Asas Sains Data & Analitik di Singapura
Ia ialah bimbingan asas dalam bekerja dengan data: analisis hamparan, SQL pemula, Python dengan pandas, statistik deskriptif, visualisasi dan penceritaan data dengan pengendalian yang sedar-PDPA. Ia sesuai untuk pelajar yang meneroka bidang ini, profesional yang meningkatkan kemahiran untuk peranan berasaskan data, dan mereka yang bersedia untuk pengajian poli atau universiti atau trek data yang dibiayai SkillsFuture.
Last updated May 2026
Analitik data, dalam istilah mudah
Apa yang sebenarnya melibatkan asas sains data dan analitik
Kursus asas sains data dan analitik di Singapura ialah bimbingan asas dalam bekerja dengan data. Pelajar membina kemahiran dalam analisis hamparan, SQL pemula, Python dengan pandas, statistik deskriptif, visualisasi data (Power BI, Tableau Public atau Looker Studio, serta kefahaman papan pemuka Google Analytics 4) dan penceritaan data yang jelas dengan pengendalian data peribadi yang sedar-PDPA. Ia sesuai untuk pelajar yang meneroka laluan berasaskan data seiring dengan persekolahan MOE, profesional yang meningkatkan kemahiran melalui Kredit SkillsFuture, IMDA TechSkills Accelerator (TeSA) dan trek data sejajar-WSQ, dan mereka yang bersedia untuk diploma analitik, pengkomputeran dan AI di politeknik NP, NYP, RP, SP dan TP atau ijazah di NUS, NTU, SMU dan SUSS.
- 01Analisis hamparan dan jadual pangsi
- 02SQL pemula untuk membuat pertanyaan data sebenar
- 03Python dengan pandas untuk pengendalian data
- 04Asas statistik deskriptif
- 05Visualisasi dan papan pemuka
- 06Menyampaikan cerapan kepada khalayak bukan teknikal
Liputan sukatan
Silibus penuh asas sains data dan analitik yang kami liputi
Dari data mentah ke keputusan, cara penganalisis sebenar bekerja
Asas Data
Bekerja dengan data cara penganalisis
Analisis hamparan; Jadual pangsi dan formula; Jenis dan struktur data; Pembersihan dan penyediaan
SQL & Pertanyaan
Tarik data yang anda benar-benar perlukan
SELECT dan penapisan; GROUP BY dan pengagregatan; Mencantum jadual; Membaca kamus data
Python & Statistik
Menganalisis berskala dan menaakul dengan nombor
Asas Python; Dataframe pandas; Statistik deskriptif; Korelasi dan inferens asas
Visualisasi & Penceritaan
Menjadikan data meyakinkan
Carta dan papan pemuka; Memilih carta yang betul; Pembingkaian cerapan; Pembentangan kepada pihak berkepentingan
Sebelum anda mula
Apa yang pelajar analitik data patut tahu dahulu
Mulakan dengan hamparan, bukan kod
Kebanyakan pemikiran analitik sebenar — menapis, mengagregat, membandingkan — boleh dipelajari dalam hamparan dahulu. Menguasai jadual pangsi sebelum SQL dan Python menjadikan kod jauh lebih mudah diserap.
Kemahiran asas, bukan persijilan
Ini membina asas praktikal untuk pengajian bertauliah lanjut, kursus WSQ atau projek kerja. Ia ialah peningkatan kemahiran umum, berasingan daripada mana-mana kelayakan bertauliah atau sijil vendor.
Kendalikan data peribadi dengan PDPA dalam fikiran
Set data sebenar selalunya mengandungi data peribadi. Kami membimbing dengan data tanpa nama atau sintetik dan pemikiran asas-tanpa-nama PDPC, supaya anda membina tabiat selamat dari pelajaran pertama berbanding mempelajarinya selepas kesilapan.
Komunikasi ialah separuh daripada kemahiran
Analisis bersih yang tiada siapa faham mempunyai nilai yang sedikit. Kursus ini secara jelas melatih menerangkan cerapan kepada khalayak bukan teknikal, bahagian yang kebanyakan pemula langkau.
Sekeping portfolio kecil mengatasi teori
Mengusahakan set data sebenar dari hujung ke hujung — membersih, membuat pertanyaan, menganalisis, memvisualkan, menarasikan — menunjukkan keupayaan jauh lebih baik berbanding penyelesaian tutorial yang pasif.
Memilih laluan anda
Di mana asas sains data dan analitik sesuai antara laluan pembelajaran data
Memilih titik permulaan yang betul
| Path | Focus | Best for | Prerequisite |
|---|---|---|---|
| Data & analytics basics | Hamparan, SQL, Python pemula, viz | Peneroka & peningkat kemahiran | Tiada |
| Programming tuition | Pembangunan perisian & logik | Bakal pembangun | Tiada |
| Statistics tuition | Teori statistik formal | Trek peperiksaan / akademik | Matematik sekolah |
| WSQ / TeSA data course | Kelayakan bertauliah, dibiayai | Penukar kerjaya mencari persijilan | Selalunya celik data asas |
Siapa yang kami bimbing
Untuk siapa asas sains data dan analitik di Singapura
Dipadankan dengan matlamat dan titik permulaan
Pelajar yang ingin tahu
Pelajar menengah dan JC yang meneroka sama ada kursus poli atau universiti berkaitan data sesuai untuk mereka.
- Tiada pengekodan terdahulu
- Tidak pasti jika bidang ini sesuai
- Mahukan rasa yang realistik
Profesional meningkatkan kemahiran
Orang dewasa yang bekerja beralih ke peranan berasaskan data yang memerlukan kemahiran analisis praktikal, selalunya sebelum kursus SkillsFuture atau TeSA.
- Masa belajar yang terhad
- Latar belakang hamparan sahaja
- Keperluan untuk kemahiran terpakai, bukan akademik
Perancang pra-universiti
Pelajar yang bersedia untuk diploma dan ijazah analitik, pengkomputeran atau AI di Singapura.
- Merapatkan matematik sekolah ke kerja data
- Pendedahan pertama kepada SQL dan Python
- Kesediaan portfolio
Pemilik perniagaan kecil
Pemilik yang mahu memahami data jualan dan operasi mereka sendiri.
- Hamparan yang berselerak
- Tiada kemahiran papan pemuka
- Menukar data menjadi keputusan
Seni penganalisis
Bagaimana soalan asas sains data dan analitik sebenarnya diselesaikan
Aliran kerja hujung ke hujung dan tumpukan alat moden di sebalik setiap cerapan.
Aliran kerja penganalisis yang kami latih: dari data mentah ke keputusan
Pemula terlalu awal mencapai kod. Penganalisis sebenar mengikut gelung yang boleh diulang, dan kebanyakan nilai terletak sebelum sebarang carta dilukis. Kami menjadikan gelung ini lumrah kedua.
- 1
Tanya soalan yang betul
Tetapkan keputusan sebenar yang data perlu maklumkan — 'dua produk manakah perlu dihentikan', bukan 'analisis jualan'. Soalan yang tajam menghalang berjam-jam wrangling tanpa hala tuju.
- 2
Dapatkan data
Tarik dengan eksport hamparan atau pertanyaan SQL mudah, dan baca kamus data supaya anda tahu makna sebenar setiap lajur sebelum mempercayainya.
- 3
Bersih dan sediakan
Betulkan jenis, kendalikan kekosongan dan pendua, seragamkan kategori. Ini ialah lebih kurang 70 hingga 80 peratus kerja analitik sebenar dan tempat kebanyakan hasil pemula tersilap.
- 4
Analisis
Agregat dengan jadual pangsi atau group-by pandas, kira statistik deskriptif, dan periksa sama ada corak yang ketara bertahan dalam tinjauan kedua.
- 5
Visualkan
Pilih carta yang sesuai dengan perbandingan — bar untuk kategori, garis untuk trend dari masa ke masa — dalam Power BI, Tableau Public atau Looker Studio.
- 6
Ceritakan kisahnya
Mulakan dengan cerapan dan tindakan yang disyorkan, kemudian sokong dengan carta. Pembuat keputusan sepatutnya memahaminya dalam satu tarikan nafas.
Kit alat data pemula yang kami bina, dalam susunan yang masuk akal
Inilah alat semasa yang digunakan secara meluas yang pemula Singapura sepatutnya benar-benar pelajari, disusun supaya setiap satu menjadikan yang seterusnya lebih mudah.
Hamparan (Excel / Google Sheets)
Tempat pemikiran analitik bermula — menapis, jadual pangsi dan formula mengajar anda menyoal data sebelum satu baris kod pun ditulis.
SQL
Bahasa untuk menarik tepat baris dan lajur yang anda perlukan daripada pangkalan data sebenar; hampir setiap peranan analitik menjangkakannya.
Python + pandas
Mengendalikan pembersihan dan analisis yang melebihi keupayaan hamparan, dengan NumPy untuk nombor dan Matplotlib untuk carta pantas.
Alat BI (Power BI / Tableau Public / Looker Studio)
Menukar analisis menjadi papan pemuka interaktif yang boleh diterokai pihak berkepentingan. Tableau Public dan Looker Studio adalah percuma, sesuai untuk portfolio.
Google Analytics 4 (GA4)
Standard untuk data tingkah laku web dan aplikasi di Singapura; kefahaman papan pemuka di sini berguna secara langsung untuk peranan pemasaran dan produk.
Contoh terkerja
Masalah analitik sebenar, diselesaikan langkah demi langkah
Bagaimana pemula menukar hamparan berselerak menjadi cadangan yang jelas.
Produk manakah yang diam-diam menurunkan hasil sebuah kafe?
The problem
Seorang pemilik kafe Singapura mengeksport 12 bulan jualan: hamparan setiap baris pesanan dengan lajur Tarikh, Item, Kategori, Kuantiti, HargaUnit, Diskaun. Mereka rasa pendapatan mendatar dan bertanya item menu mana yang patut dipotong. Bagaimana anda menukar eksport mentah ini menjadi cadangan yang boleh dipertahankan?
Worked solution
- 1Bersih dahulu: seragamkan nama item yang tidak konsisten ('Kopi-O' lwn 'kopi o'), betulkan HargaUnit yang disimpan sebagai teks, dan buang pesanan terbatal di mana Kuantiti ialah 0 atau negatif.
- 2Cipta lajur Hasil = Kuantiti x HargaUnit x (1 - Diskaun), supaya setiap baris membawa nilai wang sebenar berbanding harga senarai.
- 3Bina jadual pangsi (atau group-by pandas pada Item) yang menjumlahkan Hasil dan Kuantiti setiap item, kemudian isih Hasil menaik untuk menonjolkan penjual paling lemah.
- 4Tambah konteks sebelum menilai: kira bahagian setiap item daripada jumlah hasil dan proksi margin kasarnya, kerana item hasil-rendah dengan margin tinggi dan pembeli setia tidak sama dengan item hasil-rendah, margin-rendah.
- 5Visualkan sebagai carta bar Pareto — item disusun mengikut hasil dengan garis terkumpul — untuk menunjukkan bahawa 10 item terbawah menyumbang kurang daripada 3 peratus hasil.
- 6Ceritakan kisahnya: 'Empat item hasil-rendah, margin-rendah ini menambah kerumitan menu untuk kurang daripada 1 peratus pendapatan; mencuba pembuangannya membebaskan masa penyediaan dengan risiko hasil yang boleh diabaikan.'
Answer: Senarai pendek terperingkat item hasil-rendah, margin-rendah untuk dibuang secara percubaan, disokong oleh carta Pareto dan angka bahagian-hasil yang jelas — cadangan yang boleh diambil tindakan oleh pemilik.
Langkah penentu bukanlah carta — ia membersih dengan jujur dan menambah konteks margin dan bahagian sebelum menilai. Gelung Tanya-Bersih-Analisis-Cerita yang sama berskala dari hamparan kafe ke set data peringkat negara.
Tahap kemahiran
Dari ingin-tahu-hamparan ke sedia-analisis
Bagaimana kami menggambarkan kemajuan dalam asas sains data dan analitik.
Bagaimana rupa 'menjadi lebih baik dalam analitik' yang sebenar
Kemajuan adalah konkrit dan boleh dilihat. Kami menggunakan rubrik ini untuk menetapkan titik permulaan dan menunjukkan pelajar dengan tepat apa yang diperlukan tahap seterusnya.
| Criterion | Baru bermula | Mula selesa | Sedia analisis |
|---|---|---|---|
| Hamparan | Menggunakan formula asas dan pengisihan | Membina jadual pangsi dan VLOOKUP/XLOOKUP dengan yakin | Mereka bentuk buku kerja analisis yang bersih dan boleh diulang |
| SQL | Membaca SELECT mudah | Menulis WHERE, GROUP BY dan cantuman asas | Mencantum berbilang jadual dan mengagregat untuk soalan sebenar |
| Python / pandas | Menjalankan kod yang diberi dalam notebook | Memuatkan, menapis dan mengumpulkan dataframe | Membersihkan set data berselerak dari hujung ke hujung secara bebas |
| Pertimbangan statistik | Mengetahui min dan median | Membaca taburan dan mengesan titik tersisih | Mempersoalkan korelasi-lwn-sebab sebelum membuat kesimpulan |
| Penceritaan | Membuat carta asas | Memilih carta yang betul untuk perbandingan | Mulakan dengan cerapan dan tindakan yang disyorkan |
Di mana pemula tersilap dalam asas sains data dan analitik
Inilah kesilapan yang boleh diramal dan boleh dibetulkan yang kami kesan awal supaya ia tidak pernah menjadi tabiat.
Terus melompat ke Python sebelum memahami data atau soalan.
Teroka dalam hamparan dahulu dan tulis keputusan yang analisis perlu maklumkan dalam satu ayat sebelum sebarang kod.
Mempercayai set data seadanya — pendua, kekosongan dan nombor yang disimpan sebagai teks secara senyap memesongkan setiap jumlah.
Jadikan pembersihan langkah pertama yang tetap: periksa jenis, kekosongan dan pendua sebelum mengira apa-apa.
Membaca korelasi sebagai sebab, kemudian menyarankan tindakan yang salah.
Nyatakan sebagai hubungan, cari faktor pembauran, dan katakan dengan jelas apa yang data tidak dapat buktikan.
Membina papan pemuka yang tiada siapa boleh tafsir — terlalu banyak carta, tiada tajuk utama.
Mulakan dengan satu cerapan jelas dan tindakan yang disyorkan; setiap carta mesti melayakkan tempatnya.
Berlatih pada data peribadi sebenar tanpa menyahnamakannya.
Gunakan set data tanpa nama atau sintetik dan terapkan langkah asas-tanpa-nama PDPC sebelum sebarang analisis.
Konteks Singapura
Asas sains data dan analitik dalam landskap Singapura
Mengapa kemahiran data penting di Singapura, dan cara membiayainya
Singapura aktif menyokong peningkatan kemahiran data dan teknologi — konteks tempatan yang menukar asas ini menjadi laluan sebenar.
Kredit SkillsFuture
Warganegara Singapura berumur 25+ mempunyai Kredit SkillsFuture asas (tambahan lanjut untuk yang 40+), boleh digunakan di penyedia latihan yang diluluskan untuk kursus data bertauliah selepas asas ini.
IMDA TechSkills Accelerator (TeSA)
TeSA, inisiatif IMDA bersama SSG, WSG dan NTUC, menyenaraikan Analitik Data antara trek terasnya dengan subsidi yuran kursus yang besar untuk pelajar dan penukar kerjaya yang layak.
Laluan WSQ & politeknik
Trek data sejajar-WSQ dan tawaran politeknik seperti Applied AI & Analytics dibina secara langsung di atas asas hamparan, SQL dan Python yang dibimbing di sini.
Amalan sedar-PDPA
PDPA Singapura mengawal data peribadi; panduan asas-tanpa-nama PDPC membentuk cara kami mengendalikan set data, kerana data yang dinyahnamakan dengan betul jatuh di luar Akta.
Why Eduprime
Mengapa pelajar memilih Eduprime untuk asas sains data dan analitik
Apa yang membezakan bimbingan dipimpin pengamal daripada senarai main tutorial generik
Pengajar pengamal, bukan teori semata-mata
Tutor yang telah melakukan kerja analisis sebenar membimbing aliran kerja penuh Tanya-ke-Cerita, supaya anda belajar bagaimana data digunakan untuk membuat keputusan dalam amalan.
Dipadankan matlamat, bukan satu-saiz-untuk-semua
Perbualan keperluan percuma menetapkan titik permulaan anda — cubaan pelajar, peningkatan kemahiran profesional atau jambatan pra-poli — dan pelan mengikut matlamat anda, bukan kurikulum tetap.
Kit alat moden dan semasa
Hamparan, SQL, Python dengan pandas dan alat BI sebenar serta kefahaman GA4 — tumpukan yang majikan dan politeknik benar-benar jangkakan pada 2026.
Portfolio yang boleh anda tunjukkan
Anda tamat dengan analisis hujung ke hujung — membersih, membuat pertanyaan, memvisualkan, menarasikan — yang menunjukkan keupayaan jauh lebih baik berbanding sijil kehadiran.
Sedar-PDPA dari pelajaran pertama
Kami membimbing dengan data tanpa nama atau sintetik dan pemikiran asas-tanpa-nama PDPC, membina tabiat data selamat dalam amalan anda.
Seluruh pulau, di rumah atau dalam talian
Bersemuka di seluruh Singapura atau dalam talian langsung dengan skrin dan notebook berkongsi — dipadankan dengan jadual anda.
Lesson formats
Cara belajar asas sains data dan analitik dengan kami
Pilih format yang sesuai dengan matlamat dan jadual anda
Tuisyen rumah 1-ke-1
Tutor pengamal datang kepada anda untuk bimbingan praktikal yang diperibadikan sepenuhnya.
- Rentak diperibadikan sepenuhnya
- Praktikal dengan set data anda sendiri
- Terbaik untuk permulaan yang kukuh
- Maklum balas terus pada kerja anda
1-ke-1 dalam talian
Langsung satu-ke-satu melalui skrin dan notebook berkongsi, dirakam untuk ulang kaji.
- Masa fleksibel
- Sesi dirakam untuk disemak
- Tiada masa perjalanan
- Tutor pengamal yang sama
Kumpulan kecil (2–4)
Kumpulan kecil yang dipadankan matlamat berkongsi kos dengan projek rakan sebaya.
- Kos lebih rendah setiap pelajar
- Projek data rakan sebaya
- Pengumpulan dipadankan matlamat
- Penelusuran set data berstruktur
Fees
Yuran asas sains data dan analitik di Singapura
Pakej telus, kadar pasaran — disahkan selepas perbualan keperluan percuma
Cubaan
Cuba aliran kerja sebelum membuat komitmen
S$200–400
4 sessions · ~S$50–100 / sesi
- Perbualan matlamat dan tahap percuma
- Permulaan hamparan-ke-cerapan
- Cadangan peta jalan alat
- Analisis mini pertama
Asas
Bimbingan tetap menerusi trek asas penuh
S$50–100 / jam
Bulanan sessions · dibilkan bulanan
- 1-ke-1 atau kumpulan kecil mingguan
- Hamparan, SQL dan Python
- Set data dipadankan dengan matlamat anda
- Nota kemajuan setiap bulan
Sprint Portfolio
Bina projek hujung ke hujung yang boleh ditunjukkan
S$65–120 / jam
Fleksibel sessions · mengikut kekananan tutor
- Set data sebenar, hujung ke hujung
- Papan pemuka dalam Power BI / Tableau / Looker Studio
- Bimbingan penceritaan data
- Tulisan sedia-portfolio
Padanan semula tutor percuma jika kesesuaian tidak tepat selepas pelajaran pertama.
Angka ialah kadar pasaran Singapura biasa untuk tuisyen analitik data pemula dan bersifat petunjuk sahaja; kadar tepat anda bergantung pada matlamat, pengalaman tutor, format dan lokasi, dan disahkan selepas perbualan keperluan percuma. Ini ialah tuisyen persendirian, berasingan daripada mana-mana kursus WSQ yang boleh dituntut SkillsFuture. GST terpakai jika berkaitan.
Accountability
Anda boleh lihat kemajuan analitik data
Kami memastikan pelajar berorientasi antara pelajaran — akauntabiliti, bukan tekaan
Nota kemajuan bulanan
Apa yang diliputi, apa yang bertambah baik, dan fokus seterusnya — dalam bahasa mudah yang dikaitkan dengan matlamat anda.
Penjejakan rubrik-kemahiran
Di mana anda berada merentas hamparan, SQL, Python, pertimbangan statistik dan penceritaan, dan apa yang diperlukan tahap seterusnya.
Log projek
Set data yang diusahakan, latihan yang disiapkan dan analisis portfolio yang terbentuk dari masa ke masa.
Senarai semak alat
Alat mana yang anda boleh gunakan tanpa bantuan dan mana yang masih perlukan latihan, dari jadual pangsi ke papan pemuka.
Our tutors
Pendidik data di sebalik bimbingan
Pengamal dipadankan dengan matlamat dan gaya pembelajaran anda
- Pengalaman praktikal analitik data atau sains data
- Fasih merentas hamparan, SQL dan Python dengan pandas
- Selesa dengan alat BI (Power BI, Tableau atau Looker Studio) dan GA4
- Berpengalaman membimbing pemula dan penukar kerjaya
- Pengendalian data sedar-PDPA; lulus saringan Eduprime
Encik Tan
9+ tahun
B.Comp Sistem Maklumat (NUS); 9+ tahun analitik
Laluan hamparan-ke-Python, analitik perniagaan, papan pemuka
“Pemula fikir bahagian susah ialah kod. Sebenarnya ia menanya soalan yang betul dan membersih dengan jujur — betulkan kedua-duanya dan kod menjadi mudah.”
Cik Chua
7 tahun
B.Sc Sains Data & Analitik (NUS); bekas penganalisis pemasaran
GA4 dan data pemasaran, papan pemuka Looker Studio, penceritaan data
“Carta bukanlah cerapan. Saya membimbing pelajar untuk mulakan dengan keputusan, kemudian biarkan data menyokongnya.”
Encik Rajaratnam
8 tahun
M.Sc Analitik (NTU); pakar SQL dan pandas
Pertanyaan SQL, pembersihan data pandas, projek portfolio
“Pembersihan ialah 70 peratus daripada kerja. Setelah pelajar membersihkan set data berselerak tanpa rasa takut, semua yang lain menjadi jelas.”
What families say
Apa kata pelajar Singapura tentang bimbingan analitik data kami
Pengalaman mewakili daripada pelajar yang pernah kami bimbing
Saya datang dari peranan pentadbiran dengan hamparan sahaja. Bermula dengan jadual pangsi sebelum sebarang kod menjadikannya jelas, dan menjelang projek portfolio saya telah membersihkan set data sebenar dan membina papan pemuka yang saya tunjukkan dalam temu duga.
Encik Faizal R.
Penukar kerjaya · Tampines · 1-ke-1 dalam talian
Tutor saya fokus pada SQL dan pandas tepat seperti yang dijangkakan kursus TeSA saya yang akan datang, jadi saya masuk sudah selesa berbanding bergelut. Berbaloi sebagai jambatan.
Cik Wong P.
Profesional meningkatkan kemahiran · Bishan · 1-ke-1 di rumah
Saya pelajar JC yang tidak pasti sama ada sains data sesuai untuk saya. Sesi cubaan memberi rasa realistik — sebahagiannya lebih sukar daripada yang saya jangka, yang jujurnya membantu saya memilih kursus poli dengan mata terbuka.
Aisyah binte M.
Pelajar JC · Jurong West · Kumpulan kecil
Apa yang saya hargai ialah bahagian PDPA — saya menjalankan perniagaan kecil dan tidak sedar bagaimana saya patut mengendalikan data pelanggan. Kami bekerja pada sampel tanpa nama dan saya kini menyimpan data sebenar saya dengan lebih berhati-hati.
Puan Lim S.
Pemilik perniagaan kecil · Ang Mo Kio · 1-ke-1 di rumah
Jujur tentang skop dari awal — tiada janji kerja atau sijil, hanya kemahiran yang kukuh. Bimbingan penceritaan data mengubah cara saya membentangkan nombor di tempat kerja.
Encik Sanjay K.
Profesional meningkatkan kemahiran · Serangoon · 1-ke-1 dalam talian
Kemajuan lebih perlahan daripada yang saya harapkan pada mulanya kerana saya tidak berlatih antara sesi. Setelah saya buat latihan mingguan, jadual pangsi dan pandas asas datang dengan cepat. Pengajaran yang adil dan sabar.
Cik Devi N.
Orang dewasa bekerja · Woodlands · Kumpulan kecil
Student journeys
Perjalanan analitik data
Laluan mewakili dari ingin-tahu-hamparan ke sedia-analisis
Seorang pentadbir dengan kemahiran hamparan asas sahaja yang ingin beralih ke peranan berasaskan data.
- Membina kefasihan jadual pangsi dan formula pada data kerja sebenar
- Mempelajari SQL pemula untuk menarik baris yang penting
- Membersih dan menganalisis set data dalam pandas, kemudian membina papan pemuka
Menyiapkan analisis portfolio hujung ke hujung yang digunakan untuk memohon kekosongan penganalisis dalaman.
Orang dewasa bekerja · ~3 bulan
Seorang penukar kerjaya yang diterima ke kursus data TeSA tetapi bimbang tentang prasyarat teknikal.
- Melatih pertanyaan dan cantuman SQL ke tahap yang dijangka kursus
- Membina keyakinan pembersihan pandas pada set data berselerak
- Berlatih membaca papan pemuka dan membingkai cerapan
Memasuki kursus yang dibiayai dengan selesa dengan asas berbanding mengejar pada minggu pertama.
Penukar kerjaya · ~6 minggu
Seorang pelajar JC yang belum memutuskan antara laluan pengkomputeran dan analitik di politeknik.
- Mencuba aliran kerja penuh Tanya-ke-Cerita pada set data sebenar
- Membandingkan cara hamparan, SQL dan Python menyelesaikan tugas yang sama
- Merenung bahagian kerja mana yang terasa menarik
Memilih hala tuju analitik data dengan pemahaman realistik tentang kerja harian.
Pelajar JC · ~1 penggal
Memulakan
Bagaimana pembelajaran asas sains data dan analitik berfungsi dengan Eduprime
Dari perbualan pertama ke analisis portfolio
- 1
Perbualan keperluan percuma
Kami membincangkan matlamat, latar belakang dan sama ada laluan asas atau laluan lebih mendalam sesuai untuk anda.
~15 min - 2
Pemadanan tutor
Kami memadankan tutor dengan matlamat, rentak dan jadual anda — di rumah atau dalam talian.
1–3 hari - 3
Asas data
Analisis hamparan, jadual pangsi dan statistik deskriptif pada set data sebenar.
Minggu awal - 4
Pembersihan SQL & Python
SQL pemula untuk membuat pertanyaan, kemudian Python dengan pandas untuk memuatkan, membersihkan dan menyediakan data.
Pertengahan kursus - 5
Visualisasi & penceritaan
Carta, papan pemuka dan menyampaikan cerapan kepada khalayak bukan teknikal.
Minggu kemudian - 6
Analisis portfolio
Mini projek hujung ke hujung: membersih, membuat pertanyaan, menganalisis, memvisualkan dan membentangkan set data.
Penutup
Skop sepintas lalu
Apa yang diliputi asas sains data dan analitik
Skop jujur — kemahiran asas, bukan persijilan
- 4
- modul: data / SQL / Python / viz
- Pemula
- tiada pengekodan terdahulu diperlukan
- Portfolio
- mini projek hujung ke hujung
- Seluruh pulau
- di rumah atau dalam talian
Soalan lazim
Soalan asas sains data dan analitik yang ditanya pelajar Singapura
Jawapan terus tentang alat, prasyarat, SkillsFuture dan rentak
Mulakan asas analitik data
Mulakan Asas Sains Data dan Analitik di Singapura
Perundingan percuma untuk menetapkan matlamat data dan titik permulaan anda.
- Tanpa asas pengaturcaraan — mula dari hamparan
- Jadual pangsi, SQL, Python dengan pandas
- Bina papan pemuka portfolio, mesra PDPA
Eduprime — Bimbingan analitik data pemula Singapura — dipimpin pengamal, sedar-PDPA, dibina untuk keputusan sebenar.
Teruskan meneroka