ការវិភាគទិន្នន័យមេជាមួយ Linkedin Learning
ការបណ្តុះបណ្តាលចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងនិយមន័យនៃការវិភាគទិន្នន័យ។ លោក Souissi បញ្ជាក់ពីតួនាទីរបស់អ្នកវិភាគទិន្នន័យ។ ការណែនាំនេះគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះក្នុងការស្វែងយល់ពីបញ្ហាប្រឈមនៃវិជ្ជាជីវៈ។ បន្ទាប់មកវាស្វែងយល់ពីគំនិតនៃ data worker ។ ផ្នែកនេះពង្រីកទស្សនៈលើតួនាទីទិន្នន័យ។ តួនាទីនីមួយៗមានសារៈសំខាន់ចំពោះភាពជោគជ័យនៃក្រុមទិន្នន័យ និងការវិភាគ។
បន្ទាប់មក គ្រូឧទ្ទេសនឹងបង្ហាញមុខជំនាញវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នា។ ភាពចម្រុះនេះបង្ហាញពីភាពសម្បូរបែបនៃវាល។ ជំនាញរបស់អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យត្រូវបានលម្អិតដោយផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពច្បាស់លាស់នៃតម្រូវការ។
ការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យគឺជាសសរស្តម្ភនៃការបណ្តុះបណ្តាល។ វាល និងប្រភេទទិន្នន័យត្រូវបានបង្រៀន។ ចំណេះដឹងនេះគឺចាំបាច់ដើម្បីរៀបចំទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
វាក៏គ្របដណ្តប់លើការប្រើប្រាស់ប្រតិបត្តិការ និងមុខងារផងដែរ។ ឧបករណ៍ទាំងនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការបង្កើតទិន្នន័យថ្មី។ វាក្យសម្ព័ន្ធ និងការណែនាំជាមូលដ្ឋានត្រូវបានពន្យល់យ៉ាងច្បាស់។
លំហាត់ជាក់ស្តែង និងបញ្ហាប្រឈម
ការបណ្តុះបណ្តាលរួមមានបញ្ហាប្រឈមជាក់ស្តែង ដូចជាការអាន SQL ជាដើម។ លំហាត់ទាំងនេះពង្រឹងជំនាញដែលទទួលបាន។ ដំណោះស្រាយដែលបានផ្តល់ឱ្យជួយពង្រឹងការរៀនសូត្រ។ លោក Souissi ណែនាំអ្នកសិក្សាក្នុងការបកស្រាយទិន្នន័យដែលមានស្រាប់។ ការស្វែងរក និងសម្អាតទិន្នន័យគឺជាទិដ្ឋភាពសំខាន់មួយ។ វាបង្ហាញពីរបៀបយល់ទិន្នន័យ និងដំណើរការការងារដែលពាក់ព័ន្ធ។
ការចូលរួមគឺជាប្រធានបទសំខាន់មួយទៀត។ ការបណ្តុះបណ្តាលពន្យល់អំពីការប្រើប្រាស់របស់ពួកគេក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ។ ជំនាញទាំងនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការភ្ជាប់ប្រភពទិន្នន័យផ្សេងៗគ្នា។ វិធីសាស្រ្ត CRISP-DM ត្រូវបានណែនាំ។ វិធីសាស្រ្តនេះរៀបចំរចនាសម្ព័ន្ធការវិភាគទិន្នន័យ។ គន្លឹះត្រូវបានចែករំលែកដើម្បីជៀសវាងកំហុសទូទៅបំផុត។
Web scraping ជាមួយ Excel គឺជាប្រធានបទច្នៃប្រឌិត។ យើងបង្ហាញអ្នកពីរបៀបបញ្ចូលទិន្នន័យ ETL ។ ការសម្អាតទិន្នន័យដោយប្រើម៉ាក្រូ Excel និង Power Query ក៏ត្រូវបានគ្របដណ្តប់ផងដែរ។
ការធ្វើគំរូទិន្នន័យដោយប្រើ Power Pivot គឺជាជំនាញកម្រិតខ្ពស់។ ការបណ្តុះបណ្តាលគាំទ្រអ្នកសិក្សាតាមរយៈការប្រើប្រាស់សូចនាករការអនុវត្តសំខាន់ៗ។ ឧបករណ៍ទាំងនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
សរុបសេចក្តីមក វគ្គបណ្តុះបណ្តាលនេះគឺជាការណែនាំពេញលេញសម្រាប់អ្នកដែលចង់ធ្វើការវិភាគទិន្នន័យ។ វាផ្តល់នូវមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការរុករក និងការកេងប្រវ័ញ្ចទិន្នន័យក្នុងបរិបទវិជ្ជាជីវៈផ្សេងៗ។
ឌិកូដភាសានៃទិន្នន័យ៖ គន្លឹះនៃការវិភាគប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព
ភាសានៃទិន្នន័យគឺជាគន្លឹះនៃការវិភាគទំនើប។ ការយល់ដឹងអំពីភាសានេះបើកទ្វារទៅរកការយល់ដឹងដ៏មានតម្លៃ។ អត្ថបទនេះស្វែងយល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការឌិកូដទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
ការវិភាគទិន្នន័យចាប់ផ្តើមដោយការយល់ដឹងអំពីប្រភេទនៃទិន្នន័យ។ ប្រភេទនីមួយៗមានភាពជាក់លាក់ និងការប្រើប្រាស់របស់វា។ ការយល់ដឹងនេះគឺចាំបាច់សម្រាប់ការវិភាគពាក់ព័ន្ធ។
ប្រតិបត្តិការទិន្នន័យមូលដ្ឋានគឺជាសសរស្តម្ភមួយទៀត។ ពួកវារួមបញ្ចូលការតម្រៀប ការត្រង និងការប្រមូលផ្តុំ។ ការគ្រប់គ្រងប្រតិបត្តិការទាំងនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នករៀបចំទិន្នន័យយ៉ាងងាយស្រួល។
មុខងារកម្រិតខ្ពស់ ដូចជាការគណនាស្ថិតិគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ ពួកគេបង្ហាញពីនិន្នាការនិងគំរូ។ មុខងារទាំងនេះបំប្លែងទិន្នន័យឆៅទៅជាការយល់ដឹងដែលអាចធ្វើសកម្មភាពបាន។
ការបកស្រាយទិន្នន័យគឺជាសិល្បៈមួយ។ ការដឹងពីរបៀបអាន និងយល់ទិន្នន័យគឺជាទ្រព្យសកម្មមួយ។ ជំនាញនេះមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់ការទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានដែលអាចទុកចិត្តបាន។
ការមើលឃើញទិន្នន័យដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់។ ពួកគេបំប្លែងទិន្នន័យស្មុគស្មាញទៅជាក្រាហ្វិកដែលអាចយល់បាន។ ការមើលឃើញទាំងនេះធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការទំនាក់ទំនងលទ្ធផល។
ការធ្វើគំរូទិន្នន័យគឺជាជំហានកម្រិតខ្ពស់។ វាពាក់ព័ន្ធនឹងការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដូចជា Power Pivot ។ ឧបករណ៍ទាំងនេះជួយបង្កើតគំរូព្យាករណ៍ និងការវិភាគស៊ីជម្រៅ។
ការឌិកូដភាសាទិន្នន័យគឺជាជំនាញដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបាន។ វាអនុញ្ញាតឱ្យទិន្នន័យត្រូវបានបំប្លែងទៅជាការសម្រេចចិត្តដែលមានព័ត៌មាន។ នៅក្នុងពិភពលោកដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ ភាពស្ទាត់ជំនាញនេះគឺជាទ្រព្យសម្បត្តិដ៏សំខាន់សម្រាប់អ្នកជំនាញណាមួយ។
និន្នាការវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ៖ អ្វីដែលអ្នកជំនាញត្រូវដឹង
វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យកំពុងវិវឌ្ឍយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដោយនាំមកនូវឱកាសថ្មីៗ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងការរៀនម៉ាស៊ីនគ្រប់គ្រងទេសភាព។ ការរួមបញ្ចូលរបស់ពួកគេទៅក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ បើកលទ្ធភាពគ្មានទីបញ្ចប់។ សមាហរណកម្មនេះគឺជាកត្តាជំរុញនៃការច្នៃប្រឌិត។
ទិន្នន័យធំបន្តកើនឡើងនៅក្នុងសារៈសំខាន់។ សមត្ថភាពក្នុងការគ្រប់គ្រងសំណុំទិន្នន័យធំគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ ការគ្រប់គ្រងនេះធ្វើឱ្យវាអាចរកឃើញការយល់ដឹងដែលលាក់កំបាំង។ ស្វ័យប្រវត្តិកម្មក្នុងការវិភាគទិន្នន័យក៏កំពុងទទួលបានមូលដ្ឋានផងដែរ។ ឧបករណ៍ស្វ័យប្រវត្តិបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងកាត់បន្ថយកំហុស។ ស្វ័យប្រវត្តិកម្មនេះជួយសន្សំសំចៃពេលវេលាដ៏សំខាន់។
ជំនាញមើលឃើញទិន្នន័យមានតម្រូវការច្រើនជាងពេលណាៗទាំងអស់។ ពួកគេអនុញ្ញាតឱ្យទិន្នន័យស្មុគស្មាញត្រូវបានបង្ហាញតាមរបៀបដែលអាចយល់បាន។ ជំនាញទាំងនេះគឺចាំបាច់សម្រាប់ការទំនាក់ទំនង។ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសីលធម៌កំពុងក្លាយជាប្រធានបទក្តៅ។ អ្នកជំនាញត្រូវតែដឹងអំពីផលប៉ះពាល់នៃក្រមសីលធម៌នៃការងាររបស់ពួកគេ។ ការយល់ដឹងនេះគឺមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការអនុវត្តប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវ។
ការរៀនស៊ីជម្រៅគឺជានិន្នាការដែលកំពុងបន្ត។ វាផ្តល់នូវសមត្ថភាពវិភាគកម្រិតខ្ពស់។ ជំនាញបច្ចេកទេសនេះគឺជាទ្រព្យសម្បត្តិសម្រាប់អ្នកជំនាញ។ វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យកំពុងផ្លាស់ប្តូរគ្រប់វិស័យ។ ពីសុខភាពដល់ហិរញ្ញវត្ថុ ផលប៉ះពាល់របស់វាគឺមានលក្ខណៈជាសកល។ ការផ្លាស់ប្តូរនេះគឺជាបដិវត្តន៍ក្នុងការសម្រេចចិត្ត។
ជំនាញវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យបានក្លាយទៅជាអន្តរកាល។ ពួកគេលែងកំណត់ចំពោះអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យទៀតហើយ។ អ្នកជំនាញទាំងអស់អាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីជំនាញទាំងនេះ។
ការរក្សាឱ្យទាន់សម័យជាមួយនឹងនិន្នាការចុងក្រោយបំផុតគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ នៅក្នុងពិភពលោកដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ ចំណេះដឹងនេះគឺចាំបាច់ណាស់។
