มีหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์ฟรีหรือไม่? แน่นอนว่ามี! หลักสูตรเหล่านี้ไม่เพียงแต่ได้เปรียบเนื่องจากเป็นหลักสูตรฟรี หรือเพียงเพราะพวกเขาออนไลน์และเรียนรู้ด้วยตนเอง แต่เดาเอาเองว่าอย่างไร พวกเขายอดเยี่ยมมาก!
เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญของธุรกิจ จึงมีความต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเพิ่มขึ้น วิวัฒนาการของเทคโนโลยีและการตัดสินใจที่ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เพิ่มขึ้นทุกวันยังเป็นกรณีศึกษาอีกด้วย
ทันใดนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลดูเหมือนจะเป็นประเด็นร้อน ทำให้คุณสงสัยว่ามันคืออะไร คุณไม่จำเป็นต้องมองหาอีกต่อไป World Scholars Hub มีทางออกที่ดีที่สุด!
สารบัญ
การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นชื่อทั่วไปสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทต่างๆ มันเกี่ยวข้องกับการใช้ข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มที่มีอยู่เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะ ในแง่ง่ายๆ การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลหรือสถิติอย่างเป็นระบบ
บนพื้นฐานของความเข้าใจและการประยุกต์ใช้รูปแบบข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลจึงเป็นจุดสิ้นสุดของการตัดสินใจที่มีประสิทธิผลทางวิทยาศาสตร์ ในทางวิทยาศาสตร์ในแง่ที่ว่าข้อมูลต้องผ่านขั้นตอนและกระบวนการต่างๆ ก่อนจึงจะสามารถตัดสินใจได้
ข้อมูลทุกประเภทสามารถอยู่ภายใต้การวิเคราะห์ข้อมูลได้ เนื่องจากเป็นความลับในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน การเพิ่มผลกำไรสูงสุด และการตัดสินใจที่แม่นยำในทุกธุรกิจ
อีกสิ่งหนึ่งที่สวยงามเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลคือความหลากหลายของงาน ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจอัจฉริยะ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์การปฏิบัติงาน ผู้จัดการโครงการ หรือการวิเคราะห์ระบบไอที
มีขั้นตอนต่างๆ ที่เกี่ยวข้องในการวิเคราะห์ข้อมูล และทั้งหมดนี้มีขึ้นเพื่อการเติบโตของธุรกิจ แต่ละขั้นตอนเหล่านี้ถือเป็นกุญแจสำคัญในการดำเนินธุรกิจอย่างมีประสิทธิภาพ
ขั้นตอนในการวิเคราะห์ข้อมูลมีอะไรบ้าง
ด้านล่างนี้คือ 4 ขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล:
1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา:
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเกี่ยวข้องกับการดำเนินไปของธุรกิจ คำถามที่พบบ่อยที่สุดในขั้นตอนนี้คือ “เกิดอะไรขึ้นในธุรกิจของคุณ”
ในด้านของการวิเคราะห์ข้อมูลนี้ ไม่จำเป็นต้องมีข้อมูลเชิงลึก มันตอบคำถามว่าการดำเนินธุรกิจเป็นไปอย่างราบรื่นหรือไม่ ดังนั้นคำตอบจึงมักไม่ค่อยละเอียด
2. การวิเคราะห์การวินิจฉัย:
นี่คือขั้นตอนหลังจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยเกี่ยวข้องกับสาเหตุของปัญหา คำถามที่ถามในขั้นตอนนี้มักจะเริ่มต้นด้วย a ทำไม. ตัวอย่างเช่น: “ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้นกับธุรกิจของคุณ”
ด้วยข้อมูลโดยละเอียดเกี่ยวกับธุรกิจ ปัญหา "ทำไม" จึงถูกเปิดเผย ขั้นตอนนี้ช่วยในการระบุความผิดปกติทางธุรกิจ
3. การวิเคราะห์เชิงทำนาย:
นี่คือขั้นตอนหลังจากการวิเคราะห์การวินิจฉัย ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ สถิติและอัลกอริธึมก่อนหน้านี้ถูกใช้เพื่อให้คำแนะนำ คำถามที่พบบ่อยที่สุดในขั้นตอนนี้คือ “อะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต”
เทคนิคนี้ขึ้นอยู่กับแนวโน้มและรูปแบบในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ใช้เพื่อกำหนดว่าเทรนด์เฉพาะจะเกิดขึ้นอีกหรือไม่ นอกจากนี้ยังช่วยในการให้คำแนะนำที่ดีที่สุดสำหรับเหตุการณ์ในอนาคต
4. การวิเคราะห์ตามกำหนด:
นี่คือขั้นตอนหลังจากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะกำหนดทางเลือกการดำเนินการที่ดีที่สุด พื้นที่นี้ช่วยตอบคำถามว่า “ควรทำอย่างไร”
เป็นตัวกำหนดว่าจะทำอะไรและไม่ควรทำ สามารถใช้เพื่อแนะนำผู้ใช้เกี่ยวกับผลลัพธ์ที่เป็นไปได้และสิ่งที่ควรทำเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพทางธุรกิจสูงสุด ในขั้นตอนนี้ แม้จะเผชิญกับความไม่แน่นอน ก็มีการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก
สิ่งที่ควรมองหาเมื่อเลือกหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์ฟรี
การเลือกหลักสูตรที่เหมาะสมกับคุณมากที่สุดเป็นงานที่มากกว่าที่คุณคิด ต้องพิจารณาปัจจัยบางประการก่อนเลือกเรียนหลักสูตรออนไลน์
ด้านล่างนี้คือปัจจัยบางประการที่ควรพิจารณาเมื่อเลือกหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์ฟรี:
1. ความน่าเชื่อถือและการให้คะแนน:
เรื่องนี้ต้องดูให้ดีก่อนเลือกรายวิชาใดๆ ซึ่งรวมถึงความคิดเห็นที่ได้รับจากนักเรียนที่เคยเรียนหลักสูตรนี้มาก่อน กำหนดเท่าใดหลักสูตรสามารถเชื่อถือได้ คุณคงไม่อยากเลือกเรียนหลักสูตรใดหลักสูตรหนึ่ง และเมื่อรู้ดีว่าหลักสูตรนี้มีคะแนน 1.0 คุณคงไม่ชอบใช่ไหม
2. ระยะเวลาของหลักสูตร:
หลักสูตรออนไลน์อาจเป็นระยะสั้น (ไม่กี่ชั่วโมงถึงหลายสัปดาห์) หรือระยะยาว (เดือนเป็นปี) ระยะเวลาของหลักสูตรควรขึ้นอยู่กับความพร้อมและระดับความครอบคลุมของคุณ โดยทั่วไป หลักสูตรระยะยาวมักจะมีรายละเอียดมากกว่าเมื่อเทียบกับหลักสูตรระยะสั้น
3. ความหนาแน่น:
หลักสูตรออนไลน์มีทั้งระดับเริ่มต้น ระดับกลาง และระดับสูง ในขณะที่บางหลักสูตรเป็นชุดที่ประกอบด้วยขั้นตอนเหล่านี้ทั้งหมด หลักสูตรอื่นๆ กำหนดให้คุณต้องมีความรู้พื้นฐานก่อนเลือกเรียนหลักสูตรนี้
เมื่อเลือกหลักสูตรในการวิเคราะห์ข้อมูล ให้เลือกหลักสูตรที่เหมาะสมที่สุดสำหรับระดับการศึกษาปัจจุบันของคุณ
4. การเข้าถึงหลักสูตร:
หลักสูตรฟรีบางหลักสูตรสามารถเข้าถึงได้ภายในช่วงเวลา (สามารถเข้าถึงได้ชั่วคราว) ในขณะที่หลักสูตรอื่น ๆ มีให้ตลอดชีวิต การเลือกหลักสูตรที่สามารถเข้าถึงได้อย่างถาวรเป็นวิธีที่ดีที่สุด เนื่องจากคุณสามารถอ้างอิงกลับมาได้เสมอในกรณีที่มีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับเนื้อหา
5. โปรแกรมสนับสนุนและให้คำปรึกษา:
มีการถอนบางส่วนในหลักสูตรฟรีส่วนใหญ่ และการถอนเหล่านี้รวมถึงใบรับรองหลักสูตร การสนับสนุน และโปรแกรมการให้คำปรึกษา โปรแกรมสนับสนุนและให้คำปรึกษาบางส่วนเหล่านี้รวมถึงแพลตฟอร์มการอภิปราย สิ่งอำนวยความสะดวกในการบรรยายสด และเครื่องมือจำลองสถานการณ์
แม้จะถอนตัวออกไป ความช่วยเหลือทางการเงินก็เป็นทางเลือกในหลักสูตรเหล่านี้บางหลักสูตร
6. ใบรับรองที่แชร์ได้และความช่วยเหลือทางการเงิน:
ใบรับรองที่ออกหลังจากจบหลักสูตรทำหน้าที่เป็นเครื่องพิสูจน์ความเป็นมืออาชีพ แม้ว่าแพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์ส่วนใหญ่จะต้องใช้โทเค็นเพื่อรับใบรับรองที่แชร์ได้ ในขณะที่บางแพลตฟอร์มให้ความช่วยเหลือด้านการเงินสำหรับนักเรียนที่ต้องการเรียนหลักสูตรเหล่านี้ฟรีและยังคงได้รับการรับรอง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ตรวจสอบว่ามีความช่วยเหลือทางการเงินหรือไม่หากใบรับรองไม่ฟรี
หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์ฟรีที่ดีที่สุดคืออะไร
ด้านล่างนี้เป็นหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์ฟรีที่ดีที่สุด:
- หลักสูตรระยะสั้นการวิเคราะห์ข้อมูล
- การทำความเข้าใจวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- บทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูล
- บทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูล
- คณิตศาสตร์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- เวิร์กช็อปการวิเคราะห์แบบลีน
- บทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ excel
- สถิติเบย์: จากแนวคิดสู่การวิเคราะห์ข้อมูล
- การวิเคราะห์ข้อมูลของ Google
- เรียนรู้การเขียนโค้ดเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล.
10 หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์ฟรีที่ดีที่สุด
1. หลักสูตรระยะสั้นการวิเคราะห์ข้อมูล
- ดีที่สุดสำหรับ: เริ่มต้น
- Rating: 4.84 จาก 5
- ระยะเวลา: วันละ 15 นาที
- แพลตฟอร์ม: อาชีพโรงหล่อ
หลักสูตรระยะสั้น Data Analytics เป็นการแนะนำเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล ในหลักสูตรนี้ คุณจะเริ่มต้นด้วยการทำความสะอาดและสรุปด้วยการแสดงภาพ (รวมถึงแผนภูมิและกราฟ) และข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ เพื่อความเข้าใจที่ดีขึ้น เราจะใช้ชุดข้อมูลจริงเพื่อแก้ไขปัญหาทางธุรกิจ
หลักสูตรนี้ประกอบด้วยข้อมูลเบื้องต้นและแบบฝึกหัดบางส่วน ทุกวัน คุณจะได้รับบทเรียนรายวัน 5 บทเรียนด้วยตนเองภายในช่วงเวลา 15 นาที
บทช่วยสอนแต่ละบทประกอบด้วยวิดีโอแนะนำ บทเรียนที่เป็นลายลักษณ์อักษร งานภาคปฏิบัติ และแบบทดสอบเชิงโต้ตอบ ประกอบด้วยบทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งเป็นการศึกษาที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการล้างข้อมูล การแสดงภาพ และข้อมูลเชิงลึกขั้นสุดท้าย
2. การทำความเข้าใจวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ดีที่สุดสำหรับ: เริ่มต้น
- Rating: ไม่ระบุ
- ระยะเวลา: ชั่วโมง 2
- แพลตฟอร์ม: ดาต้าแคมป์
การทำความเข้าใจ Data Science จะขยายความรู้ของคุณเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ภาษาเครื่อง การแสดงข้อมูล วิศวกรรมข้อมูล และการประมวลผลแบบคลาวด์ หลักสูตรนี้ประกอบด้วยวิดีโอ 15 รายการและแบบฝึกหัด 48 แบบ
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล การรวบรวมข้อมูล การจัดเก็บ การเตรียมการ การสำรวจ การสร้างภาพ การทดลอง และการทำนาย
คุณจะได้เรียนรู้การตีความข้อมูลและการรวมเข้ากับชีวิตประจำวัน นอกจากนี้ คุณยังจะได้รับการสอนบทบาทของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยไม่ต้องกังวลเรื่องการเข้ารหัส
3. บทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูล
- ดีที่สุดสำหรับ: เริ่มต้น
- Rating: 4.8 จาก 5
- ระยะเวลา: 6 เดือน
- แพลตฟอร์ม: Coursera
บทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูลจะนำคุณไปสู่การวิเคราะห์ข้อมูลตั้งแต่เริ่มต้น เนื่องจากไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน หลักสูตรนี้จะให้ความกระจ่างแก่คุณเกี่ยวกับทักษะตามความต้องการที่จำเป็นในการเตรียมความพร้อมสำหรับอาชีพด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเตรียม จัดระเบียบ วิเคราะห์ และแสดงภาพข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ นอกจากนี้ คุณยังจะได้รับการสอนวิธีใช้สเปรดชีต การเขียนโปรแกรม SQL และ R เพื่อวิเคราะห์และคำนวณให้เสร็จสมบูรณ์
4. บทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูล
- ดีที่สุดสำหรับ: เริ่มต้น
- Rating: ไม่ระบุ
- ระยะเวลา: ประมาณ 6 สัปดาห์
- แพลตฟอร์ม: ยูดาซิตี้
บทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูลประกอบด้วยข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการสืบค้น จัดระเบียบข้อมูลของคุณให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้ และแก้ไขปัญหาต่างๆ นอกจากนี้ยังมีบทเรียนเกี่ยวกับการตรวจสอบข้อมูล การมองหารูปแบบในข้อมูล การพัฒนาสัญชาตญาณข้อมูลของคุณ และการตัดสิน ข้อสรุป หรือการคาดการณ์
คุณจะถูกคิดว่าเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการแสดงสิ่งที่คุณค้นพบ นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้การเขียนโค้ดอย่างกระชับและรวดเร็วยิ่งขึ้นโดยใช้ไลบรารี Python NumPy, Pandas และ Matplotlib
เป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับหลักสูตรนี้ คุณควรคุ้นเคยกับการเขียนโปรแกรมใน Python และมีความรู้เกี่ยวกับแนวคิดของหลักสูตร ก่อนที่จะลงทะเบียนในหลักสูตรนี้ หากไม่มี พวกเขามีหลักสูตรเกี่ยวกับ "หลักสูตรการเขียนโปรแกรม python เบื้องต้น" ที่จะพาคุณผ่านสิ่งเหล่านี้
5. คณิตศาสตร์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ดีที่สุดสำหรับ: เริ่มต้น
- Rating: ไม่ระบุ
- ระยะเวลา: 5-6 ชั่วโมง
- แพลตฟอร์ม: อลิสัน.
Math for Data Science ครอบคลุมพื้นฐานของความน่าจะเป็น สถิติ และพีชคณิตเชิงเส้นที่เกี่ยวข้องกับการใช้คณิตศาสตร์ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล เนื่องจากจำเป็นต้องมีความเข้าใจพื้นฐานทางคณิตศาสตร์สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลทุกคน (นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจ หรือวิศวกรข้อมูล) หลักสูตรนี้จึงครอบคลุมทุกแง่มุมที่จำเป็น
หลักสูตรนี้ไม่เหมือนกับวิชาคณิตศาสตร์ที่เป็นนามธรรมและยังไม่ได้ประยุกต์ใช้ ที่ Alison คุณจะได้เรียนรู้คณิตศาสตร์ที่จะช่วยให้คุณมีอิทธิพลต่อโลก หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรที่สามในซีรีส์ เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากหลักสูตรนี้ ขอแนะนำให้เรียนสองหลักสูตรแรกเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ก่อนเรียนคณิตศาสตร์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
6. เวิร์กชอปการวิเคราะห์แบบลีน
- ดีที่สุดสำหรับ: เริ่มต้น
- Rating: 4.6 จาก 5
- ระยะเวลา: 2 ชม. 23 นาที
- แพลตฟอร์ม: Udemy
เรียนรู้เวิร์กช็อปการวิเคราะห์ช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานของการวิเคราะห์ แนวคิดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และหลักการเริ่มต้นแบบลีน ในหลักสูตรนี้ คุณจะดูตัวอย่างหกรูปแบบว่าโมเดลธุรกิจเกี่ยวข้องกับการเริ่มต้นธุรกิจทุกขนาดอย่างไร
คุณจะได้เรียนรู้วิธีทราบเวลาที่จะก้าวไปข้างหน้าด้วยการตัดสินใจและนำแนวคิดของ Lean Analytics ไปใช้กับธุรกิจและผลิตภัณฑ์ที่เป็นที่ยอมรับ
7. บทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ Excel
- ดีที่สุดสำหรับ: เริ่มต้น
- Rating: ไม่ระบุ
- ระยะเวลา: 4 สัปดาห์ (2-4 ชั่วโมงต่อสัปดาห์)
- แพลตฟอร์ม: edX
Microsoft Excel และ pivot table ในตัวเป็นหนึ่งในคุณสมบัติการวิเคราะห์ที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ฟีเจอร์ยอดนิยมของ Excel
ในบทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ excel คุณจะค้นพบวิธีการสร้างตารางเดือยใน Excel โดยใช้แถวและคอลัมน์ต่างๆ คุณยังจะได้เห็นประสิทธิภาพของ Excel pivot ในการใช้งานจริง ซึ่งรวมถึงความสามารถในการสรุปข้อมูลในรูปแบบต่างๆ อำนวยความสะดวกในการสำรวจข้อมูลอย่างรวดเร็ว และสร้างความรู้เชิงลึกจากข้อมูลที่รวบรวมได้
8. สถิติเบย์: จากแนวคิดสู่การวิเคราะห์ข้อมูล
- ดีที่สุดสำหรับ: Intermediate
- Rating: 4.6 จาก 5
- ระยะเวลา: ชั่วโมง 12
- แพลตฟอร์ม: Coursera
แนวทางเบย์เซียนในด้านสถิติจะถูกนำมาใช้ในหลักสูตรนี้ผ่านการศึกษาความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ยังสอนพื้นฐานของแนวทางแบบเบย์และการประยุกต์ใช้กับประเภทข้อมูลทั่วไป
แนวทางแบบเบย์จะแตกต่างกับแนวทางแบบใช้ความถี่และข้อดีของแนวทางแบบเบเซียน เพื่อสร้างสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่น่าดึงดูดใจ หลักสูตรนี้รวมวิดีโอบรรยาย การสาธิตคอมพิวเตอร์ การอ่าน แบบฝึกหัด และกระดานสนทนา
9. การวิเคราะห์ข้อมูลของ Google
- ดีที่สุดสำหรับ: ผู้เริ่มต้น
- Rating: 4.8 จาก 5
- ระยะเวลา: 6 เดือน (ที่ 10 ชั่วโมงต่อสัปดาห์)
- แพลตฟอร์ม: Coursera
การวิเคราะห์ข้อมูลของ Google ช่วยให้คุณเข้าใจขั้นตอนและวิธีการที่นักวิเคราะห์ข้อมูลรุ่นเยาว์หรือผู้เกี่ยวข้องใช้เป็นประจำทุกวัน
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการวิเคราะห์ที่สำคัญซึ่งรวมถึงการล้างข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพโดยใช้เครื่องมือเหล่านี้: สเปรดชีต, SQL, การเขียนโปรแกรม R และ Tableau คุณยังจะได้เรียนรู้วิธีการแสดงข้อมูลที่ค้นพบบนแดชบอร์ด การนำเสนอ และแพลตฟอร์มการแสดงภาพยอดนิยม
10. เรียนรู้การเขียนโค้ดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
- ดีที่สุดสำหรับ: ผู้เริ่มต้น
- Rating: 3.5 จาก 5
- ระยะเวลา: ชั่วโมง 24
- แพลตฟอร์ม: โอเพ่นเลิร์น
เรียนรู้การเขียนโค้ดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลจะสอนวิธีสร้างโปรแกรมคอมพิวเตอร์ของคุณด้วยการเข้ารหัส (ทีละบรรทัดของรหัส) เนื่องจากความนิยมของ python ในทุกสาขาวิชา จึงเป็นภาษาโปรแกรมที่ใช้ในหลักสูตรนี้
การใช้ข้อมูลจริงจากธนาคารโลก องค์การอนามัยโลก และองค์กรอื่นๆ การฝึกเขียนโค้ดและการวิเคราะห์การเขียนโดยใช้แพลตฟอร์ม Jupyter Notebooks ที่มีชื่อเสียงจะดำเนินการ สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเห็นผลลัพธ์ของการเรียกใช้โค้ดของคุณได้ทันที และทำให้คุณสามารถระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดได้ง่ายขึ้น
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเข้าถึงข้อมูลที่เปิดอยู่ เตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ สร้างการแสดงภาพ และจัดทำเอกสารและเผยแพร่การวิเคราะห์ทั้งแบบสาธารณะและแบบส่วนตัว
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์ฟรี
หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์ฟรีที่ดีที่สุดคืออะไร
หลักสูตรระยะสั้น Data Analytics โดย CareerFoundry
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเหมือนกับการวิเคราะห์ข้อมูลหรือไม่
No.
ฉันมีโอกาสได้งานอะไรบ้างหากฉันศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูล
ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล คุณสามารถเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจอัจฉริยะ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล นักวิเคราะห์การปฏิบัติงาน ผู้จัดการโครงการ การวิเคราะห์ระบบไอที และอีกมากมาย
หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นหรือไม่?
ไม่ บางหลักสูตรต้องการความรู้เบื้องต้นในบางสาขาก่อนที่คุณจะสามารถเลือกเข้าร่วมหลักสูตรได้
การวิเคราะห์ข้อมูลมีความสำคัญต่อธุรกิจอย่างไร?
การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นความลับในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน การเพิ่มผลกำไรสูงสุด และการตัดสินใจที่แม่นยำในทุกธุรกิจ
เรายังแนะนำ
- 10 ใบรับรองการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีที่สุดออนไลน์
- 10 ใบรับรองนักวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น
- 20 สุดยอดโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลออนไลน์
- 10 การรับรองการวิเคราะห์ข้อมูลฟรีที่ดีที่สุด
- 10 อันดับมหาวิทยาลัยชั้นนำด้าน Data Science ในสหรัฐอเมริกา.
สรุป:
ทันใดนั้น ทุกคนดูเหมือนจะพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูล และคุณก็แบบ "การวิเคราะห์ข้อมูลนี้เป็นอย่างไร" ตามที่ได้สัญญาไว้ก่อนหน้านี้ เราหวังว่าคุณจะสามารถเข้าใจว่าการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องเกี่ยวกับอะไร
เราหวังว่าคุณจะสามารถเลือกหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลฟรีที่หลากหลายได้ เราอยากได้ยินจากคุณ!