10 ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດອອນໄລນ໌

By
Marcelino
-
0
3159
ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດອອນໄລນ໌
ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດອອນໄລນ໌

ມີການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ຫຼາຍຢ່າງ ແຕ່ບາງຄັ້ງມັນກໍ່ເປັນການຍາກທີ່ຈະລະບຸບາງອັນທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ເຫຼົ່ານີ້.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫນຶ່ງໃນອຸດສາຫະກໍາທີ່ເຕີບໂຕໄວທີ່ສຸດແລະມີຄວາມຕ້ອງການຫຼາຍທີ່ສຸດໃນມື້ນີ້. ບໍລິສັດຄົ້ນຄ້ວາຕະຫຼາດ Gartner ຄາດຄະເນວ່າການໃຊ້ຈ່າຍທາງທຸລະກິດກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນແລະການແກ້ໄຂການວິເຄາະຈະບັນລຸ 189 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2022, ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 150 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2019.

ຮອດ​ປີ 2025, ຕະຫຼາດ​ຂໍ້​ມູນ​ໃຫຍ່​ຂອງ​ໂລກ​ຄາດ​ວ່າ​ຈະ​ມີ​ມູນ​ຄ່າ 103 ຕື້​ໂດ​ລາ.

ຄວາມຕ້ອງການທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫມາຍຄວາມວ່າປະຊາຊົນຫຼາຍກວ່າທີ່ເຄີຍຮຽນຫຼັກສູດການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌. ໃນຖານະເປັນຜົນປະໂຫຍດເພີ່ມເຕີມ, ຫຼາຍໆຫຼັກສູດເຫຼົ່ານີ້ສະເຫນີໃບຢັ້ງຢືນຫຼືໃບຢັ້ງຢືນທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໂດດເດັ່ນ.

ຖ້າທ່ານກໍາລັງພິຈາລະນາເອົາ a ຫຼັກສູດການຢັ້ງຢືນ, ພວກເຮົາມີການຄຸ້ມຄອງໃຫ້ທ່ານ. ພວກເຮົາໄດ້ລວບລວມບັນຊີລາຍຊື່ຂອງ 20 ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດອອນໄລນ໌ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເລີ່ມຕົ້ນ. ແຕ່ກ່ອນນັ້ນ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຮົາຢູ່ໃນຫນ້າດຽວກັນ.

ສາ​ລະ​ບານ

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?

ການປະມວນຜົນແລະການວິເຄາະສະຖິຕິຂອງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວແມ່ນຫົວຂໍ້ຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ນັກວິເຄາະສຸມໃສ່ການພັດທະນາວິທີການຈັບ, ການປຸງແຕ່ງ, ແລະການຈັດລະບຽບຂໍ້ມູນເພື່ອ unearth ຄວາມເຂົ້າໃຈປະຕິບັດໄດ້ສໍາລັບບັນຫາໃນປະຈຸບັນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການກໍານົດວິທີການທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການສື່ສານຂໍ້ມູນນີ້.

ເວົ້າງ່າຍໆ, ຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະມີຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍທີ່ພວກເຮົາບໍ່ແນ່ໃຈວ່າຄໍາຕອບ. ມັນຍັງໄດ້ຄາດຄະເນກ່ຽວກັບການໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສາມາດສົ່ງຜົນປະໂຫຍດໄວ.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຍັງປະກອບມີສາຂາອື່ນຂອງສະຖິຕິແລະການວິເຄາະຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຊ່ວຍໃນການປະສົມປະສານຂອງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະການຄົ້ນພົບການເຊື່ອມໂຍງໃນຂະນະທີ່ເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບງ່າຍຂຶ້ນ.

ຜົນປະໂຫຍດຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່ມີຜົນປະໂຫຍດຫຼາຍຢ່າງສໍາລັບທຸລະກິດໃນມື້ນີ້.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຊ່ວຍໃນ:

  • ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ທີ່​ດີກ​ວ່າ​,
  • ເຮັດ​ໃຫ້​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ຄວາມ​ສ່ຽງ​ປະ​ສິດ​ທິ​ຜົນ​,
  • ປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ, ແລະ
  • ເພີ່ມມູນຄ່າຍີ່ຫໍ້.

ໃນທັດສະນະຂອງຂໍ້ໄດ້ປຽບເຫຼົ່ານີ້, ມີຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີທັກສະໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຫຼົ່ານີ້ຄາດວ່າຈະມີບໍ່ພຽງແຕ່ຄວາມຮູ້ທາງທິດສະດີເທົ່ານັ້ນແຕ່ຍັງມີຄວາມຮູ້ດ້ານການປະຕິບັດກ່ຽວກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່.

ເພື່ອຮັບປະກັນນີ້, ນາຍຈ້າງກໍາລັງຊອກຫາຜູ້ສະຫມັກທີ່ຜ່ານການຝຶກອົບຮົມຫຼືຫຼັກສູດການຢັ້ງຢືນທີ່ສະຫນອງການເປີດເຜີຍພາກປະຕິບັດກັບຫົວຂໍ້.

ນອກເຫນືອຈາກຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຫຼົ່ານີ້ຍັງຄວນຈະສາມາດສ້າງຮູບພາບທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຂໍ້ມູນນັ້ນເພື່ອໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນເຕັກນິກສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Tableau ເຂົ້າມາຫຼິ້ນ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສ້າງຕາຕະລາງການໂຕ້ຕອບ, ເສັ້ນສະແດງ, ເສັ້ນສະແດງແລະຕາຕະລາງທີ່ບອກເລື່ອງກ່ຽວກັບການປະຕິບັດງານຂອງອົງການຂອງທ່ານໂດຍອີງໃສ່ຕົວຊີ້ວັດການປະຕິບັດທີ່ສໍາຄັນ (KPIs).

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນທຽບກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ

ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນທັງສອງຈັດການກັບຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ແຕ່ໃນທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຄໍາສັບທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ລວມເອົາທັງການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.

ຄະນິດສາດ, ສະຖິຕິ, ວິ​ທະ​ຍາ​ສາດ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ, ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະປັນຍາປະດິດແມ່ນລວມຢູ່ໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.

ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ການສົມມຸດຕິຖານຂໍ້ມູນ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາ, ແລະການພັດທະນາລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນໃຊ້ທັງຫມົດເພື່ອຄົ້ນພົບຮູບແບບຈາກຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແລະເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເຂົ້າໄປໃນຍຸດທະສາດທຸລະກິດທີ່ມີຄວາມຫມາຍ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບສະຖິຕິ, ຄະນິດສາດ, ແລະການວິເຄາະສະຖິຕິ.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນມີຈຸດປະສົງເພື່ອເປີດເຜີຍຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສະກັດອອກມາໂດຍສະເພາະ, ໃນຂະນະທີ່ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສຸມໃສ່ການເປີດເຜີຍຄວາມສໍາພັນທີ່ສໍາຄັນລະຫວ່າງຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.

ເພື່ອເຮັດໃຫ້ມັນເປັນອີກທາງຫນຶ່ງ, Data Analytics ແມ່ນຊຸດຍ່ອຍຂອງ Data Science ທີ່ສຸມໃສ່ການແກ້ໄຂລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມຕໍ່ກັບບັນຫາທີ່ Data Science ຍົກຂຶ້ນມາ.

ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນມີຈຸດປະສົງເພື່ອຊອກຫາບັນຫາສົດແລະຫນ້າສົນໃຈທີ່ອາດຈະຊ່ວຍໃຫ້ທຸລະກິດປະດິດສ້າງ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຊອກຫາຄໍາຕອບຂອງຄໍາຖາມເຫຼົ່ານີ້ແລະກໍານົດວິທີການທີ່ພວກເຂົາສາມາດປະຕິບັດພາຍໃນບໍລິສັດເພື່ອຊຸກຍູ້ການປະດິດສ້າງຂໍ້ມູນ.

ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດອອນໄລນ໌

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນບັນຊີລາຍຊື່ຂອງໃບຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ທີ່ດີທີ່ສຸດ:

10 ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດອອນໄລນ໌

1. SAS Advanced Analytics ການຢັ້ງຢືນວິຊາຊີບ

ນີ້ແມ່ນລະດັບສູງສຸດ ການຢັ້ງຢືນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ສະເຫນີໂດຍ SAS Academy ສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ແລະມັນກວມເອົາຫົວຂໍ້ທີ່ກວ້າງຂວາງເຊັ່ນ: ສະຖິຕິ, ການວິເຄາະສາຍຕາ, ການຖົດຖອຍຂອງ logistic, ພື້ນຖານ Hadoop, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ແລະອື່ນໆ.

ນັກສຶກສາຈະຕ້ອງມີປະສົບການຢ່າງຫນ້ອຍຫົກເດືອນຂອງການຂຽນໂປລແກລມກ່ອນທີ່ຈະສະຫມັກຂໍເອົາການຢັ້ງຢືນ, ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍເກົ້າວິຊາແລະສາມການທົດສອບ.

ເນື່ອງຈາກຄວາມຊອບທໍາຂອງແພລະຕະຟອມແລະການຄຸ້ມຄອງຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງຫົວຂໍ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼາຍ, ຫຼາຍຄົນພິຈາລະນານີ້ເປັນການຢັ້ງຢືນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດສໍາລັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.

2. SAS Certified Data Curation Professional

ເພື່ອໃຫ້ເຫມາະສົມກັບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງຜູ້ເຂົ້າຮ່ວມ, SAS Big Data Certification ສະເຫນີໃຫ້ທັງສອງການຝຶກອົບຮົມນໍາພາໂດຍຄູສອນແລະຮູບແບບການຮຽນຮູ້ e-Learning ດ້ວຍຕົນເອງ.

ກ່ອນທີ່ຈະລົງທະບຽນ, ນັກສຶກສາຄວນຈະມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງແຂງແຮງຂອງການຂຽນໂປລແກລມ, ລວມທັງເຕັກນິກການຈັດການຂໍ້ມູນແລະ SQL.

ເຄື່ອງມືການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນແລະ Hadoop ແມ່ນໃນບັນດາຫົວຂໍ້ທີ່ກວມເອົາ. ມີ XNUMX ຫຼັກສູດການຝຶກອົບຮົມແລະມີພຽງແຕ່ຫນຶ່ງສອບເສັງໃນຊຸດນີ້.

ໃບຢັ້ງຢືນການ Curation ຂໍ້ມູນ, ຄືກັບການຢັ້ງຢືນ SAS ອື່ນໆ, ແມ່ນການບໍລິການທີ່ອີງໃສ່ການຈອງທີ່ໃຫ້ທ່ານເຂົ້າເຖິງຄລາວເປັນເວລາຫນຶ່ງປີກ່ອນທີ່ທ່ານຈະຕ້ອງຕໍ່ອາຍຸມັນ.

3. DASCA: ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນອາວຸໂສ

ສະພາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງອາເມລິກາ, ຫຼື DASCA, ແມ່ນແຫຼ່ງຊັ້ນນໍາຂອງໃບຢັ້ງຢືນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໃນລະດັບສາກົນ. ຂໍ້ມູນປະຈຳຕົວຂອງ SDS (Senior Data Scientist) ແລະ PDS (Principal Data Scientist) ຂອງມັນແມ່ນຢູ່ໃນບັນດານັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ມີຊື່ສຽງທີ່ສຸດໃນໂລກ. ກວດເບິ່ງວິທີການ ກາຍເປັນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ມີລະດັບປະລິນຍາຕີ.

ຜູ້ສະໝັກຈາກຫຼາຍສາຂາວິຊາ, ລວມທັງການຄຸ້ມຄອງທຸລະກິດ, ການເງິນ, ສະຖິຕິ, ແລະເຕັກໂນໂລຢີ, ສາມາດໃຊ້ປະໂຍດຈາກບັນດາໂຄງການຢັ້ງຢືນຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດຂອງສະຖາບັນການຢັ້ງຢືນຂໍ້ມູນລະດັບຄວາມເລິກຂອງຜູ້ຂາຍທີ່ເປັນກາງ.

4. Microsoft ໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນ: Azure Data Scientist Associate

ທ່ານຕ້ອງການເຂົ້າໃຈວິທີສ້າງ ແລະແລ່ນວຽກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກບໍ? ການຢັ້ງຢືນ Azure Data Scientist Associate ຈາກ Microsoft ແມ່ນອັນໜຶ່ງສໍາລັບທ່ານ.

ສ່ວນທີ່ດີທີ່ສຸດກ່ຽວກັບການຢັ້ງຢືນຂອງ Microsoft ນີ້ແມ່ນທ່ານສາມາດສຶກສາມັນໄດ້ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືການຮຽນຮູ້ຂອງ Microsoft, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຍັງມີທາງເລືອກທີ່ນິຍົມ, ຜູ້ສອນທີ່ນໍາພາ. ການຢັ້ງຢືນປະກອບມີການແກ້ໄຂ AI, ການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ, ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

5. ໃບຢັ້ງຢືນວິຊາຊີບດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ IBM

IBM Data Science Professional Certificate ເປັນໃບຢັ້ງຢືນຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ທີ່ເປັນປະໂຫຍດອີກອັນຫນຶ່ງ. ຜູ້ສະໝັກທີ່ຢາກເລີ່ມຕົ້ນອາຊີບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແບບມືອາຊີບອາດຈະພິຈາລະນາໂຄງການຮັບຮອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນລະດັບເລີ່ມຕົ້ນ.

ການຢັ້ງຢືນປະກອບມີການແນະນໍາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນກັບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, python, ເຄື່ອງມືແຫຼ່ງເປີດ, ແລະ SQL ໃນໄລຍະເກົ້າຫຼັກສູດ.

ຫຼັກສູດຂອງພວກເຂົາສາມາດສໍາເລັດໃນເວລາຂອງທ່ານເອງ, ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ພັດທະນາຫຼັກສູດແນະນໍາໃຫ້ເຮັດສໍາເລັດໃນສາມເດືອນ.

6. ໃບຢັ້ງຢືນວິຊາຊີບດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງ HarvardX

HarvardX ສະເໜີຫຼັກສູດອອນໄລນ໌ທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ອາຈານປັບປຸງການສອນ ແລະການຮຽນຮູ້ຜ່ານລະບົບໃນວິທະຍາເຂດ ແລະອອນໄລນ໌.

ດ້ວຍໃບຢັ້ງຢືນວິຊາຊີບດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂອງ HarvardX, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເຊັ່ນ R ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຜ່ານກໍລະນີສຶກສາຕົວຈິງ.

ການຢັ້ງຢືນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ HarvardX ໃຫ້ຂໍ້ມູນ ແລະຄວາມສາມາດແກ່ຜູ້ສະໝັກເພື່ອແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຕົວຈິງ.

ເກົ້າຫຼັກສູດທີ່ປະກອບເປັນໃບຢັ້ງຢືນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແບບມືອາຊີບກວມເອົາຫົວຂໍ້ລວມທັງການເບິ່ງເຫັນ, ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການຖົດຖອຍແບບເສັ້ນ, ຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການຂັດແຍ້ງຂໍ້ມູນ, ແລະອື່ນໆ.

7. ຫຼັກສູດ: ຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໂດຍມະຫາວິທະຍາໄລ John Hopkins

ໃບຮັບຮອງ Coursera ນີ້, ສະເໜີໃຫ້ໂດຍມະຫາວິທະຍາໄລ John Hopkins, ແມ່ນເໝາະສົມສຳລັບຈົວນ້ອຍທີ່ຕ້ອງການຮຽນຮູ້ວິທີການສ້າງຜະລິດຕະພັນຂໍ້ມູນ, ສ້າງບົດສະຫຼຸບທີ່ມາຈາກຂໍ້ມູນ, ແລະຝຶກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າຮ່ວມ, ນັກຮຽນຄວນມີຄວາມຄຸ້ນເຄີຍພື້ນຖານກັບ Python.

ຫຼັກສູດແມ່ນບໍ່ເສຍຄ່າ, ແຕ່ບຸກຄົນທີ່ຕ້ອງການທີ່ຈະໄດ້ຮັບການຢັ້ງຢືນອາດຈະຕ້ອງຈ່າຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເລັກນ້ອຍ, ຍ້ອນວ່າການຢັ້ງຢືນ Coursera ສ່ວນໃຫຍ່ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ $50.

8. ໂປຣແກຣມ EdX Big Data MicroMasters

ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງໂຄງການ Big Data MicroMasters ແລະຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປັບປຸງການຂຽນໂປຼແກຼມແລະທັກສະທາງຄະນິດສາດຂອງທ່ານໃນຂະນະທີ່ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່.

ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການເກັບຮັກສາ, ຈັດການ, ແລະການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອຕັດສິນໃຈທຸລະກິດທີ່ດີກວ່າໃນໂລກດິຈິຕອນໃນປະຈຸບັນ.

ທ່ານຈະຮຽນຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ Apache Spark ແລະ R, ເຊິ່ງເປັນເຄື່ອງມືການວິເຄາະທີ່ສໍາຄັນ. ທ່ານຈະສາມາດເຂົ້າຫາສິ່ງທ້າທາຍດ້ານວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ດ້ວຍຄວາມຄິດສ້າງສັນແລະການລິເລີ່ມໃນຕອນທ້າຍຂອງຫຼັກສູດນີ້.

9. Udacity Business Analytics Nanodegree

ທ່ານຈະຊໍານິຊໍານານທັກສະຂໍ້ມູນພື້ນຖານທີ່ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ໃນທົ່ວຫນ້າທີ່ແລະອຸດສາຫະກໍາໃນໂຄງການນີ້. ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການໃຊ້ Excel ເພື່ອວິເຄາະຂໍ້ມູນ ແລະສ້າງແບບຈໍາລອງ, SQL ເພື່ອສອບຖາມຖານຂໍ້ມູນ, ແລະ Tableau ເພື່ອສ້າງພາບຂໍ້ມູນໃຫ້ຂໍ້ມູນ.

ບໍ່ມີເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນສໍາລັບຫຼັກສູດພື້ນຖານນີ້.

Udacity ແນະນໍາໃຫ້ທ່ານມີຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນຄອມພິວເຕີກ່ອນແລະສາມາດດາວໂຫລດແລະຕິດຕັ້ງຊອບແວເພື່ອໃຫ້ສໍາເລັດ.

10​. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ DataCamp ໃນ Excel

ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ວິທີການນໍາໃຊ້ປຸ່ມລັດແປ້ນພິມທີ່ປະຫຍັດເວລາ, ແປງແລະເຮັດຄວາມສະອາດຮູບແບບຂໍ້ມູນເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ, ເວລາ, ແລະວັນທີ, ແລະສ້າງຫນ້າທີ່ສົມເຫດສົມຜົນທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈແລະການລວບລວມເງື່ອນໄຂໃນຂະນະທີ່ຮຽນຮູ້ວິທີການໃຊ້ປຸ່ມລັດແປ້ນພິມປະຫຍັດເວລາ.

ທ່ານຈະເປັນເຈົ້າຂອງຫຼາຍກວ່າ 35 ຟັງຊັນ Excel ໃໝ່, ລວມທັງ CONCATENATE, VLOOKUP, ແລະ AVERAGEIF(S), ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນ Kickstarter ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງເພື່ອປະເມີນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ໂຄງການປະສົບຜົນສໍາເລັດ, ຜ່ານການປະຕິບັດດ້ວຍມື.

ຄໍາຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆກ່ຽວກັບໃບຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນອອນໄລນ໌ອອນໄລນ໌

ມູນຄ່າຂອງໃບຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?

ໃບຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຄຸ້ມຄ່າ, ແມ່ນແລ້ວ! ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ທ່ານ​ກໍາ​ລັງ​ຊອກ​ຫາ​ວຽກ​ເຮັດ​ງານ​ທໍາ​ໃນ​ການ​ວິ​ເຄາະ​ຂໍ້​ມູນ​. ການຢັ້ງຢືນການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານມີທັກສະ ແລະຄວາມຮູ້ທີ່ຈໍາເປັນທັງໝົດເພື່ອຫາວຽກເປັນນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ມັນເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ຈະເຮັດວຽກເປັນອິດສະຫຼະບໍ?

Freelancing ແມ່ນຫນຶ່ງໃນທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນມື້ນີ້, ສໍາລັບທັງມືໃຫມ່ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານ. ໃນຖານະເປັນ freelancer ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ທ່ານມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຫຼາຍໃນແງ່ຂອງການຄັດເລືອກໂຄງການ, ການຄຸ້ມຄອງເວລາ, ແລະການຈ່າຍເງິນ. ມັນຍັງເປັນທາງເລືອກທີ່ຍອດຢ້ຽມສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຕ້ອງການທີ່ຈະມີປະສົບການໃນມືຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍການເຮັດວຽກໃນໂຄງການທີ່ແທ້ຈິງ.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນເສັ້ນທາງອາຊີບທີ່ໂດດເດັ່ນບໍ?

ແມ່ນແລ້ວ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນທາງເລືອກອາຊີບທີ່ສະຫຼາດເພາະວ່າຂໍ້ມູນໄດ້ກາຍເປັນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງຂະບວນການຕັດສິນໃຈຂອງອຸດສາຫະກໍາໃດໆ. ດັ່ງນັ້ນ, ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມຕ້ອງການສູງ, ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເປັນຫນຶ່ງໃນທາງເລືອກວຽກອັນດັບຫນຶ່ງ.

ມີຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການເຂົ້າລະຫັດໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນບໍ?

ເຂົາເຈົ້າບໍ່, ມີຄວາມຊື່ສັດ. ນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຂຽນລະຫັດເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຄວາມຮັບຜິດຊອບປະຈໍາວັນຂອງພວກເຂົາ. ຫນ້າທີ່ການວິເຄາະຂໍ້ມູນງ່າຍດາຍ, ເຊັ່ນ: ການກວດສອບແນວໂນ້ມຂໍ້ມູນ Google Analytics, ປົກກະຕິແລ້ວບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງສ້າງລະຫັດ.

SQL ມີບົດບາດອັນໃດໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ?

SQL ແມ່ນ 'ຊີ້ນ ແລະ ມັນ ຕົ້ນ' ຂອງ ການ ວິ ເຄາະ ຂໍ້ ມູນ ສໍາ ລັບ ປະ ຊາ ຊົນ ຈໍາ ນວນ ຫຼາຍ - ນໍາ ໃຊ້ ເພື່ອ ເຂົ້າ ເຖິງ, ທໍາ ຄວາມ ສະ ອາດ, ແລະ ວິ ເຄາະ ຂໍ້ ມູນ ທີ່ ມີ ຢູ່ ໃນ ຖານ ຂໍ້ ມູນ. ມັນງ່າຍທີ່ຈະເຂົ້າໃຈ, ແຕ່ມັນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍບໍລິສັດຊັ້ນນໍາຂອງໂລກເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຍາກທີ່ສຸດ.

ຄຳ ແນະ ນຳ ສຸດຍອດ

ສະຫຼຸບ

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຊ່ອງຫວ່າງທັກສະທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດເມື່ອສອງປີກ່ອນ, ແລະມັນຍັງສືບຕໍ່ເປັນ.

ທຸລະກິດໄດ້ເກັບກໍາຂໍ້ມູນສໍາລັບທົດສະວັດ, ແຕ່ຈໍານວນຫຼາຍບໍ່ຮູ້ວ່າວິທີການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນັ້ນໃນການຕັດສິນໃຈທຸລະກິດທີ່ດີກວ່າ.

ດັ່ງນັ້ນ, ບໍລິສັດກໍາລັງຊອກຫາບຸກຄົນທີ່ສາມາດວິເຄາະແລະຕີຄວາມຫມາຍຂໍ້ມູນນັ້ນ. ທຸລະກິດຕ້ອງການຄົນທີ່ສາມາດເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນແລະແປເປັນຮູບແບບທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້ໃນການຄຸ້ມຄອງເພື່ອໃຫ້ພວກເຂົາຕັດສິນໃຈທຸລະກິດທີ່ດີກວ່າ. ບຸກຄົນທີ່ມີທັກສະການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະຖືກເອີ້ນວ່ານັກວິເຄາະຂໍ້ມູນຫຼືນັກວິເຄາະທາງທຸລະກິດ (BI).

ບົດຄວາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເພີ່ມເຕີມຈາກການອະນຸຍາດ