Luvantic is an independent course aggregator. We may earn a commission when you click through.
เรียนวิเคราะห์ข้อมูลจากศูนย์: 6 หลักสูตรที่คุ้มเวลา
เปรียบเทียบ 6 หลักสูตรด้าน Data Science ตั้งแต่บทเรียนฟรี 57 นาที ไปจนถึงใบประกาศจาก Google และคอร์ส Tableau ราคา ฿4,000
ตัวเลือกสั้น ๆ
ภาพรวมดีที่สุด: ใบประกาศวิชาชีพการวิเคราะห์ข้อมูลจาก Google
ประหยัดที่สุด: เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล Microsoft
เหมาะสำหรับงานด้านการแสดงผลข้อมูล: การแสดงผลข้อมูลด้วย Tableau จากพื้นฐานถึงระดับมืออาชีพ
หลักสูตรทั้ง 6 รายการนี้ไม่ได้อยู่ในระดับเดียวกัน บางรายการเป็นบทเรียนฟรีสั้น ๆ สำหรับทดลองใช้ Power BI ขณะที่บางรายการเป็นเส้นทางเปลี่ยนอาชีพที่ต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์หรือมีค่าใช้จ่าย ฿4,000 จุดสำคัญจึงไม่ใช่การเลือกชื่อที่ดูดังที่สุด แต่คือการจับคู่หลักสูตรกับเป้าหมายของคุณ
เริ่มจากพื้นฐาน Power BI และทักษะที่ใช้ทำงานจริง
ถ้าคุณยังไม่แน่ใจว่าชอบงานวิเคราะห์ข้อมูลหรือไม่ อย่าเพิ่งจ่ายเงินก้อนใหญ่ หลักสูตรของ Microsoft สามรายการช่วยให้ทดลองเส้นทางนี้ได้โดยไม่เสียค่าเรียน และมีเวลาชัดเจนพอจะวางแผนได้ ตั้งแต่ 57 นาทีไปจนถึงเกือบ 8 ชั่วโมง
ลำดับที่ผมแนะนำคือเริ่มจากภาพรวม แล้วค่อยไปเตรียมข้อมูลและสร้างแบบจำลอง เพราะการข้ามพื้นฐานมักทำให้ผู้เรียนจำขั้นตอนได้ แต่ไม่เข้าใจว่าข้อมูลผิดพลาดตรงไหน
เริ่มต้นวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Microsoft
เวลาเรียน 57 นาทีและมีเพียง 2 โมดูล ทำให้หลักสูตรนี้เหมาะกับการทดลอง Power BI ก่อนตัดสินใจจริง เนื้อหาอยู่ระดับปานกลาง จึงไม่ใช่บทเรียนสำหรับคนที่ไม่เคยแตะข้อมูลเลย แต่เป็นจุดเริ่มต้นที่กระชับสำหรับคนทำงานซึ่งรู้จักตารางหรือรายงานอยู่แล้ว เมื่อเทียบกับเส้นทางอื่นของ Microsoft รายการนี้ให้ภาพรวมเร็วที่สุดและไม่ต้องเสี่ยงค่าใช้จ่าย จุดจำกัดคือข้อมูลที่มีไม่ได้ระบุใบประกาศวิชาชีพแบบเดียวกับ Coursera หากเป้าหมายคือเปลี่ยนอาชีพ คุณควรใช้เป็นบทนำแล้วต่อด้วยหลักสูตรที่มีโครงงานหรือใบรับรองชัดเจน ตามข้อมูลบนหน้าหลักสูตรของ Microsoft ผู้เรียนจะได้รับ XP 1,400 คะแนน ซึ่งมีประโยชน์ต่อการติดตามความก้าวหน้าในระบบ Microsoft Learn มากกว่าการใช้แทนวุฒิวิชาชีพ Best for: คนทำงานที่ต้องการเข้าใจ Power BI ภายในหนึ่งชั่วโมง และผู้เริ่มต้นที่อยากทดสอบความสนใจก่อนลงเรียนระยะยาว
เตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ด้วย Power BI
หลังจากเห็นภาพรวมแล้ว ขั้นตอนเตรียมข้อมูลคือจุดที่ทำให้รายงานใช้งานได้จริง หลักสูตรนี้ใช้เวลา 3 ชั่วโมง 47 นาที มี 2 โมดูล และจัดอยู่ในระดับปานกลาง จึงลึกกว่าบทนำ 57 นาทีอย่างเห็นได้ชัด แต่ยังสั้นกว่าหลักสูตรสร้างแบบจำลองข้อมูลเกือบครึ่งหนึ่ง ผมชอบตำแหน่งของหลักสูตรนี้สำหรับคนที่มีไฟล์ข้อมูลอยู่แล้วและมักเจอคอลัมน์ซ้ำ รูปแบบวันที่ไม่ตรงกัน หรือข้อมูลที่ต้องจัดระเบียบก่อนนำไปวิเคราะห์ ข้อเสียคือหน้าข้อมูลที่ให้มาไม่ระบุใบประกาศหรือโครงงานปลายทาง ดังนั้นอย่าคาดหวังหลักฐานผลงานสำหรับสมัครงานทันที XP 2,500 คะแนนช่วยติดตามการเรียนบน Microsoft Learn แต่ไม่ได้เท่ากับใบรับรองวิชาชีพจากผู้ให้บริการหลักสูตร Best for: นักวิเคราะห์มือใหม่ที่ต้องการแก้ปัญหาข้อมูลก่อนสร้างแดชบอร์ด และผู้ใช้ Power BI ที่รู้สึกว่าผลลัพธ์ยังไม่สม่ำเสมอ
สร้างแบบจําลองข้อมูลด้วย Power BI
ระยะเวลา 7 ชั่วโมง 56 นาทีและ 9 โมดูลทำให้หลักสูตรนี้เป็นเส้นทาง Power BI ที่ละเอียดที่สุดในกลุ่ม Microsoft ระดับเริ่มต้นช่วยให้คนที่ยังไม่มั่นใจเริ่มได้โดยไม่ต้องมีพื้นฐานระดับกลาง แต่เนื้อหาที่ใช้เวลามากขึ้นก็หมายถึงต้องจัดเวลาจริงจัง ไม่ใช่บทเรียนที่เปิดดูระหว่างพักกลางวันแล้วจบ เมื่อเทียบกับหลักสูตรเตรียมข้อมูล รายการนี้พาคุณไปไกลกว่าเรื่องการจัดระเบียบไฟล์ โดยเน้นการสร้างแบบจำลองข้อมูล ซึ่งเป็นทักษะที่มีผลต่อความถูกต้องและความยืดหยุ่นของรายงาน จุดที่ต้องระวังคือข้อมูลที่ให้มาไม่ยืนยันใบประกาศ จึงควรมอง XP 7,600 เป็นหลักฐานการเรียนในระบบ Microsoft มากกว่าสิ่งที่จะใช้แทนประสบการณ์ทำงาน Best for: ผู้เริ่มต้นที่ต้องการเรียน Power BI อย่างเป็นลำดับ และพนักงานที่ต้องสร้างรายงานซ้ำ ๆ โดยไม่อยากแก้โครงสร้างข้อมูลใหม่ทุกครั้ง
การสร้างภาพข้อมูลขั้นพื้นฐานถึงขั้นสูงด้วย Tableau
ค่าเรียน ฿4,000 ทำให้หลักสูตร Tableau เป็นรายการเดียวในชุดนี้ที่มีราคาชัดเจน และเนื้อหามุ่งไปที่การแสดงผลข้อมูลโดยตรง Tableau ใช้แนวทางลากและวาง เชื่อมต่อฐานข้อมูลได้หลายแบบ และสร้างรายงานที่ดูเป็นมืออาชีพได้เร็วกว่าเส้นทาง Power BI สำหรับคนที่ต้องนำเสนอข้อมูลต่อผู้บริหาร ความแตกต่างนี้สำคัญมาก เพราะทักษะการวิเคราะห์ที่ดีแต่สื่อสารไม่ชัดก็ยังไม่ช่วยให้รายงานถูกนำไปใช้ จุดอ่อนคือราคาสูงกว่าหลักสูตร Microsoft ที่ไม่มีค่าเรียน และข้อมูลที่มีไม่ได้ระบุระยะเวลาเรียน ระดับใบประกาศ หรือเนื้อหาโครงงานอย่างละเอียด คุณจึงควรตรวจสอบรายละเอียดล่าสุดที่หน้าหลักสูตรก่อนชำระเงินที่ หน้าอย่างเป็นทางการของ CourseSquare Best for: นักวิเคราะห์ที่มีพื้นฐานข้อมูลแล้ว ต้องการพัฒนาการเล่าเรื่องด้วยภาพ และคนทำงานที่บริษัทใช้ Tableau มากกว่า Power BI
สี่รายการแรกเหมาะกับการสร้างทักษะเครื่องมือ โดยเฉพาะ Power BI และ Tableau แต่ยังมีช่องว่างอยู่: ถ้าคุณต้องการสมัครงาน Data Analyst คุณต้องเข้าใจ SQL การทำความสะอาดข้อมูล และการทำงานตั้งแต่โจทย์ธุรกิจจนถึงข้อสรุป ไม่ใช่แค่กดสร้างกราฟ หลักสูตรถัดไปจึงใช้เวลามากกว่า แต่ให้เส้นทางที่กว้างกว่า
เส้นทางเปลี่ยนอาชีพและความเข้าใจ AI
สองหลักสูตรนี้ตอบโจทย์คนละแบบอย่างชัดเจน ใบประกาศจาก Google มุ่งสร้างทักษะสำหรับงาน Data Analyst ส่วนหลักสูตร AI สำหรับทุกคนเน้นความเข้าใจเชิงธุรกิจโดยไม่ต้องเขียนโค้ด อย่าเลือกจากชื่อเสียงเพียงอย่างเดียว ให้ถามตัวเองว่าต้องการทำงานกับข้อมูลทุกวัน หรือเพียงต้องการคุยเรื่อง AI กับทีมได้อย่างมีเหตุผล
ใบรับรองวิชาชีพการวิเคราะห์ข้อมูลจาก Google
ผู้เรียนกว่า 3.8 ล้านคนทำให้ใบประกาศวิชาชีพการวิเคราะห์ข้อมูลจาก Google เป็นหลักสูตรที่มีสัญญาณความนิยมชัดที่สุดในชุดนี้ และเนื้อหาครอบคลุม SQL, Tableau และ R โดยไม่กำหนดประสบการณ์มาก่อน นี่คือรายการที่ผมเลือกสำหรับคนเปลี่ยนอาชีพ เพราะมีกรอบการเรียนกว้างกว่าหลักสูตร Power BI รายตัว และใบประกาศช่วยอธิบายความตั้งใจเรียนในเรซูเม่ได้ อย่างไรก็ดี ใบประกาศไม่ใช่หลักประกันว่าจะได้งาน เนื้อหายังเน้นพื้นฐาน ไม่ได้พาไปถึงระดับ Data Scientist และต้องสมัครสมาชิก Coursera Plus ซึ่งข้อมูลที่ให้มาระบุราคาประมาณ ฿1,700 ต่อเดือนเมื่อแปลงจากค่าบริการราว 49 ดอลลาร์ โดยราคาจริงอาจเปลี่ยนตามโปรโมชันและภูมิภาค ตรวจสอบรายละเอียดที่ หน้าหลักสูตรของ Coursera ก่อนสมัคร อีกจุดที่ควรรู้คือสอนภาษาอังกฤษและมีคำบรรยายไทย Best for: ผู้เริ่มต้นที่มีเวลาศึกษาต่อเนื่อง ต้องการสมัครงาน Data Analyst และพร้อมทำโครงงานของตัวเองเพิ่มจากบทเรียน
AI สำหรับทุกคน
หลักสูตร AI สำหรับทุกคนใช้เวลาประมาณ 6 ชั่วโมง และไม่ต้องเขียนโค้ด จึงเหมาะกับผู้บริหาร นักการตลาด หรือคนทำงานข้อมูลที่ต้องเข้าใจผลกระทบของ AI มากกว่าการสร้างโมเดลเอง คะแนน 4.8 ดาวจากผู้เรียน 2.6 ล้านคนและผู้สอนอย่าง Andrew Ng เป็นหลักฐานว่าหลักสูตรนี้เข้าถึงผู้เรียนจำนวนมาก แต่ความนิยมไม่ควรถูกตีความว่าเป็นหลักสูตร Data Science แบบลงมือทำ เพราะเนื้อหาเป็นภาพรวมและไม่ลึกถึงเทคนิค คุณเรียนเนื้อหาได้ฟรีตามข้อมูลที่ให้มา แต่ต้องจ่ายเพิ่มหากต้องการใบประกาศ ซึ่งต่างจากการเรียนเส้นทาง Microsoft ที่ไม่มีค่าเรียนแต่ไม่ได้ระบุใบประกาศเช่นกัน รายละเอียดรูปแบบการเข้าถึงและใบประกาศควรเช็กที่ หน้าหลักสูตรของ Coursera Best for: คนทำงานที่ต้องประเมินโครงการ AI อธิบายข้อจำกัดให้ทีมเข้าใจ และต้องการบทเรียนสั้นโดยไม่แตะการเขียนโปรแกรม
ตารางเปรียบเทียบทั้ง 6 หลักสูตร
| หลักสูตร | เวลาเรียน | ระดับ | ค่าใช้จ่าย | ใบประกาศหรือหลักฐาน | เหมาะกับใคร |
|---|---|---|---|---|---|
| เริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล Microsoft | 57 นาที | ปานกลาง | ไม่มีค่าเรียนตามข้อมูลที่มี | XP 1,400 | ทดลอง Power BI อย่างรวดเร็ว |
| เตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ด้วย Power BI | 3 ชั่วโมง 47 นาที | ปานกลาง | ไม่มีค่าเรียนตามข้อมูลที่มี | XP 2,500 | จัดระเบียบข้อมูลก่อนวิเคราะห์ |
| สร้างแบบจำลองข้อมูลด้วย Power BI | 7 ชั่วโมง 56 นาที | เริ่มต้น | ไม่มีค่าเรียนตามข้อมูลที่มี | XP 7,600 | เรียน Power BI เป็นเส้นทาง |
| การแสดงผลข้อมูลด้วย Tableau จากพื้นฐานถึงระดับมืออาชีพ | ไม่ระบุ | ไม่ระบุ | ฿4,000 | ไม่ระบุ | สร้างแดชบอร์ดด้วย Tableau |
| ใบประกาศวิชาชีพการวิเคราะห์ข้อมูลจาก Google | เรียนตามจังหวะของผู้เรียน | เริ่มต้น | ประมาณ ฿1,700 ต่อเดือนตามข้อมูลราคาเดิม | ใบประกาศจาก Google | เริ่มต้นอาชีพ Data Analyst |
| AI สำหรับทุกคน | ประมาณ 6 ชั่วโมง | ไม่เน้นเทคนิค | เรียนเนื้อหาได้ฟรี ใบประกาศมีค่าใช้จ่าย | ใบประกาศมีค่าใช้จ่าย | เข้าใจ AI โดยไม่เขียนโค้ด |
ข้อมูลเวลา ระดับ XP และรูปแบบหลักสูตร Microsoft อ้างอิงจาก Microsoft Learn ส่วนรายละเอียดผู้เรียนและคุณสมบัติของหลักสูตร Coursera อ้างอิงจากหน้าหลักสูตรที่ระบุไว้ข้างต้น ราคาอาจเปลี่ยนตามโปรโมชันและภูมิภาค จึงควรตรวจสอบก่อนสมัคร
ถ้าคุณเริ่มจากศูนย์และอยากลองก่อน ให้เริ่มที่บทนำ Microsoft แล้วต่อด้วยการเตรียมข้อมูล ถ้าเป้าหมายคือสมัครงาน Data Analyst ให้เลือกใบประกาศจาก Google และสร้างโครงงานเพิ่มเอง ส่วนคนที่ทำงานกับผู้บริหารควรเลือก AI สำหรับทุกคน และผู้ที่ต้องทำแดชบอร์ดสวย ๆ ให้พิจารณา Tableau ราคา ฿4,000 เมื่อมีงบและใช้เครื่องมือนี้จริง
เส้นทางต่อจากนี้ควรเจาะลึกตามเป้าหมายของคุณ อ่านการเปรียบเทียบฉบับเต็มได้ที่ หลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดีที่สุดในเดือนพฤศจิกายน เพื่อวางแผนเรียนให้ต่อเนื่องและไม่เสียเวลาไปกับเนื้อหาที่ซ้ำกัน