Patunayan po ang inyong kakayahan sa data. Ipakita sa mga employer ang inyong galing sa pagsusuri at interpretasyon. Gawing kapaki-pakinabang at mapagkakatiwalaan ang data.
Ang aming libreng pagsusuri sa kakayahan sa data ay sumusukat sa inyong kaalaman sa mga batayan ng data, interpretasyon, estadistikal na pagsusuri, visualisasyon, kritikal na pagsusuri, paglutas ng problema gamit ang data, at etika sa data. Walang kinakailangang kwalipikasyon at maaari po ninyo itong gawin sa kahit anong device.
Hindi po ito isang beses lang na sertipiko. Ang mabilis na pagbabago sa mundo ng trabaho ay nangangailangan ng patuloy na pagpapatunay. Ang aming sertipikasyon sa kakayahan sa data ay may bisa ng isang taon. Pagkatapos nito, kailangan po ng bagong pagsusuri upang i-renew ang inyong kwalipikasyon at matiyak na kayo ay laging updated at relevant.
Pagkatapos po ng pagsusuri, agad kayong makakatanggap ng detalyadong ulat ng inyong performance na nagpapakita ng inyong kasanayan sa bawat aspeto ng data. Ang mga detalyadong ulat na ito ay maaaring ibahagi at nagsisilbing matibay na ebidensya ng inyong kakayahan. Idagdag po ang inyong na-verify na resulta sa LinkedIn profile, resume, at portfolio upang ipakita ang inyong expertise.
Ang inyong sertipiko ay may QR verification na may natatanging validation na nagpapahintulot sa mga employer na i-scan at tingnan ang inyong aktwal na scores sa kakayahan. Huwag po hayaang pagdudahan pa ang inyong kakayahan sa data—patunayan po ang inyong expertise gamit ang patuloy na na-update at matibay na ebidensya.
Bawat dimensyon ay isang pangunahing kasanayan o kakayahan na hinahanap ng mga employer sa mga kandidato.
Pag-unawa sa iba't ibang uri ng data (kwantitatibo vs. kwalitatibo, nakaayos vs. hindi nakaayos), mga pinagkukunan ng data at mga paraan ng pangangalap nito, mga pangunahing konsepto sa estadistika (average, median, mode, standard deviation), mga prinsipyo ng kalidad ng data, at kakayahang tukuyin ang ugnayan at sanhi sa mga dataset po.
Ang kakayahan po na maingat na basahin at unawain ang mga diagram, grap, at talahanayan; maintindihan ang mga uso at pattern sa datos; makuha ang mahahalagang impormasyon mula sa presentasyon ng datos; matukoy ang mga nakalilinlang na representasyon ng datos; at makabuo ng angkop na konklusyon mula sa numerikal na impormasyon at mga biswal na presentasyon.
Ang kakayahang magsagawa ng mga pangunahing kalkulasyon sa estadistika, maunawaan ang mga posibilidad at porsyento, kalkulahin ang mga rate ng paglago at proporsyon, bigyang-kahulugan ang mga confidence interval at margin of error, at gamitin ang pundamental na estadistikal na pag-iisip upang suriin ang mga pahayag at resulta ng datos po.
Ang kakayahang pumili ng angkop na uri ng diagram para sa iba't ibang dataset, lumikha ng malinaw at tumpak na visualisasyon, maunawaan ang mga pinakamahusay na praktis sa visual at mga karaniwang pagkakamali, epektibong maiparating ang mga insight mula sa data sa mga hindi teknikal na tagapakinig, at magdisenyo ng mga visual na sumusuporta sa tamang pagdedesisyon po.
Ang kakayahan po na suriin ang kredibilidad at pagiging maaasahan ng datos, kilalanin ang mga posibleng pagkiling sa pangangalap at pagsusuri ng datos, tasahin ang lawak at representatibidad ng mga sample, kuwestiyunin ang mga pinagkukunan at pamamaraan ng datos, at tukuyin ang mga limitasyon at palagay sa mga konklusyong batay sa datos.
Ang kakayahang bumuo ng mga tanong na batay sa datos, tukuyin ang mga mahahalagang datos para sa paglutas ng problema, gamitin ang angkop na mga analytical na pamamaraan sa mga usaping pang-negosyo, isalin ang mga problema sa negosyo sa mga gawain ng data analysis, at gamitin ang mga insight mula sa datos para sa praktikal na mga desisyon po.
Pag-unawa sa mga pangunahing prinsipyo ng proteksyon ng datos, kamalayan sa etikal na paggamit ng datos, kaalaman sa mga batas sa privacy, kakayahang tuklasin ang maling paggamit ng datos, at pananagutan sa paghawak ng personal o sensitibong impormasyon po.
Sumali po sa libu-libong nakapagtala ng kanilang galing