挑战性所有问题都取自课程内

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容而且许多问题仅涉及填空。只要学习者学习了课程内容通过考试就应该不难这可能会吸引一些人。 然而对于想要测试技能（以及知识）的学习者来说缺乏实践评估可能会带来问题。对于那些希望在课程结束时做好工作准备的人来说尤其如此。尽管内容确实包括实践练习但这些并不有助于评估要素。 CareerFoundry 数据分析项目评估风格 CareerFoundry 数据分析计划的评估格式截然不同采用所谓的“双重指导”模式。该模型涉及将每个学生与不是一个而是两个数据分析专家配对 数据分析导师导师指导学习者进行数据分析之旅审查/评估学习者演示文稿的视频。他们还可以分享他们的行业经验并通过他们的作品集为学习者提供支持。 数据分析导师导师在学习者学习时帮助他们了解数据分析。

的技术方面。他们将教学习者如何使用特定工具理解概念并针对其工作提供可行的反馈。 CareerFoundry 的评估采用以人为本的方法来衡量学习者的成果而不是采用一刀切的评估方法。您可以在此处更详细地了解双重导师模式。 . 课程 贝宁 手机号码数据 重点 Google 数据分析认证课程重点 作为一门免费课程Google 的数据分析认证提供了全面但相当广泛的概述。尽管如此正如所提到的它也可能让学习者对数据分析所涉及的内容有一个稍微扭曲的想法。由 Google 分析师设计您可以预期内容将重点关注 Google 团队如何专门使用数据分析。 从该课程推广 R 编程语言的事实就可以清楚地看出这一点。虽然 R 无疑受到许多数据分析师的欢迎但它主要用于复杂的统计计算因此对于初学者来说被认为是一种很难学习的语言特别是如果他们缺乏。



先前的编码经验。 那么为什么要教R呢？事实上R 是 Google 分析师使用的主要语言他们的工作是管理大量统计复杂的任务。R 非常适合此类计算。因此如果您选择这门课程请记住 R 的学习曲线很陡峭并且更一般地说内容可能会侧重于大科技数据分析技术。 CareerFoundry 数据分析项目课程重点 虽然 Google 课程侧重于 Google 如何进行数据分析但 CareerFoundry 计划可能更适合那些寻求更广泛行业关注的人。% 的毕业生在毕业后  个月内找到了技术工作您可以放心因为该课程提供了吸引广泛雇主所需的广泛技能。 另一个关键区别是 CareerFoundry 数据分析计划将初学者的需求放在首位。从该课程重点关注 Python 编程语言这一事实​​可以清楚地看出这一点。 由于具有更广泛的通用应用程序并且普遍认为更。