10 ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບປີ 2023

0
4276
ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີທີ່ດີທີ່ສຸດ
ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີທີ່ດີທີ່ສຸດ

ເຈົ້າກໍາລັງຊອກຫາການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີທີ່ດີທີ່ສຸດບໍ? ຖ້າທ່ານເຮັດ, ຫຼັງຈາກນັ້ນ 10 ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຮົາໄດ້ລະບຸໄວ້ໃນບົດຄວາມນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.

ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນເປັນວິທີທີ່ດີທີ່ຈະປັບປຸງຊີວະປະຫວັດຂອງເຈົ້າ, ເສີມສ້າງອາຊີບຂອງເຈົ້າ, ແລະສ້າງເງິນເພີ່ມເຕີມເລັກນ້ອຍ. ສ່ວນທີ່ດີທີ່ສຸດ? ທ່ານບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງຈ່າຍຄ່າການຢັ້ງຢືນ.

ມີຊັບພະຍາກອນຟຣີທີ່ຫນ້າຫວາດສຽວຫຼາຍອອນໄລນ໌ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານມີທັກສະແລະຄວາມຮູ້ໃນດ້ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນ; ບາງສ່ວນຂອງພວກເຂົາຍັງສະເຫນີການຢັ້ງຢືນ.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຂະບວນການຂອງການກວດສອບຊຸດຂໍ້ມູນເພື່ອສະຫຼຸບກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາມີ, ເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງລະບົບແລະຊອບແວພິເສດ.

ເທກໂນໂລຍີແລະເຕັກນິກການວິເຄາະຂໍ້ມູນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນອຸດສາຫະກໍາການຄ້າເພື່ອໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດຕັດສິນໃຈທຸລະກິດທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນແລະໂດຍນັກວິທະຍາສາດແລະນັກຄົ້ນຄວ້າເພື່ອກວດສອບຫຼືປະຕິເສດຮູບແບບ, ທິດສະດີ, ແລະສົມມຸດຕິຖານທາງວິທະຍາສາດ.

ບົດ​ຄວາມ​ນີ້​ສະ​ຫນອງ​ບັນ​ຊີ​ລາຍ​ການ​ຂອງ​ທາງ​ເທິງ 10 ການ​ຢັ້ງ​ຢືນ​ຟຣີ​ທີ່​ທ່ານ​ສາ​ມາດ​ນໍາ​ໃຊ້​ເພື່ອ​ເສີມ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ແລະ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ຂອງ​ທ່ານ​. ພວກເຮົາໄດ້ລວມເອົາທັງຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ເຊັ່ນດຽວກັນກັບບຸກຄົນ ໂຄງການການຢັ້ງຢືນອອນໄລນ໌. ແຕ່ກ່ອນທີ່ທ່ານຈະກະໂດດເຂົ້າໄປໃນມັນ, ໃຫ້ເຮົາຮຽນຮູ້ບາງສິ່ງ.

ສາ​ລະ​ບານ

ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີ ແລະແບບເສຍເງິນແມ່ນຫຍັງ?

ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຮົາໄດ້ກໍານົດວ່າການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ. ເຈົ້າສາມາດຊອກຮູ້ເພີ່ມເຕີມໄດ້ແນວໃດ?

ຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີແມ່ນເປັນວິທີທີ່ດີເລີດໃນການທົດສອບນ້ໍາແລະກໍານົດວ່າທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນເລິກ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນ້ອຍລະຫວ່າງຫຼັກສູດຟຣີແລະຈ່າຍທີ່ທ່ານຄວນລະວັງ.

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີ ແລະເສຍເງິນ:

1. ລະດັບຂອງລາຍລະອຽດ

ເປົ້າໝາຍຂອງຫຼັກສູດຟຣີແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວເພື່ອໃຫ້ພາບລວມລະດັບສູງເພື່ອປະເມີນວ່າໂຄງການເຕັມຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຈ່າຍຫຼືບໍ່. ຫຼັກສູດສັ້ນແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບການຮັບຮູ້ສະພາບລວມຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງວິຊາໃດຫນຶ່ງ.

ໃນ​ຂະ​ນະ​ດຽວ​ກັນ, ໂຄງ​ການ​ຄົບ​ຖ້ວນ​ສົມ​ບູນ (ຢ່າງ​ຫນ້ອຍ, ເປັນ​ຫນຶ່ງ​ທີ່​ດີ!) ຈະ​ໃຫ້​ທ່ານ​ມີ​ທັງ​ຫມົດ​ຂອງ​ເຄື່ອງ​ມື​ທີ່​ຈໍາ​ເປັນ.

2. ຄວາມຍາວຂອງຫຼັກສູດ

ຫຼັກສູດການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີແມ່ນ (ປົກກະຕິ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນສະເໝີໄປ) ສັ້ນກວ່າຫຼາຍເພາະວ່າພວກມັນຖືກສ້າງເປັນ "ຕົວຢ່າງຕົວຢ່າງ."

ພວກເຂົາສາມາດມີຄວາມຍາວຕັ້ງແຕ່ສອງສາມຊົ່ວໂມງເຖິງສອງສາມມື້ຂອງເວລາຮຽນ. ມີຫຍັງຫຼາຍກວ່ານັ້ນ, ແລະທ່ານໄດ້ເຂົ້າໄປໃນພື້ນທີ່ຂອງບັນດາໂຄງການທີ່ຈ່າຍ. ຂຶ້ນຢູ່ກັບຄວາມສັບສົນຂອງວິຊາ, ຫຼັກສູດສາມາດໃຊ້ເວລາຈາກຫນຶ່ງອາທິດຫາຫຼາຍເດືອນເພື່ອສໍາເລັດ.

3. ລະດັບການສະຫນັບສະຫນູນ

ການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນອົງປະກອບຫຼັກຂອງຫຼັກສູດຟຣີ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ໂຄງການການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຕັມຮູບແບບໂດຍປົກກະຕິຈະສະຫນອງການສະຫນັບສະຫນູນຄໍາແນະນໍາໃນຮູບແບບຂອງຄູສອນຫຼືຜູ້ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການຄົ້ນຫາວຽກ - ຕົວຢ່າງ, ການກະກຽມ CV ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະການພັດທະນາຫຼັກຊັບຂໍ້ມູນ. ບາງຫຼັກສູດລາຄາແພງ ແລະ camp camps ແມ່ນແຕ່ຮັບປະກັນການຈ້າງງານ.

5. ລະດັບຄວາມຮູ້

ຫຼັກສູດການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວແນໃສ່ຜູ້ທີ່ບໍ່ມີປະສົບການຢ່າງແທ້ຈິງ. ນີ້ແມ່ນດີເລີດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ພື້ນຖານ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເມື່ອທ່ານພ້ອມທີ່ຈະກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າ, ທ່ານຈະຕ້ອງເຮັດວຽກບ້ານຕື່ມອີກເລັກນ້ອຍ! ໂຄງການທີ່ຈ່າຍແມ່ນມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍ, ແຕ່ຫຼັງຈາກທີ່ທ່ານສໍາເລັດຫນຶ່ງ, ທ່ານຈະມີຄວາມສາມາດທັງຫມົດ (ແລະຂໍ້ມູນປະຈໍາຕົວ) ທີ່ທ່ານຕ້ອງການໂທຫາຕົວທ່ານເອງເປັນນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມຮູ້ຄວາມສາມາດ - ແລະມັນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຫຼັກສູດຟຣີສາມາດສະຫນອງໄດ້.

ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີທີ່ດີທີ່ສຸດ

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດຟຣີ:

10 ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ລະດັບປານກາງ, ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານ

1. Google Analytics Academy — Google Analytics ສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ

Google Analytics ແມ່ນບໍລິການ Google ຟຣີທີ່ວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນເວັບໄຊທ໌ຂອງທ່ານ.

ຂໍ້ມູນທີ່ສະຫນອງໂດຍ Google Analytics ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງເປັນປະໂຫຍດໃນການກໍານົດວິທີການປະຊາຊົນມີສ່ວນຮ່ວມກັບເວັບໄຊທ໌ຂອງທ່ານ.

ມັນໃຫ້ທ່ານຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ໃຊ້ຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌, ເຊັ່ນວ່າຫນ້າເວັບໃດທີ່ພວກເຂົາໄດ້ໄປຢ້ຽມຢາມແລະດົນປານໃດ, ບ່ອນທີ່ພວກເຂົາມາຈາກ (ສະຖານທີ່ຕັ້ງພູມສາດ), ແລະອື່ນໆ.

ທ່ານອາດຈະເພີ່ມປະສິດທິພາບເວັບໄຊທ໌ຂອງທ່ານຢ່າງໄວວາໂດຍນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ເພື່ອໃຫ້ປະສົບການຜູ້ໃຊ້ທີ່ດີກວ່າ.

ຫນຶ່ງໃນຄຸນສົມບັດທີ່ນິຍົມຫຼາຍທີ່ສຸດໃນບັນດາຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຕະຫຼາດດິຈິຕອນແມ່ນການຢັ້ງຢືນພື້ນຖານການວິເຄາະດິຈິຕອນ. ຫຼັກສູດນີ້ສອນພື້ນຖານຂອງການວິເຄາະດິຈິຕອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຊ່ອງທາງການຕະຫຼາດຕ່າງໆ.

ທ່ານຕ້ອງຈົບຫຼັກສູດເພື່ອໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີ. ບໍ່ວ່າທ່ານຈະເປັນຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ລະດັບປານກາງ, ຫຼືລະດັບສູງ, ທ່ານຈະຊອກຫາຫຼັກສູດສໍາລັບລະດັບຂອງທ່ານ.

2. ໃບຢັ້ງຢືນວິຊາຊີບດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ IBM

IBM Data Science Professional Certificate ແມ່ນໂຄງການຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ທີ່ມອບໃຫ້ໂດຍ IBM ຜ່ານ Coursera ເຊິ່ງປະກອບມີຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ XNUMX ຫຼັກສູດເຊັ່ນດຽວກັນກັບໂຄງການທີ່ເຮັດດ້ວຍມືເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານພັດທະນາທັກສະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ. ຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມອອນໄລນ໌ນີ້ມີທັງຫຼັກສູດຂັ້ນພື້ນຖານ ແລະລະດັບຂັ້ນສູງ ເພື່ອຊ່ວຍເຈົ້າໃນການເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.

ສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຕ້ອງການຮຽນຮູ້ Days Analytics, IBM ສະເຫນີຫຼັກສູດການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີ. ຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມໄດ້ຮັບໃບຢັ້ງຢືນໃນຕອນທ້າຍຂອງຫຼັກສູດຟຣີ.

3. ຫຼັກສູດສັ້ນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ (CareerFoundry)

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການການແນະນໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນຢ່າງໄວວາ, ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີຂອງ CareerFoundy ໄລຍະສັ້ນ ແມ່ນດີເລີດ.

ໃນເວລາທີ່ທ່ານລົງທະບຽນ, ທ່ານຈະສາມາດເຂົ້າເຖິງຫ້າຫ້ອງຮຽນ 15 ນາທີ, ແຕ່ລະຄົນສຸມໃສ່ລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຂະບວນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ຫຼັກສູດດັ່ງກ່າວໃຫ້ທ່ານມີພາບລວມທົ່ວໄປຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະກະກຽມໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໄປໃນຫົວຂໍ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງຖ້າທ່ານຕ້ອງການ.

ບໍ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ເຊື່ອງໄວ້, ບໍ່ເຫມືອນກັບຫຼັກສູດຈໍານວນຫຼາຍຢູ່ໃນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງພວກເຮົາ, ເຮັດໃຫ້ນີ້ເປັນທາງເລືອກທີ່ມີຄວາມກົດດັນຕ່ໍາທີ່ດີສໍາລັບຈົວທັງຫມົດ.

ຫຼັກສູດດັ່ງກ່າວກວມເອົາທຸກຢ່າງຕັ້ງແຕ່ບົດບາດການວິເຄາະຂໍ້ມູນປະເພດຕ່າງໆ ຈົນເຖິງການທົບທວນເຄື່ອງມື ແລະຄວາມສາມາດທີ່ເຈົ້າຈະຕ້ອງສ້າງ ຖ້າເຈົ້າຕ້ອງການປະກອບອາຊີບໃນຂະແໜງດັ່ງກ່າວ, ແລະເຈົ້າສາມາດຄາດຫວັງວ່າຈະໄດ້ຮັບປະສົບການໃນຂັ້ນພື້ນຖານ. ຂອງ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂໍ້​ມູນ​.

ຖ້າທ່ານເພີດເພີນກັບຫຼັກສູດໄລຍະສັ້ນ, CareerFoundry ຍັງສະເຫນີໂຄງການທີ່ໄດ້ຮັບຄ່າຈ້າງທີ່ສົມບູນແບບທີ່ຈະນໍາທ່ານຈາກຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນໄປຫານັກວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ພ້ອມທີ່ຈະເຮັດ, ທັງຫມົດສະຫນັບສະຫນູນໂດຍການຮັບປະກັນວຽກເຮັດງານທໍາ CareerFoundry.

4. ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສໍາລັບທຸກຄົນ (Datacamp)

DataCamp ເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການຫຼັກສູດເພື່ອຜົນກໍາໄລທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ໂມດູນທໍາອິດຂອງຫຼັກສູດ (ຫຼືບົດ') ຂອງພວກເຂົາແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າ. ມັນຫຼີກເວັ້ນຄໍາສັບພາສາດ້ານວິຊາການແລະເປັນທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບຜູ້ທີ່ມີໃຫມ່ໃນວິຊາ.

ຫຼັກສູດດັ່ງກ່າວກວມເອົາຂະບວນການເຮັດວຽກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທົ່ວໄປເຊັ່ນດຽວກັນກັບກໍານົດວ່າວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ. ນີ້ປະກອບມີການອອກກໍາລັງກາຍແບບໂຕ້ຕອບທີ່ດີເລີດບາງຢ່າງທີ່ຊ່ວຍໃນສະພາບການວິທີການການວິເຄາະຂໍ້ມູນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາໃນຄວາມເປັນຈິງ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເມື່ອທ່ານສໍາເລັດບົດທໍາອິດ, ທ່ານຈະຕ້ອງລົງທະບຽນເພື່ອເຂົ້າເຖິງເນື້ອຫາເພີ່ມເຕີມ.

5. ຮຽນຮູ້ລະຫັດສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ (OpenLearn)

ແພລະຕະຟອມ OpenLearn, ເຊິ່ງສະຫນອງໃຫ້ໂດຍມະຫາວິທະຍາໄລເປີດຂອງອັງກິດ, ແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍຫົວຂໍ້ຕ່າງໆຕັ້ງແຕ່ຟີຊິກດາລາສາດຈົນເຖິງຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດແລະແນ່ນອນ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ຫຼັກສູດກ່ຽວກັບ OpenLearn ແມ່ນເປັນທີ່ຮູ້ຈັກດີສໍາລັບຄຸນນະພາບສູງຂອງພວກເຂົາ, ແລະຈໍານວນຫຼາຍຂອງພວກເຂົາແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າ. ເປັນຫຍັງບໍ່ຮຽນຮູ້ການຂຽນລະຫັດເມື່ອທ່ານໄດ້ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານ?

ຮຽນຮູ້ລະຫັດສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຫຼັກສູດການຂຽນລະຫັດຟຣີແປດອາທິດທີ່ສະເຫນີໂດຍ OpenLearn, ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບການຂຽນໂປຼແກຼມພື້ນຖານແລະແນວຄວາມຄິດການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມສາມາດໃນການພັດທະນາລະບົບການວິເຄາະແບບງ່າຍໆໃນສະພາບແວດລ້ອມການຂຽນໂປຼແກຼມ. ທັງ​ຫມົດ​ນີ້​ແມ່ນ topped off ກັບ​ກິດ​ຈະ​ກໍາ​ການ​ໂຕ້​ຕອບ​ແລະ​ໃບ​ຢັ້ງ​ຢືນ​ການ​ຟຣີ​ໃນ​ທີ່​ສຸດ​. ໂບນັດ!

6. ຫຼັກສູດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ (ມະຫາວິທະຍາໄລ Harvard)

ເຈົ້າເຄີຍຢາກເວົ້າໂອ້ອວດກ່ຽວກັບການສຶກສາ Harvard ຂອງເຈົ້າບໍ? ດຽວນີ້ແມ່ນໂອກາດຂອງເຈົ້າທີ່ຈະສ່ອງແສງ! ຫຼາຍໆຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ Harvard ແມ່ນມີໃຫ້ຟຣີໃນ EdX. ສຳຫຼວດວິຊາຕ່າງໆຕັ້ງແຕ່ການໝູນໃຊ້ຂໍ້ມູນໄປສູ່ການຖົດຖອຍແບບເສັ້ນ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ໃນຂະນະທີ່ຫຼັກສູດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນ ເໝາະ ສົມທີ່ສຸດ ສຳ ລັບຄົນທີ່ມີຄວາມຮູ້ກ່ອນ ໜ້າ ນີ້, ພວກເຂົາກວມເອົາຫົວຂໍ້ພິເສດທີ່ຫລາກຫລາຍແລະເຂົ້າໄປໃນຄວາມເລິກຫຼາຍກ່ວາສ່ວນໃຫຍ່. ຫຼັກສູດຟຣີ.

ຂໍ້ເສຍພຽງແຕ່ແມ່ນວ່າພວກເຂົາຈໍານວນຫຼາຍຕ້ອງການຄໍາຫມັ້ນສັນຍາທີ່ໃຊ້ເວລາທີ່ສໍາຄັນ, ເຊັ່ນສອງສາມຊົ່ວໂມງໃນແຕ່ລະອາທິດເປັນເວລາຫຼາຍອາທິດ, ກົງກັນຂ້າມກັບຫຼັກສູດການຕົກຢູ່ໃນສອງສາມຊົ່ວໂມງຫຼືຫຼາຍມື້. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການໃບຢັ້ງຢືນການສໍາເລັດ, ທ່ານຈະຕ້ອງຈ່າຍເງິນເຊັ່ນກັນ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຖ້າຫາກວ່າທ່ານພຽງແຕ່ຕ້ອງການທີ່ຈະປັບປຸງຄວາມສາມາດຂອງທ່ານ, ນີ້ຍັງເປັນທາງເລືອກທີ່ເປັນໄປໄດ້.

7. ຫຼັກສູດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເບື້ອງຕົ້ນ (Dataquest)

ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫນອງຄວາມກ້ວາງຂອງມື ຫລັກສູດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານການສຶກສາສະເພາະຂໍ້ມູນອື່ນ. ໃນຂະນະທີ່ Dataquest ມີຮູບແບບການສະຫມັກປະຈໍາເດືອນ, ບາງເນື້ອໃນຂອງມັນ, ເຊັ່ນ: ບັນຫາການປະຕິບັດ, ແມ່ນສາມາດໃຊ້ໄດ້ຟຣີ.

ຫຼັກສູດໄດ້ຖືກຈັດຂື້ນຢ່າງມີປະໂຫຍດໂດຍເສັ້ນທາງອາຊີບແລະທັກສະ (ເຊັ່ນດຽວກັນກັບພາສາການຂຽນໂປລແກລມ), ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສຸມໃສ່ການສອນຂອງທ່ານ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຖ້າທ່ານຕ້ອງການການເຂົ້າເຖິງແບບບໍ່ມີໂຄສະນາຫຼືໃບຢັ້ງຢືນການສໍາເລັດ, ທ່ານຈະຕ້ອງຈ່າຍຄ່າສະຫມັກ.

8. ການເລົ່າເລື່ອງການວິເຄາະສໍາລັບຜົນກະທົບ (edX)

ຖ້າເຈົ້າສະດວກໃນການເຮັດວຽກກັບ Power BI ແລະ Excel, ຫຼັກສູດນີ້ຈະສອນເຈົ້າໃຫ້ຮູ້ວິທີການສື່ສານບົດສະຫຼຸບທີ່ໄດ້ມາຈາກການສະແດງພາບ ແລະ ການວິເຄາະແບບສະໄຕລ໌. ສ້າງເລື່ອງທີ່ເພີ່ມມູນຄ່າໃຫ້ກັບຜູ້ຊົມຂອງທ່ານແລະປະເມີນຜົນໄດ້ຮັບ.

ຜູ້ໃຫ້ຄໍາປຶກສາຍັງສະເຫນີຄໍາແນະນໍາສໍາລັບການຮັບຮອງເອົາການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການຂັດບົດລາຍງານຂອງທ່ານແລະການຄວບຄຸມຫ້ອງໃນຂະນະທີ່ສົ່ງໃຫ້ພວກເຂົາ.

9. ຫຼັກສູດວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ (Alison)

ເຈົ້າຈະພົບເຫັນຫຼັກສູດການປະກາດຈົບຊັ້ນສູງ ແລະການຢັ້ງຢືນຕ່າງໆຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ e-learning ນີ້, ທັງຫມົດແມ່ນສຸມໃສ່ອົງປະກອບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະຫົວຂໍ້ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການເຮັດຄວາມຄຸ້ນເຄີຍກັບຄໍາສັບຕ່າງໆແລະແນວຄວາມຄິດຫຼັກ, ໂຄງການລະດັບການແນະນໍາແມ່ນເປັນທາງເລືອກທີ່ເຫມາະສົມ. ສໍາລັບບຸກຄົນທີ່ມີປະສົບການ, ພື້ນທີ່ເຊັ່ນ: ຮູບແບບການຝຶກອົບຮົມ, ການເບິ່ງເຫັນ, ແລະການຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່ແມ່ນບາງທາງເລືອກໃນການໄປ.

10​. ການວິເຄາະ ແລະສະແດງຂໍ້ມູນດ້ວຍ Excel (edX)

ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີນີ້ຕ້ອງການຄວາມຮູ້ເບື້ອງຕົ້ນກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະຂອງ Excel ແລະເຮັດວຽກກັບຖານຂໍ້ມູນ ຫຼືໄຟລ໌ຂໍ້ຄວາມເປັນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນ.

ຈາກບ່ອນນັ້ນ, ຄູສອນຈະນໍາພາທ່ານໃນການເດີນທາງທີ່ເຈົ້າຈະໄດ້ຮັບຄວາມຊໍານານໃນການນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ, ປະສົມປະສານແລະສ້າງແບບຈໍາລອງ.

ການບັນຍາຍຕໍ່ໄປນີ້ຈະກ້າວໄປອີກບາດກ້າວໜຶ່ງໂດຍການວິເຄາະ ແລະການສະແດງພາບໃນໄຟລ໌ທີ່ທ່ານກະກຽມໄວ້.

ຄໍາຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆກ່ຽວກັບການຢັ້ງຢືນຂໍ້ມູນການວິເຄາະ

ປະເພດຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?

ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂໍ້​ມູນ​ມີ​ສີ່​ປະ​ເພດ​: ອະ​ທິ​ບາຍ​, ວິ​ນິດ​ໄສ​, ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ​, ແລະ​ຕາມ​ໃບ​ສັ່ງ​ແພດ​. ການວິເຄາະແບບອະທິບາຍຕອບຄໍາຖາມຂອງສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ. ການວິເຄາະວິນິດໄສພະຍາຍາມຕອບວ່າເປັນຫຍັງມັນເກີດຂຶ້ນ. ການວິເຄາະການຄາດເດົາໃຊ້ຫຼາຍເຕັກນິກຈາກການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ສະຖິຕິ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະປັນຍາປະດິດເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນປະຈຸບັນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄາດເດົາກ່ຽວກັບອະນາຄົດ. ການວິເຄາະຕາມໃບສັ່ງຢາໄດ້ກ້າວໄປອີກບາດກ້າວໜຶ່ງ ແລະແນະນຳບາງຂັ້ນຕອນຂອງການປະຕິບັດ ຫຼືແນະນຳການຕັດສິນໃຈ.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຂະບວນການຂອງການກວດສອບຊຸດຂໍ້ມູນເພື່ອສະຫຼຸບກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາມີ, ເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງລະບົບແລະຊອບແວພິເສດ. ເທກໂນໂລຍີແລະເຕັກນິກການວິເຄາະຂໍ້ມູນຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນອຸດສາຫະກໍາການຄ້າເພື່ອໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດຕັດສິນໃຈທຸລະກິດທີ່ມີຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນແລະໂດຍນັກວິທະຍາສາດແລະນັກຄົ້ນຄວ້າເພື່ອກວດສອບຫຼືປະຕິເສດຮູບແບບ, ທິດສະດີ, ແລະສົມມຸດຕິຖານທາງວິທະຍາສາດ.

ທ່ານຄວນເບິ່ງຫຍັງໃນຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີ?

ກິດຈະກໍາທີ່ເຮັດດ້ວຍມືສະເຫມີຕິດຢູ່ໃນໃຈດີກວ່າພຽງແຕ່ການອ່ານທິດສະດີ. ຊອກຫາຫຼັກສູດທີ່ອຸດົມສົມບູນ, ມີສ່ວນພົວພັນ. ທ່ານບໍ່ຕ້ອງການຫຼັກສູດທີ່ສັບສົນເກີນໄປສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ຫຼືມັນຄວນຈະເປັນແບບທົ່ວໄປທີ່ມັນບໍ່ມີປະໂຫຍດຕໍ່ເຈົ້າ. ໃນທີ່ສຸດ, ຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນໄລຍະສັ້ນ ຫຼືຟຣີ ຄວນສ້າງຄວາມຫມັ້ນໃຈຂອງເຈົ້າໃຫ້ຮຽນຕໍ່ໄປ.

ເປັນຫຍັງໃບຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ?

ເມື່ອທ່ານເຮັດສໍາເລັດການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີ, ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງນາຍຈ້າງວ່າທ່ານໄດ້ຮັບທັກສະທີ່ສໍາຄັນໃນຂົງເຂດນີ້. ມັນຍັງເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄວາມຄິດທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບຄວາມຮູ້ແລະຄວາມຊໍານານດ້ານໃດທີ່ຈະເຮັດວຽກຕໍ່ໄປ.

ຄວາມສໍາຄັນຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?

ການວິເຄາະສາມາດຊ່ວຍກໍານົດວ່າເປັນຫຍັງບາງສິ່ງບາງຢ່າງເກີດຂຶ້ນ, ຄາດຄະເນສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນແລະກໍານົດວິທີການທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງການປະຕິບັດ. ກ່ອນການມາເຖິງຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ຖືກເກັບໄວ້ໃນຄອມພິວເຕີສ່ວນບຸກຄົນໃນຕາຕະລາງ, ໄຟລ໌ຂໍ້ຄວາມ, ແລະຖານຂໍ້ມູນ. ບັນຫາກັບວິທີການເກັບຮັກສານີ້ແມ່ນວ່າມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະໄດ້ຮັບທັດສະນະພາບໃຫຍ່ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທັງຫມົດ. ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໄດ້ປ່ຽນແປງທຸກຢ່າງໂດຍການສ້າງບ່ອນເກັບຂໍ້ມູນສູນກາງສໍາລັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານທັງຫມົດ, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຕໍ່ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືການວິເຄາະກັບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ.

ຄຳ ແນະ ນຳ ສຸດຍອດ

ເສັ້ນທາງລຸ່ມ

ສະຫຼຸບແລ້ວ, ໂຄງການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ຈ່າຍຫຼາຍມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໃຫ້ສິ່ງຈູງໃຈ ແລະຜົນປະໂຫຍດທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການກວມເອົາເນື້ອໃນຫຼັກດຽວກັນ.

ນັ້ນແມ່ນຍ້ອນວ່າພວກເຂົາກໍາລັງແຂ່ງຂັນກັບໂຄງການທີ່ຄ້າຍຄືກັນອື່ນໆ.

ຫຼັກສູດການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີ, ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສາມາດແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ເນື່ອງຈາກວ່າພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ແຂ່ງຂັນສໍາລັບເງິນສົດຂອງທ່ານ, ພວກເຂົາສາມາດຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງນັກຮຽນ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ທ່ານຄວນຮັບປະກັນວ່າຫຼັກສູດເຫຼົ່ານີ້ກວມເອົາຫົວຂໍ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະຮຽນຮູ້. ຫຼັກສູດໄລຍະສັ້ນແມ່ນບາງຄັ້ງສຸມໃສ່ຫົວຂໍ້ສະເພາະຫຼາຍ.

ພະຍາຍາມຊອກຫາຫນຶ່ງທີ່ທ່ານສົນໃຈ.