ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
หน้าหลักAI

ฟรี คอร์ส

AI for Data Analysts

ระดับกลางระดับทักษะ
อัปเดตแล้ว 06/2569
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
เริ่มคอร์สฟรี

รวมอยู่ฟรี

TheoryArtificial Intelligence
4 ชม.
12 วิดีโอ
39 แบบฝึกหัด
2,150 XP
ใบรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

เป็นที่รักของผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

Group

กำลังฝึกอบรมทีม?

ลองใช้สำหรับธุรกิจ

คำอธิบายคอร์ส

Your Practical Guide to AI-Augmented Data Analysis

AI is changing how data analysts work, and this course shows you how to use it well. You'll learn to embed an AI assistant into every stage of your analysis workflow, from interrogating raw data to delivering insights leadership will act on. DataCamp provides a built-in AI Data Assistant so you can practice on real datasets from the very first lesson. No technical background or external AI subscription required.

Write Prompts That Get Defensible Analysis

Vague prompts produce vague output. This course teaches the GCSE framework (Goal, Context, Scope, Example) for turning open-ended business questions into precise instructions an AI can act on. You'll practice on realistic scenarios across a coffee chain, a SaaS support desk, and a retail buyer's office, and learn how to spot the AI risks that hide inside polished-looking responses: probabilistic variation, hallucination, sycophancy, and missing context.

Audit Data Quality, Enrich Fields, and Find Insights Worth Chasing

Most AI demos skip the messy middle. This course doesn't. You'll work through the analyst loop on real datasets: interrogate data for fuzzy duplicates, impossible timestamps, and missing values; enrich raw fields by using AI as both doer (executing the work) and advisor (deciding what's worth doing in the first place); then surface insights across trends, distributions, differences, and outliers. Every finding gets pressure-tested before it reaches a stakeholder.

Tell Stories That Land, Then Verify Before They Ship

A dashboard or one-paragraph story is only as good as the verification behind it. You'll learn to compress dashboard discovery and prototyping from weeks to an afternoon, tailor data stories to the audience and the decision in front of you, and apply the S.P.O.T. framework (Sample-and-trace, Peer-review, Order-of-magnitude check, Test-boundaries) to catch polished-but-wrong output before it reaches leadership. The capstone runs a complete AI-first analysis on a US retail chain, then closes with a bonus lesson from the Snowflake team on Snowflake Cortex.

By the time you complete this course, you'll have a repeatable framework for using AI across every stage of analysis, from prompt to dashboard to written recommendation, and the judgment to know when to trust the result, when to verify, and when to push back.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับคอร์สนี้
1

Augmenting Data Analysis with AI

Set up your AI-augmented analyst toolkit. Learn where AI fits across the five-stage analysis cycle, master the GCSE prompting framework for turning vague asks into actionable recommendations, and choose the right way to connect AI to your data: flat files, MCP, or a governed semantic layer.
เริ่มบท
2

Exploring Data and Developing Insights

Move from raw data to insights you can defend. Interrogate data quality for fuzzy duplicates, missing values, and impossible timestamps; enrich raw fields with AI as both doer and advisor; then find insights worth chasing across trends, distributions, differences, and outliers, and verify each one before it reaches a stakeholder.
เริ่มบท
3

Visual Storytelling and Acting on Insights

Turn findings into dashboards and stories that land. Compress dashboard discovery and prototyping from weeks to an afternoon, tailor data stories to the audience and decision in front of you, and protect against polished-but-wrong output with the S.P.O.T. verification framework.
เริ่มบท
4

Capstone Project: A Complete AI-First Analysis

Run a complete AI-first analysis on Board and Beyond, a US retail chain. Audit data quality, identify the enrichments a category manager would actually use, surface and verify a headline finding, build a dashboard that backs an expansion decision, and deliver a one-paragraph story to leadership.
เริ่มบท
AI for Data Analysts
คอร์สเสร็จสมบูรณ์

รับใบรับรองความสำเร็จ

เพิ่มใบรับรองนี้ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn เรซูเม่ หรือ CV ของคุณ
แชร์บน social media และในการรีวิวผลการปฏิบัติงานของคุณ
ลงทะเบียนทันที

ร่วมกับผู้เรียนกว่า 19 ล้านคนและเริ่มต้น AI for Data Analysts วันนี้!

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา