មានវិញ្ញាបនប័ត្រវិភាគទិន្នន័យជាច្រើននៅលើអ៊ីនធឺណិត ប៉ុន្តែពេលខ្លះវាពិតជាពិបាកក្នុងការកំណត់អត្តសញ្ញាណមួយចំនួនដែលល្អបំផុតក្នុងចំណោមវិញ្ញាបនប័ត្រវិភាគទិន្នន័យអនឡាញទាំងនេះ។
ការវិភាគទិន្នន័យគឺជាឧស្សាហកម្មមួយក្នុងចំនោមឧស្សាហកម្មដែលរីកលូតលាស់លឿនបំផុត និងមានតម្រូវការច្រើនបំផុតនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។ ក្រុមហ៊ុនស្រាវជ្រាវទីផ្សារ Gartner ព្យាករណ៍ថា ការចំណាយអាជីវកម្មលើទិន្នន័យ និងដំណោះស្រាយវិភាគនឹងឈានដល់ 189 ពាន់លានដុល្លារក្នុងឆ្នាំ 2022 កើនឡើងពី 150 ពាន់លានដុល្លារក្នុងឆ្នាំ 2019 ។
នៅឆ្នាំ 2025 ទីផ្សារទិន្នន័យធំសកលត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងមានតម្លៃ 103 ពាន់លានដុល្លារ។
តម្រូវការកើនឡើងសម្រាប់អ្នកជំនាញផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមានន័យថាមនុស្សកាន់តែច្រើនឡើងៗដែលកំពុងសិក្សាវគ្គសិក្សាវិភាគទិន្នន័យតាមអ៊ីនធឺណិត។ ជាអត្ថប្រយោជន៍បន្ថែម វគ្គសិក្សាទាំងនេះជាច្រើនផ្តល់វិញ្ញាបនបត្រ ឬលិខិតសម្គាល់ ដើម្បីជួយអ្នកឱ្យលេចធ្លោ។
ប្រសិនបើអ្នកកំពុងពិចារណាយក A វគ្គសិក្សាវិញ្ញាបនប័ត្រយើងបានគ្របដណ្តប់អ្នក។ យើងបានចងក្រងបញ្ជីនៃវិញ្ញាបនប័ត្រការវិភាគទិន្នន័យល្អបំផុតចំនួន 20 តាមអ៊ីនធឺណិត ដើម្បីជួយអ្នកក្នុងការចាប់ផ្តើម។ ប៉ុន្តែមុននោះ សូមប្រាកដថា យើងស្ថិតនៅលើទំព័រតែមួយ។
មាតិកា
តើការវិភាគទិន្នន័យជាអ្វី?
ដំណើរការ និងការវិភាគស្ថិតិនៃសំណុំទិន្នន័យដែលមានស្រាប់ គឺជាកម្មវត្ថុនៃការវិភាគទិន្នន័យ។ អ្នកវិភាគផ្តោតលើការបង្កើតវិធីក្នុងការចាប់យក ដំណើរការ និងរៀបចំទិន្នន័យ ដើម្បីស្វែងរកការយល់ដឹងដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបានសម្រាប់បញ្ហាបច្ចុប្បន្ន ក៏ដូចជាការកំណត់វិធីល្អបំផុតក្នុងការទំនាក់ទំនងព័ត៌មាននេះ។
និយាយឱ្យសាមញ្ញ ទិន្នន័យ និងការវិភាគមានការព្រួយបារម្ភជាមួយនឹងការស្វែងរកដំណោះស្រាយចំពោះបញ្ហាប្រឈមដែលយើងមិនប្រាកដអំពីចម្លើយ។ វាក៏ត្រូវបានព្យាករណ៍ផងដែរលើការផ្តល់លទ្ធផលដែលអាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍រហ័ស។
ការវិភាគទិន្នន័យក៏រួមបញ្ចូលផងដែរនូវសាខាមួយចំនួនផ្សេងទៀតនៃស្ថិតិ និងការវិភាគធំជាងនេះ ដែលជួយក្នុងការរួមបញ្ចូលគ្នានៃប្រភពទិន្នន័យខុសគ្នា និងការរកឃើញនៃតំណភ្ជាប់ ខណៈពេលដែលធ្វើឱ្យលទ្ធផលកាន់តែងាយស្រួល។
អត្ថប្រយោជន៍នៃការវិភាគទិន្នន័យ
ការវិភាគទិន្នន័យធំមានអត្ថប្រយោជន៍ជាច្រើនសម្រាប់អាជីវកម្មសព្វថ្ងៃ។
ការវិភាគទិន្នន័យជួយក្នុង៖
- ការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរ,
- បើកការគ្រប់គ្រងហានិភ័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព
- កែលម្អបទពិសោធន៍អតិថិជន និង
- បង្កើនតម្លៃម៉ាក។
ដោយមើលឃើញពីគុណសម្បត្តិទាំងនេះ មានតម្រូវការកើនឡើងសម្រាប់អ្នកជំនាញដែលមានជំនាញក្នុងវិស័យវិភាគទិន្នន័យ។
អ្នកជំនាញទាំងនេះត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងមិនត្រឹមតែមានចំណេះដឹងខាងទ្រឹស្តីប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏មានចំណេះដឹងជាក់ស្តែងអំពីការវិភាគទិន្នន័យធំផងដែរ។
ដើម្បីធានាបាននូវបញ្ហានេះ និយោជកកំពុងស្វែងរកបេក្ខជនដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាល ឬវគ្គបណ្តុះបណ្តាលដែលផ្តល់ការបង្ហាញពីការអនុវត្តជាក់ស្តែងចំពោះមុខវិជ្ជា។
បន្ថែមពីលើសមត្ថភាពក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ អ្នកជំនាញទាំងនេះក៏គួរតែអាចបង្កើតការមើលឃើញព័ត៌មាននៃទិន្នន័យនោះផងដែរ ដើម្បីឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ដែលមិនមែនជាបច្ចេកទេសអាចយល់បានផងដែរ។ នេះគឺជាកន្លែងដែលឧបករណ៍ដូចជា Tableau ចូលមកលេង។ ឧបករណ៍ទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើតគំនូសតាងអន្តរកម្ម គំនូសតាង ក្រាហ្វ និងតារាងដែលប្រាប់រឿងអំពីដំណើរការរបស់ស្ថាប័នរបស់អ្នកដោយផ្អែកលើសូចនាករប្រតិបត្តិការសំខាន់ៗរបស់វា (KPIs) ។
ការវិភាគទិន្នន័យធៀបនឹងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ និងការវិភាគទិន្នន័យទាំងពីរដោះស្រាយជាមួយ Big Data ប៉ុន្តែតាមវិធីផ្សេងគ្នា។ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ គឺជាពាក្យទូលំទូលាយដែលរួមបញ្ចូលទាំងការវិភាគទិន្នន័យ និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
គណិតវិទ្យា, ស្ថិតិ, វិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រវិទ្យាសាស្រ្តព័ត៌មាន ការរៀនម៉ាស៊ីន និងបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ទាំងអស់ត្រូវបានរួមបញ្ចូលនៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
ការជីកយករ៉ែទិន្នន័យ ការសន្និដ្ឋានទិន្នន័យ គំរូទស្សន៍ទាយ និងការអភិវឌ្ឍន៍ក្បួនដោះស្រាយម៉ាស៊ីន ត្រូវបានប្រើដើម្បីស្វែងរកគំរូពីសំណុំទិន្នន័យធំៗ ហើយប្រែក្លាយវាទៅជាយុទ្ធសាស្ត្រអាជីវកម្មដ៏មានអត្ថន័យ។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ការវិភាគទិន្នន័យគឺភាគច្រើនទាក់ទងនឹងស្ថិតិ គណិតវិទ្យា និងការវិភាគស្ថិតិ។
ការវិភាគទិន្នន័យមានគោលបំណងបង្ហាញពីការយល់ដឹងដែលបានស្រង់ចេញជាពិសេស ចំណែក Data Science ផ្តោតលើការលាតត្រដាងនូវទំនាក់ទំនងសំខាន់ៗរវាងសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំ។
ដើម្បីដាក់វាតាមវិធីមួយផ្សេងទៀត ការវិភាគទិន្នន័យគឺជាសំណុំរងនៃ Data Science ដែលផ្តោតលើដំណោះស្រាយលម្អិតបន្ថែមទៀតចំពោះបញ្ហាដែល Data Science លើកឡើង។
វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យមានគោលបំណងស្វែងរកបញ្ហាថ្មីៗ និងគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ ដែលអាចជួយអាជីវកម្មច្នៃប្រឌិត។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ការវិភាគទិន្នន័យ មានគោលបំណងស្វែងរកចម្លើយចំពោះសំណួរទាំងនេះ និងកំណត់ពីរបៀបដែលពួកគេអាចត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងក្រុមហ៊ុន ដើម្បីលើកទឹកចិត្តដល់ការច្នៃប្រឌិតដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ។
បញ្ជីនៃវិញ្ញាបនប័ត្រវិភាគទិន្នន័យល្អបំផុតតាមអ៊ីនធឺណិត
ខាងក្រោមនេះគឺជាបញ្ជីនៃវិញ្ញាបនប័ត្រវិភាគទិន្នន័យអនឡាញដ៏ល្អបំផុត៖
- វិញ្ញាបនប័ត្រវិជ្ជាជីវៈវិភាគកម្រិតខ្ពស់ SAS
- SAS Certified Data Curation Professional
- DASCA: អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាន់ខ្ពស់
- Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
- វិញ្ញាបនប័ត្រវិជ្ជាជីវៈវិញ្ញាបនប័ត្រទិន្នន័យវិទ្យាសាស្ត្រ IBM
- វិញ្ញាបនប័ត្រជំនាញវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរបស់ HarvardX
- វគ្គសិក្សា៖ ឯកទេសវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដោយសាកលវិទ្យាល័យ John Hopkins
- កម្មវិធី EdX Big Data MicroMasters
- Udacity Business Analytics Nanodegree
- ការវិភាគទិន្នន័យ DataCamp នៅក្នុង Excel.
10 វិញ្ញាបនប័ត្រការវិភាគទិន្នន័យល្អបំផុតតាមអ៊ីនធឺណិត
1. វិញ្ញាបនប័ត្រវិជ្ជាជីវៈវិភាគកម្រិតខ្ពស់ SAS
នេះគឺជាកម្រិតកំពូល វិញ្ញាបនប័ត្រវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ផ្តល់ជូនដោយ SAS Academy for Data Science ហើយវាគ្របដណ្តប់លើប្រធានបទជាច្រើនដូចជា ស្ថិតិ ការវិភាគដែលមើលឃើញ ការតំរែតំរង់ផ្នែកភ័ស្តុភារ មូលដ្ឋានគ្រឹះ Hadoop ការរុករកទិន្នន័យ និងច្រើនទៀត។
សិស្សត្រូវមានបទពិសោធន៍សរសេរកម្មវិធីយ៉ាងតិចប្រាំមួយខែ មុនពេលដាក់ពាក្យសុំវិញ្ញាបនបត្រ ដែលមានវគ្គសិក្សាចំនួនប្រាំបួន និងការធ្វើតេស្តចំនួនបី។
ដោយសារតែភាពស្របច្បាប់របស់វេទិកា និងការគ្របដណ្តប់យ៉ាងទូលំទូលាយនៃប្រធានបទវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាច្រើន មនុស្សជាច្រើនចាត់ទុកថានេះជាការបញ្ជាក់ដ៏អស្ចារ្យបំផុតសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
2. SAS Certified Data Curation Professional
ដើម្បីឱ្យសមស្របនឹងរចនាប័ទ្មសិក្សារបស់អ្នកចូលរួមផ្សេងៗគ្នា វិញ្ញាបនប័ត្រ SAS Big Data ផ្តល់ជូនទាំងការបណ្តុះបណ្តាលដែលដឹកនាំដោយគ្រូ និងរបៀបរៀនតាមអេឡិចត្រូនិកដោយខ្លួនឯង
មុនពេលចុះឈ្មោះ សិស្សគួរមានការយល់ដឹងខ្លាំងអំពីកម្មវិធី រួមទាំងបច្ចេកទេសរៀបចំទិន្នន័យ និង SQL ។
ឧបករណ៍គ្រប់គ្រងទិន្នន័យ និង Hadoop ស្ថិតក្នុងចំណោមប្រធានបទដែលគ្របដណ្តប់។ មានវគ្គបណ្តុះបណ្តាលចំនួនបួន ហើយមានតែការប្រឡងមួយប៉ុណ្ណោះក្នុងកញ្ចប់នេះ។
វិញ្ញាបនបត្រ Data Curation ដូចជាវិញ្ញាបនបត្រ SAS ផ្សេងទៀត គឺជាសេវាកម្មផ្អែកលើការជាវ ដែលផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវការចូលទៅកាន់ cloud សម្រាប់រយៈពេលមួយឆ្នាំ មុនពេលដែលអ្នកត្រូវបន្តវា។
3. DASCA: អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាន់ខ្ពស់
ក្រុមប្រឹក្សាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអាមេរិក ឬ DASCA គឺជាប្រភពឈានមុខគេនៃវិញ្ញាបនបត្រវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលត្រូវបានទទួលស្គាល់ជាអន្តរជាតិ។ លិខិតសម្គាល់ SDS (Senior Data Scientist) និង PDS (Principal Data Scientist) របស់វាស្ថិតក្នុងចំណោមអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលមានកិត្យានុភាពបំផុតនៅក្នុងពិភពលោក។ សូមពិនិត្យមើលរបៀប ក្លាយជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលមានសញ្ញាបត្របរិញ្ញាបត្រ.
បេក្ខជនមកពីមុខជំនាញជាច្រើន រួមទាំងការគ្រប់គ្រងអាជីវកម្ម ហិរញ្ញវត្ថុ ស្ថិតិ និងបច្ចេកវិទ្យា អាចទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីកម្មវិធីវិញ្ញាបនប័ត្រវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដ៏ទូលំទូលាយ និងស៊ីជម្រៅរបស់ស្ថាប័នអ្នកផ្គត់ផ្គង់-អព្យាក្រឹត។
4. Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
តើអ្នកចង់យល់ពីរបៀបបង្កើត និងដំណើរការបន្ទុកការងាររបស់ម៉ាស៊ីនរៀនទេ? វិញ្ញាបនបត្រ Azure Data Scientist Associate ពី Microsoft គឺជាវិញ្ញាបនបត្រសម្រាប់អ្នក។
ផ្នែកដ៏ល្អបំផុតអំពីវិញ្ញាបនប័ត្រ Microsoft នេះគឺថាអ្នកអាចសិក្សាដោយឥតគិតថ្លៃដោយប្រើឧបករណ៍សិក្សារបស់ Microsoft ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាក៏មានជម្រើសពិសេសដែលដឹកនាំដោយគ្រូផងដែរ។ វិញ្ញាបនប័ត្ររួមមានដំណោះស្រាយ AI ដំណើរការភាសាធម្មជាតិ និងការរៀនម៉ាស៊ីន។
5. វិញ្ញាបនប័ត្រវិជ្ជាជីវៈវិញ្ញាបនប័ត្រទិន្នន័យវិទ្យាសាស្ត្រ IBM
វិញ្ញាបនបត្រជំនាញវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ IBM គឺជាលិខិតសម្គាល់ទិន្នន័យអនឡាញដ៏មានប្រយោជន៍មួយផ្សេងទៀត។ បេក្ខជនដែលចង់ចាប់ផ្តើមអាជីពវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈអាចពិចារណាកម្មវិធីវិញ្ញាបនប័ត្រវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យកម្រិតចាប់ផ្តើម។
វិញ្ញាបនប័ត្រនេះរួមមានការណែនាំអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាមួយនឹងការរៀនម៉ាស៊ីន, python, ឧបករណ៍ប្រភពបើកចំហ និង SQL លើវគ្គសិក្សាចំនួនប្រាំបួន។
វគ្គសិក្សារបស់ពួកគេអាចត្រូវបានបញ្ចប់ដោយពេលវេលាផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក ខណៈពេលដែលអ្នកបង្កើតវគ្គសិក្សាណែនាំឱ្យបញ្ចប់វាក្នុងរយៈពេល XNUMX ខែ។
6. វិញ្ញាបនប័ត្រជំនាញវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរបស់ HarvardX
HarvardX ផ្តល់ជូននូវវគ្គសិក្សាតាមអ៊ិនធរណេតជាច្រើនដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីជួយសាស្រ្តាចារ្យធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការបង្រៀន និងការរៀនតាមរយៈរបៀបក្នុងបរិវេណសាលា និងតាមអ៊ីនធឺណិត។
ជាមួយនឹងវិញ្ញាបនបត្រជំនាញវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរបស់ HarvardX អ្នកនឹងរៀនពីមូលដ្ឋានវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដូចជា R និងការរៀនម៉ាស៊ីនតាមរយៈករណីសិក្សាក្នុងពិភពពិត។
វិញ្ញាបនប័ត្រវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ HarvardX ផ្តល់ឱ្យអ្នកដាក់ពាក្យនូវព័ត៌មាន និងសមត្ថភាពដែលពួកគេត្រូវការ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមក្នុងការវិភាគទិន្នន័យក្នុងពិភពពិត។
វគ្គសិក្សាទាំងប្រាំបួនដែលបង្កើតវិញ្ញាបនប័ត្រវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យប្រកបដោយវិជ្ជាជីវៈគ្របដណ្តប់លើប្រធានបទ រួមទាំងការមើលឃើញ ការរៀនម៉ាស៊ីន ការតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ ប្រូបាប៊ីលីតេ ការប៉ះទង្គិចទិន្នន័យ និងច្រើនទៀត។
7. វគ្គសិក្សា៖ ឯកទេសវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដោយសាកលវិទ្យាល័យ John Hopkins
វិញ្ញាបនបត្រ Coursera នេះផ្តល់ជូនដោយសាកលវិទ្យាល័យ John Hopkins គឺល្អសម្រាប់អ្នកទើបចាប់ផ្តើមថ្មីដែលចង់រៀនពីរបៀបបង្កើតផលិតផលទិន្នន័យ បង្កើតការសន្និដ្ឋានដែលផ្អែកលើទិន្នន័យ និងអនុវត្តការរៀនម៉ាស៊ីន។
មុនពេលចូលរួម សិស្សានុសិស្សគួរមានការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋានជាមួយ Python ។
វគ្គសិក្សាគឺមិនគិតថ្លៃទេ ប៉ុន្តែបុគ្គលដែលចង់ទទួលបានវិញ្ញាបនបត្រ ប្រហែលជាត្រូវបង់ប្រាក់បន្តិចបន្តួច ព្រោះការបញ្ជាក់របស់ Coursera ភាគច្រើនចាប់ផ្តើមពី $50។
8. កម្មវិធី EdX Big Data MicroMasters
វគ្គសិក្សានេះគឺជាផ្នែកមួយនៃកម្មវិធី Big Data MicroMasters ហើយនឹងជួយអ្នកឱ្យប្រសើរឡើងនូវជំនាញសរសេរកម្មវិធី និងគណិតវិទ្យារបស់អ្នក ខណៈពេលដែលកំពុងសិក្សាអំពីការវិភាគទិន្នន័យធំ។
នៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបរក្សាទុក ដោះស្រាយ និងវិភាគទិន្នន័យក្នុងគោលបំណងធ្វើការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មកាន់តែប្រសើរឡើងនៅក្នុងពិភពឌីជីថលនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។
អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាដូចជា Apache Spark និង R ដែលជាឧបករណ៍វិភាគដ៏សំខាន់។ អ្នកនឹងអាចចូលទៅជិតបញ្ហាប្រឈមផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យទ្រង់ទ្រាយធំដោយការច្នៃប្រឌិត និងគំនិតផ្ដួចផ្ដើមនៅពេលបញ្ចប់វគ្គសិក្សានេះ។
9. Udacity Business Analytics Nanodegree
អ្នកនឹងស្ទាត់ជំនាញទិន្នន័យជាមូលដ្ឋាន ដែលអាចត្រូវបានអនុវត្តលើមុខងារ និងឧស្សាហកម្មនៅក្នុងកម្មវិធីនេះ។ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបប្រើ Excel ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យ និងបង្កើតគំរូ SQL ដើម្បីសាកសួរមូលដ្ឋានទិន្នន័យ និង Tableau ដើម្បីបង្កើតការមើលឃើញទិន្នន័យព័ត៌មាន។
មិនមានតម្រូវការជាមុនសម្រាប់កម្មវិធីសិក្សាមូលដ្ឋាននេះទេ។
Udacity បានផ្តល់អនុសាសន៍ថាអ្នកមានជំនាញកុំព្យូទ័រជាមុន ហើយអាចទាញយក និងដំឡើងកម្មវិធីដើម្បីជោគជ័យ។
10. ការវិភាគទិន្នន័យ DataCamp នៅក្នុង Excel
នៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបប្រើប្រាស់ផ្លូវកាត់ក្តារចុចសន្សំពេលវេលា បំប្លែង និងសម្អាតទម្រង់ទិន្នន័យដូចជា អត្ថបទ ពេលវេលា និងកាលបរិច្ឆេទ ព្រមទាំងបង្កើតមុខងារតក្កវិជ្ជាដ៏អស្ចារ្យ និងការប្រមូលផ្តុំតាមលក្ខខណ្ឌ ខណៈពេលដែលរៀនពីរបៀបប្រើផ្លូវកាត់ក្តារចុចសន្សំពេលវេលា។
អ្នកនឹងគ្រប់គ្រងមុខងារ Excel ថ្មីជាង 35 រួមទាំង CONCATENATE, VLOOKUP, និង AVERAGEIF(S) ក៏ដូចជាធ្វើការជាមួយទិន្នន័យ Kickstarter ពិភពពិតដើម្បីវាយតម្លៃពីអ្វីដែលធ្វើឱ្យគម្រោងជោគជ័យ តាមរយៈការអនុវត្តផ្ទាល់។
សំណួរដែលគេសួរញឹកញាប់អំពីវិញ្ញាបនបត្រវិភាគទិន្នន័យតាមអ៊ីនធឺណិត
តើវិញ្ញាបនបត្រវិភាគទិន្នន័យមានតម្លៃប៉ុន្មាន?
វិញ្ញាបនបត្រវិភាគទិន្នន័យមានប្រយោជន៍ បាទ! ប្រសិនបើអ្នកកំពុងស្វែងរកការងារធ្វើផ្នែកវិភាគទិន្នន័យ។ វិញ្ញាបនប័ត្រវិភាគទិន្នន័យនឹងផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវជំនាញ និងចំណេះដឹងចាំបាច់ទាំងអស់ ដើម្បីរកការងារជាអ្នកវិភាគទិន្នន័យ។
តើវាអាចទៅរួចទេសម្រាប់អ្នកវិភាគទិន្នន័យដើម្បីធ្វើការលើមូលដ្ឋានឯករាជ្យ?
Freelancing គឺជាជម្រើសដ៏ល្អបំផុតមួយសម្រាប់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ សម្រាប់ទាំងអ្នកថ្មីថ្មោង និងអ្នកជំនាញ។ ក្នុងនាមជាអ្នកឯករាជ្យផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ អ្នកមានភាពបត់បែនច្រើនទាក់ទងនឹងការជ្រើសរើសគម្រោង ការគ្រប់គ្រងពេលវេលា និងការទូទាត់។ វាក៏ជាជម្រើសដ៏ល្អសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងដែលចង់ទទួលបានបទពិសោធន៍ប្រើប្រាស់ដៃបន្ថែមទៀត ដោយធ្វើការលើគម្រោងពិភពពិត។
តើការវិភាគទិន្នន័យគឺជាផ្លូវអាជីពដ៏ជោគជ័យមែនទេ?
បាទ ការវិភាគទិន្នន័យគឺជាជម្រើសអាជីពដ៏ឆ្លាតវៃ ពីព្រោះទិន្នន័យបានក្លាយជាទិដ្ឋភាពសំខាន់នៃដំណើរការធ្វើការសម្រេចចិត្តរបស់ឧស្សាហកម្មណាមួយ។ ជាលទ្ធផល អ្នកវិភាគទិន្នន័យមានតម្រូវការខ្ពស់ ដែលធ្វើឲ្យពួកគេក្លាយជាជម្រើសការងារកំពូល។
តើមានតម្រូវការសម្រាប់ការសរសេរកូដក្នុងការវិភាគទិន្នន័យទេ?
ពួកគេមិនមែននិយាយដោយស្មោះត្រង់ទេ។ អ្នកវិភាគទិន្នន័យមិនតម្រូវឱ្យសរសេរកូដជាផ្នែកនៃទំនួលខុសត្រូវប្រចាំថ្ងៃរបស់ពួកគេទេ។ មុខងារវិភាគទិន្នន័យសាមញ្ញ ដូចជាការពិនិត្យមើលនិន្នាការទិន្នន័យ Google Analytics ជាធម្មតាមិនចាំបាច់បង្កើតកូដទេ។
តើ SQL មានតួនាទីអ្វីក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ?
SQL គឺជា 'សាច់ និងដំឡូង' នៃការវិភាគទិន្នន័យសម្រាប់មនុស្សជាច្រើន - ប្រើដើម្បីចូលប្រើ សម្អាត និងវិភាគទិន្នន័យដែលមាននៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។ វាសាមញ្ញក្នុងការយល់ ប៉ុន្តែវាត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយសាជីវកម្មកំពូលៗរបស់ពិភពលោក ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាលំបាកខ្លាំង។
អនុសាសន៍កំពូល ៗ
- សាលាទន្តសាស្ត្រល្អបំផុតចំនួន 15 នៅរដ្ឋផ្លរីដា – ចំណាត់ថ្នាក់សាលាកំពូល
- សាលាវេជ្ជសាស្ត្រ Florida ល្អបំផុតទាំង 11 - ចំណាត់ថ្នាក់សាលា Florida
- សាលាសម្ដែងភាពយន្តល្អបំផុតចំនួន 30 នៅលើពិភពលោក
- សាលាពេទ្យល្អបំផុតចំនួន 20 នៅហ្វីលីពីន - ចំណាត់ថ្នាក់សាលា
- សាលាយោធាល្អបំផុតចំនួន 20 សម្រាប់ក្មេងប្រុស – ចំណាត់ថ្នាក់សាលាសហរដ្ឋអាមេរិក.
សន្និដ្ឋាន
ការវិភាគទិន្នន័យគឺជាគម្លាតជំនាញដ៏ធំបំផុតកាលពីពីរឆ្នាំមុន ហើយវានៅតែបន្ត។
អាជីវកម្មបានប្រមូលទិន្នន័យអស់ជាច្រើនទស្សវត្សមកហើយ ប៉ុន្តែមនុស្សជាច្រើនមិនដឹងពីរបៀបប្រើប្រាស់ទិន្នន័យនោះដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មប្រសើរជាងមុន។
ជាលទ្ធផល ក្រុមហ៊ុនកំពុងស្វែងរកបុគ្គលដែលអាចវិភាគ និងបកស្រាយទិន្នន័យនោះ។ អាជីវកម្មត្រូវការមនុស្សដែលអាចយល់អំពីទិន្នន័យ និងបកប្រែវាទៅជាទម្រង់ដែលអាចយល់បានសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងដើម្បីឱ្យពួកគេធ្វើការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មកាន់តែប្រសើរឡើង។ បុគ្គលដែលមានជំនាញវិភាគទិន្នន័យទាំងនេះអាចត្រូវបានគេហៅថា អ្នកវិភាគទិន្នន័យ ឬអ្នកវិភាគអាជីវកម្មឆ្លាតវៃ (BI) ។
