ການວິເຄາະຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບດ້ວຍ Linkedin Learning

ການຮຽນຮູ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນໃນໂລກດິຈິຕອນຂອງມື້ນີ້. Omar Souissi ສະຫນອງການຝຶກອົບຮົມທີ່ສົມບູນເພື່ອຊໍານິຊໍານານໃນພາກສະຫນາມນີ້. "ການຮຽນຮູ້ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ: 1 ພື້ນຖານ" ແມ່ນຫຼັກສູດທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບທຸກຄົນ.

ການຝຶກອົບຮົມເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄໍານິຍາມຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ທ່ານ Souissi ຊີ້ແຈງບົດບາດຂອງນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ການແນະນໍານີ້ແມ່ນພື້ນຖານເພື່ອເຂົ້າໃຈສິ່ງທ້າທາຍຂອງອາຊີບ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ມັນຂຸດຄົ້ນແນວຄວາມຄິດຂອງພະນັກງານຂໍ້ມູນ. ພາກນີ້ຂະຫຍາຍທັດສະນະກ່ຽວກັບບົດບາດຂໍ້ມູນ. ແຕ່ລະບົດບາດແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ກັບຄວາມສໍາເລັດຂອງທີມງານຂໍ້ມູນແລະການວິເຄາະ.

ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຄູຝຶກໄດ້ນໍາສະເຫນີອາຊີບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຄວາມຫຼາກຫຼາຍນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມອຸດົມສົມບູນຂອງພາກສະຫນາມ. ທັກສະຂອງນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນລາຍລະອຽດ, ສະຫນອງທັດສະນະທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບຄວາມຕ້ອງການ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນເປັນເສົາຄ້ຂອງການຝຶກອົບຮົມ. ພາກສະຫນາມແລະປະເພດຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກສອນ. ຄວາມຮູ້ນີ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຈັດການຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ມັນຍັງກວມເອົາການນໍາໃຊ້ການດໍາເນີນງານແລະຫນ້າທີ່. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການສ້າງຂໍ້ມູນໃຫມ່. syntax ພື້ນຖານແລະຄໍາແນະນໍາໄດ້ຖືກອະທິບາຍຢ່າງຊັດເຈນ.

ອອກ​ກໍາ​ລັງ​ກາຍ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ແລະ​ສິ່ງ​ທ້າ​ທາຍ​

ການຝຶກອົບຮົມປະກອບມີສິ່ງທ້າທາຍໃນການປະຕິບັດ, ເຊັ່ນ: ການອ່ານ SQL. ການອອກກໍາລັງກາຍເຫຼົ່ານີ້ເສີມສ້າງທັກສະທີ່ໄດ້ມາ. ວິທີແກ້ໄຂທີ່ສະໜອງໃຫ້ຊ່ວຍລວມການຮຽນຮູ້. ທ່ານ Souissi ແນະນໍາຜູ້ຮຽນໃນການຕີຄວາມຫມາຍຂອງຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ. ການຊອກຫາແລະການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນແມ່ນເປັນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນ. ມັນສະແດງວິທີການເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນແລະຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ການເຂົ້າຮ່ວມແມ່ນຫົວຂໍ້ທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງ. ການຝຶກອົບຮົມອະທິບາຍການນໍາໃຊ້ຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ທັກສະເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບການເຊື່ອມໂຍງແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ວິທີການ CRISP-DM ໄດ້ຖືກນໍາສະເຫນີ. ວິທີການນີ້ສ້າງໂຄງສ້າງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ຄໍາແນະນໍາໄດ້ຖືກແບ່ງປັນເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການຜິດພາດທົ່ວໄປທີ່ສຸດ.

ການຂູດເວັບດ້ວຍ Excel ແມ່ນຫົວເລື່ອງທີ່ສ້າງສັນ. ພວກເຮົາສະແດງໃຫ້ທ່ານເຫັນວິທີການລວມຂໍ້ມູນ ETL. ການເຮັດຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນດ້ວຍ Excel macro ແລະ Power Query ແມ່ນກວມເອົາ.

ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນດ້ວຍ Power Pivot ແມ່ນທັກສະຂັ້ນສູງ. ການຝຶກອົບຮົມສະຫນັບສະຫນູນຜູ້ຮຽນໂດຍຜ່ານການນໍາໃຊ້ຕົວຊີ້ວັດການປະຕິບັດທີ່ສໍາຄັນ. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ.

ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ການຝຶກອົບຮົມນີ້ແມ່ນຄໍາແນະນໍາທີ່ສົມບູນສໍາລັບຜູ້ທີ່ຕ້ອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນຕົ້ນຕໍ. ມັນສະຫນອງພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບການຂຸດຄົ້ນແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນໃນສະພາບການດ້ານວິຊາຊີບຕ່າງໆ.

ຖອດລະຫັດພາສາຂອງຂໍ້ມູນ: ຫຼັກໃນການວິເຄາະປະສິດທິພາບ

ພາສາຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນກຸນແຈສໍາລັບການວິເຄາະທີ່ທັນສະໄຫມ. ການເຂົ້າໃຈພາສານີ້ເປີດປະຕູສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າ. ບົດຄວາມນີ້ສໍາຫຼວດພື້ນຖານຂອງການຖອດລະຫັດຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ການວິເຄາະຂໍ້ມູນເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການເຂົ້າໃຈປະເພດຂອງຂໍ້ມູນ. ແຕ່ລະປະເພດມີຄວາມສະເພາະແລະການນໍາໃຊ້ຂອງມັນ. ຄວາມເຂົ້າໃຈນີ້ແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບການວິເຄາະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.

ການປະຕິບັດຂໍ້ມູນພື້ນຖານແມ່ນເປັນເສົາຄ້ອື່ນ. ພວກເຂົາປະກອບມີການຈັດລຽງ, ການກັ່ນຕອງແລະການລວບລວມ. Mastering ການດໍາເນີນງານເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດຈັດການຂໍ້ມູນໄດ້ງ່າຍ.

ຫນ້າທີ່ຂັ້ນສູງ, ເຊັ່ນ: ການຄິດໄລ່ສະຖິຕິ, ແມ່ນສໍາຄັນ. ພວກເຂົາເຈົ້າເປີດເຜີຍແນວໂນ້ມແລະຮູບແບບ. ຫນ້າທີ່ເຫຼົ່ານີ້ປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບໄປສູ່ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ປະຕິບັດໄດ້.

ການຕີຄວາມ ໝາຍ ຂໍ້ມູນແມ່ນສິລະປະ. ການຮູ້ວິທີການອ່ານແລະເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນແມ່ນຊັບສິນ. ທັກສະນີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການແຕ້ມບົດສະຫຼຸບທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້.

ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນມີບົດບາດສໍາຄັນ. ພວກມັນປ່ຽນຂໍ້ມູນທີ່ຊັບຊ້ອນໃຫ້ເປັນກາຟິກທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້. ການສະແດງພາບເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນໃນການສື່ສານຜົນໄດ້ຮັບ.

ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ່ກ້າວຫນ້າ. ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ: Power Pivot. ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາແລະການວິເຄາະໃນຄວາມເລິກ.

ການຖອດລະຫັດພາສາຂອງຂໍ້ມູນແມ່ນທັກສະທີ່ບໍ່ມີຄ່າ. ມັນອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຖືກປ່ຽນໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນ. ໃນໂລກທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍຂໍ້ມູນ, ຄວາມຊໍານິຊໍານານນີ້ແມ່ນຊັບສິນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບມືອາຊີບໃດໆ.

ແນວໂນ້ມໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: ສິ່ງທີ່ທຸກມືອາຊີບຕ້ອງການຮູ້

ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນກໍາລັງພັດທະນາຢ່າງໄວວາ, ນໍາເອົາໂອກາດໃຫມ່. ປັນຍາປະດິດ ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຄອບງຳພູມສັນຖານ. ການເຊື່ອມໂຍງຂອງເຂົາເຈົ້າເຂົ້າໄປໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເປີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ. ການປະສົມປະສານນີ້ແມ່ນຕົວຂັບເຄື່ອນຂອງການປະດິດສ້າງ.

ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ຍັງສືບຕໍ່ເຕີບໂຕໃນຄວາມສໍາຄັນ. ຄວາມສາມາດໃນການຈັດການຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ແມ່ນສໍາຄັນ. ການຈັດການນີ້ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະເປີດເຜີຍຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເຊື່ອງໄວ້. ອັດຕະໂນມັດໃນການວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຍັງໄດ້ຮັບພື້ນຖານ. ເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດເພີ່ມປະສິດທິພາບແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ. ອັດຕະໂນມັດນີ້ຊ່ວຍປະຢັດເວລາທີ່ສໍາຄັນ.

ທັກສະການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນແມ່ນມີຄວາມຕ້ອງການຫຼາຍກວ່າທີ່ເຄີຍ. ພວກເຂົາເຈົ້າອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນສະລັບສັບຊ້ອນທີ່ຈະນໍາສະເຫນີໃນວິທີທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້. ທັກສະເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຈໍາເປັນສໍາລັບການສື່ສານ. ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນດ້ານຈັນຍາບັນກໍາລັງກາຍເປັນຫົວຂໍ້ຮ້ອນ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານຕ້ອງຮູ້ເຖິງຜົນກະທົບດ້ານຈັນຍາບັນຂອງການເຮັດວຽກຂອງພວກເຂົາ. ການປູກຈິດສໍານຶກນີ້ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການປະຕິບັດທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ.

ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງແມ່ນທ່າອ່ຽງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ມັນສະຫນອງຄວາມສາມາດໃນການວິເຄາະຂັ້ນສູງ. Mastering ເຕັກນິກນີ້ແມ່ນຊັບສິນສໍາລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານ. ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຫັນປ່ຽນທຸກຂະແໜງການ. ຈາກສຸຂະພາບເຖິງການເງິນ, ຜົນກະທົບຂອງມັນແມ່ນທົ່ວໄປ. ການ​ຫັນ​ປ່ຽນ​ນີ້​ແມ່ນ​ການ​ປະ​ຕິ​ວັດ​ໃນ​ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ.

ທັກສະວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໄດ້ກາຍເປັນທາງຂວາງ. ພວກມັນບໍ່ຈໍາກັດຕໍ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນອີກຕໍ່ໄປ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານທັງຫມົດສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກທັກສະເຫຼົ່ານີ້.

ການຢູ່ທັນກັບແນວໂນ້ມຫລ້າສຸດແມ່ນສໍາຄັນ. ໃນໂລກທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍຂໍ້ມູນ, ຄວາມຮູ້ນີ້ແມ່ນຈໍາເປັນ.

→ → → ໃນແງ່ຂອງການພັດທະນາສ່ວນບຸກຄົນແລະເປັນມືອາຊີບ, ຄວາມຊໍານິຊໍານານຂອງ Gmail ມັກຈະເປັນພື້ນທີ່ທີ່ຄາດຄະເນຫນ້ອຍແຕ່ສໍາຄັນ ←←←