5 หลักสูตรฟรีเพื่อเจาะลึกการวิเคราะห์ข้อมูล - KDnuggets

5 หลักสูตรฟรีเพื่อเจาะลึกการวิเคราะห์ข้อมูล – KDnuggets

ประทับเวลา: 31 มกราคม 2024 8:00 น
โหนดต้นทาง: 3091332

5 หลักสูตรฟรีเพื่อเจาะลึกการวิเคราะห์ข้อมูล
รูปภาพที่สร้างด้วย DALLE-3
 

หากคุณต้องการเปลี่ยนมาอาชีพด้านข้อมูล การเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลมีประโยชน์อย่างยิ่ง นั่นเป็นเหตุผลที่เรารวบรวมรายการหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลฟรีเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นการเดินทางของคุณได้อย่างรวดเร็ว!

แม้ว่าคุณจะเป็นมือใหม่และรู้สึกตื่นเต้นที่จะสำรวจสาขาข้อมูล คุณจะพบว่าหลักสูตรเหล่านี้มีประโยชน์ เนื่องจากได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่ต้องการและไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรมมาก่อน

มาเริ่มกันเลย

Link: ใบรับรองผู้เชี่ยวชาญ Google Data Analytics

พื้นที่ ใบรับรองผู้เชี่ยวชาญ Google Data Analytics เป็นหนึ่งในสาขาวิชาเฉพาะทางที่ได้รับความนิยมมากที่สุดใน Coursera โดยมีผู้เรียนเกือบ 2 ล้านคนจากทั่วโลก โปรแกรมการรับรองนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้คุณมีความรู้พื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างรวดเร็ว เพื่อช่วยให้คุณได้รับบทบาทการวิเคราะห์ระดับเริ่มต้นภายในเวลาไม่ถึง 6 เดือน นอกจากนี้ยังไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน 

ความเชี่ยวชาญพิเศษมี 8 หลักสูตรเพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้พื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ SQL, สเปรดชีต, Tableau และการเขียนโปรแกรม R โปรแกรมใบรับรอง Google Data Analytics มีหลักสูตรดังต่อไปนี้:

  • รากฐาน: ข้อมูล ข้อมูล ทุกที่ 
  • ถามคำถามเพื่อตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก 
  • เตรียมข้อมูลสำหรับการสำรวจ 
  • ประมวลผลข้อมูลจาก Dirty to Clean 
  • วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อตอบคำถาม 
  • แบ่งปันข้อมูลผ่านศิลปะแห่งการแสดงภาพ 
  • การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการเขียนโปรแกรม R 
  • Google Data Analytics Capstone: กรอกกรณีศึกษา

หมายเหตุ: หากคุณสนใจที่จะรับใบรับรองความเชี่ยวชาญพิเศษของ Google Data Analytics คุณต้องสมัครสมาชิก Coursera Plus หากคุณไม่สามารถชำระค่าใบรับรองได้ คุณสามารถสมัครขอรับความช่วยเหลือทางการเงินได้ อย่างไรก็ตาม คุณสามารถตรวจสอบหลักสูตรและเข้าถึงเนื้อหาหลักสูตรได้ฟรี 

Link: การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python สำหรับผู้ใช้ Excel

ใบรับรองผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลของ Google น่าจะช่วยให้คุณเข้าใจภาพรวมของการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือที่จำเป็นบางอย่าง เช่น สเปรดชีต, SQL, R และ Tableau ได้เป็นอย่างดี 

เมื่อคุณคุ้นเคยกับการทำงานกับสเปรดชีตแล้ว คุณสามารถเรียนรู้ Python สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลได้ Python ไม่เพียงแต่เรียนรู้ได้ง่ายกว่า R เท่านั้น แต่ยังมีแอปพลิเคชันที่หลากหลายอีกด้วย 

พื้นที่ การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python สำหรับผู้ใช้ Excel หลักสูตรโดย freeCodeCamp เป็นหลักสูตรฟรีสำหรับเรียนรู้พื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python เริ่มต้นด้วยการสอนวิธีตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา Python และใช้สมุดบันทึก Jupyter 

หลักสูตรนี้มีสามโมดูลดังต่อไปนี้:

  • โมดูล 1: สวัสดีชาวโลก (ครอบคลุมพื้นฐานของ Python) 
  • โมดูล 2: ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับแพนด้า 
  • โมดูล 3: ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับตาราง Pivot ใน Pandas

หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณมีพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python ซึ่งคุณสามารถต่อยอดได้ตามต้องการ

Link: การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการรับรอง Python

ตอนนี้เมื่อคุณมีพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ Python เรียบร้อยแล้ว ก็ถึงเวลาต่อยอดสิ่งนั้นโดยการเรียนรู้เพิ่มเติม การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Pythonการรับรองฟรีจาก freeCodeCamp จะสอนคุณทุกอย่างเกี่ยวกับไลบรารีการวิเคราะห์ข้อมูล Python ในขณะเดียวกันก็ทำงานกับโปรเจ็กต์ง่ายๆ ด้วย

คุณจะได้เรียนรู้การทำงานกับไลบรารี Python NumPy, pandas, matplotlib และ Seaborn:

  • พื้นฐานของสมุดบันทึก Jupyter
  • นำพาย
  • นุ่น
  • การทำความสะอาดข้อมูล
  • การแสดงข้อมูล
  • การอ่านข้อมูลจากแหล่งต่างๆ
  • การแยกวิเคราะห์ HTML

โครงการที่คุณจะสร้างในการรับรองนี้คือ:

  • เครื่องคำนวณค่าเฉลี่ย-ความแปรปรวน-ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
  • เครื่องวิเคราะห์ข้อมูลประชากร
  • Visualizer ข้อมูลทางการแพทย์
  • Visualizer อนุกรมเวลาการดูหน้าเว็บ
  • เครื่องทำนายระดับน้ำทะเล 

การรับรองนี้ฟรีโดยสมบูรณ์ หลังจากเรียนหลักสูตรนี้แล้ว คุณจะต้องทำโปรเจ็กต์ทั้งหมดให้เสร็จเพื่อรับใบรับรอง

Link: ใบรับรองผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของ Google

พื้นที่ ใบรับรองผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของ Google จะช่วยให้คุณเจาะลึกลงไปในการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Python พร้อมทั้งเรียนรู้แนวคิดทางสถิติและสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ความเชี่ยวชาญนี้ยังเปิดโอกาสให้คุณได้ทำงานในโครงการใหญ่เพื่อนำสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ไปใช้

หลักสูตรเฉพาะทางนี้มีดังนี้:

  • ฐานข้อมูลวิทยาศาสตร์ 
  • เริ่มต้นกับ Python 
  • ก้าวไปไกลกว่าตัวเลข: แปลข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึก 
  • พลังแห่งสถิติ 
  • การวิเคราะห์การถดถอย: ลดความซับซ้อนของความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ซับซ้อน 
  • Nuts and Bolts ของแมชชีนเลิร์นนิง 
  • การวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของ Google

หมายเหตุ: เช่นเดียวกับใบรับรองผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลของ Google คุณสามารถตรวจสอบความเชี่ยวชาญพิเศษด้านการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงของ Google ได้ฟรี

Link: ประกาศนียบัตรวิชาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูลของ IBM

พื้นที่ ประกาศนียบัตรวิชาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูลของ IBM เป็นอีกหนึ่งความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมที่นำเสนอโดย IBM บน Coursera ซึ่งจะช่วยให้คุณเรียนรู้พื้นฐานและเครื่องมือที่จำเป็นทั้งหมดเพื่อเริ่มต้นอาชีพการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณอย่างรวดเร็ว

การรับรองนี้ยังได้รับการปรับแต่งสำหรับผู้เริ่มต้นด้วย ดังนั้นคุณไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้านการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลมาก่อน ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางจะช่วยให้คุณมีความเชี่ยวชาญในด้านต่างๆ ต่อไปนี้:

  • พื้นฐาน Python และ SQL 
  • Excel และ Tableau 
  • การทำงานกับ API และบริการเว็บ 
  • ห้องสมุดวิทยาศาสตร์ข้อมูล Python 

กรอบเวลาที่แนะนำคือประมาณ 4 เดือน โดยควรเรียนรู้ประมาณ 10 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ต่อไปนี้เป็นหลักสูตรในใบรับรองวิชาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูลนี้:

  • บทนำสู่การวิเคราะห์ข้อมูล 
  • ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ Excel สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล 
  • การแสดงข้อมูลและแดชบอร์ดด้วย Excel และ Cognos 
  • Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล AI และการพัฒนา 
  • โครงการ Python สำหรับ Data Science 
  • ฐานข้อมูลและ SQL สำหรับ Data Science ด้วย Python 
  • การแสดงข้อมูลด้วย Python 
  • โครงการ Capstone นักวิเคราะห์ข้อมูลของ IBM 

หมายเหตุ: เช่นเดียวกับความเชี่ยวชาญพิเศษอื่นๆ ของ Coursera คุณสามารถตรวจสอบได้ฟรี 

ฉันหวังว่าคุณจะพบว่ารายการหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลนี้มีประโยชน์ หากคุณต้องการเปลี่ยนไปใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเร็วๆ นี้ ฉันขอให้คุณประสบความสำเร็จในเส้นทางการเรียนรู้ 

หากคุณกำลังมองหาเคล็ดลับในการขับเคลื่อนตลาดงานด้านข้อมูล โปรดอ่าน 7 เหตุผลว่าทำไมคุณถึงต้องดิ้นรนเพื่อให้ได้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูล.
 
 

บาลา ปรียา ซี เป็นนักพัฒนาและนักเขียนด้านเทคนิคจากอินเดีย เธอชอบทำงานที่ผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการสร้างเนื้อหา สาขาที่เธอสนใจและเชี่ยวชาญ ได้แก่ DevOps วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เธอชอบอ่าน เขียน เขียนโค้ด และดื่มกาแฟ! ปัจจุบัน เธอกำลังทำงานเพื่อเรียนรู้และแบ่งปันความรู้ของเธอกับชุมชนนักพัฒนาโดยเขียนบทช่วยสอน คู่มือวิธีใช้ บทวิจารณ์ และอื่นๆ อีกมากมาย

เพิ่มเติมในหัวข้อนี้

ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก KD นักเก็ต