Data Analytics (Full Course)

แอปนี้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้นในการเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลผ่านวิดีโอสอนแบบอินเทอร์แอกทีฟและบทเรียนฟรี นอกจากนี้ แอปนี้ไม่ต้องการขั้นตอนการสมัครใด ๆ ซึ่งทำให้ใช้งานง่ายมากและสะดวกในการใช้งาน

★ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้ในหลักสูตรนี้? ★

1. หลักสูตรนี้มีการเตรียมการอย่างครบถ้วนที่จำเป็นสำหรับการเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล

2. เข้าใจภาพรวมของบทบาทนักวิเคราะห์ข้อมูล

3. เชี่ยวชาญพื้นฐานของสถิติสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล

4. สถิติเชิงพรรณนาหลักและทฤษฎีความน่าจะเป็น

5. วิธีการเรียนรู้ของเครื่องเช่น Decision Tree และ Decision Forests

6. การแจกแจงความน่าจะเป็น เช่น การแจกแจงแบบปกติ การแจกแจงปัวซอง และอื่นๆ

7. เรียนรู้วิธีรับข้อมูลเรียลไทม์ที่น่าสนใจจาก API ด้วยสคริปต์ง่ายๆ

8. ทำความเข้าใจประเภทข้อมูลต่างๆ และการใช้หน่วยความจำ

9. การถดถอยโลจิสติก การถดถอยเชิงเส้นพหุ การถดถอยแบบต้นไม้

10. ความสัมพันธ์, R-Square, RMSE, MAE, ค่าสัมประสิทธิ์ของการกำหนดและอื่น ๆ

11. เข้าถึงคู่มือความรู้พื้นฐานด้านข้อมูลของเราได้ฟรี ซึ่งจะเสริมเนื้อหาวิดีโอในหลักสูตรนี้ในรูปแบบลายลักษณ์อักษร

12. โลกของข้อมูลมีมากมายมหาศาล แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าจะต้องซับซ้อน

13. ตัดเสียงรบกวนและรับวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนของ "ภาพใหญ่"

14. เรียนรู้ปัจจัยที่แตกต่างระหว่าง Data Analytics, Data Science และ Data Engineering

15. ค้นพบเครื่องมือข้อมูล – ซึ่งเป็นที่นิยมมากที่สุด วิธีการทำงานร่วมกัน และทำไมเครื่องมือบางอย่างถึงเป็นที่ต้องการมากกว่าเครื่องมืออื่นๆ

16. ทำความเข้าใจว่าข้อมูลย้ายจากการรวบรวมไปสู่การวิเคราะห์อย่างไร และเกี่ยวข้องกับบุคคล กระบวนการ และเทคโนโลยีใดบ้าง

17. รับแผนการเรียนรู้แบบทีละขั้นตอนเพื่อเป็นผู้ปฏิบัติงานด้านการวิเคราะห์ข้อมูล และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเส้นทางอาชีพที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

18. บริบททำให้เราแต่ละคนมีพื้นฐานที่จำเป็นในการคิดเกี่ยวกับข้อมูลอย่างมีความหมายมากขึ้นและรู้จักข้อมูลนั้นดีขึ้น

19. เรียนรู้ที่จะแยกย่อยแนวคิดและเงื่อนไขที่มีค่าที่สุดของข้อมูลบางส่วน

20. เข้าใจพื้นฐานของสถิติโดยไม่ต้องจำสูตรที่ซับซ้อน

21. ตัดสินใจได้ดีขึ้นและแม่นยำขึ้นจากข้อมูล

22. ทำความเข้าใจและดำเนินการวิเคราะห์การถดถอย

23. ทำการประมาณโดยใช้ช่วงความเชื่อมั่น

24. พล็อตข้อมูลประเภทต่างๆ โดยใช้แผนภาพกระจายและฮิสโตแกรม

25. คำนวณสหสัมพันธ์ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และมาตรการอื่นๆ

26. เรียนรู้คำสั่ง SQL ที่ใช้บ่อยที่สุดและแนวคิด SQL สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

27. เรียนรู้ Teradata Studio และภาพรวมของแอปพลิเคชันหลักของ Teradata

28. สร้างฐานข้อมูลในชีวิตจริงด้วยข้อมูลหมากรุกและมีความเชี่ยวชาญกับประเภทข้อมูล SQL

29. สร้างวัตถุฐานข้อมูลที่แตกต่างกันเช่นตารางระเหยและถาวร

30. เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะเข้าใจการทำงานภายในของไปป์ไลน์การวิเคราะห์ข้อมูล ตั้งแต่การเข้าร่วม การกรอง การดึงข้อมูล ไปจนถึงการพัฒนาแดชบอร์ด

31. พัฒนาแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบ 5 รายการและจัดแสดงทางออนไลน์เพื่อสร้างโปรไฟล์งานที่ยอดเยี่ยมสำหรับเรซูเม่ของคุณ

32. เชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น Excel, Google Sheets และแม้กระทั่งเซิร์ฟเวอร์!

33. สามารถสร้างการวิเคราะห์เชิงลึกด้วยแผนภูมิแท่ง แผนภูมิเส้น แผนภูมิโดนัท และแม้แต่แผนที่ทางภูมิศาสตร์

34. พัฒนาความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับวิธีการคำนวณบน Tableau

35. สามารถเข้าใจการรวมแหล่งข้อมูลบน Tableau และเข้าใจประเภทการรวม

36. ทำความเข้าใจว่ากลุ่มและลำดับชั้นบน Tableau ทำงานอย่างไร

37. เรียนรู้เกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูล, การแสดงข้อมูล, การทดสอบสมมติฐาน, สถิติ, การพยากรณ์, Excel

38. เรียนรู้เกี่ยวกับ Regression, Monte Carlo Simulation, Linear Programming, Pivot Table, Business Intelligence, Excel Analytics

★ ข้อจำกัดความรับผิดชอบ ★

นักพัฒนาไม่อ้างสิทธิ์ในเครดิตสำหรับวิดีโอใด ๆ ที่ฝังอยู่ในแอปนี้ เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น วิดีโอที่ฝังอยู่ในแอพนี้เป็นลิขสิทธิ์ของเจ้าของที่เคารพ หากมีวิดีโอที่เป็นของคุณปรากฏในแอปนี้และคุณไม่ต้องการให้ปรากฏในแอปนี้ โปรดติดต่อเราทางอีเมลและวิดีโอนั้นจะถูกลบทันที

★ เครดิตไอคอน ★

https://www.flaticon.com/free-icons/data-analytics