეკომენდაციების მიწოდებას მომავალი მოვლენებისთვის.

4. რეცეპტური ანალიტიკა:

ეს არის ნაბიჯი პროგნოზირებადი ანალიტიკის შემდეგ. რეცეპტური ანალიტიკა განსაზღვრავს მოქმედების საუკეთესო არჩევანს. ეს სფერო გვეხმარება პასუხის გაცემაში „რა უნდა გაკეთდეს?“

ის განსაზღვრავს რა უნდა გააკეთოს და რა არა. ეს შეიძლება გამოყენებულ იქნას მომხმარებლების რჩევისთვის შესაძლო შედეგების შესახებ და რა უნდა გაკეთდეს ბიზნესის მაქსიმალური ოპტიმიზაციისთვის. ამ ეტაპზე, გაურკვევლობის პირობებშიც კი, მიღებულია მონაცემების საფუძველზე მიღებული გადაწყვეტილება.

რა უნდა მოძებნოთ მონაცემთა ანალიზის უფასო ონლაინ კურსის არჩევისას

თქვენთვის შესაფერისი კურსის არჩევა გაცილებით მეტი სამუშაოა, ვიდრე თქვენ ფიქრობთ. ზოგიერთი ფაქტორი უნდა იქნას გათვალისწინებული ონლაინ კურსზე ჩართვამდე.

ქვემოთ მოცემულია რამდენიმე ფაქტორი, რომელიც გასათვალისწინებელია უფასო ონლაინ მონაცემთა ანალიზის კურსის არჩევისას:

1. სანდოობა და რეიტინგი:

ეს უნდა იქნას გათვალისწინებული ნებისმიერი კურსის არჩევამდე. ეს მოიცავს სტუდენტების მიმოხილვებს, რომლებმაც ადრე გაიარეს კურსი. ის განსაზღვრავს, თუ რამდენად შეიძლება იყოს კურსის ნდობა. თქვენ არ გსურთ მონაწილეობა მიიღოთ კურსზე და გააცნობიეროთ, რომ ის 1.0 რეიტინგითაა. შენ ეს არ მოგწონს, არა?

2. კურსის ხანგრძლივობა:

ონლაინ კურსები შეიძლება იყოს მოკლევადიანი (რამდენიმე საათიდან კვირამდე) ან გრძელვადიანი (თვეებიდან წლამდე). კურსის ხანგრძლივობა უნდა იყოს დამოკიდებული თქვენს ხელმისაწვდომობაზე და ყოვლისმომცველობის დონეზე. ზოგადად, გრძელვადიანი კურსები ხშირად უფრო დეტალურია მოკლევადიან კურსებთან შედარებით.

3. ინტენსივობა:

ონლაინ კურსები არის დამწყებთათვის, შუალედური და მოწინავე კურსების მრავალფეროვნება, ზოგი კი არის სერია, რომელიც შედგება ყველა ამ ეტაპისგან. სხვა კურსები მოითხოვს, რომ გქონდეთ საბაზისო ცოდნა კურსზე ჩართვამდე.

მონაცემთა ანალიტიკის კურსის არჩევისას შეარჩიეთ კურსი, რომელიც ყველაზე შესაფერისია თქვენი ამჟამინდელი განათლების დონისთვის.

4. კურსის ხელმისაწვდომობა:

ზოგიერთი უფასო კურსი ხელმისაწვდომია დროის დიაპაზონში (დროებით ხელმისაწვდომი), ზოგი კი სიცოცხლისთვის. მუდმივი ხელმისაწვდომობის კურსის არჩევა საუკეთესოა, რადგან ყოველთვის შეგიძლიათ მიმართოთ მათ საგნის შესახებ გაურკვევლობის შემთხვევაში.

5. მხარდაჭერისა და მენტორობის პროგრამები:

უფასო კურსების უმეტესობაში არის გარკვეული თანხები და ეს თანხები მოიცავს კურსის სერთიფიკატებს, მხარდაჭერას და მენტორობის პროგრამებს. ამ მხარდაჭერისა და მენტორობის ზოგიერთი პროგრამა მოიცავს სადისკუსიო პლატფორმებს, ცოცხალ ლექციებს და სიმულაციის ინსტრუმენტებს.

მიუხედავად ამ გაყვანისა, ფინანსური დახმარება არის ვარიანტი ზოგიერთ ამ კურსში.

6. გასაზიარებელი სერთიფიკატი და ფინანსური დახმარება:

კურსის დასრულების შემდეგ გაცემული სერთიფიკატი ემსახურება პროფესიონალიზმის დადასტურებას. მიუხედავად იმისა, რომ ონლაინ სასწავლო პლატფორმების უმეტესობა მოითხოვს ჟეტონს გაზიარებადი სერთიფიკატის მისაღებად, მაშინ როდესაც ზოგიერთი პლატფორმა სთავაზობს ფინანსურ დახმარებას სტუდენტებს, რომლებსაც სურთ ამ კურსების უფასოდ შესწავლა და მაინც სერტიფიცირებული. დარწმუნდით, რომ შეამოწმეთ არის თუ არა ფინანსური დახმარება, თუ სერთიფიკატები უფასო არ არის.

რა არის საუკეთესო უფასო ონლაინ მონაცემთა ანალიტიკის კურსები?

ქვემოთ მოცემულია საუკეთესო უფასო ონლაინ მონაცემთა ანალიტიკის კურსები:

10 საუკეთესო უფასო ონლაინ მონაცემთა ანალიტიკის კურსი

1. მონაცემთა ანალიზის მოკლე კურსი

  • საუკეთესო  Beginners
  • რეიტინგი: 4.84 5 გარეთ
  • ხანგრძლივობა: ყოველდღიურად 15 წუთი
  • პლატფორმა: კარიერა სამსხმელო.

მონაცემთა ანალიტიკის მოკლე კურსი არის მონაცემთა ანალიტიკის პრაქტიკული შესავალი. ამ კურსში დაიწყებთ გაწმენდით და დაასრულებთ ვიზუალიზაციებით (მათ შორის დიაგრამები და გრაფიკები) და ძირითადი შეხედულებები. უკეთესი გაგებისთვის, რეალური მონაცემთა ნაკრები გამოყენებული იქნება ბიზნეს საკითხების გადასაჭრელად.

ეს კურსი შეიცავს მონაცემთა შესავალს და ასევე შეიცავს რამდენიმე სავარჯიშოს. ყოველდღე იღებთ 5 დღიურ გაკვეთილს თვით ტემპით, დროის დიაპაზონში 15 წუთი.

თითოეული სახელმძღვანელო შეიცავს ვიდეო შესავალის, წერილობითი გაკვეთილების, პრაქტიკული დავალებებისა და ინტერაქტიული ვიქტორინების ნაზავს. ის შეიცავს შესავალს მონაცემთა ანალიტიკაში, რომელიც არის ყოვლისმომცველი კვლევა, რომელიც მოიცავს მონაცემთა გაწმენდას, ვიზუალიზაციას და საბოლოო შეხედულებებს.

2. მონაცემთა მეცნიერების გაგება

  • საუკეთესო Beginners
  • რეიტინგი: არ არის მითითებული
  • ხანგრძლივობა: 2 საათი
  • პლატფორმა: მონაცემთა ბანაკი.

მონაცემთა მეცნიერების გაგება გააფართოვებს თქვენს ცოდნას მონაცემთა მეცნიერების, მანქანის ენის, მონაცემთა ვიზუალიზაციის, მონაცემთა ინჟინერიისა და ღრუბლოვანი გამოთვლის შესახებ. ეს კურსი მოიცავს 15 ვიდეოს და 48 სავარჯიშოს.

ამ კურსში თქვენ შეისწავლით მონაცემთა მეცნიერების საფუძვლებს, მონაცემთა შეგროვებას, შენახვას, მომზადებას, კვლევას, ვიზუალიზაციას, ექსპერიმენტებს და პროგნოზირებას.

თქვენ ასევე შეისწავლით მონაცემთა ინტერპრეტაციას და ჩართვას ყოველდღიურ ცხოვრებაში. ასევე, თქვენ გასწავლით მონაცემთა მეცნიერის როლებს კოდირებაზე ფიქრის გარეშე.

3. შესავალი მონაცემთა ანალიტიკაში

  • საუკეთესო Beginners
  • რეიტინგი: 4.8 5 გარეთ
  • ხანგრძლივობა: 6 თვის
  • პლატფორმა: კურსრა.

მონაცემთა ანალიტიკის შესავალი გადაგიყვანთ მონაცემთა ანალიტიკაში ნულიდან, რადგან არ არის საჭირო წინასწარი გამოცდილება. ეს კურსი გაგაცნობთ თქვენთვის საჭირო უნარებს, რათა მოემზადოთ მონაცემთა ანალიტიკაში კარიერისთვის.

ამ კურსზე თქვენ შეისწავლით თუ როგორ მოამზადოთ, მოაწყოთ, გააანალიზოთ და ვიზუალიზაცია მოახდინოთ ანალიზისთვის. ასევე, თქვენ გასწავლით თუ როგორ გამოიყენოთ ცხრილები, SQL და R პროგრამირება ანალიზებისა და გამოთვლების დასასრულებლად.

4. მონაცემთა ანალიზის შესავალი

  • საუკეთესო Beginners
  • რეიტინგი: არ არის მითითებული
  • ხანგრძლივობა: დაახლოებით 6 კვირის განმავლობაში
  • პლატფორმა: სისველე.

მონაცემთა ანალიზის შესავალი შეიცავს ინფორმაციას იმის შესახებ, თუ როგორ უნდა გააკეთოთ მოთხოვნები, მოაწყოთ თქვენი მონაცემები გამოსაყენებელ ფორმატში და გადაჭრას ნებისმიერი პრობლემა. ის ასევე შეიცავს გაკვეთილებს მონაცემების შესწავლაზე, მასში შაბლონების ძიებაზე, თქვენი მონაცემების ინტუიციის განვითარებაზე და განსჯის, დასკვნების ან წინასწარმეტყველების გამოტანის შესახებ.

თქვენ ასევე განიხილება საუკეთესო გზები თქვენი დასკვნების გამოხატვისთვის. გარდა ამისა, თქვენ ისწავლით კოდირებას უფრო ლაკონური და სწრაფი გზით Python ბიბლიოთეკების NumPy, Pandas და Matplotlib გამოყენებით.

როგორც ამ კურსის წინაპირობა, თქვენ კომფორტულად უნდა გქონდეთ პროგრამირება Python-ში და იცოდეთ მისი კონცეფციები, ამ კურსზე ჩარიცხვამდე. თუ არა, მათ აქვთ კურსი „პითონის პროგრამირების კურსზე შესავალი“, რომელიც გაგაცნობთ მათ.

5. მათემატიკა მონაცემთა მეცნიერებისთვის

  • საუკეთესო Beginners
  • რეიტინგი: არ არის მითითებული
  • ხანგრძლივობა: 5-6 საათი.
  • პლატფორმა: ალისონი

მათემატიკა მონაცემთა მეცნიერებისთვის მოიცავს ალბათობის, სტატისტიკის და ხაზოვანი ალგებრის საფუძვლებს, რადგან ისინი დაკავშირებულია მათემატიკის გამოყენებასთან მონაცემთა მეცნიერებაში. ვინაიდან მათემატიკის საბაზისო გაგება საჭიროა ყველა მონაცემთა პროფესიონალისთვის (მონაცემთა მეცნიერი, მონაცემთა ანალიტიკოსი, ბიზნეს ანალიტიკოსი ან მონაცემთა ინჟინერი), ეს კურსი მოიცავს ყველა საჭირო ასპექტს.

ეს კურსი ყველა აბსტრაქტული, გამოუყენებელი მათემატიკისგან განსხვავებით. ალისონში თქვენ ისწავლით მათემატიკას, რომელიც საშუალებას მოგცემთ გავლენა მოახდინოთ სამყაროზე. ეს კურსი სერიის მესამე კურსია. იმისათვის, რომ მიიღოთ საუკეთესო შედეგი ამ კურსიდან, მიზანშეწონილია გაიაროთ ეს პირველი ორი კურსი მონაცემთა მეცნიერების შესახებ, სანამ მათემატიკას ჩაატარებთ მონაცემთა მეცნიერებაში.

6. Lean Analytics სემინარი

  • საუკეთესო Beginners
  • რეიტინგი: 4.6 5 გარეთ
  • ხანგრძლივობა: 2 საათი 23 წუთი
  • პლატფორმა: უდემი.

Learn ანალიტიკის სემინარი გეხმარებათ გაიგოთ ანალიტიკის საფუძვლები, მონაცემებზე ორიენტირებული აზროვნება და მჭლე გაშვების პრინციპები. ამ კურსში თქვენ შეხედავთ ექვს მაგალითს, თუ როგორ უკავშირდება ბიზნეს მოდელები ყველა ზომის დამწყებ კომპანიას.

თქვენ ასევე შეისწავლით, თუ როგორ უნდა იცოდეთ დრო, რომ წინ წახვიდეთ გადაწყვეტილების მისაღებად და გამოიყენოთ Lean Analytics ცნებები დამკვიდრებულ ბიზნესებსა და პროდუქტებზე.

7. მონაცემთა ანალიზის შესავალი Excel- ის გამოყენებით

  • საუკეთესო  Beginners
  • რეიტინგი: არ არის მითითებული
  • ხანგრძლივობა: 4 კვირა (კვირაში 2-4 საათი)
  • პლატფორმა: edX.

Microsoft Excel და მისი ინტეგრირებული კრებსითი ცხრილები მონაცემთა ანალიზის ერთ-ერთი საუკეთესო ანალიტიკური ფუნქციაა. ამ კურსში თქვენ შეისწავლით თუ როგორ უნდა შეასრულოთ მონაცემთა ანალიზი Excel-ის ყველაზე პოპულარული ფუნქციების გამოყენებით.

Excel-ის გამოყენებით მონაცემთა ანალიზის შესავალში, თქვენ აღმოაჩენთ, თუ როგორ უნდა გააკეთოთ კრებსითი ცხრილები Excel-ში რიგებისა და სვეტების დიაპაზონის გამოყენებით. თქვენ ასევე მოწმენი იქნებით Excel-ის პივოტების ეფექტურობის შესახებ, მათ შორის მისი შესაძლებლობების შეჯამება მონაცემთა სხვადასხვა გზით, ხელი შეუწყოს მონაცემთა სწრაფ შესწავლას და შეგროვებული მონაცემებიდან გამჭრიახი ცოდნის გამომუშავებას.

8. ბაიესის სტატისტიკა: კონცეფციიდან მონაცემთა ანალიზამდე

  • საუკეთესო საშუალო
  • რეიტინგი: 4.6 5 გარეთ
  • ხანგრძლივობა: 12 საათი
  • პლატფორმა: კურსრა.

სტატისტიკისადმი ბაიესისეული მიდგომა დაინერგება ამ კურსში ალბათობისა და მონაცემთა ანალიზის შესწავლის გზით. ასევე, ისწავლება ბაიესის მიდგომის საფუძვლები, ისევე როგორც მისი გამოყენება ტიპიურ მონაცემთა ტიპებზე.

ბაიესის მიდგომა კონტრასტში იქნება სიხშირის მიდგომისა და ასევე ბაიესის მიდგომის უპირატესობებთან. საინტერესო სასწავლო გარემოს შესაქმნელად, ეს კურსი აერთიანებს სალექციო ვიდეოებს, კომპიუტერულ დემონსტრაციებს, კითხვას, სავარჯიშოებს და დისკუსიის დაფებს.

9. Google მონაცემთა ანალიზი

  • საუკეთესო დამწყებთათვის
  • რეიტინგი: 4.8 5 გარეთ
  • ხანგრძლივობა: 6 თვე (კვირაში 10 საათი)
  • პლატფორმა: კურსრა.

Google მონაცემთა ანალიტიკა გაძლევთ საფუძვლიანად გაიგოთ პროცედურები და მეთოდები, რომლებსაც ყოველდღიურად იყენებს უმცროსი ან ასოცირებული მონაცემთა ანალიტიკოსი.

ამ კურსში თქვენ ასევე შეისწავლით ანალიზის მნიშვნელოვან მეთოდებს, რომლებიც მოიცავს მონაცემთა გაწმენდას, ანალიზს და ვიზუალიზაციას ამ ინსტრუმენტების გამოყენებით: ცხრილები, SQL, R პროგრამირება და Tableau. თქვენ ასევე შეისწავლით თუ როგორ აჩვენოთ მონაცემების დასკვნები დაფებზე, პრეზენტაციებსა და პოპულარულ ვიზუალიზაციის პლატფორმებზე.

10. ისწავლეთ მონაცემთა ანალიზის კოდირება

  • საუკეთესო დამწყებთათვის
  • რეიტინგი: 3.5 5 გარეთ
  • ხანგრძლივობა: 24 საათი
  • პლატფორმა: OpenLearn.

ისწავლეთ კოდირება მონაცემთა ანალიზისთვის, გასწავლით როგორ შექმნათ თქვენი კომპიუტერული პროგრამები კოდირებით (კოდის ერთი ხაზი ერთდროულად). ყველა აკადემიურ სფეროში პითონის პოპულარობის გამო, ეს არის პროგრამირების ენა, რომელიც გამოიყენება ამ კურსში.

მსოფლიო ბანკის, ჯანდაცვის მსოფლიო ორგანიზაციისა და სხვა ორგანიზაციების რეალური მონაცემების გამოყენებით, ჩატარდება კოდირების სავარჯიშოები და ჩაწერის ანალიზები ცნობილი Jupyter Notebooks პლატფორმის გამოყენებით. ეს საშუალებას მოგცემთ მყისიერად ნახოთ თქვენი კოდის გაშვების შედეგი და გაგიადვილოთ შეცდომების აღმოჩენა და გამოსწორება.

ამ კურსში თქვენ შეისწავლით თუ როგორ შეხვიდეთ ღია მონაცემებზე, მოამზადოთ ისინი ანალიზისთვის, შექმნათ ვიზუალიზაცია და გაავრცელოთ ანალიზი საჯარო და კერძო.

ხშირად დასმული კითხვები მონაცემთა ანალიზის უფასო ონლაინ კურსები

რა არის საუკეთესო უფასო ონლაინ მონაცემთა ანალიზის კურსი?

მონაცემთა ანალიტიკის მოკლე კურსი CareerFoundry-ის მიერ

მონაცემთა მეცნიერება იგივეა რაც მონაცემთა ანალიტიკა?

პოსტები

რა სამუშაო შესაძლებლობები მაქვს ჩემთვის, თუ მონაცემთა ანალიტიკას ვსწავლობ?

მონაცემთა ანალიტიკით შეგიძლიათ იყოთ მონაცემთა ანალიტიკოსი, ბიზნეს დაზვერვის ანალიტიკოსი, მონაცემთა მეცნიერი, მონაცემთა ინჟინერი, ოპერატიული ანალიტიკოსი, პროექტის მენეჯერი, IT სისტემების ანალიტიკა და მრავალი სხვა.

მონაცემთა ანალიტიკის ყველა კურსი შესაფერისია დამწყებთათვის?

არა, ზოგიერთ კურსს გარკვეული წინაპირობა სჭირდება ზოგიერთ სფეროში, სანამ კურსზე მონაწილეობას შეძლებთ.

რამდენად მნიშვნელოვანია მონაცემთა ანალიტიკა ბიზნესისთვის?

მონაცემთა ანალიტიკა არის მუშაობის ოპტიმიზაციის, მოგების მაქსიმალური და ზუსტი გადაწყვეტილების მიღების საიდუმლო ყველა ბიზნესში.

ჩვენ ასევე გირჩევთ

დასკვნა:

მოულოდნელად, როგორც ჩანს, ყველა საუბრობს მონაცემთა ანალიტიკაზე და თქვენ ასე ფიქრობთ: "როგორია ეს მონაცემთა ანალიტიკა?" როგორც ადრე დაგპირდით, ვიმედოვნებთ, რომ თქვენ გესმით, რა არის მონაცემთა ანალიტიკა.

ჩვენ ასევე ვიმედოვნებთ, რომ თქვენ შეძელით არჩევანის გაკეთება მონაცემთა ანალიტიკის სხვადასხვა უფასო კურსებიდან. ჩვენ გვსურს მოვისმინოთ თქვენგან!