Pupọ ti awọn iwe-ẹri atupale data lori ayelujara ṣugbọn nigbami o nira gaan lati ṣe idanimọ diẹ ninu awọn ti o dara julọ ninu gbogbo awọn iwe-ẹri itupalẹ data lori ayelujara.
Awọn atupale data jẹ ọkan ninu awọn ile-iṣẹ ti n dagba pupọ julọ ati awọn ile-iṣẹ eletan julọ loni. Ile-iṣẹ iwadii ọja Gartner ṣe akanṣe pe inawo iṣowo lori data ati awọn ojutu atupale yoo de $189 bilionu ni ọdun 2022, lati $150 bilionu ni ọdun 2019.
Ni ọdun 2025, ọja data nla agbaye ni a nireti lati tọsi $ 103 bilionu.
Ibeere ti ndagba fun awọn alamọdaju imọ-jinlẹ data tumọ si pe eniyan diẹ sii ju igbagbogbo lọ ti n mu awọn iṣẹ itupalẹ data lori ayelujara. Gẹgẹbi anfani afikun, ọpọlọpọ awọn iṣẹ ikẹkọ wọnyi nfunni ni ijẹrisi tabi iwe-ẹri lati ṣe iranlọwọ fun ọ lati jade.
Ti o ba ti o ba considering mu a dajudaju iwe eri, a ti bo o. A ti ṣe akojọpọ atokọ ti awọn iwe-ẹri atupale data 20 ti o dara julọ lori ayelujara lati ṣe iranlọwọ fun ọ lati bẹrẹ. Ṣugbọn ṣaaju iyẹn, jẹ ki a rii daju pe a wa ni oju-iwe kanna.
Atọka akoonu
Kini Itupalẹ data?
Ṣiṣe ati iṣiro iṣiro ti awọn ipilẹ data ti o wa tẹlẹ jẹ koko-ọrọ ti awọn atupale data. Awọn atunnkanka dojukọ awọn ọna idagbasoke fun yiya, sisẹ, ati siseto data lati le ṣawari awọn oye ṣiṣe fun awọn ọran lọwọlọwọ, bakanna bi ipinnu ọna ti o dara julọ lati baraẹnisọrọ alaye yii.
Ni irọrun sọ, data ati awọn atupale jẹ ibakcdun pẹlu wiwa awọn ojutu si awọn italaya eyiti a ko ni idaniloju awọn idahun. O tun jẹ asọtẹlẹ lori jiṣẹ awọn abajade ti o le ja si awọn anfani iyara.
Awọn atupale data tun pẹlu awọn ẹka miiran diẹ ti awọn iṣiro nla ati itupalẹ ti o ṣe iranlọwọ ni apapọ awọn orisun data ti o yatọ ati wiwa awọn ọna asopọ lakoko ti o rọrun awọn abajade.
Awọn anfani ti Data atupale
Awọn atupale data nla ni ọpọlọpọ awọn anfani fun awọn iṣowo loni.
Awọn atupale data ṣe iranlọwọ ninu:
- Ṣiṣe ipinnu to dara julọ,
- Mu ki iṣakoso eewu ti o munadoko ṣiṣẹ,
- Mu onibara iriri, ati
- Ṣe alekun iye iyasọtọ.
Ni wiwo awọn anfani wọnyi, ibeere ti ndagba wa fun awọn alamọja ti oye ni aaye ti awọn atupale data.
Awọn alamọdaju wọnyi ni a nireti lati ni kii ṣe imọ imọ-jinlẹ nikan ṣugbọn imọ-iṣe iṣe nipa awọn atupale data nla.
Lati rii daju eyi, awọn agbanisiṣẹ n wa awọn oludije ti o ti gba ikẹkọ tabi awọn iṣẹ iwe-ẹri ti o pese ifihan ilowo si koko-ọrọ naa.
Ni afikun si ni anfani lati ṣe itupalẹ data naa, awọn akosemose wọnyi yẹ ki o tun ni anfani lati ṣẹda awọn iwoye alaye ti data yẹn ki awọn olumulo ti kii ṣe imọ-ẹrọ le loye rẹ daradara. Eyi ni ibiti awọn irinṣẹ bii Tableau wa sinu ere. Awọn irinṣẹ wọnyi gba ọ laaye lati ṣẹda awọn shatti ibaraenisepo, awọn aworan, awọn aworan, ati awọn tabili ti o sọ itan kan nipa iṣẹ ṣiṣe ti ajo rẹ ti o da lori awọn afihan iṣẹ ṣiṣe bọtini (KPIs).
Itupalẹ Data Versus Data Imọ
data Science ati Awọn atupale Data mejeeji ṣe pẹlu Data Nla, ṣugbọn ni awọn ọna oriṣiriṣi. Imọ-jinlẹ data jẹ ọrọ gbooro ti o ṣafikun mejeeji atupale data ati imọ-jinlẹ data.
Iṣiro, Iṣiro, Imo komputa sayensi, Imọ Alaye, Ẹkọ ẹrọ, ati Imọye Oríkĕ ni gbogbo wọn wa ninu Imọ-jinlẹ Data.
Iwakusa data, itọkasi data, awoṣe asọtẹlẹ, ati idagbasoke algorithm ẹrọ ni gbogbo wọn lo lati ṣawari awọn ilana lati awọn iwe data nla ati yi wọn pada si awọn ilana iṣowo ti o nilari. Awọn atupale data, ni ida keji, jẹ pataki julọ pẹlu Awọn iṣiro, Iṣiro, ati Iṣiro Iṣiro.
Awọn atupale data jẹ ifọkansi lati ṣafihan awọn oye ti jade ni pato, lakoko ti Imọ-jinlẹ Data dojukọ lori ṣiṣafihan awọn ibatan pataki laarin awọn ipilẹ data nla.
Lati fi sii ni ọna miiran, Awọn atupale Data jẹ ipin ti Imọ-jinlẹ Data ti o fojusi lori awọn ipinnu alaye diẹ sii si awọn ọran ti Imọ-jinlẹ data dide.
Imọ-ẹrọ Data ṣe ifọkansi lati wa awọn ọran tuntun ati iwunilori ti o le ṣe iranlọwọ fun awọn iṣowo tuntun. Itupalẹ data, ni ida keji, ni ero lati wa awọn idahun si awọn ibeere wọnyi ati pinnu bii wọn ṣe le ṣe imuse laarin ile-iṣẹ kan lati ṣe iwuri fun imotuntun-iwakọ data.
Atokọ ti Awọn iwe-ẹri Itupalẹ Data Ti o dara julọ lori Ayelujara
Ni isalẹ ni atokọ ti Awọn iwe-ẹri Itupalẹ Data ori ayelujara ti o dara julọ:
- SAS Onitẹsiwaju atupale Ijẹrisi Ọjọgbọn
- SAS Ifọwọsi Data Curation Ọjọgbọn
- DASCA: Alagba Data Onimọn
- Microsoft ifọwọsi: Azure Data Scientist Associate
- Iwe-ẹri Ọjọgbọn Ọjọgbọn IBM Data Science
- Iwe-ẹri Ọjọgbọn Imọ-jinlẹ Imọ-jinlẹ HarvardX
- Coursera: Imọye Imọ-jinlẹ data nipasẹ Ile-ẹkọ giga John Hopkins
- EdX Big Data MicroMasters eto
- Udacity Business atupale Nanodegree
- DataCamp Data Analysis ni tayo.
10 Awọn iwe-ẹri atupale data ti o dara julọ lori ayelujara
1. SAS Onitẹsiwaju atupale Ijẹrisi Ọjọgbọn
Eyi jẹ ipele ti o ga julọ iwe eri Imọ data funni nipasẹ SAS Academy fun Data Science, ati awọn ti o ni wiwa kan jakejado ibiti o ti ero bi statistiki, visual atupale, logistic ipadasẹhin, Hadoop awọn ipilẹ, data iwakusa, ati siwaju sii.
Awọn ọmọ ile-iwe gbọdọ ni o kere ju oṣu mẹfa ti iriri siseto ṣaaju lilo fun iwe-ẹri, eyiti o ni awọn iṣẹ ikẹkọ mẹsan ati awọn idanwo mẹta.
Nitori ẹtọ ti iru ẹrọ ati agbegbe nla ti ọpọlọpọ awọn koko-ọrọ imọ-jinlẹ data, ọpọlọpọ ro eyi si iwe-ẹri nla julọ fun imọ-jinlẹ data.
2. SAS Ifọwọsi Data Curation Ọjọgbọn
Lati ba awọn aṣa ikẹkọ alabaṣe lọpọlọpọ, Iwe-ẹri SAS Big Data nfunni ni ikẹkọ idari-olukọ mejeeji ati awọn ọna ikẹkọ e-ẹkọ ti ara ẹni.
Ṣaaju ki o to forukọsilẹ, awọn ọmọ ile-iwe yẹ ki o ni oye to lagbara ti siseto, pẹlu awọn ilana ifọwọyi data ati SQL.
Awọn irinṣẹ iṣakoso data ati Hadoop wa laarin awọn akọle ti o bo. Awọn iṣẹ ikẹkọ mẹrin wa ati idanwo kan nikan ni package yii.
Ijẹrisi Curation Data, bii awọn iwe-ẹri SAS miiran, jẹ iṣẹ ti o da lori ṣiṣe alabapin ti o fun ọ ni iwọle si awọsanma fun ọdun kan ṣaaju ki o to ni lati tunse rẹ.
3. DASCA: Alagba Data Onimọn
Igbimọ Imọ-jinlẹ Data ti Amẹrika, tabi DASCA, jẹ orisun oludari ti awọn iwe-ẹri imọ-jinlẹ data ti kariaye mọ. Awọn oniwe-SDS (Onimo ijinle sayensi Data Agba) ati PDS (Onimo ijinle sayensi Data Olukọni) awọn iwe-ẹri wa laarin awọn julọ olokiki julọ ni agbaye fun awọn onimọ-jinlẹ data. Ṣayẹwo bi o ṣe le di onimọ-jinlẹ data pẹlu alefa bachelor.
Awọn oludije lati oriṣiriṣi awọn ilana-iṣe, pẹlu iṣakoso iṣowo, iṣuna, awọn iṣiro, ati imọ-ẹrọ, le lo anfani ti ile-ẹkọ ijẹrisi imọ-jinlẹ ti olutaja-alaipin, awọn eto ijẹrisi ijinle.
4. Microsoft ifọwọsi: Azure Data Scientist Associate
Ṣe o fẹ lati ni oye bi o ṣe le ṣẹda ati ṣiṣe awọn iṣẹ ṣiṣe ikẹkọ ẹrọ? Iwe-ẹri Onimọ-jinlẹ Data Azure Data lati Microsoft jẹ ọkan fun ọ.
Apakan ti o dara julọ nipa iwe-ẹri Microsoft yii ni pe o le ṣe iwadi fun ọfẹ ni lilo awọn irinṣẹ ikẹkọ Microsoft, sibẹsibẹ, Ere tun wa, awọn aṣayan idari oluko wa. Iwe-ẹri naa pẹlu awọn ojutu AI, sisẹ ede adayeba, ati ẹkọ ẹrọ.
5. Iwe-ẹri Ọjọgbọn Ọjọgbọn IBM Data Science
Iwe-ẹri Ọjọgbọn Imọ-jinlẹ IBM jẹ ijẹrisi data ori ayelujara ti o wulo miiran. Awọn oludije ti nfẹ lati bẹrẹ awọn iṣẹ imọ-jinlẹ data alamọdaju wọn le gbero eto ijẹrisi imọ-jinlẹ data ipele ibẹrẹ.
Iwe-ẹri naa pẹlu ifihan si imọ-jinlẹ data pẹlu ẹkọ ẹrọ, Python, awọn irinṣẹ orisun-ìmọ, ati SQL lori ilana awọn iṣẹ ikẹkọ mẹsan.
Awọn iṣẹ ikẹkọ wọn le pari ni akoko tirẹ, lakoko ti awọn olupilẹṣẹ ikẹkọ ṣeduro ipari wọn ni oṣu mẹta.
6. Iwe-ẹri Ọjọgbọn Imọ-jinlẹ Imọ-jinlẹ HarvardX
HarvardX nfunni ni ọpọlọpọ awọn iṣẹ ori ayelujara ti a ṣe apẹrẹ lati ṣe iranlọwọ fun awọn alamọdaju ilọsiwaju ẹkọ ati kikọ nipasẹ ile-iwe ati awọn ipo ori ayelujara.
Pẹlu Iwe-ẹri Ọjọgbọn Imọ-jinlẹ Imọ-jinlẹ ti HarvardX, iwọ yoo kọ ẹkọ awọn ipilẹ imọ-jinlẹ data bii R ati ikẹkọ ẹrọ nipasẹ awọn iwadii ọran gidi-aye.
Iwe-ẹri imọ-jinlẹ data HarvardX fun awọn olubẹwẹ ni alaye ati awọn agbara ti wọn nilo lati yanju awọn italaya itupalẹ data gidi-aye.
Awọn iṣẹ ikẹkọ mẹsan ti o jẹ ki iwe-ẹri imọ-jinlẹ data alamọdaju bo awọn akọle pẹlu iworan, ẹkọ ẹrọ, ipadasẹhin laini, iṣeeṣe, ija data, ati diẹ sii.
7. Coursera: Imọye Imọ-jinlẹ data nipasẹ Ile-ẹkọ giga John Hopkins
Ijẹrisi Coursera yii, ti a funni nipasẹ Ile-ẹkọ giga John Hopkins, jẹ apẹrẹ fun awọn alakọbẹrẹ ti o fẹ lati kọ ẹkọ bii o ṣe le ṣe ọja data kan, ṣe agbekalẹ awọn ipinnu idari data, ati adaṣe ikẹkọ ẹrọ.
Ṣaaju ki o darapọ mọ, awọn ọmọ ile-iwe yẹ ki o ni faramọ ipilẹ pẹlu Python.
Awọn iṣẹ ikẹkọ jẹ ọfẹ, ṣugbọn awọn ẹni-kọọkan ti o fẹ lati gba iwe-ẹri le ni lati san idiyele diẹ, nitori ọpọlọpọ awọn iwe-ẹri Coursera bẹrẹ ni $50.
8. EdX Big Data MicroMasters eto
Ẹkọ yii jẹ apakan ti eto Big Data MicroMasters ati pe yoo ṣe iranlọwọ fun ọ lati ni ilọsiwaju siseto rẹ ati awọn ọgbọn mathematiki lakoko kikọ ẹkọ nipa awọn atupale data nla.
Ninu iṣẹ ikẹkọ yii, iwọ yoo kọ ẹkọ bii o ṣe le fipamọ, mu, ati itupalẹ data lati le ṣe awọn ipinnu iṣowo to dara julọ ni agbaye oni-nọmba oni.
Iwọ yoo kọ ẹkọ bii o ṣe le lo awọn imọ-ẹrọ bii Apache Spark ati R, eyiti o jẹ awọn irinṣẹ itupalẹ pataki. Iwọ yoo ni anfani lati sunmọ awọn italaya imọ-jinlẹ data iwọn-nla pẹlu iṣẹda ati ipilẹṣẹ ni ipari ikẹkọ yii.
9. Udacity Business atupale Nanodegree
Iwọ yoo ni oye awọn ọgbọn data ipilẹ ti o le lo kọja awọn iṣẹ ati awọn ile-iṣẹ ninu eto yii. Iwọ yoo kọ ẹkọ bii o ṣe le lo Excel lati ṣe itupalẹ data ati kọ awọn awoṣe, SQL lati beere awọn apoti isura data, ati Tableau lati ṣẹda awọn iwoye data alaye.
Ko si awọn ibeere pataki fun iwe-ẹkọ ipilẹ yii.
Udacity ṣeduro pe ki o ni oye kọnputa ṣaaju ki o ni anfani lati ṣe igbasilẹ ati fi sọfitiwia sori ẹrọ lati le ṣaṣeyọri.
10. DataCamp Data Analysis ni tayo
Ninu iṣẹ-ẹkọ yii, iwọ yoo kọ ẹkọ bii o ṣe le lo awọn ọna abuja bọtini fifipamọ akoko, iyipada ati awọn ọna kika data mimọ gẹgẹbi ọrọ, awọn akoko, ati awọn ọjọ, ati ṣẹda awọn iṣẹ ọgbọn iyalẹnu ati awọn akojọpọ ipo lakoko kikọ bi o ṣe le lo awọn ọna abuja bọtini fifipamọ akoko.
Iwọ yoo ṣakoso lori awọn iṣẹ Excel tuntun 35, pẹlu CONCATENATE, VLOOKUP, ati AVERAGEIF (S), bakannaa ṣiṣẹ pẹlu data Kickstarter gidi-aye lati ṣe ayẹwo ohun ti o jẹ ki iṣẹ akanṣe aṣeyọri, nipasẹ adaṣe-ọwọ.
Awọn Ibeere Nigbagbogbo nipa Iwe-ẹri Ayelujara Awọn Itupalẹ Data Ayelujara
Kini iye ijẹrisi Itupalẹ Data kan?
Iwe-ẹri Itupalẹ data Ṣe iwulo, Bẹẹni! ti o ba n wa iṣẹ kan ni awọn atupale data. Iwe-ẹri atupale data yoo fun ọ ni gbogbo awọn ọgbọn pataki ati imọ lati jo'gun iṣẹ kan bi oluyanju data.
Ṣe o ṣee ṣe fun oluyanju data lati ṣiṣẹ lori ipilẹ alaiṣẹ?
Freelancing jẹ ọkan ninu awọn yiyan ti o dara julọ fun awọn onimọ-jinlẹ data loni, fun awọn tuntun mejeeji ati awọn amoye. Gẹgẹbi alamọdaju imọ-jinlẹ data, o ni irọrun pupọ ni awọn ofin yiyan iṣẹ akanṣe, iṣakoso akoko, ati isanwo. O tun jẹ aṣayan lasan fun awọn olubere ti o fẹ lati ni iriri iriri diẹ sii nipa ṣiṣẹ lori awọn iṣẹ akanṣe gidi-aye.
Njẹ Awọn atupale Data jẹ ọna iṣẹ ti o ni ileri?
Bẹẹni, atupale data jẹ yiyan iṣẹ ọlọgbọn nitori data ti di abala pataki ti ilana ṣiṣe ipinnu ile-iṣẹ eyikeyi. Bi abajade, awọn atunnkanka data wa ni ibeere giga, ṣiṣe wọn ni ọkan ninu awọn yiyan iṣẹ oke.
Ṣe iwulo fun ifaminsi ni awọn atupale data?
Wọn ko, lati so ooto. Awọn atunnkanka data ko nilo lati ṣe koodu gẹgẹbi apakan ti awọn ojuse lojoojumọ wọn. Awọn iṣẹ itupalẹ data ti o rọrun, gẹgẹbi idanwo awọn aṣa data Google Analytics, kii ṣe pataki nigbagbogbo ṣiṣẹda koodu.
Ipa wo ni SQL ṣe ninu itupalẹ data?
SQL jẹ 'eran ati poteto' ti itupalẹ data fun ọpọlọpọ eniyan — ti a lo lati wọle, sọ di mimọ, ati itupalẹ data ti o wa ninu awọn apoti isura data. O rọrun lati ni oye, ṣugbọn o nlo nipasẹ awọn ile-iṣẹ giga agbaye lati koju awọn iṣoro ti o nira pupọ.
Awọn iṣeduro Iṣeduro
- 15 Awọn ile-iwe ehín ti o dara julọ ni Florida – Ipele ile-iwe giga
- Ti o dara ju 11 Florida Medical Schools – Florida School Ranking
- 30 Awọn ile-iwe Ṣiṣẹ Fiimu Ti o dara julọ ni Agbaye
- 20 Awọn ile-iwe iṣoogun ti o dara julọ ni Ilu Philippines - Ipele Ile-iwe
- 20 Awọn ile-iwe ologun ti o dara julọ fun Awọn ọmọkunrin – Awọn ipo ile-iwe AMẸRIKA.
ipari
Awọn atupale data jẹ aafo ọgbọn ti o tobi julọ ni ọdun meji sẹhin, ati pe o tẹsiwaju lati jẹ.
Awọn iṣowo ti n gba data fun awọn ewadun, ṣugbọn ọpọlọpọ ko mọ bi wọn ṣe le lo data yẹn lati ṣe awọn ipinnu iṣowo to dara julọ.
Bi abajade, awọn ile-iṣẹ n wa awọn ẹni-kọọkan ti o le ṣe itupalẹ ati tumọ data naa. Awọn iṣowo nilo eniyan ti o le loye data naa ki o tumọ si ọna kika ti o ni oye fun iṣakoso ki wọn le ṣe awọn ipinnu iṣowo to dara julọ. Olukuluku ti o ni awọn ọgbọn atupale data le pe ni awọn atunnkanka data tabi awọn atunnkanka oye iṣowo (BI).
