Airdrop miễn phí mùa 7 đang DIỄN RA! Trả lời các câu hỏi thú vị hoặc làm những nhiệm vụ đơn giản để kiếm phần thường trong 30K$ từ BitDegree. Tham gia ngay ! 🔥
Bạn đã bao giờ tự hỏi làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (data analysis) sẽ như thế nào chưa? Có thể bạn đã có chút kinh nghiệm trong việc quản lý dữ liệu và bạn đang muốn phát triển sự nghiệp của mình? Lấy bằng phân tích dữ liệu có thể giúp bạn điều đó, nhưng có những lựa chọn thay thế tốt hơn nhiều.
Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ xem xét cách các chương trình chứng nhận bằng phân tích dữ liệu có thể giúp bạn bắt đầu sự nghiệp như thế nào. Tương tự như vậy, tôi sẽ cung cấp cho bạn những lựa chọn hàng đầu của tôi về các khóa học về data analysis trực tuyến tốt nhất từ các nền tảng MOOC nổi tiếng thế giới. Giờ thì, hãy bắt đầu ngay nào!
Mục lục
- 1. Có đáng để lấy bằng phân tích dữ liệu không?
- 2. Chương trình Nanodegree: Trở thành Nhà phân tích dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- 3. Chương trình Nanodegree: Phân tích kinh doanh (Đăng ký tại đây)
- 4. Chương trình Nanodegree: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Power BI (Đăng ký tại đây)
- 5. Microsoft Excel - Phân tích dữ liệu với Excel Pivot Tables (Đăng ký tại đây)
- 6. Phân tích dữ liệu với Pandas và Python (Đăng ký tại đây)
- 7. Lộ trình nghề nghiệp: Nhà phân tích dữ liệu với Python (Đăng ký tại đây)
- 8. Lộ trình nghề nghiệp: Nhà phân tích dữ liệu với R (Đăng ký tại đây)
- 9. Kết luận
Có đáng để lấy bằng phân tích dữ liệu không?
Tôi chắc rằng bạn đang tự hỏi cần những gì để trở thành một nhà phân tích dữ liệu giỏi. Ngoài việc giỏi về dữ liệu, bạn sẽ cần có kiến thức tuyệt vời về toán học, thống kê, khoa học máy tính và các kỹ năng khác liên quan đến các con số và CNTT.
Ưu đãi mới nhất ngay lúc này:Follow the Datacamp promo code link & get an exclusive 25% OFF Datacamp subscriptions. Act now while the offer is still available!
Trên thực tế, bằng phân tích dữ liệu thường được gắn với các lĩnh vực nghiên cứu khác. Vì vậy, có bằng Cử nhân, giả sử, tài chính hoặc kinh tế chắc chắn sẽ có ích.
Hơn thế nữa, trở thành một nhà phân tích dữ liệu có thể khá căng thẳng. Ý tôi là, bạn chỉ đang làm việc với hàng loạt thông tin trên máy tính của mình. Nó có thể khiến bạn căng thẳng đến mức nào?
Vâng, còn nhiều điều nữa về nó.
Kể từ khi chuyển đổi lớn sang kỷ nguyên kỹ thuật số, phân tích dữ liệu đã trở nên linh hoạt hơn nhiều. Vì vậy, hiện nay, những người có bằng phân tích dữ liệu có thể phù hợp với hầu hết mọi lĩnh vực công việc.
Tuy nhiên, có nhiều trách nhiệm hơn, đặc biệt là trong các lĩnh vực như tiếp thị và bán hàng, nơi bạn sẽ làm việc với các sản phẩm, quảng cáo, phân tích khách hàng, v.v...
Ngoài ra, biết rằng tiếp thị gần như là một quá trình không bao giờ kết thúc, các nhà phân tích dữ liệu thường xuyên phải tự đổi mới và thích nghi với một số lĩnh vực nhất định.
Bây giờ, bất kể bạn có kinh nghiệm làm việc với vô số thông tin hay không, bạn cần phải có một loại kỹ năng nhất định để đạt được bằng phân tích dữ liệu. Có thể bạn sẽ cần một số kiến thức nâng cao về SQL, Microsoft Excel và Python.
Xét về đặc điểm cá nhân và kỹ năng truyền thống, khả năng suy nghĩ phản biện, đáp ứng thời hạn và thuyết trình hấp dẫn trực quan với dữ liệu là một lợi thế rất lớn.
Vì vậy, đến bây giờ, có lẽ bạn đang tự hỏi các nhà phân tích dữ liệu kiếm được bao nhiêu tiền. Thành thật mà nói, mức lương trung bình của một nhà phân tích dữ liệu không ấn tượng lắm - khoảng 70 nghìn đô la mỗi năm. Tuy nhiên, các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm có thể kiếm được hơn 100 nghìn đô la mỗi năm.
Nhưng còn bằng phân tích dữ liệu thì sao? Với tất cả những lợi ích và hạn chế ở trên, có một bằng cấp như thế thực sự có đáng không?
Thành thật mà nói, tôi sẽ nghĩ là có. Đặc biệt là bằng Thạc sĩ. Có bằng Cử nhân về khoa học máy tính, chẳng hạn, và sau đó lấy bằng Thạc sĩ về phân tích dữ liệu nghe có vẻ là một sự kết hợp tuyệt vời cần có.
Tuy nhiên, hầu như không có trường đại học nào cung cấp bằng phân tích dữ liệu trực tuyến. Một trong số đó là Bằng Thạc sĩ về Phân tích của Viện Công nghệ Georgia.
Tuy nhiên, học phí cho chương trình này gần như nằm trong phạm vi năm con số (9,900$). Và bạn thậm chí có thể bị tính thêm phí nếu bạn mất nhiều thời gian hơn để hoàn thành bằng cấp. Vì vậy, nếu bạn hỏi tôi, lấy bằng trực tuyến nghe có vẻ khá mạo hiểm.
Nhưng trên thực tế, bạn thậm chí có thể không cần bằng cấp về phân tích dữ liệu. Sự thật là, việc có được một chương trình chứng nhận phân tích dữ liệu chuyên nghiệp có thể là đủ cho ứng dụng công việc của bạn.
Ngày nay, rất nhiều nhà tuyển dụng đưa ra các nhiệm vụ đầu vào để xem bạn có những kỹ năng phù hợp với công việc hay không. Vì vậy, nếu bạn thể hiện tốt trong các khóa học về data analysis trực tuyến của mình và thu thập các kỹ năng phù hợp, thì bạn có thể được coi là một ứng cử viên phù hợp.
Vì lý do này, tôi đã chọn ra một số khóa học về data analysis trực tuyến tốt nhất từ các nền tảng MOOC như Udacity, Udemy và Datacamp. Bây giờ tại đây, bạn sẽ tìm thấy các khóa học phân tích dữ liệu yêu cầu các mức độ kinh nghiệm khác nhau trong ngành. Nhưng một số không có yêu cầu.
Quan trọng nhất, các chương trình cung cấp chứng chỉ hoàn thành mà bạn có thể thêm vào hồ sơ của mình để có cơ hội nghề nghiệp tiềm năng.
Bây giờ, hãy xem những khóa học data analysis này có gì cho bạn.
Chương trình Nanodegree: Trở thành Nhà phân tích dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udacity
- Thời lượng: 4 tháng
- Giá: 102$
- Chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Trung cấp
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Nếu bạn có kinh nghiệm trong việc quản lý dữ liệu và muốn kiểm tra kỹ năng của mình, thì hãy thử đăng ký khóa học phân tích dữ liệu này.
Chương trình Nanodegree trên Udacity sẽ cho phép bạn cải thiện kỹ năng của mình trong việc quản lý các cụm dữ liệu khổng lồ. Trong suốt khóa học, bạn sẽ tập trung vào hai ngôn ngữ lập trình chính: SQL và Python.
Thời gian ước tính để hoàn thành khóa học data analysis này là 4 tháng, giả sử rằng bạn sẽ dành ít nhất 10 giờ mỗi tuần để học. Để hiểu đầy đủ tài liệu khóa học, bạn phải có kinh nghiệm về Python (cụ thể là thư viện phần mềm NumPyvà pandas) và SQL.
Xuyên suốt toàn bộ chương trình, bạn sẽ nhận được các dịch vụ được cá nhân hóa như đánh giá dự án và hỗ trợ kỹ thuật từ các chuyên gia trong ngành. Trên thực tế, việc hoàn thành chương trình sẽ hỗ trợ bạn về sơ yếu lý lịch, bởi vì các khóa học của Udacity thường được các nhà tuyển dụng công nhận.
Dù sao đi nữa, chúng ta hãy vào chương trình thực tế. Đầu tiên, bạn sẽ được giới thiệu về các quy trình phân tích dữ liệu chính như phân tích và truyền thông tin. Sau đó, bạn sẽ đến phần Thống kê thực tế, đó là tất cả về việc áp dụng xác suất và suy luận thống kê cho các tình huống trong thế giới thực.
Hai khóa học cuối cùng sẽ bao gồm sắp xếp dữ liệu (thu thập, đánh giá và làm sạch các lô thông tin) và kỹ thuật trực quan hóa trên Python.
Từ đầu đến cuối, bạn sẽ được hướng dẫn bởi một nhóm các chuyên gia phân tích dữ liệu hàng đầu và các CEO của công ty công nghệ. Trên thực tế, khóa học chính xác này được đánh giá 4,6 trên 5 sao với phản hồi tích cực từ các học viên trước đó.
Hiện tại, tại thời điểm viết bài này, giá khóa học được đặt ở mức 102$, nhưng bạn luôn có thể cuộn qua trang phiếu giảm giá của chúng tôi để được giảm giá tiềm năng.
Nếu bạn đã quyết định đăng ký tham gia chương trình này, hãy đảm bảo rằng nó có mọi thứ bạn cần. Vì lý do này, chúng ta hãy nhanh chóng xem qua tài liệu khóa học:
- Giới thiệu về Phân tích dữ liệu
- Thống kê thực tế với dữ liệu trong thế giới thực
- Sắp xếp dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu với Python
Vì vậy, nếu bạn muốn theo đuổi bằng phân tích dữ liệu với Python và SQL, thì chương trình này có thể giúp bạn tăng tốc.
Bắt đầu khóa học NGAY.
Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!
Chương trình Nanodegree: Phân tích kinh doanh (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udacity
- Thời lượng: 3 tháng
- Giá: 102$
- Chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Mới bắt đầu
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Giống như tôi đã đề cập trước đó, phân tích dữ liệu có nhiều cách sử dụng trong các lĩnh vực công việc khác nhau. Trên thực tế, khóa học phân tích dữ liệu trực tuyến này hoàn toàn là về quản lý dữ liệu trong môi trường kinh doanh.
Đây là một lớp giới thiệu, bao gồm các kỹ năng cơ bản về phân tích kinh doanh với SQL, Excel và Tableu.
Thời gian ước tính để hoàn thành khóa học là 3 tháng, nếu bạn học với tốc độ 10 giờ mỗi tuần. Tương tự như vậy, không có yêu cầu cho chương trình này vì vậy nó sẽ phù hợp cho người mới bắt đầu hoàn toàn.
Bây giờ, lúc đầu, bạn sẽ được giới thiệu ngắn gọn về các nguyên tắc cơ bản của phân tích kinh doanh. Sau đó, bạn sẽ được hướng dẫn một số kỹ năng Excel cơ bản để trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Sau này, bạn sẽ học cách sử dụng SQL và quản lý thông tin được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu.
Cuối cùng, sẽ có một bài giảng về trực quan hóa dữ liệu, nơi bạn sẽ học cách tạo các câu chuyện thu hút sự chú ý thông qua hình ảnh dựa trên dữ liệu.
Giờ đây, bạn sẽ được giảng dạy bởi một nhóm chuyên gia từ nhiều nền tảng khác nhau như khoa học dữ liệu, phân tích và phát triển nội dung. Trên thực tế, chương trình của họ được xếp hạng 4,8 sao trên 5 với những đánh giá hàng đầu từ các sinh viên trước đó.
Hiện tại, giá của chương trình là 102$, nhưng bạn có thể thử một số phiếu giảm giá của chúng tôi để được giảm giá tốt.
Dù bằng cách nào, chúng ta hãy tóm tắt nhanh tài liệu khóa học:
- Giới thiệu về Phân tích kinh doanh
- Giới thiệu về dữ liệu
- SQL để phân tích dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
Vì vậy, chương trình này có vẻ như là một cách tuyệt vời để bắt đầu hành trình hướng tới bằng phân tích dữ liệu của bạn. Ngay cả khi bạn là một nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm, bạn vẫn có thể sử dụng nó như một khóa bồi dưỡng.
Bắt đầu khóa học NGAY.
Chương trình Nanodegree: Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Power BI (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udacity
- Thời lượng: 3 tháng
- Giá: 102$
- Chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Mới bắt đầu
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Có rất nhiều phần mềm mà bạn có thể sử dụng để phân tích dữ liệu, giúp việc quản lý và trình bày thông tin trở nên dễ dàng hơn nhiều. Khóa học này sẽ giúp bạn bắt kịp tốc độ xử lý trước, trực quan hóa và phân tích dữ liệu với Power BI.
Trong trường hợp bạn đang thắc mắc, Power BI về cơ bản là một phần mềm phân tích kinh doanh cho phép bạn tạo trực quan hóa, báo cáo và bảng điều khiển trong một giao diện đơn giản.
Bây giờ, bạn sẽ mất ít nhất 3 tháng để hoàn thành chương trình, với điều kiện là bạn dành 5 giờ mỗi tuần. Ngoài ra, bạn sẽ cần phải có một số kỹ năng Microsoft Excel cấp trung học như tạo bảng tổng hợp và biết một số hàm Excel cơ bản.
Vì vậy, đây là cách khóa học của bạn sẽ diễn ra: đầu tiên, bạn sẽ được giới thiệu các cách chuẩn bị và lập mô hình dữ liệu trên Power BI bằng các công cụ tích hợp. Bài giảng tiếp theo sẽ nói về việc tạo trực quan hóa để làm cho dữ liệu lộn xộn trở nên dễ hiểu hơn.
Cuối cùng, bạn sẽ tìm hiểu một số phương pháp phân tích dữ liệu nâng cao hơn như tạo thống kê dữ liệu, dự báo và chiến lược.
Giờ đây, toàn bộ chương trình sẽ được trình bày bởi một nhóm chuyên gia kinh doanh thông minh có kiến thức nền tảng về tài chính, kỹ thuật và quản lý dữ liệu.
Hiện tại, giá của khóa học là 102$, nhưng bạn có thể tìm giảm giá trên trang phiếu giảm giá của chúng tôi cho các chương trình Nanodegree.
Dù sao đi nữa, hãy xem qua tài liệu của chương trình và xem bạn sẽ học được gì:
- Cách chuẩn bị và mô hình hóa dữ liệu
- Cách tạo Trực quan hóa dữ liệu
- Phân tích dữ liệu nâng cao
Nhìn chung, đây có vẻ là một chương trình tuyệt vời dành cho người mới bắt đầu, đặc biệt nếu công việc của bạn yêu cầu Power BI. Vì vậy, hãy đón đầu và học cách sử dụng dịch vụ phân tích dữ liệu này ngay hôm nay!
Bắt đầu khóa học NGAY.
Microsoft Excel - Phân tích dữ liệu với Excel Pivot Tables (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udemy
- Thời lượng: 6 giờ 50 phút
- Giá: 182$
- Chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Tất cả các cấp độ
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Trước khi bạn bắt đầu theo đuổi bằng phân tích dữ liệu, hãy đảm bảo thành thạo các kỹ năng của bạn trong Microsoft Excel. Trên thực tế, chương trình Udemy này có thể giúp bạn làm điều đó!
Tại đây, bạn sẽ xem qua các tính năng phân tích dữ liệu nâng cao của Excel, với sự tập trung nghiêm ngặt vào các bảng tổng hợp.
Đây là một khóa học về data analysis trực tuyến kéo dài gần 7 giờ với 90 bài giảng và tùy chọn phụ đề bằng 5 ngôn ngữ khác nhau. Tương tự như vậy, bạn sẽ nhận được 22 bài viết để sử dụng cá nhân và 6 tài nguyên có thể tải xuống theo ý của bạn.
Trên thực tế, toàn bộ chương trình sẽ được hỗ trợ bởi nội dung video và các câu đố. Sau mỗi bài giảng, bạn sẽ nhận được một số bài tập về nhà để ôn tập.
Bây giờ, hãy xem chương trình này nói về điều gì. Đầu tiên, bạn sẽ bắt đầu với những kiến thức cơ bản tuyệt đối: cách tạo, quản lý và cập nhật bảng tổng hợp. Sau này, bạn sẽ tìm hiểu cách định dạng bảng tổng hợp, quản lý dữ liệu thông qua các tính năng sắp xếp, lọc và nhóm.
Sau đó, sẽ có một bài giảng về tính toán các giá trị trong bảng tổng hợp Excel của bạn. Cuối cùng, bạn sẽ học cách trực quan hóa dữ liệu bằng cách sử dụng các biểu đồ khác nhau với bố cục và kiểu khác nhau.
Ngoài ra, bạn sẽ nhận được một bài giảng bổ sung, nơi bạn sẽ phân tích các tình huống trong thế giới thực như dữ liệu tiền lương, nhân khẩu học, v.v... Sau mỗi phần, sẽ có một bài tập về nhà nhỏ mà bạn sẽ cần áp dụng tất cả những gì mình đã học.
Giờ đây, chương trình này được tạo bởi Chris Dutton, người sáng lập Maven Analytics. Anh ấy là một chuyên gia Excel được chứng nhận và có một số khóa học phân tích bán chạy nhất hiện có. Trên thực tế, chương trình của anh ấy được đánh giá ở mức 4,6 trên 5 sao với phản hồi tích cực từ các sinh viên trước đó.
Sự thật là, nhiều người đã có chương trình này như khóa học đầu tiên của họ trên Udemy và ngạc nhiên về mức độ hữu ích của nó. Hầu hết các sinh viên cho rằng cấu trúc của chương trình rất dễ theo dõi và hiểu.
Đây là một đánh giá trung thực từ một trong số họ:
"Khóa học thực sự tuyệt vời. Tất cả các khái niệm đều được giải thích cặn kẽ. Phần nghiên cứu tình huống cực kỳ hữu ích vì nó cho phép chúng tôi áp dụng mọi thứ đã học vào thực tế. Chris là một giáo viên tuyệt vời và tôi thực sự thích học hỏi từ anh ấy." - R. Kumar
Mặc dù chương trình có mức giá cao (182$), nhưng tôi khá chắc chắn rằng nó sẽ nâng tầm trò chơi của bạn với Microsoft Excel. Dù bằng cách nào, bạn có thể cuộn qua trang phiếu giảm giá của chúng tôi để được giảm giá hấp dẫn cho các lớp học của Udemy.
Tương tự như vậy, nếu bạn không hài lòng với các lớp phân tích dữ liệu này, bạn luôn có thể yêu cầu hoàn lại tiền vì Udemy cung cấp cam kết hoàn tiền trong 30 ngày cho tất cả các khóa học.
Vì vậy, bây giờ chúng ta đã quen thuộc hơn một chút với khóa học, hãy xem chương trình thực sự có gì cho chúng ta:
- Tạo bảng Pivot Excel
- Khám phá các kỹ năng Pivot Table nâng cao
- Thực hành các kỹ năng Excel với dữ liệu thực tế
- Truy cập trọn đời vào tất cả các tài liệu khóa học
Nhìn chung, nếu bạn muốn nhận được một số mẹo nâng cao về phân tích dữ liệu từ một chuyên gia trong ngành, thì bạn có thể thử đăng ký tham gia chương trình này.
Bắt đầu khóa học NGAY.
Phân tích dữ liệu với Pandas và Python (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udemy
- Thời lượng: 20 giờ 37 phút
- Giá: 23$
- Chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Tất cả các cấp độ
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Như tôi đã nói trước đây, phân tích dữ liệu là một lĩnh vực rất linh hoạt. Vì vậy, nếu bạn yêu thích mã hóa và muốn theo đuổi bằng phân tích dữ liệu, thì hãy thử tham gia khóa học này.
Với chương trình này, bạn sẽ học cách sử dụng thư viện phần mềm pandas trong Python.
Toàn bộ khóa học gồm 177 bài giảng được chia thành 15 phần. Ngoài ra, bạn sẽ có 4 tài nguyên có thể tải xuống và thậm chí 8 bài tập mã hóa.
Bạn sẽ mất khoảng 21 giờ để hoàn thành chương trình. Trên thực tế, bạn sẽ có thể chọn từ 7 ngôn ngữ phụ đề: tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Ý, tiếng Ba Lan, tiếng Bồ Đào Nha và tiếng Tây Ban Nha.
Bây giờ, có một số yêu cầu mã hóa và phân tích dữ liệu cơ bản/nâng cao. Bạn sẽ cần phải làm quen phần nào với các tính năng của Microsoft Excel như vlookup, bảng pivot và hàm. Tương tự như vậy, bạn nên có kiến thức cơ bản về Python và chuỗi dữ liệu.
Đối với chính khóa học, bạn sẽ bắt đầu với phần giới thiệu về phân tích dữ liệu bằng Python và hướng dẫn nhanh về cách cài đặt và thiết lập Jupyter Notebook.
Ngay lập tức, sẽ có một Khóa học về Python bổ sung dành cho những người dùng chưa có kinh nghiệm viết mã với Python. Tuy nhiên, nếu bạn đã có khá nhiều kinh nghiệm về Python, thì bạn có thể bỏ qua bài giảng này.
Lúc đầu, bạn sẽ xem qua các khái niệm về Sê-ri trong thư viện phần mềm pandas. Sau đó, bạn sẽ nhận được 3 bài giảng về DataFrames. Phần đầu tiên sẽ là phần giới thiệu về mô-đun. Hai bài giảng còn lại sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về lọc và trích xuất dữ liệu trong cấu trúc DataFrame.
Hơn thế nữa, bạn sẽ tìm hiểu cách làm sạch dữ liệu bằng thư viện phần mềm pandas và tạo MultiIndex trong DataFrame. Một vài lớp cuối cùng sẽ giúp bạn bắt đầu tạo đối tượng DataFrameGroupBy và kết hợp nhiều DataFrame thành một đối tượng duy nhất.
Người hướng dẫn của bạn sẽ là Boris Paskhaver, một kỹ sư phần mềm có bằng Kinh tế Kinh doanh và Tiếp thị. Khóa học trực tuyến về phân tích dữ liệu của anh ấy là một trong những chương trình bán chạy nhất trên Udemy, với khoảng 160 nghìn học viên đã đăng ký.
Các lớp phân tích dữ liệu này được đánh giá ở mức khổng lồ 4,7 sao trên 5 với những hiểu biết rất tích cực từ các sinh viên trước đó. Một số coi nó là một trong những khóa học trực tuyến tốt nhất bao giờ hết.
Nhưng nó sẽ tiêu tốn của bạn bao nhiêu? Đó thực sự là một món hời nếu bạn hỏi tôi - 23 đô la cho một khóa học được đánh giá cao với 21 giờ nội dung. Tuy nhiên, nếu bạn muốn tiết kiệm khi mua hàng, hãy thử xem qua trang phiếu giảm giá của chúng tôi để được giảm giá.
Bây giờ, đây là tóm tắt nhanh về những gì bạn sẽ học được trong các lớp phân tích dữ liệu này:
- Cách thực hiện các thao tác dữ liệu trong thư viện phần mềm pandas của Python
- Cách thao tác với bộ dữ liệu 1D, 2D và 3D
- Cách giải quyết vấn đề với tập dữ liệu
Vì vậy, nếu bạn là một lập trình viên có kinh nghiệm, nhưng phân tích dữ liệu chưa bao giờ là sở trường của bạn, thì khóa học này chắc chắn sẽ giúp bạn bắt kịp tốc độ. Đặc biệt nếu bạn đang chuẩn bị lấy chứng chỉ phân tích dữ liệu.
Bắt đầu khóa học NGAY.
Lộ trình nghề nghiệp: Nhà phân tích dữ liệu với Python (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Datacamp
- Thời lượng: 62 giờ
- Giá: từ 12,42$
- Chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Tất cả các cấp độ
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Trong lộ trình nghề nghiệp này trên Datacamp, bạn sẽ nhận được một danh mục phong phú về các khóa học data analysis kéo dài tổng cộng 62 giờ với 16 khóa học riêng biệt. Trong mỗi bài giảng, bạn sẽ làm việc với các thư viện phần mềm trong Python như pandas, Matplotlib và Seaborn.
Vì vậy, trước hết, bạn sẽ bắt đầu với 4 bài giảng về cách sử dụng Python và cách các thư viện phần mềm như pandas và Matplotlib có thể giúp bạn quản lý và trực quan hóa dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ nhận được một bài giảng duy nhất về thư viện phần mềm Seaborn sẽ giúp bạn tạo ra các thiết kế đẹp mắt trong Python.
Sau này sẽ có một chương về cách nhập và làm sạch dữ liệu. Tương tự như vậy, bạn sẽ học cách trực quan hóa và trích xuất một số phần dữ liệu nhất định. Một vài lớp phân tích dữ liệu cuối cùng sẽ dựa trên các nguyên tắc cơ bản của SQL, thư viện phần mềm pandas và cơ sở dữ liệu trong Python.
Có rất nhiều thứ để tiếp thu, tôi biết. Tuy nhiên, nếu bạn đã có kinh nghiệm với Python và SQL, thì bạn sẽ quen thuộc với hầu hết những thứ này. Nếu không, thì thật may mắn cho bạn - mọi thứ đều trong tầm tay!
Bây giờ, bạn sẽ được hướng dẫn bởi một nhóm chuyên gia phân tích dữ liệu từ nhiều lĩnh vực công việc. Mỗi giảng viên sẽ trình bày 1-2 lớp của chương trình.
Khi bạn hoàn thành tất cả các bài giảng, bạn sẽ nhận được một tuyên bố thành tích có thể chia sẻ, hay nói cách khác, chứng nhận phân tích dữ liệu. Bạn có thể chia sẻ nó trên phương tiện truyền thông xã hội, Linkedin hoặc đưa nó vào sơ yếu lý lịch trực tuyến.
Vì vậy, các lớp phân tích dữ liệu này có giá bao nhiêu? Giá cơ bản của một gói tiêu chuẩn là 12,42$, cho phép bạn truy cập miễn phí hơn 350 khóa học, 12 lộ trình nghề nghiệp, v.v... Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng một số phiếu giảm giá của chúng tôi để được giảm giá hoặc thử sử dụng gói miễn phí của Datacamp với quyền truy cập hạn chế.
Bây giờ, hãy tóm tắt ngắn gọn những điều bạn sẽ học trong chương trình này:
- Khoa học dữ liệu trong Python
- Thao tác dữ liệu với Pandas
- Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
- Cách nhập và xóa dữ liệu trong Python
- Kiến thức cơ bản về SQL
- Khái niệm cơ bản về cơ sở dữ liệu Python và SQL
Vì vậy, nếu bạn muốn có một gói đầy đủ các lớp phân tích dữ liệu có thể khởi đầu sự nghiệp của bạn - hãy bắt đầu theo dõi sự nghiệp này. Có thể nó sẽ là một bước đột phá mà bạn luôn cần.
Bắt đầu khóa học NGAY.
Lộ trình nghề nghiệp: Nhà phân tích dữ liệu với R (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Datacamp
- Thời lượng: 77 giờ
- Giá: từ 12,42$
- Chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Tất cả các cấp độ
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký TẠI ĐÂY
Có một số ngôn ngữ mã hóa khác có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu, một trong số đó là ngôn ngữ lập trình R. Và con đường sự nghiệp cụ thể này sẽ cho bạn biết tất cả về điều đó.
Chương trình Phân tích dữ liệu với R có nội dung trị giá 77 giờ, với 19 khóa học riêng biệt. Điều tuyệt vời của khóa học này là nó không yêu cầu bất kỳ kinh nghiệm mã hóa nào. Tuy nhiên, nếu bạn biết cách sử dụng ngôn ngữ lập trình R, thì khóa học sẽ rất dễ dàng.
Bây giờ, bạn sẽ bắt đầu với phần giới thiệu về ngôn ngữ lập trình R. Ngay sau đó, sẽ có một lớp R trung cấp, trong đó bạn sẽ nhận được 6 giờ nội dung về câu lệnh điều kiện, hàm vectơ và vòng lặp.
Sau này, bạn sẽ học cách sử dụng Tidyverse và ggplot2 để trực quan hóa dữ liệu. Sau đó sẽ có một số bài giảng về thao tác dữ liệu với dplyr. Ngoài ra, bạn sẽ có các lớp phân tích dữ liệu về cách nhập và xóa dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình R.
Sau đó, bạn sẽ thực hiện một số công việc phân tích dữ liệu thông qua một nghiên cứu điển hình. Cuối cùng, chương trình sẽ kết thúc với phần giới thiệu về thống kê trong cơ sở dữ liệu R và SQL.
Vì vậy, bây giờ, hãy xem bạn sẽ làm việc với ai. Đó là một đội ngũ giảng viên khá lớn và đa dạng. Chính xác là một nhóm gồm 15 chuyên gia. Họ chuyên về phân tích dữ liệu, quản lý sản phẩm và thống kê, từ đó bạn sẽ nhận được nhiều thông tin đầu vào.
Giờ đây, giống như bất kỳ chương trình Datacamp nào khác, bạn có thể có toàn quyền truy cập và hưởng lợi từ một trong những chương trình chứng nhận phân tích dữ liệu này với giá 12,42 đô la. Tương tự như vậy, bạn có thể vuốt qua trang phiếu giảm giá của chúng tôi để được giảm giá hoặc sử dụng gói Datacamp miễn phí để có quyền truy cập hạn chế vào khóa học.
Vì vậy, bây giờ, hãy tập hợp mọi thứ mà chúng ta đã học được về khóa học này cho đến nay và tóm tắt nhanh. Đây là những gì bạn sẽ học được:
- Nguyên tắc cơ bản của R trong phân tích dữ liệu
- Cách sử dụng Tidyverse
- Thao tác dữ liệu với dplyr và data.table
- Trực quan hóa dữ liệu với ggplot2
- Cách nhập và xóa dữ liệu với R
- Phân tích và thống kê dữ liệu trong R
- Nguyên tắc cơ bản của phân tích dữ liệu SQL
Nói chung, tôi tin rằng chương trình này có thể là một điểm khởi đầu tuyệt vời nếu bạn đang học lấy bằng phân tích dữ liệu, đặc biệt nếu bạn chưa có kinh nghiệm sử dụng R để phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, nếu bạn là một chuyên gia R tự học, thì chương trình này có thể phản ánh rất nhiều về sơ yếu lý lịch của bạn.
Bắt đầu khóa học NGAY.
Bạn có biết?
Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học trực tuyến nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?
Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền mã hóa. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Kết luận
Vì vậy, bạn đã quyết định nơi bạn muốn bắt đầu học để lấy bằng phân tích dữ liệu chưa? Nếu bạn chưa có - hãy nhớ xem qua một số lớp phân tích dữ liệu về các MOOC tốt nhất hiện có. Các nền tảng như Udacity, Udemy và Datacamp chắc chắn sẽ giúp bạn đi đúng hướng cho nhu cầu cá nhân hoặc nghề nghiệp của mình.
Trong mọi trường hợp, nếu bạn không cảm thấy hài lòng với chương trình của mình, Udacity có chính sách hoàn tiền trong 2 ngày và Udemy cung cấp Cam kết hoàn tiền trong 30 ngày. Trên thực tế, Datacamp cung cấp gói miễn phí cho phép bạn xem chương đầu tiên của bất kỳ khóa học nào. Bạn đang chờ đợi điều gì? Bắt đầu sự nghiệp chuyên nghiệp của bạn ngày hôm nay!
Tham khảo khoa học
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
