ມີຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ຟຣີບໍ? ແນ່ນອນ, ມີ! ຫຼັກສູດເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ໄດ້ປຽບເພາະວ່າພວກເຂົາແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າ, ຫຼືພຽງແຕ່ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາອອນໄລນ໌ແລະຕົນເອງ, ແຕ່ຄາດເດົາວ່າແມ່ນຫຍັງ? ພວກເຂົາເຈົ້າເປັນຈຸດທີ່ສຸດ!
ເນື່ອງຈາກການວິເຄາະຂໍ້ມູນເປັນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງທຸລະກິດ, ຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ການວິວັດທະນາການຂອງເທັກໂນໂລຍີ ແລະ ການຕັດສິນໃຈທີ່ຂຶ້ນກັບຂໍ້ມູນໃນແຕ່ລະມື້ ຍັງເປັນກໍລະນີສຶກສາ.
ທັນທີທັນໃດ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນເບິ່ງຄືວ່າເປັນຫົວຂໍ້ຮ້ອນ, ເຮັດໃຫ້ທ່ານສົງໄສວ່າມັນແມ່ນຫຍັງ. ທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເບິ່ງຕື່ມອີກ; World Scholars Hub ມີວິທີແກ້ໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດ!
ສາລະບານ
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຊື່ທົ່ວໄປສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນປະເພດຕ່າງໆ. ມັນຈັດການກັບການໃຊ້ຄວາມເຂົ້າໃຈແລະແນວໂນ້ມທີ່ມີຢູ່ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາໂດຍສະເພາະ. ໃນຄໍາສັບທີ່ງ່າຍດາຍ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈັດການກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນຫຼືສະຖິຕິຢ່າງເປັນລະບົບ.
ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈແລະການ ນຳ ໃຊ້ຮູບແບບຂໍ້ມູນ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນການຕັດສິນໃຈທີ່ມີປະສິດທິຜົນທາງວິທະຍາສາດ. ວິທະຍາສາດໃນຄວາມຫມາຍວ່າຂໍ້ມູນຕ້ອງຜ່ານຂັ້ນຕອນແລະຂະບວນການຕ່າງໆກ່ອນທີ່ຈະຕັດສິນໃຈ.
ຂໍ້ມູນປະເພດໃດນຶ່ງສາມາດຂຶ້ນກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນຍ້ອນວ່າມັນເປັນຄວາມລັບຂອງການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ການເພີ່ມກໍາໄລ, ແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງໃນທຸກໆທຸລະກິດ.
ສິ່ງທີ່ສວຍງາມອີກອັນຫນຶ່ງກ່ຽວກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງວຽກຂອງມັນ. ດ້ວຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ທ່ານສາມາດເປັນນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ນັກວິເຄາະທາງທຸລະກິດ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ, ນັກວິເຄາະການດໍາເນີນງານ, ຜູ້ຈັດການໂຄງການ, ຫຼືການວິເຄາະລະບົບ IT, ເພື່ອກ່າວເຖິງແຕ່ຈໍານວນຫນ້ອຍ.
ມີຂັ້ນຕອນຕ່າງໆທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ແລະທັງຫມົດເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາລັບການຂະຫຍາຍຕົວຂອງທຸລະກິດ. ແຕ່ລະຂັ້ນຕອນເຫຼົ່ານີ້ຖືເປັນກຸນແຈເພື່ອປະສິດທິພາບທາງທຸລະກິດ.
ຂັ້ນຕອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນ 4 ຂັ້ນຕອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ:
1. ການວິເຄາະແບບອະທິບາຍ:
ການວິເຄາະແບບພັນລະນາຈັດການກັບວ່າທຸລະກິດຈະໄປໄດ້ດີປານໃດ. ຄໍາຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດໃນຂັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນ "ມີຫຍັງເກີດຂື້ນໃນທຸລະກິດຂອງທ່ານ?"
ໃນດ້ານຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນນີ້, ຂໍ້ມູນເລິກແມ່ນບໍ່ຈໍາເປັນ. ມັນຕອບຄໍາຖາມວ່າທຸລະກິດຈະດໍາເນີນໄປຢ່າງຄ່ອງແຄ້ວຫຼືບໍ່. ດັ່ງນັ້ນ, ຄໍາຕອບມັກຈະບໍ່ລະອຽດດີ.
2. ການວິເຄາະວິນິດໄສ:
ນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນຫຼັງຈາກການວິເຄາະແບບອະທິບາຍ. ການວິເຄາະວິນິດໄສຈັດການກັບສາເຫດຂອງບັນຫາ. ຄໍາຖາມທີ່ຖາມຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນນີ້ສະເຫມີເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ a ເປັນຫຍັງ. ຕົວຢ່າງ: "ເປັນຫຍັງມັນເກີດຂຶ້ນກັບທຸລະກິດຂອງທ່ານ?"
ດ້ວຍຂໍ້ມູນລາຍລະອຽດທີ່ດີກ່ຽວກັບທຸລະກິດ, ບັນຫາ "ເປັນຫຍັງ" ໄດ້ຖືກວາງອອກ. ຂັ້ນຕອນນີ້ຊ່ວຍກໍານົດຄວາມຜິດປົກກະຕິທາງທຸລະກິດ.
3. ການວິເຄາະການຄາດເດົາ:
ນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນຫຼັງຈາກການວິເຄາະວິນິດໄສ. ໃນການວິເຄາະການຄາດເດົາ, ສະຖິຕິທີ່ຜ່ານມາແລະສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອໃຫ້ຄໍາແນະນໍາ. ຄໍາຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆທີ່ສຸດໃນຂັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນ "ສິ່ງທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ?"
ເຕັກນິກນີ້ແມ່ນອີງໃສ່ແນວໂນ້ມແລະຮູບແບບໃນໄລຍະປີທີ່ຜ່ານມາ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກໍານົດວ່າແນວໂນ້ມສະເພາະໃດຫນຶ່ງຈະເກີດຂຶ້ນ. ມັນຍັງຊ່ວຍໃຫ້ຄໍາແນະນໍາທີ່ດີທີ່ສຸດທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບການເກີດຂຶ້ນໃນອະນາຄົດ.
4. ການວິເຄາະຕາມໃບສັ່ງແພດ:
ນີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນຫຼັງຈາກການວິເຄາະການຄາດຄະເນ. ການວິເຄາະຕາມໃບສັ່ງແພດກໍານົດທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງການປະຕິບັດ. ພື້ນທີ່ນີ້ຊ່ວຍຕອບຄໍາຖາມຂອງ "ສິ່ງທີ່ຄວນເຮັດ?"
ມັນກໍານົດສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດແລະສິ່ງທີ່ບໍ່ຄວນເຮັດ. ນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແນະນໍາຜູ້ໃຊ້ກ່ຽວກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນໄປໄດ້ແລະສິ່ງທີ່ຄວນເຮັດສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບທຸລະກິດສູງສຸດ. ໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະປະເຊີນກັບຄວາມບໍ່ແນ່ນອນ, ການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນແມ່ນເຮັດ.
ສິ່ງທີ່ຕ້ອງຊອກຫາໃນເວລາທີ່ເລືອກຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ຟຣີ
ການເລືອກຫຼັກສູດທີ່ ເໝາະ ສົມທີ່ສຸດ ສຳ ລັບເຈົ້າແມ່ນເຮັດວຽກຫຼາຍກ່ວາທີ່ເຈົ້າຄິດ. ປັດໃຈຈໍານວນຫນຶ່ງຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາກ່ອນທີ່ຈະເລືອກເຂົ້າໃນຫຼັກສູດອອນໄລນ໌.
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນບາງປັດໃຈທີ່ຕ້ອງພິຈາລະນາໃນເວລາເລືອກຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ຟຣີ:
1. ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື ແລະການໃຫ້ຄະແນນ:
ນີ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການເບິ່ງອອກສໍາລັບການກ່ອນທີ່ຈະເລືອກວິຊາໃດຫນຶ່ງ. ນີ້ລວມມີການທົບທວນຄືນທີ່ໃຫ້ໂດຍນັກຮຽນທີ່ໄດ້ຮຽນວິຊາກ່ອນ. ມັນກໍານົດວ່າຫຼັກສູດສາມາດເຊື່ອຖືໄດ້ຫຼາຍປານໃດ. ເຈົ້າຈະບໍ່ຢາກເລືອກເຂົ້າຮຽນຫຼັກສູດໃດໜຶ່ງ ແລະຢູ່ຕາມເສັ້ນທາງຮັບຮູ້ວ່າມັນມີຄະແນນ 1.0. ເຈົ້າຈະບໍ່ມັກແບບນັ້ນ, ແມ່ນບໍ?
2. ໄລຍະເວລາຂອງລາຍວິຊາ:
ຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ສາມາດເປັນໄລຍະສັ້ນ (ສອງສາມຊົ່ວໂມງຫາອາທິດ) ຫຼືໄລຍະຍາວ (ຫຼາຍເດືອນຫາປີ). ໄລຍະເວລາຂອງຫຼັກສູດຄວນຂຶ້ນກັບຄວາມພ້ອມ ແລະລະດັບຄວາມສົມບູນຂອງເຈົ້າ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ຫຼັກສູດໄລຍະຍາວມັກຈະມີລາຍລະອຽດຫຼາຍກວ່າເມື່ອທຽບກັບຫຼັກສູດໄລຍະສັ້ນ.
3. ຄວາມເຂັ້ມ:
ຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ແມ່ນມີຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ລະດັບກາງ, ແລະຂັ້ນສູງ, ໃນຂະນະທີ່ບາງຊຸດແມ່ນຊຸດທີ່ປະກອບດ້ວຍທັງຫມົດຂອງຂັ້ນຕອນເຫຼົ່ານີ້. ຫຼັກສູດອື່ນໆຕ້ອງການໃຫ້ທ່ານມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານກ່ອນທີ່ຈະເລືອກເຂົ້າຮຽນ.
ເມື່ອເລືອກຫຼັກສູດໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ເລືອກຫຼັກສູດທີ່ເຫມາະສົມທີ່ສຸດສໍາລັບລະດັບການສຶກສາໃນປະຈຸບັນຂອງທ່ານ.
4. ການເຂົ້າເຖິງຫຼັກສູດ:
ບາງຫຼັກສູດຟຣີແມ່ນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ພາຍໃນໄລຍະເວລາ (ເຂົ້າເຖິງໄດ້ຊົ່ວຄາວ) ໃນຂະນະທີ່ບາງຫຼັກສູດແມ່ນສາມາດໃຊ້ໄດ້ຕະຫຼອດຊີວິດ. ການເລືອກຫຼັກສູດທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຢ່າງຖາວອນແມ່ນດີທີ່ສຸດເພາະວ່າເຈົ້າສາມາດສົ່ງຄືນໄປຫາເຂົາເຈົ້າໄດ້ສະເໝີໃນກໍລະນີທີ່ມີຄວາມບໍ່ແນ່ນອນກ່ຽວກັບວິຊາໃດໜຶ່ງ.
5. ໂຄງການສະຫນັບສະຫນູນແລະໃຫ້ຄໍາແນະນໍາ:
ມີການຖອນເງິນໃນຫຼັກສູດຟຣີສ່ວນໃຫຍ່ແລະການຖອນເງິນເຫຼົ່ານີ້ລວມມີໃບຢັ້ງຢືນຫຼັກສູດ, ການສະຫນັບສະຫນູນ, ແລະໂຄງການໃຫ້ຄໍາແນະນໍາ. ບາງໂຄງການສະຫນັບສະຫນູນແລະການໃຫ້ຄໍາປຶກສາເຫຼົ່ານີ້ປະກອບມີເວທີການສົນທະນາ, ສະຖານທີ່ບັນຍາຍສົດ, ແລະເຄື່ອງມືຈໍາລອງ.
ເຖິງວ່າຈະມີການຖອນຕົວນີ້, ການຊ່ວຍເຫຼືອທາງດ້ານການເງິນແມ່ນທາງເລືອກໃນບາງວິຊາເຫຼົ່ານີ້.
6. ໃບຢັ້ງຢືນທີ່ສາມາດແບ່ງປັນໄດ້ ແລະການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການເງິນ:
ໃບຢັ້ງຢືນທີ່ອອກໃຫ້ຫຼັງຈາກສໍາເລັດຫຼັກສູດເປັນຫຼັກຖານຂອງວິຊາຊີບ. ເຖິງແມ່ນວ່າເວທີການຮຽນຮູ້ອອນໄລນ໌ສ່ວນໃຫຍ່ຕ້ອງການ token ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບໃບຢັ້ງຢືນທີ່ສາມາດແບ່ງປັນໄດ້ໃນຂະນະທີ່ບາງແພລະຕະຟອມສະຫນອງການຊ່ວຍເຫຼືອທາງດ້ານການເງິນສໍາລັບນັກຮຽນທີ່ຕ້ອງການຮຽນຫຼັກສູດເຫຼົ່ານີ້ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າແລະຍັງໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນ. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານກວດເບິ່ງວ່າການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານການເງິນມີຢູ່ຫຼືບໍ່ຖ້າໃບຢັ້ງຢືນແມ່ນບໍ່ບໍ່ເສຍຄ່າ.
ຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ທີ່ດີທີ່ສຸດຟຣີແມ່ນຫຍັງ?
ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ທີ່ດີທີ່ສຸດຟຣີ:
- ຫຼັກສູດສັ້ນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ຄວາມເຂົ້າໃຈວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
- ການແນະນໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ແນະນໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ຄະນິດສາດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
- ກອງປະຊຸມວິເຄາະ Lean
- ແນະນໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ excel
- ສະຖິຕິ Bayesian: ຈາກແນວຄວາມຄິດເຖິງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ Google
- ຮຽນຮູ້ລະຫັດສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
10 ຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ທີ່ດີທີ່ສຸດ
1. ຫຼັກສູດສັ້ນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ: ເລີ່ມຕົ້ນ
- Rating: 4.84 ອອກຈາກ 5
- ໄລຍະເວລາ: 15 ນາທີປະຈໍາວັນ
- ເວທີ: ອາຊີບເສີມ.
ຫຼັກສູດສັ້ນການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນການແນະນໍາພາກປະຕິບັດກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການທໍາຄວາມສະອາດແລະສະຫຼຸບດ້ວຍການເບິ່ງເຫັນ (ລວມທັງຕາຕະລາງແລະກາຟ), ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສໍາຄັນ. ສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ດີກວ່າ, ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງຈະຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທຸລະກິດ.
ຫຼັກສູດນີ້ປະກອບມີການແນະນໍາຂໍ້ມູນ, ແລະຍັງມີບົດຝຶກຫັດບາງຢ່າງ. ທຸກໆມື້, ທ່ານໄດ້ຮັບ 5 ບົດຮຽນປະຈໍາວັນດ້ວຍຕົນເອງພາຍໃນໄລຍະເວລາ 15 ນາທີ.
ການສອນແຕ່ລະອັນມີສ່ວນປະສົມຂອງການແນະນຳວິດີໂອ, ບົດຮຽນທີ່ເປັນລາຍລັກອັກສອນ, ວຽກງານທີ່ເຮັດດ້ວຍມື, ແລະແບບສອບຖາມແບບໂຕ້ຕອບ. ມັນປະກອບດ້ວຍການແນະນໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຊິ່ງເປັນການສຶກສາທີ່ສົມບູນແບບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ການເບິ່ງເຫັນແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂັ້ນສຸດທ້າຍ.
2. ຄວາມເຂົ້າໃຈວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
- ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ: ເລີ່ມຕົ້ນ
- Rating: ບໍ່ໄດ້ລະບຸ
- ໄລຍະເວລາ: ຊົ່ວໂມງ 2
- ເວທີ: Datacamp.
ຄວາມເຂົ້າໃຈວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຈະຂະຫຍາຍຄວາມຮູ້ຂອງທ່ານກ່ຽວກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ພາສາເຄື່ອງຈັກ, ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນ, ແລະຄອມພິວເຕີ້ຟັງ. ຫຼັກສູດນີ້ປະກອບມີ 15 ວິດີໂອແລະ 48 ອອກກໍາລັງກາຍ.
ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ການເກັບຂໍ້ມູນ, ການເກັບຮັກສາ, ການກະກຽມ, ການຂຸດຄົ້ນ, ການເບິ່ງເຫັນ, ການທົດລອງ, ແລະການຄາດຄະເນ.
ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ການຕີຄວາມຂໍ້ມູນແລະການລວມເຂົ້າໃນຊີວິດປະຈໍາວັນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການສອນບົດບາດຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງກັງວົນກ່ຽວກັບການເຂົ້າລະຫັດ.
3. ການແນະນໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ: ເລີ່ມຕົ້ນ
- Rating: 4.8 ອອກຈາກ 5
- ໄລຍະເວລາ: ເດືອນ 6
- ເວທີ: Coursera
ການແນະນໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈະນໍາທ່ານຜ່ານການວິເຄາະຂໍ້ມູນຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເນື່ອງຈາກບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງມີປະສົບການມາກ່ອນ. ຫຼັກສູດນີ້ຈະໃຫ້ຄວາມຮູ້ແກ່ເຈົ້າກ່ຽວກັບທັກສະທີ່ຕ້ອງການເພື່ອໃຫ້ເຈົ້າກຽມພ້ອມສໍາລັບອາຊີບໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.
ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການກະກຽມ, ການຈັດຕັ້ງ, ການວິເຄາະແລະຮູບພາບຂໍ້ມູນສໍາລັບການວິເຄາະ. ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບການສອນວິທີການນໍາໃຊ້ຕາຕະລາງ, SQL, ແລະ R programming ເພື່ອສໍາເລັດການວິເຄາະແລະການຄິດໄລ່.
4. ແນະນໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ: ເລີ່ມຕົ້ນ
- Rating: ບໍ່ໄດ້ລະບຸ
- ໄລຍະເວລາ: ປະມານ 6 ອາທິດ
- ເວທີ: ຄວາມບໍ່ເຂັ້ມແຂງ.
ການແນະນໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນປະກອບດ້ວຍຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບວິທີເຮັດແບບສອບຖາມ, ຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃຫ້ເປັນຮູບແບບທີ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້, ແລະແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆ. ມັນຍັງປະກອບດ້ວຍບົດຮຽນກ່ຽວກັບການກວດສອບຂໍ້ມູນ, ການຊອກຫາຮູບແບບໃນມັນ, ການພັດທະນາ intuition ຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ, ແລະການຕັດສິນ, ບົດສະຫຼຸບ, ຫຼືການຄາດຄະເນ.
ເຈົ້າຍັງຈະຖືກຄິດວ່າວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອສະແດງຜົນການຄົ້ນພົບຂອງເຈົ້າ. ນອກຈາກນັ້ນ, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ການເຂົ້າລະຫັດໃນວິທີທີ່ໄວກວ່າ ແລະໄວຂຶ້ນໂດຍໃຊ້ Python libraries NumPy, Pandas, ແລະ Matplotlib.
ໃນຖານະເປັນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນຂອງຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຄວນສະດວກສະບາຍກັບການຂຽນໂປຼແກຼມໃນ Python ແລະມີຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດຂອງມັນ, ກ່ອນທີ່ຈະລົງທະບຽນໃນຫຼັກສູດນີ້. ຖ້າບໍ່ແມ່ນ, ເຂົາເຈົ້າມີຫຼັກສູດ "ການແນະນໍາຫຼັກສູດການຂຽນໂປລແກລມ python" ທີ່ຈະນໍາທ່ານຜ່ານສິ່ງເຫຼົ່ານີ້.
5. ຄະນິດສາດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
- ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ: ເລີ່ມຕົ້ນ
- Rating: ບໍ່ໄດ້ລະບຸ
- ໄລຍະເວລາ: 5-6 ຊົ່ວໂມງ.
- ເວທີ: Alison.
ຄະນິດສາດສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນກວມເອົາພື້ນຖານຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້, ສະຖິຕິ, ແລະພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຊື່ຍ້ອນວ່າພວກມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການໃຊ້ຄະນິດສາດໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ. ເນື່ອງຈາກຄວາມເຂົ້າໃຈພື້ນຖານຂອງຄະນິດສາດແມ່ນຕ້ອງການຂອງທຸກໆຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນ (ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ນັກວິເຄາະທຸລະກິດ, ຫຼືວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ), ຫຼັກສູດນີ້ກວມເອົາທຸກໆດ້ານທີ່ຕ້ອງການ.
ຫຼັກສູດນີ້ບໍ່ຄືກັບຄະນິດສາດທີ່ບໍ່ມີຕົວຕົນ, ບໍ່ໄດ້ໃຊ້. ຢູ່ Alison, ເຈົ້າຈະຮຽນຄະນິດສາດທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານມີອິດທິພົນຕໍ່ໂລກ. ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນຫຼັກສູດທີສາມໃນຊຸດ. ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນດີທີ່ສຸດຈາກຫຼັກສູດນີ້, ຄວນຮຽນສອງຫຼັກສູດທຳອິດກ່ຽວກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ກ່ອນທີ່ຈະຮຽນຄະນິດສາດສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
6. ກອງປະຊຸມວິເຄາະ Lean
- ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ: ເລີ່ມຕົ້ນ
- Rating: 4.6 ອອກຈາກ 5
- ໄລຍະເວລາ: 2 ໂມງ 23 ນາທີ
- ເວທີ: ອຸດອນ.
ຮຽນຮູ້ການປະຊຸມການວິເຄາະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈພື້ນຖານຂອງການວິເຄາະ, ແນວຄິດທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນ, ແລະຫຼັກການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ບໍ່ສະບາຍ. ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະເບິ່ງຫົກຕົວຢ່າງຂອງວິທີການແບບທຸລະກິດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເລີ່ມຕົ້ນຂອງທຸກຂະຫນາດ.
ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະຮຽນຮູ້ວິທີການຮູ້ເວລາທີ່ຈະກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າດ້ວຍການຕັດສິນໃຈແລະນໍາໃຊ້ແນວຄວາມຄິດຂອງ Lean Analytics ກັບທຸລະກິດແລະຜະລິດຕະພັນທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນ.
7. ບົດແນະ ນຳ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ Excel
- ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ: ເລີ່ມຕົ້ນ
- Rating: ບໍ່ໄດ້ລະບຸ
- ໄລຍະເວລາ: 4 ອາທິດ (2-4 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ອາທິດ)
- ເວທີ: edX
Microsoft Excel ແລະຕາຕະລາງ pivot ປະສົມປະສານຂອງມັນແມ່ນຫນຶ່ງໃນລັກສະນະການວິເຄາະທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການປະຕິບັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ຄຸນສົມບັດທີ່ມັກທີ່ສຸດຂອງ Excel.
ໃນການແນະນໍາການວິເຄາະຂໍ້ມູນໂດຍໃຊ້ excel, ທ່ານຈະຄົ້ນພົບວິທີການສ້າງຕາຕະລາງ pivot ໃນ Excel ໂດຍໃຊ້ແຖວແລະຖັນ. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະເປັນພະຍານເຖິງປະສິດທິພາບຂອງ Excel pivots ໃນການປະຕິບັດ, ລວມທັງຄວາມສາມາດໃນການສະຫຼຸບຂໍ້ມູນໃນຫຼາຍວິທີ, ອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນຢ່າງໄວວາ, ແລະສ້າງຄວາມຮູ້ຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາ.
8. ສະຖິຕິ Bayesian: ຈາກແນວຄວາມຄິດເຖິງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ: ລະດັບປານກາງ
- Rating: 4.6 ອອກຈາກ 5
- ໄລຍະເວລາ: ຊົ່ວໂມງ 12
- ເວທີ: Coursera
ວິທີການ Bayesian ກ່ຽວກັບສະຖິຕິຈະຖືກນໍາສະເຫນີໃນຫຼັກສູດນີ້ໂດຍຜ່ານການສຶກສາຄວາມເປັນໄປໄດ້ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ນອກຈາກນີ້, ພື້ນຖານຂອງວິທີການ Bayesian ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການນໍາໃຊ້ຂອງມັນກັບປະເພດຂໍ້ມູນປົກກະຕິຈະໄດ້ຮັບການສອນ.
ວິທີການ Bayesian ຈະກົງກັນຂ້າມກັບວິທີການ Frequentist ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຂໍ້ດີຂອງວິທີການ Bayesian. ເພື່ອສ້າງສະພາບແວດລ້ອມການຮຽນຮູ້ທີ່ມີສ່ວນຮ່ວມ, ຫຼັກສູດນີ້ລວມວິດີໂອການບັນຍາຍ, ການສາທິດຄອມພິວເຕີ, ການອ່ານ, ອອກກໍາລັງກາຍ, ແລະກະດານສົນທະນາ.
9. Google Data Analytics
- ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ: ເລີ່ມຕົ້ນ
- Rating: 4.8 ອອກຈາກ 5
- ໄລຍະເວລາ: 6 ເດືອນ (ຢູ່ 10 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ອາທິດ)
- ເວທີ: Coursera
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ Google ໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບຂັ້ນຕອນ ແລະວິທີການທີ່ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ junior ຫຼື associate ຈ້າງງານປະຈໍາວັນ.
ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຍັງຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການວິເຄາະທີ່ສໍາຄັນລວມທັງການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ການວິເຄາະແລະການເບິ່ງເຫັນໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້: ຕາຕະລາງ, SQL, R programming, ແລະ Tableau. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການສະແດງຜົນການຄົ້ນພົບຂໍ້ມູນໃນ dashboards, ການນໍາສະເຫນີ, ແລະເວທີການສະແດງພາບທີ່ນິຍົມ.
10. ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະລະຫັດສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ
- ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ: ເລີ່ມຕົ້ນ
- Rating: 3.5 ອອກຈາກ 5
- ໄລຍະເວລາ: ຊົ່ວໂມງ 24
- ເວທີ: OpenLearn.
ຮຽນຮູ້ການຂຽນລະຫັດສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈະສອນວິທີການສ້າງໂປຼແກຼມຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານດ້ວຍລະຫັດ (ຫນຶ່ງແຖວຂອງລະຫັດໃນເວລາ). ເນື່ອງຈາກຄວາມນິຍົມຂອງ python ໃນທຸກສາຂາວິຊາການ, ມັນແມ່ນພາສາການຂຽນໂປຼແກຼມທີ່ໃຊ້ໃນຫຼັກສູດນີ້.
ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງຈາກທະນາຄານໂລກ, ອົງການອະນາໄມໂລກ, ແລະອົງການຈັດຕັ້ງອື່ນໆ, ການປະຕິບັດການຂຽນລະຫັດແລະການວິເຄາະການຂຽນໂດຍໃຊ້ແພລະຕະຟອມ Jupyter Notebooks ທີ່ມີຊື່ສຽງຈະດໍາເນີນການ. ນີ້ແມ່ນເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດເຫັນຜົນຂອງການແລ່ນລະຫັດຂອງທ່ານໄດ້ທັນທີ ແລະເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນສໍາລັບທ່ານທີ່ຈະເຫັນ ແລະແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ.
ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນເປີດ, ກະກຽມມັນສໍາລັບການວິເຄາະ, ສ້າງການເບິ່ງເຫັນ, ແລະເອກະສານແລະເຜີຍແຜ່ການວິເຄາະສາທາລະນະແລະເອກະຊົນ.
ຄຳ ຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດ ຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ຟຣີ
ຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ຟຣີທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນຫຍັງ?
ຫຼັກສູດສັ້ນການວິເຄາະຂໍ້ມູນໂດຍ CareerFoundry
ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຄືກັນກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນບໍ?
ສະບັບເລກທີ
ໂອກາດການຈ້າງງານມີຫຍັງແດ່ສໍາລັບຂ້ອຍຖ້າຂ້ອຍສຶກສາການວິເຄາະຂໍ້ມູນ?
ດ້ວຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ທ່ານສາມາດເປັນນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ນັກວິເຄາະທາງທຸລະກິດ, ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ວິສະວະກອນຂໍ້ມູນ, ນັກວິເຄາະການດໍາເນີນງານ, ຜູ້ຈັດການໂຄງການ, ການວິເຄາະລະບົບ IT ແລະອື່ນໆອີກ.
ຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນທັງຫມົດແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນບໍ?
ບໍ່, ບາງຫຼັກສູດຕ້ອງການຄວາມຮູ້ເບື້ອງຕົ້ນໃນບາງສາຂາກ່ອນທີ່ທ່ານຈະສາມາດເລືອກເຂົ້າຮຽນໄດ້.
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນມີຄວາມສໍາຄັນແນວໃດຕໍ່ທຸລະກິດ?
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຄວາມລັບຂອງການປະຕິບັດການເພີ່ມປະສິດທິພາບ, ການເພີ່ມກໍາໄລແລະການຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງໃນທຸກໆທຸລະກິດ.
ພວກເຮົາແນະນໍາໃຫ້
- 10 ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດອອນໄລນ໌
- 10 ການຢັ້ງຢືນນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ
- 20 ໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດອອນໄລນ໌
- 10 ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີທີ່ດີທີ່ສຸດ
- 10 ມະຫາວິທະຍາໄລອັນດັບຕົ້ນສຳລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນສະຫະລັດ.
ສະຫຼຸບ:
ທັນໃດນັ້ນທຸກຄົນເບິ່ງຄືວ່າຈະເວົ້າກ່ຽວກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະເຈົ້າເປັນຄືກັບ "ການວິເຄາະຂໍ້ມູນນີ້ແມ່ນຫຍັງ?" ດັ່ງທີ່ໄດ້ສັນຍາໄວ້ກ່ອນໜ້ານີ້, ພວກເຮົາຫວັງວ່າເຈົ້າຈະສາມາດເຂົ້າໃຈວ່າການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ.
ພວກເຮົາຍັງຫວັງວ່າເຈົ້າຈະສາມາດເລືອກຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນຟຣີໄດ້ຫຼາກຫຼາຍ. ພວກເຮົາຈະຢາກໄດ້ຍິນຈາກທ່ານ!