តើមានវគ្គសិក្សា វិភាគទិន្នន័យតាមអ៊ីនធឺណិត ដោយឥតគិតថ្លៃទេ? ពិតណាស់មាន! វគ្គសិក្សាទាំងនេះមិនគ្រាន់តែជាអត្ថប្រយោជន៍ដោយសារតែពួកគេឥតគិតថ្លៃ ឬគ្រាន់តែដោយសារតែពួកគេតាមអ៊ីនធឺណិត និងដំណើរការដោយខ្លួនឯងប៉ុណ្ណោះ ប៉ុន្តែទាយមើលថាម៉េច? ពួកគេពូកែជាងគេ!
ដោយសារការវិភាគទិន្នន័យគឺជាធាតុផ្សំដ៏សំខាន់នៃអាជីវកម្ម នោះមានតម្រូវការកើនឡើងសម្រាប់អ្នកឯកទេសវិភាគទិន្នន័យ។ ការវិវត្តន៍នៃបច្ចេកវិទ្យា និងការកើនឡើងប្រចាំថ្ងៃនៃការសម្រេចចិត្តដែលពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យក៏ជាករណីសិក្សាផងដែរ។
ភ្លាមៗនោះ ការវិភាគទិន្នន័យហាក់ដូចជាប្រធានបទក្តៅ ដែលធ្វើឲ្យអ្នកឆ្ងល់ថាតើវាជាអ្វី។ អ្នកមិនចាំបាច់មើលទៀតទេ។ World Scholars Hub មានដំណោះស្រាយល្អបំផុត!
មាតិកា
តើការវិភាគទិន្នន័យជាអ្វី?
ការវិភាគទិន្នន័យគឺជាឈ្មោះទូទៅសម្រាប់ប្រភេទនៃការវិភាគទិន្នន័យផ្សេងៗ។ វាដោះស្រាយជាមួយនឹងការប្រើប្រាស់ការយល់ដឹង និងនិន្នាការដែលមាន ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាជាក់លាក់ណាមួយ។ នៅក្នុងពាក្យសាមញ្ញ ការវិភាគទិន្នន័យទាក់ទងនឹងការវិភាគទិន្នន័យ ឬស្ថិតិជាប្រព័ន្ធ។
ដោយផ្អែកលើការយល់ដឹង និងការអនុវត្តគំរូទិន្នន័យ ការវិភាគទិន្នន័យគឺដល់ទីបញ្ចប់ដែលការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពបែបវិទ្យាសាស្ត្រត្រូវបានធ្វើឡើង។ តាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រ ក្នុងន័យថា ទិន្នន័យត្រូវឆ្លងកាត់ជំហាន និងដំណើរការផ្សេងៗ មុនពេលការសម្រេចចិត្តអាចត្រូវបានធ្វើឡើង។
ប្រភេទនៃព័ត៌មានណាមួយអាចត្រូវបានទទួលរងនូវការវិភាគទិន្នន័យព្រោះវាជាអាថ៌កំបាំងក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ ការបង្កើនប្រាក់ចំណេញ និងការសម្រេចចិត្តត្រឹមត្រូវនៅក្នុងគ្រប់អាជីវកម្ម។
រឿងដ៏ស្រស់ស្អាតមួយទៀតអំពីការវិភាគទិន្នន័យគឺភាពសម្បូរបែបនៃការងាររបស់វា។ ជាមួយនឹងការវិភាគទិន្នន័យ អ្នកអាចជាអ្នកវិភាគទិន្នន័យ អ្នកវិភាគពាណិជ្ជកម្ម ភាពវៃឆ្លាត អ្នកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ វិស្វករទិន្នន័យ អ្នកវិភាគប្រតិបត្តិការ អ្នកគ្រប់គ្រងគម្រោង ឬអ្នកវិភាគប្រព័ន្ធ IT ដើម្បីនិយាយតែពីរបីប៉ុណ្ណោះ។
មានជំហានផ្សេងៗពាក់ព័ន្ធនឹងការវិភាគទិន្នន័យ ហើយទាំងអស់នេះ គឺសម្រាប់ការរីកចម្រើននៃអាជីវកម្ម។ ដំណាក់កាលនីមួយៗនៃដំណាក់កាលទាំងនេះមានគន្លឹះនៃប្រសិទ្ធភាពអាជីវកម្ម។
តើជំហានអ្វីខ្លះដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការវិភាគទិន្នន័យ?
ខាងក្រោមនេះជាជំហានទាំង 4 ដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការវិភាគទិន្នន័យ៖
1. ការវិភាគពិពណ៌នា៖
ការវិភាគបែបពិពណ៌នាទាក់ទងនឹងរបៀបដែលអាជីវកម្មដំណើរការបានល្អ។ សំណួរដែលគេសួរញឹកញាប់បំផុតនៅដំណាក់កាលនេះគឺ "តើមានអ្វីកើតឡើងនៅក្នុងអាជីវកម្មរបស់អ្នក?"
នៅក្នុងទិដ្ឋភាពនៃការវិភាគទិន្នន័យនេះ ព័ត៌មានស៊ីជម្រៅគឺមិនចាំបាច់ទេ។ វាឆ្លើយសំណួរថាតើអាជីវកម្មដំណើរការរលូនឬអត់។ ដូច្នេះ ចម្លើយច្រើនតែមិនសូវលម្អិតទេ។
2. ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យ៖
នេះគឺជាជំហានបន្ទាប់ពីការវិភាគពិពណ៌នា។ ការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យទាក់ទងនឹងមូលហេតុឫសគល់នៃបញ្ហា។ សំណួរដែលសួរនៅដំណាក់កាលនេះតែងតែចាប់ផ្តើមដោយ ក ហេតុអ្វី. ឧទាហរណ៍៖ "ហេតុអ្វីបានជារឿងនេះកើតឡើងចំពោះអាជីវកម្មរបស់អ្នក?"
ជាមួយនឹងព័ត៌មានលម្អិតអំពីអាជីវកម្ម បញ្ហា "ហេតុអ្វី" ត្រូវបានបង្ហាញឱ្យឃើញ។ ដំណាក់កាលនេះជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណភាពមិនប្រក្រតីនៃអាជីវកម្ម។
3. ការវិភាគទស្សន៍ទាយ៖
នេះគឺជាជំហានបន្ទាប់ពីការវិភាគរោគវិនិច្ឆ័យ។ នៅក្នុងការវិភាគទស្សន៍ទាយ ស្ថិតិ និងក្បួនដោះស្រាយពីមុនត្រូវបានប្រើដើម្បីផ្តល់អនុសាសន៍។ សំណួរដែលគេសួរញឹកញាប់បំផុតនៅដំណាក់កាលនេះគឺ "តើនឹងមានអ្វីកើតឡើងភាគច្រើននាពេលអនាគត?"
បច្ចេកទេសនេះគឺផ្អែកលើនិន្នាការ និងលំនាំជាច្រើនឆ្នាំកន្លងមក។ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់ថាតើនិន្នាការជាក់លាក់ណាមួយនឹងកើតឡើងវិញឬអត់។ វាក៏ជួយក្នុងការផ្តល់នូវអនុសាសន៍ល្អបំផុតដែលមានសម្រាប់ការកើតឡើងនាពេលអនាគត។
4. ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជា៖
នេះគឺជាជំហានបន្ទាប់ពីការវិភាគទស្សន៍ទាយ។ ការវិភាគតាមវេជ្ជបញ្ជាកំណត់ជម្រើសដ៏ល្អបំផុតនៃសកម្មភាព។ តំបន់នេះជួយឆ្លើយសំណួរនៃ "អ្វីដែលត្រូវធ្វើ?"
វាកំណត់នូវអ្វីដែលត្រូវធ្វើ និងអ្វីដែលមិនគួរធ្វើ។ វាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីផ្តល់យោបល់ដល់អ្នកប្រើប្រាស់អំពីលទ្ធផលដែលអាចកើតមាន និងអ្វីដែលត្រូវធ្វើសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពអាជីវកម្មអតិបរមា។ នៅដំណាក់កាលនេះ សូម្បីតែប្រឈមមុខនឹងភាពមិនច្បាស់លាស់ក៏ដោយ ក៏ការសម្រេចចិត្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យត្រូវបានធ្វើឡើង។
អ្វីដែលត្រូវរកមើលនៅពេលជ្រើសរើសវគ្គសិក្សាវិភាគទិន្នន័យអនឡាញដោយឥតគិតថ្លៃ
ការជ្រើសរើសវគ្គសិក្សាដែលស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់អ្នកគឺការងារច្រើនជាងអ្នកគិតទៅទៀត។ កត្តាមួយចំនួនត្រូវតែត្រូវបានពិចារណា មុនពេលជ្រើសរើសចូលរៀនតាមអ៊ីនធឺណិត។
ខាងក្រោមនេះជាកត្តាមួយចំនួនដែលត្រូវពិចារណាពេលជ្រើសរើសវគ្គសិក្សាវិភាគទិន្នន័យតាមអ៊ីនធឺណិតដោយឥតគិតថ្លៃ៖
1. ភាពជឿជាក់ និងការវាយតម្លៃ៖
នេះត្រូវតែពិនិត្យមើលឱ្យច្បាស់មុនពេលជ្រើសរើសវគ្គសិក្សាណាមួយ។ នេះរាប់បញ្ចូលទាំងការពិនិត្យឡើងវិញដែលផ្តល់ឱ្យដោយសិស្សដែលបានទទួលវគ្គសិក្សាពីមុន។ វាកំណត់ថាតើវគ្គសិក្សាអាចទុកចិត្តបានប៉ុន្មាន។ អ្នកនឹងមិនចង់ចូលរៀនវគ្គសិក្សាទេ ហើយនៅតាមបន្ទាត់ត្រូវដឹងថាវាមានកម្រិត 1.0។ អ្នកនឹងមិនចូលចិត្តវាទេមែនទេ?
2. រយៈពេលវគ្គសិក្សា៖
វគ្គសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិតអាចមានរយៈពេលខ្លី (ពីពីរបីម៉ោងទៅសប្តាហ៍) ឬរយៈពេលវែង (ពីខែទៅឆ្នាំ)។ រយៈពេលនៃវគ្គសិក្សាគួរតែអាស្រ័យលើភាពអាចរកបាន និងកម្រិតនៃភាពទូលំទូលាយរបស់អ្នក។ ជាទូទៅ វគ្គសិក្សារយៈពេលវែង ច្រើនតែលម្អិតជាង បើធៀបនឹងវគ្គសិក្សារយៈពេលខ្លី។
3. អាំងតង់ស៊ីតេ៖
វគ្គសិក្សាតាមអ៊ិនធរណេតមានច្រើនប្រភេទសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង កម្រិតមធ្យម និងកម្រិតខ្ពស់ ខណៈខ្លះជាស៊េរីដែលមានដំណាក់កាលទាំងអស់នេះ។ វគ្គសិក្សាផ្សេងទៀតតម្រូវឱ្យអ្នកមានចំណេះដឹងជាមូលដ្ឋានមុននឹងជ្រើសរើសចូលរៀន។
នៅពេលជ្រើសរើសវគ្គសិក្សាក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ សូមជ្រើសរើសវគ្គសិក្សាដែលសមស្របបំផុតសម្រាប់កម្រិតអប់រំបច្ចុប្បន្នរបស់អ្នក។
4. ភាពងាយស្រួលនៃវគ្គសិក្សា៖
វគ្គសិក្សាឥតគិតថ្លៃមួយចំនួនអាចចូលប្រើបានក្នុងចន្លោះពេលមួយ (អាចចូលដំណើរការបានបណ្ដោះអាសន្ន) ខណៈខ្លះទៀតអាចប្រើបានពេញមួយជីវិត។ ការជ្រើសរើសវគ្គសិក្សាដែលអាចចូលបានជាអចិន្ត្រៃយ៍គឺល្អបំផុតព្រោះអ្នកតែងតែអាចត្រលប់ទៅពួកគេវិញក្នុងករណីមានភាពមិនច្បាស់លាស់អំពីប្រធានបទណាមួយ។
5. កម្មវិធីជំនួយ និងការណែនាំ៖
មានការដកប្រាក់មួយចំនួននៅក្នុងវគ្គសិក្សាឥតគិតថ្លៃភាគច្រើន ហើយការដកទាំងនេះរួមមានវិញ្ញាបនបត្រវគ្គសិក្សា ការគាំទ្រ និងកម្មវិធីណែនាំ។ កម្មវិធីជំនួយ និងការណែនាំមួយចំនួនរួមមានវេទិកាពិភាក្សា កន្លែងបង្រៀនផ្ទាល់ និងឧបករណ៍ក្លែងធ្វើ។
ទោះបីជាមានការដកប្រាក់នេះក៏ដោយ ជំនួយហិរញ្ញវត្ថុគឺជាជម្រើសមួយនៅក្នុងវគ្គសិក្សាមួយចំនួននេះ។
6. វិញ្ញាបនបត្រដែលអាចចែករំលែកបាន និងជំនួយហិរញ្ញវត្ថុ៖
វិញ្ញាបនបត្រដែលបានចេញបន្ទាប់ពីការបញ្ចប់វគ្គសិក្សាបម្រើជាភស្តុតាងនៃវិជ្ជាជីវៈ។ ទោះបីជាវេទិកាសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិតភាគច្រើនទាមទារសញ្ញាសម្ងាត់ដើម្បីទទួលបានវិញ្ញាបនបត្រដែលអាចចែករំលែកបាន ខណៈដែលវេទិកាមួយចំនួនផ្តល់ជំនួយហិរញ្ញវត្ថុសម្រាប់សិស្សដែលចង់សិក្សាវគ្គសិក្សាទាំងនេះដោយឥតគិតថ្លៃ ហើយនៅតែត្រូវបានបញ្ជាក់។ ត្រូវប្រាកដថាអ្នកពិនិត្យមើលថាតើជំនួយហិរញ្ញវត្ថុមានដែរឬទេ ប្រសិនបើវិញ្ញាបនបត្រមិនឥតគិតថ្លៃ។
តើវគ្គសិក្សាវិភាគទិន្នន័យអនឡាញឥតគិតថ្លៃល្អបំផុតអ្វីខ្លះ?
ខាងក្រោមនេះជាវគ្គសិក្សាវិភាគទិន្នន័យអនឡាញដ៏ល្អបំផុតដោយឥតគិតថ្លៃ៖
- វគ្គខ្លីនៃការវិភាគទិន្នន័យ
- ការយល់ដឹងអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
- ការណែនាំអំពីការវិភាគទិន្នន័យ
- ការណែនាំអំពីការវិភាគទិន្នន័យ
- គណិតវិទ្យាសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
- សិក្ខាសាលាវិភាគគ្មានខ្លាញ់
- ការណែនាំអំពីការវិភាគទិន្នន័យដោយប្រើ Excel
- ស្ថិតិ Bayesian: ពីគំនិតទៅការវិភាគទិន្នន័យ
- ការវិភាគទិន្នន័យ Google
- រៀនសរសេរកូដសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ.
វគ្គសិក្សាវិភាគទិន្នន័យតាមអ៊ីនធឺណិតឥតគិតថ្លៃល្អបំផុតទាំង ១០
1. វគ្គខ្លីនៃការវិភាគទិន្នន័យ
- ល្អបំផុតសម្រាប់៖ ការចាប់ផ្តើម
- ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់: 4.84 ចេញពី 5
- រយៈពេល: 15 នាទីជារៀងរាល់ថ្ងៃ
- វេទិកា: គ្រឹះអាជីព។
វគ្គខ្លីនៃការវិភាគទិន្នន័យ គឺជាការណែនាំជាក់ស្តែងចំពោះការវិភាគទិន្នន័យ។ នៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការសម្អាត និងបញ្ចប់ដោយការមើលឃើញ (រួមទាំងគំនូសតាង និងក្រាហ្វ) និងការយល់ដឹងសំខាន់ៗ។ សម្រាប់ការយល់ដឹងកាន់តែច្បាស់ សំណុំទិន្នន័យពិតប្រាកដនឹងត្រូវបានប្រើដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាអាជីវកម្ម។
វគ្គសិក្សានេះមានការណែនាំអំពីទិន្នន័យ ហើយក៏មានលំហាត់មួយចំនួនផងដែរ។ ជារៀងរាល់ថ្ងៃ អ្នកទទួលបានមេរៀនប្រចាំថ្ងៃចំនួន 5 មេរៀនដោយខ្លួនឯងក្នុងរយៈពេល 15 នាទី។
ការបង្រៀននីមួយៗមានលាយបញ្ចូលគ្នានៃការណែនាំជាវីដេអូ មេរៀនជាលាយលក្ខណ៍អក្សរ កិច្ចការដោយដៃ និងកម្រងសំណួរអន្តរកម្ម។ វាមានការណែនាំអំពីការវិភាគទិន្នន័យ ដែលជាការសិក្សាដ៏ទូលំទូលាយមួយដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការសម្អាតទិន្នន័យ ការមើលឃើញ និងការយល់ដឹងចុងក្រោយ។
2. ការយល់ដឹងអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
- ល្អបំផុតសម្រាប់៖ ការចាប់ផ្តើម
- ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់: មិនបានបញ្ជាក់
- រយៈពេល: ម៉ោង 2
- វេទិកា: ឃ្លាំងទិន្នន័យ។
ការយល់ដឹងអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនឹងពង្រីកចំណេះដឹងរបស់អ្នកអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ភាសាម៉ាស៊ីន ការមើលឃើញទិន្នន័យ វិស្វកម្មទិន្នន័យ និងការគណនាលើពពក។ វគ្គសិក្សានេះមានវីដេអូចំនួន 15 និងលំហាត់ចំនួន 48 ។
នៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងរៀនពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ការប្រមូលទិន្នន័យ ការផ្ទុក ការរៀបចំ ការរុករក ការមើលឃើញ ការពិសោធន៍ និងការទស្សន៍ទាយ។
អ្នកក៏នឹងរៀនការបកស្រាយទិន្នន័យ និងការបញ្ចូលទៅក្នុងជីវិតប្រចាំថ្ងៃផងដែរ។ ដូចគ្នានេះផងដែរ អ្នកនឹងត្រូវបានបង្រៀនពីតួនាទីរបស់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដោយមិនចាំបាច់ព្រួយបារម្ភអំពីការសរសេរកូដ។
3. ការណែនាំអំពីការវិភាគទិន្នន័យ
- ល្អបំផុតសម្រាប់៖ ការចាប់ផ្តើម
- ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់: 4.8 ចេញពី 5
- រយៈពេល: 6ខែ
- វេទិកា: Coursera ។
ការណែនាំអំពីការវិភាគទិន្នន័យនឹងនាំអ្នកឆ្លងកាត់ការវិភាគទិន្នន័យពីដំបូង ដោយមិនចាំបាច់មានបទពិសោធន៍ពីមុន។ វគ្គសិក្សានេះនឹងបំភ្លឺអ្នកអំពីជំនាញដែលត្រូវការចាំបាច់ ដើម្បីឱ្យអ្នកត្រៀមខ្លួនសម្រាប់អាជីពផ្នែកវិភាគទិន្នន័យ។
នៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបរៀបចំ រៀបចំ វិភាគ និងមើលឃើញទិន្នន័យសម្រាប់ការវិភាគ។ ដូចគ្នានេះផងដែរ អ្នកនឹងត្រូវបានបង្រៀនពីរបៀបប្រើសៀវភៅបញ្ជី SQL និង R programming ដើម្បីបញ្ចប់ការវិភាគ និងការគណនា។
4. ការណែនាំអំពីការវិភាគទិន្នន័យ
- ល្អបំផុតសម្រាប់៖ ការចាប់ផ្តើម
- ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់: មិនបានបញ្ជាក់
- រយៈពេល: ប្រមាណ 6 សប្តាហ៍
- វេទិកា: ភាពអសមត្ថភាព។
ការណែនាំអំពីការវិភាគទិន្នន័យមានព័ត៌មានអំពីរបៀបបង្កើតសំណួរ រៀបចំទិន្នន័យរបស់អ្នកទៅជាទម្រង់ដែលអាចប្រើប្រាស់បាន និងដោះស្រាយបញ្ហាណាមួយ។ វាក៏មានមេរៀនស្តីពីការពិនិត្យមើលទិន្នន័យ ស្វែងរកគំរូនៅក្នុងវា ការអភិវឌ្ឍន៍វិចារណញាណទិន្នន័យរបស់អ្នក និងធ្វើការវិនិច្ឆ័យ ការសន្និដ្ឋាន ឬការព្យាករណ៍។
អ្នកក៏នឹងត្រូវបានគិតថាជាវិធីល្អបំផុតដើម្បីបង្ហាញពីការរកឃើញរបស់អ្នក។ លើសពីនេះ អ្នកនឹងរៀនសរសេរកូដក្នុងវិធីសង្ខេប និងលឿនជាងមុនដោយប្រើបណ្ណាល័យ Python NumPy, Pandas និង Matplotlib ។
ជាតម្រូវការជាមុនសម្រាប់វគ្គសិក្សានេះ អ្នកគួរតែមានផាសុកភាពជាមួយនឹងការសរសេរកម្មវិធីនៅក្នុង Python និងមានចំណេះដឹងអំពីគោលគំនិតរបស់វា មុនពេលចុះឈ្មោះក្នុងវគ្គសិក្សានេះ។ ប្រសិនបើមិនមានទេ ពួកគេមានវគ្គសិក្សាមួយស្តីពី "ការណែនាំអំពីវគ្គសិក្សាកម្មវិធី python" ដែលនឹងនាំអ្នកឆ្លងកាត់ទាំងនេះ។
5. គណិតវិទ្យាសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
- ល្អបំផុតសម្រាប់៖ ការចាប់ផ្តើម
- ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់: មិនបានបញ្ជាក់
- រយៈពេល: 5-6 ម៉ោង។
- វេទិកា: អាលីសុន។
គណិតវិទ្យាសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគ្របដណ្តប់លើមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃប្រូបាប៊ីលីតេ ស្ថិតិ និងពិជគណិតលីនេអ៊ែរ ដោយសារវាទាក់ទងនឹងការប្រើប្រាស់គណិតវិទ្យាក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ ដោយសារការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋាននៃគណិតវិទ្យាគឺត្រូវបានទាមទារសម្រាប់រាល់អ្នកជំនាញទិន្នន័យ (អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ អ្នកវិភាគទិន្នន័យ អ្នកវិភាគអាជីវកម្ម ឬវិស្វករទិន្នន័យ) វគ្គសិក្សានេះគ្របដណ្តប់គ្រប់ទិដ្ឋភាពដែលត្រូវការ។
វគ្គសិក្សានេះគឺមិនដូចរាល់គណិតវិទ្យាដែលមិនបានអនុវត្តទេ។ នៅ Alison អ្នកនឹងរៀនគណិតវិទ្យាដែលអាចឱ្យអ្នកមានឥទ្ធិពលលើពិភពលោក។ វគ្គសិក្សានេះជាវគ្គទី៣ក្នុងវគ្គបន្ត។ ដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលល្អបំផុតពីវគ្គសិក្សានេះ គួរតែរៀនវគ្គពីរដំបូងនេះលើវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ មុនពេលរៀនគណិតវិទ្យាសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
6. សិក្ខាសាលាវិភាគគ្មានខ្លាញ់
- ល្អបំផុតសម្រាប់៖ ការចាប់ផ្តើម
- ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់: 4.6 ចេញពី 5
- រយៈពេល: ៣ ម៉ោង ៤០ នាទី។
- វេទិកា: យូឌីមី
សិក្ខាសាលាអំពីការវិភាគជួយអ្នកឱ្យយល់អំពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការវិភាគ ផ្នត់គំនិតដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ និងគោលការណ៍ចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មគ្មានខ្លាញ់។ នៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងពិនិត្យមើលឧទាហរណ៍ចំនួនប្រាំមួយអំពីរបៀបដែលគំរូអាជីវកម្មទាក់ទងនឹងការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មគ្រប់ទំហំ។
អ្នកក៏នឹងរៀនពីរបៀបដើម្បីដឹងពីពេលវេលាដើម្បីឆ្ពោះទៅមុខជាមួយនឹងការសម្រេចចិត្ត និងអនុវត្តគោលគំនិតនៃ Lean Analytics ចំពោះអាជីវកម្ម និងផលិតផលដែលបានបង្កើតឡើង។
7. ការណែនាំអំពីការវិភាគទិន្នន័យដោយប្រើកម្មវិធី Excel
- ល្អបំផុតសម្រាប់៖ ការចាប់ផ្តើម
- ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់: មិនបានបញ្ជាក់
- រយៈពេល: 4 សប្តាហ៍ (2-4 ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍)
- វេទិកា: edX ។
Microsoft Excel និងតារាងជំនួយទិន្នន័យរួមបញ្ចូលគ្នារបស់វា គឺជាលក្ខណៈវិភាគដ៏ល្អបំផុតមួយសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ។ នៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបធ្វើការវិភាគទិន្នន័យដោយប្រើមុខងារដែលចូលចិត្តបំផុតរបស់ Excel ។
នៅក្នុងការណែនាំអំពីការវិភាគទិន្នន័យដោយប្រើ Excel អ្នកនឹងរកឃើញពីរបៀបបង្កើតតារាងជំនួយទិន្នន័យក្នុង Excel ដោយប្រើជួរជួរ និងជួរឈរ។ អ្នកក៏នឹងបានឃើញពីប្រសិទ្ធភាពរបស់ Excel pivots នៅក្នុងសកម្មភាព រួមទាំងសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការសង្ខេបទិន្នន័យតាមវិធីផ្សេងៗគ្នា ជួយសម្រួលដល់ការរុករកទិន្នន័យរហ័ស និងបង្កើតចំណេះដឹងដ៏ស៊ីជម្រៅពីទិន្នន័យដែលបានប្រមូល។
8. ស្ថិតិ Bayesian: ពីគំនិតទៅការវិភាគទិន្នន័យ
- ល្អបំផុតសម្រាប់៖ មធ្យម
- ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់: 4.6 ចេញពី 5
- រយៈពេល: ម៉ោង 12
- វេទិកា: Coursera ។
វិធីសាស្រ្ត Bayesian ចំពោះស្ថិតិនឹងត្រូវបានណែនាំនៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះតាមរយៈការសិក្សាអំពីប្រូបាប៊ីលីតេ និងការវិភាគទិន្នន័យ។ ដូចគ្នានេះផងដែរ មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃវិធីសាស្រ្ត Bayesian ក៏ដូចជាការអនុវត្តរបស់វាចំពោះប្រភេទទិន្នន័យធម្មតានឹងត្រូវបានបង្រៀន។
វិធីសាស្រ្ត Bayesian នឹងត្រូវបានផ្ទុយជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្ត Frequentist ក៏ដូចជាគុណសម្បត្តិនៃវិធីសាស្រ្ត Bayesian ។ ដើម្បីបង្កើតបរិយាកាសសិក្សាប្រកបដោយភាពទាក់ទាញ វគ្គសិក្សានេះរួមបញ្ចូលគ្នានូវវីដេអូបង្រៀន ការបង្ហាញកុំព្យូទ័រ ការអាន លំហាត់ និងក្ដារពិភាក្សា។
9. ការវិភាគទិន្នន័យហ្គូហ្គល
- ល្អបំផុតសម្រាប់៖ ការចាប់ផ្តើម
- ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់: 4.8 ចេញពី 5
- រយៈពេល: 6 ខែ (នៅ 10 ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍)
- វេទិកា: Coursera ។
ការវិភាគទិន្នន័យ Google ផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីនីតិវិធី និងវិធីសាស្រ្តដែលអ្នកវិភាគទិន្នន័យវ័យក្មេង ឬសហការីធ្វើការជារៀងរាល់ថ្ងៃ។
នៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកក៏នឹងរៀនវិធីសាស្រ្តវិភាគសំខាន់ៗផងដែរ ដែលរួមមានការសម្អាតទិន្នន័យ ការវិភាគ និងការមើលឃើញដោយប្រើឧបករណ៍ទាំងនេះ៖ សៀវភៅបញ្ជី SQL កម្មវិធី R និង Tableau ។ អ្នកក៏នឹងរៀនពីរបៀបបង្ហាញការរកឃើញទិន្នន័យនៅលើផ្ទាំងគ្រប់គ្រង ការបង្ហាញ និងវេទិកាមើលឃើញដ៏ពេញនិយមផងដែរ។
10. រៀនសរសេរកូដសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ
- ល្អបំផុតសម្រាប់៖ ការចាប់ផ្តើម
- ការផ្តល់ចំណាត់ថ្នាក់: 3.5 ចេញពី 5
- រយៈពេល: ម៉ោង 24
- វេទិកា: បើករៀន។
រៀនសរសេរកូដសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យនឹងបង្រៀនអ្នកពីរបៀបបង្កើតកម្មវិធីកុំព្យូទ័ររបស់អ្នកជាមួយនឹងការសរសេរកូដ (មួយជួរនៃកូដក្នុងពេលតែមួយ)។ ដោយសារតែភាពពេញនិយមរបស់ python នៅគ្រប់វិស័យសិក្សា វាគឺជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដែលប្រើក្នុងវគ្គសិក្សានេះ។
ដោយប្រើទិន្នន័យពិតប្រាកដពីធនាគារពិភពលោក អង្គការសុខភាពពិភពលោក និងអង្គការដទៃទៀត លំហាត់សរសេរកូដ និងការវិភាគសរសេរដោយប្រើវេទិកា Jupyter Notebooks ដ៏ល្បីល្បាញនឹងត្រូវបានធ្វើឡើង។ នេះគឺដើម្បីឱ្យអ្នកអាចឃើញលទ្ធផលនៃដំណើរការកូដរបស់អ្នកភ្លាមៗ និងធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកក្នុងការសម្គាល់ និងកែកំហុស។
នៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបចូលប្រើទិន្នន័យបើកចំហ រៀបចំវាសម្រាប់ការវិភាគ បង្កើតការមើលឃើញ និងឯកសារ និងផ្សព្វផ្សាយការវិភាគជាសាធារណៈ និងឯកជន។
សំណួរដែលត្រូវបានសួរជាញឹកញាប់ វគ្គសិក្សាវិភាគទិន្នន័យអនឡាញដោយឥតគិតថ្លៃ
តើអ្វីជាវគ្គសិក្សាវិភាគទិន្នន័យអនឡាញដោយឥតគិតថ្លៃល្អបំផុត?
វគ្គខ្លីនៃការវិភាគទិន្នន័យដោយ CareerFoundry
តើវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដូចគ្នាទៅនឹងការវិភាគទិន្នន័យដែរឬទេ?
លេខ
តើឱកាសការងារអ្វីខ្លះដែលអាចរកបានសម្រាប់ខ្ញុំ ប្រសិនបើខ្ញុំសិក្សាការវិភាគទិន្នន័យ?
ជាមួយនឹងការវិភាគទិន្នន័យ អ្នកអាចក្លាយជាអ្នកវិភាគទិន្នន័យ អ្នកវិភាគព័ត៌មានអាជីវកម្ម អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ វិស្វករទិន្នន័យ អ្នកវិភាគប្រតិបត្តិការ អ្នកគ្រប់គ្រងគម្រោង ការវិភាគប្រព័ន្ធព័ត៌មានវិទ្យា និងច្រើនទៀត។
តើវគ្គសិក្សាវិភាគទិន្នន័យទាំងអស់ស័ក្តិសមសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងដែរឬទេ?
ទេ វគ្គសិក្សាខ្លះទាមទារចំណេះដឹងជាមុនក្នុងវិស័យមួយចំនួន មុនពេលអ្នកអាចជ្រើសរើសចូលរៀន។
តើការវិភាគទិន្នន័យមានសារៈសំខាន់យ៉ាងណាចំពោះអាជីវកម្ម?
ការវិភាគទិន្នន័យគឺជាអាថ៌កំបាំងក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ ការបង្កើនប្រាក់ចំណេញ និងការសម្រេចចិត្តត្រឹមត្រូវនៅក្នុងគ្រប់អាជីវកម្ម។
អ្នកអាចចូលចិត្ត
- វិញ្ញាបនប័ត្រវិភាគទិន្នន័យល្អបំផុតទាំង 10 លើអ៊ីនធឺណិត
- វិញ្ញាបនប័ត្រអ្នកវិភាគទិន្នន័យចំនួន 10 សម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង
- កម្មវិធីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យល្អបំផុតចំនួន 20 តាមអ៊ីនធឺណិត
- វិញ្ញាបនប័ត្រវិភាគទិន្នន័យឥតគិតថ្លៃល្អបំផុតចំនួន 10
- សាកលវិទ្យាល័យកំពូលទាំង 10 សម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនៅសហរដ្ឋអាមេរិក.
សេចក្តីសន្និដ្ឋាន:
ភ្លាមៗនោះគ្រប់គ្នាហាក់ដូចជាកំពុងនិយាយអំពីការវិភាគទិន្នន័យ ហើយអ្នកដូចជា "តើការវិភាគទិន្នន័យនេះមានលក្ខណៈដូចម្តេច?" ដូចដែលបានសន្យាពីមុនមក យើងសង្ឃឹមថាអ្នកអាចយល់ពីអ្វីដែលការវិភាគទិន្នន័យគឺអំពី។
យើងក៏សង្ឃឹមថាអ្នកអាចជ្រើសរើសពីវគ្គសិក្សាផ្សេងៗនៃការវិភាគទិន្នន័យដោយឥតគិតថ្លៃ។ យើងនឹងចង់ឮពីអ្នក!