Khóa học về Phân tích dữ liệu “Data Analytics” bao gồm hơn 180 giờ giảng dạy và hàng trăm đánh giá dựa trên thực hành. Nội dung có tính tương tác cao và được phát triển độc quyền bởi Google.
Phân tích dữ liệu là quá trình bao gồm việc thu thập, chuyển đổi, phân chia, và khai thác tối đa giá trị của dữ liệu để chắt lọc ra các thông tin cần thiết, hữu ích đối với doanh nghiệp. Điều này giúp đưa ra dự đoán, kết luận hoặc quyết định sáng suốt hơn.
Kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực “Data Analytics” của Google sẽ giúp bạn tự tin về phân tích dữ liệu cho công việc của mình. Với kế hoạch 10 giờ mỗi tuần, bạn có thể hoàn thành chứng chỉ trong vòng khoảng 6 tháng. Sau khi hoàn thành chương trình, bạn sẽ đạt được các kỹ năng theo yêu cầu cơ bản của công việc. Đồng thời, bạn có thể trực tiếp nộp đơn xin việc với Google.
KẾT QUẢ SAU KHÓA HỌC
Kiến thức
- Có được sự hiểu biết sâu sắc về thực tế và quy trình phân tích dữ liệu
- Học các kỹ năng và công cụ phân tích chính
- Hiểu cách làm sạch và sắp xếp dữ liệu để phân tích
- Tìm hiểu cách trực quan hóa và trình bày các phát hiện dữ liệu trong bảng thông tin và bài thuyết trình.
Kỹ năng
Data Analysis, Creating case studies, Data cleaning, Data Visualization, Developing a portfolio, Data Collection, Metadata, Data Aggregation, Data Calculations, data visualization Data Integrity, Sample Size Determination, Decision-Making, Questioning, Problem solving, Critical thinking, Data ethics.
Các nền tảng và công cụ
Presentations, Spreadsheets, SQL, Tableau and R Programming, R Markdown, R Programming, Rstudio.
THÔNG TIN CHUNG
- Hình thức học: Online
- Ngôn ngữ: Tiếng Anh
- Nền tảng: Coursera
- Độ khó: Dành cho người mới bắt đầu
- Thời gian học: 6 tháng (với tiến độ 10 giờ/1 tuần)
- Tiến độ học tập: Linh hoạt
- Người hướng dẫn: Giảng viên của Tập đoàn Google
- Nhà cung cấp nội dung chương trình đào tạo: Google
NỘI DUNG KHÓA HỌC VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Professional Certificate – 8 course series
1. Foundations: Data, Data, Everywhere
- Define and explain key concepts involved in data analytics.
- Discuss the role of spreadsheets, query languages, and data visualization tools in data analytics.
- The role of a data analyst with specific reference to jobs.
2. Ask Questions to Make Data-Driven Decisions
- Explain how the problem-solving road map applies to typical analysis scenarios.
- Discuss the use of data in the decision-making process.
- Demonstrate the use of spreadsheets to complete basic tasks of the data analyst.
3. Prepare Data for Exploration
- Factors to consider when making decisions about data collection.
- Difference between biased and unbiased data.
- Best practices for organizing data.
4. Process Data from Dirty to Clean
- Define different types of data integrity and identify risks to data integrity.
- Apply basic SQL functions to clean string variables in a database.
- Develop basic SQL queries for use on databases.
- Process of verifying data cleaning results.
5. Analyze Data to Answer Questions
- The importance of organizing your data before analysis.
- Convert and format data.
- The use of functions and syntax to create SQL queries to combine data from multiple database tables.
- The use of functions to conduct basic calculations on data in spreadsheets.
6. Share Data Through the Art of Visualization
- Describe the use of data visualizations to talk about data and the results of data analysis.
- Identify Tableau as a data visualization tool and understand its uses.
- Explain what data driven stories are including reference to their importance and their attributes.
- Principles and practices associated with effective presentations.
7. Data Analysis with R Programming
- Describe the R programming language and its programming environment.
- Fundamental concepts associated with programming in R.
- Describe the options for generating visualizations in R.
- Understanding of the basic formatting in R Markdown to create structure and emphasize content.
8. Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study
- Differentiate between a capstone project, case study, and a portfolio.
- Identify the key features and attributes of a completed case study.
- Apply the practices and procedures associated with the data analysis process to a given set of data.
- Discuss the use of case studies/portfolios when communicating with recruiters and potential employers.
ĐĂNG KÝ THAM GIA KHÓA HỌC: TẠI ĐÂY
Google Data Analytics Professional Certificate | Coursera
Lưu ý:
Các khóa học GTA Education chia sẻ bao gồm 2 hình thức: miễn phí và trả phí. Các nền tảng cung cấp khóa học có thể thay đổi giữa miễn phí – trả phí bất cứ lúc nào mà không báo trước.
Để có thông tin chính xác, vui lòng truy cập tại link đính kèm trong bài viết.
Liên hệ GTA hotline 0888-558-168 để được tư vấn chi tiết.
