BI Analytics ต้องใช้คณิตศาสตร์หรือไม่

หากคุณยังคงวิตกกังวลเกี่ยวกับการทดสอบคณิตศาสตร์และอยู่ห่างจากสาขาที่มีตัวเลขจำนวนมาก การวิเคราะห์ข้อมูลอาจดูเหมือนอยู่นอกเขตความสะดวกสบายของคุณมากเกินไป แต่นี่คือสิ่งที่ครูคณิตศาสตร์ของคุณอาจไม่เคยบอกคุณ: คุณไม่จำเป็นต้องเป็นอัจฉริยะทางคณิตศาสตร์หรือ “คนตัวเลข” จึงจะทำงานกับข้อมูลได้

การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับกระบวนการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึก นักวิเคราะห์ข้อมูลมักจะทำงานกับข้อมูลตัวเลขและสถิติ แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าพวกเขากำลังคิดเลขที่ซับซ้อนอยู่ในหัว “ในความเป็นจริง คุณจะพบว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลส่วนใหญ่จัดวางตัวเลขตามบริบท” Michelle McSweeney นักวิจัยผู้ดำเนินหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Codecademy มาหลายปีอธิบาย ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ข้อมูลระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) คือผู้ที่ใช้สถิติและการวิเคราะห์เพื่อเขียนรายงานและสร้างแดชบอร์ดที่ช่วยให้องค์กรเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

กล่าวอีกนัยหนึ่ง งานของนักวิเคราะห์ข้อมูลคือการเปิดเผยเรื่องราว กลับ ตัวเลขแล้วใช้ตัวเลขเหล่านั้นในการตอบคำถาม เครื่องมือ AI ได้เข้าควบคุมส่วนกลไกส่วนใหญ่ของงานนี้ ขณะนี้นักวิเคราะห์สามารถขอให้นักบินร่วมล้างคอลัมน์ที่สับสนหรือสร้างแบบสอบถาม SQL แบบผ่านครั้งแรกได้ สิ่งที่เหลืออยู่สำหรับมนุษย์คือส่วนที่ AI ยังทำไม่ได้เพียงลำพัง ตัดสินใจว่าคำถามไหนควรค่าแก่การถามและอธิบายคำตอบให้คนที่จะไม่เปิดสเปรดชีต

นักวิเคราะห์ข้อมูล BI จะต้องสามารถตีความและกำหนดบริบทของตัวเลข เพื่อให้ผู้ชมและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในวงกว้างสามารถเข้าใจความหมายได้ สิ่งนี้ต้องการความรู้ในข้อมูลในระดับสูง ซึ่งเป็นคำที่อาจฟังดูน่ากลัว แต่เพียงหมายถึงความสามารถในการอ่าน ทำความเข้าใจ และใช้ประโยชน์จากข้อมูล “ตัวเลขที่ไม่มีเรื่องราวไม่ได้บอกอะไรเรามากนัก” มิเชลกล่าว “ดังนั้น หากคุณคิดว่าตัวเองเป็น ‘คนใช้คำพูด’ คุณก็มาถูกที่แล้ว เพราะนักวิเคราะห์ที่เก่งที่สุดจะเปลี่ยนตัวเลขให้เป็นข้อมูลเชิงลึกและเรื่องราว”

คุณคิดว่าคุณอาจต้องการทำงานกับข้อมูลหรือไม่ เพราะเหตุใด ข่าวดีก็คือว่าเกือบทุกอุตสาหกรรมใช้ข้อมูลเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจและประกอบการตัดสินใจ และหากคุณต้องการเริ่มต้นทันที เส้นทางอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล BI ใหม่ของ Codecademy นั้นเป็นเส้นทางที่เร็วที่สุด (และมีโค้ดต่ำที่สุด!) สู่อาชีพด้านการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะได้เจาะลึกถึงประเภทและคุณภาพของข้อมูล และเหตุใดการกำกับดูแลของมนุษย์และการพิจารณาอย่างมีวิจารณญาณจึงมีความสำคัญในโลกของข้อมูล นอกจากนี้ เราจะสอนวิธีใช้เครื่องมือทางเทคนิคและภาษาการเขียนโปรแกรมที่นักวิเคราะห์ข้อมูล BI ใช้ ในตอนท้าย คุณจะพร้อมสำหรับการทำงานเบื้องต้นในภาคสนาม

สิ่งสำคัญที่สุดคือ เส้นทางอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล BI ถูกสร้างขึ้นสำหรับพวกเราที่ไม่ใช่ “คนตัวเลข” และเราจะแนะนำทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้ในทางปฏิบัติโดยคำนึงถึงข้อมูลเป็นอันดับแรก Michelle กล่าว

แม้ว่านักวิเคราะห์ข้อมูล BI อาจไม่ได้คำนวณเป็นประจำ แต่พวกเขาจำเป็นต้องเข้าใจการเขียนโปรแกรมเพียงเล็กน้อยเพื่อให้ทำงานกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ ต่อไปนี้คือภาษาการเขียนโปรแกรมและเครื่องมือทางเทคนิคต่างๆ ที่คุณจะได้เรียนรู้เพื่อใช้ในอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล BI ของคุณ

SQL

SQL เป็นภาษาโปรแกรมที่ออกแบบมาเพื่อจัดการและสืบค้นข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ มักแนะนำให้ใช้ SQL สำหรับผู้เริ่มต้นเขียนโค้ดเนื่องจากมีรูปแบบไวยากรณ์คล้ายภาษาอังกฤษที่อ่านง่าย แม้แต่โปรแกรมเมอร์มือใหม่ที่ไม่เคยเขียนโค้ดก็สามารถบอกได้ว่าโค้ด SQL ทำอะไรได้บ้างเพียงแค่อ่านมัน

ตัวอย่างเช่น นี่คือโค้ด SQL สำหรับฐานข้อมูลภาพยนตร์ที่คุณจะใช้งานในเส้นทางอาชีพนี้:

SELECT *
FROM movies
WHERE year BETWEEN 1980 AND 1990;

ในอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล BI คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ SQL เพื่อสืบค้นและจัดการข้อมูล อย่าเครียดหากคุณไม่เคยเรียนหลักสูตร SQL มาก่อน เส้นทางของเราเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น และเราจะครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่พื้นฐานของภาษาไปจนถึงเทคนิค SQL ขั้นสูงที่ใช้ในการแก้ปัญหาทางธุรกิจ

หลาม

Python ยังคงเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ได้รับความนิยมอย่างมาก โดยมีไวยากรณ์ที่กระชับและใช้งานง่าย สิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับ Python ก็คือมีไลบรารีและฟังก์ชันในตัวมากมายนับไม่ถ้วนที่ช่วยให้คุณเขียนโค้ดได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย ในอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล BI ของ Codecademy คุณจะต้องใช้เครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น Python Pandas, seaborn และ MatPlotLib เพื่อจัดการข้อมูลและสร้างการแสดงภาพข้อมูลที่น่าสนใจ

อย่าลืมตรวจสอบหลักสูตร Python ของ Codecademy ทั้งหมดเพื่อดูว่าคุณสามารถทำอะไรได้อีกบ้างกับภาษาการเขียนโปรแกรมอเนกประสงค์นี้

เอ็กเซล

Excel ไม่ได้หายไปไหน และบริษัทส่วนใหญ่ยังคงเก็บข้อมูลบางส่วนไว้ในสเปรดชีต การรู้วิธีสร้าง Pivot Table หรือการเขียนสูตรการค้นหายังคงเป็นทักษะที่สามารถจ้างได้จริง ในอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล BI คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการจัดการ การวิเคราะห์ และการแสดงข้อมูลเป็นภาพใน Excel รวมถึงการทำงานในโครงการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง

หากคุณเพียงต้องการปรับปรุงการใช้งาน Excel คุณสามารถเข้าเรียนหลักสูตร Codecademy Learn Microsoft Excel สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลได้ฟรี เพื่อปรับปรุงเครื่องมือการกรองและสูตรของ Excel ที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

กรอบ

Tableau เป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ภาพในอุดมคติในระบบธุรกิจอัจฉริยะ แอปที่ใช้งานง่ายช่วยให้คุณสร้างการแสดงภาพและแดชบอร์ดเชิงโต้ตอบที่น่าสนใจซึ่งบอกเล่าเรื่องราวด้วยข้อมูล เราจะสอนวิธีใช้ Tableau เพื่อนำเข้า จัดการ และแสดงภาพข้อมูลในเส้นทางอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล BI คุณยังสามารถตรวจสอบหลักสูตร Learn Tableau for Data Visualization ฟรีเพื่อฝึกฝนเพิ่มเติมในการสร้างแดชบอร์ด Tableau

เริ่มเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล BI

ขอย้ำอีกครั้ง: คุณไม่จำเป็นต้องเก่งคณิตศาสตร์เพื่อที่จะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล BI ได้ อย่างไรก็ตาม มีทักษะเฉพาะข้อมูลที่สำคัญที่คุณควรมี เช่น การรู้วิธีแก้ไขชุดข้อมูล การประเมินคุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูล และการรวมข้อมูลเข้าด้วยกัน Michelle กล่าว

นักวิเคราะห์ข้อมูล BI ที่ดีคือคนที่อยากรู้อยากเห็นและเปิดใจถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลและสำรวจว่าตัวเลขในชุดข้อมูลคืออะไร จริงหรือ ฉันหมายถึงมิเชลพูด “คุณอาจแปลกใจที่งานของคุณมีแค่การทำความสะอาด การรวม และการสำรวจข้อมูลเพื่อค้นหาส่วนที่น่าสนใจที่สุด” เธอกล่าว

เส้นทางอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล BI ของ Codecademy ยังคงเป็นเส้นทางอาชีพที่เร็วที่สุดด้วยตนเอง โดยครอบคลุมถึงวิธีประเมินคุณภาพของชุดข้อมูล วิธีรวมข้อมูลจากแหล่งมากกว่าหนึ่งแหล่ง และเครื่องมือทั้งสี่ด้านบน และปิดท้ายด้วยโปรเจ็กต์พอร์ตโฟลิโอที่คุณสามารถนำเสนอต่อหน้าผู้จัดการฝ่ายจ้างงานได้

สิ่งสุดท้าย: แม้ว่าคุณจะเขียนโค้ดในเส้นทางอาชีพนักวิเคราะห์ข้อมูล BI แต่บทเรียนต่างๆ ได้รับการออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้น ดังนั้นใครก็ตามที่สนใจที่จะเป็นมืออาชีพด้านข้อมูลก็สามารถทำได้ ในตอนท้ายของเส้นทางนี้ คุณจะเข้าใจวิธีการและเวลาในการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น Python, SQL, Tableau และ Microsoft Excel เพื่อตอบคำถามทางธุรกิจด้วยข้อมูล คุณจะยังคงสามารถดำเนินโครงการให้เสร็จสิ้นซึ่งคุณสามารถใช้ในพอร์ตโฟลิโอได้เมื่อถึงเวลาสมัครงาน

หากการเรียนรู้ด้วยตนเองไม่เคยได้ผลสำหรับคุณ Business Intelligence พร้อม Python Bootcamp กับ Abhishek Gupta อดีตที่ปรึกษาด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Microsoft จะทำงานตามกำหนดเวลาที่แน่นอน เจ็ดสัปดาห์ดำเนินไปผ่านกรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริง รวมถึงการวิเคราะห์สายการบินและโครงการวิเคราะห์ห่วงโซ่อุปทาน ก่อนที่จะสิ้นสุดโครงการหลัก: แดชบอร์ดอีคอมเมิร์ซแบบครบวงจรที่สร้างด้วย Dash ที่นั่งตามรุ่นรวมการสมัครสมาชิก Codecademy Pro ตลอดระยะเวลาของโปรแกรม และเซสชันจะถูกบันทึกหากคุณพลาดการถ่ายทอดสด

ใครจะรู้? คุณอาจค้นพบว่าคุณเป็น “คนตัวเลข”

บล็อกนี้ถูกเผยแพร่ครั้งแรก ในเดือนธันวาคม 2022 และได้รับการอัปเดตเพื่อรวมหลักสูตรใหม่และหลักสูตรติวเข้ม