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CompTIA Data+ 數據分析師認證課程 – Certified Data Analyst

CompTIA Data+ 數據分析師認證課程專為希望進入數據分析領域的專業人士設計。本課程涵蓋數據概念與環境、數據挖掘、數據分析、數據可視化及數據治理與品質管理等核心領域,幫助學員掌握從數據分析的全流程知識。
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40 hours

About Course

DatesPriceEarly Bird
   

時數費用

Total Course Hours:40小時
平日班5 天 (09:00~18:00;每天 8 小時)
假日班7天 (專屬線上直播,每周日 9:30-12:30 & 14:00-17:00,最後一日 14:00-18:00)
費用:$42,000
早鳥優惠價:NT$36,800
點數:11.5
講師:  CompTIA 授權認證講師

Objectives

CompTIA Data+ 數據分析師認證課程專為希望進入數據分析領域的專業人士設計。本課程涵蓋數據概念與環境、數據挖掘、數據分析、數據可視化及數據治理與品質管理等核心領域,幫助學員掌握從數據分析的全流程知識。 

完成本課程並通過 CompTIA Data+ 認證後,學員可勝任以下職位:

數據分析師 (Data Analyst)
商業分析師 (Business Analyst)
營運分析師 (Operations Analyst)

數據科學的角色類型:數據分析師 Data Analyst

數據科學領域的四種角色代表各自的核心職能:  

  • 數據工程師(Data Engineers)
  • 數據分析師(Data Analysts)
  • 數據科學家(Data )
  • 機器學習工程師(ML Engineers)

數據分析師的職責橫跨商業與技術,並與上述角色職能互相協作:從數據工程師構建的資料庫中擷取數據,並與數據科學家合作進行分析,最終將結果以視覺化與數據故事的方式協助企業做出更佳決策。

資料來源  https://www.datacaptains.com/blog/guide-to-data-roles

📊 Metrics & Reporting(數據指標與報告)
數據分析師設計關鍵績效指標(KPI),建立自動化報告系統,以確保企業能夠即時監控業務表現。

例如,電商企業會透過數據報告追蹤轉換率與銷售趨勢,進行精準營運調整。

🔍 Business Insights(商業洞察,發現機會)

數據分析師對數字及資料有著相當的敏銳度,透過數據挖掘與趨勢分析,幫助決策者理解資料背後的趨勢和模式,發現市場機會、優化營運策略。

例如,零售商可以透過數據分析了解顧客的購買行為,從而優化產品陳列與促銷活動。

📈 Data Visualization(數據視覺化,一目了然)
數據分析師利用視覺化工具如Tableau、Power BI,將複雜數據轉換為清楚易懂的圖表與儀表板,幫助決策者快速理解趨勢。

例如,醫療機構可透過視覺化圖表追蹤病患健康數據,改善醫療服務。

📖 Storytelling(說一個好故事,讓數據說話)
數據不只是枯燥的數字,而是一個能夠啟發行動的故事。

數據分析師有著優秀的表達力,透過清晰的敘事方式,將枯燥的數據轉為具說服力的報告報,確保決策者能夠理解並採取應有的作為。

例如,在行銷提案中,數據分析師透過數據故事呈現廣告投放效果,說服團隊採取最佳行銷策略。

根據行業的特性不同,數據分析師的職位名稱也有所不同,如商業分析師、營運分析師、產品業務分析師…等。

數據分析師 vs 數據科學家

數據分析師,負責「解讀現有數據,提供業務決策建議」。數據科學家,專注於「應用統計、機器學習建立預測模型、推論與實驗驗證假設」

數據分析師的技能是數據科學的基礎之一,儘管這兩個角色都有「從數據中提取價值」的核心目標,但是這門課程所學的技能並不僅限於這兩個職業發展路徑。它將成為您跨足各種數據驅動領域的堅實基礎,無論是在AI時代的技術創新、商業洞察還是策略規劃,都能發揮關鍵作用。

如果您渴望持續成長,這門課程所學知識將與您的專業領域相結合,為您在未來的AI時代開啟更多機會與可能性!

What Will You Learn?

  • CompTIA Data+ 數據分析師認證課程專為希望進入數據分析領域的專業人士設計。本課程涵蓋數據概念與環境、數據挖掘、數據分析、數據可視化及數據治理與品質管理等核心領域,幫助學員掌握從數據分析的全流程知識。

Requirements

  • 基本統計概念:了解平均值、中位數、標準差、相關性等基礎統計知識,有助於理解數據分析方法。
  • Excel 或 Google Sheets 操作經驗:具備基本的試算表操作能力,例如資料篩選、排序、樞紐分析表等。
  • 邏輯與問題解決能力:對數據有興趣,並具備基礎的邏輯思維與問題拆解能力。
  • 基礎程式設計概念(加分):雖然不要求編程技能,但若具備Python、SQL或 R 的基礎知識,將有助於理解數據處理與查詢語法。

Audience

  • 數據分析新手:想學習數據處理與分析的基礎知識,為進入數據領域做準備的職場新鮮人或轉職者。
  • 企業管理人員:希望透過數據驅動決策,提高業務績效並優化運營策略的主管與經理人。
  • IT 與資料庫專業人士:從事 IT、數據庫管理、軟體開發等相關工作,希望提升數據分析與治理能力的人員。
  • 市場與業務分析人員:需要解讀數據,以制定更有效行銷與商業策略的行銷業務專家。
  • 金融與風險分析師:負責財務數據、風險管理與投資分析,希望提升數據處理與可視化技能的金融從業者。

Course Content

數據概念與環境 (Data Concepts and Environments)

  • 了解數據架構、數據模式及維度的基本概念
  • 分析不同數據結構與檔案格式的特性

數據挖掘 (Data Mining)

數據分析 (Data Analysis)

數據可視化 (Visualization)

數據治理、品質與控制 (Data Governance, Quality, & Controls)

Tags

Instructors

AIN 全智網

AIN Lecturer

Cybersecurity and Network Course Expert
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Cybersecurity and Network Course Expert, an international training consultancy specializing in networking, cybersecurity, and artificial intelligence.

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