Courses
Data Structures and Algorithms in Python
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.4+
- 3.4K
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
Courses
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Learn how to implement and schedule data engineering workflows.
วิศวกรรมข้อมูล
Courses
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
วิศวกรรมข้อมูล
Courses
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.
วิศวกรรมข้อมูล
Courses
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
การแสดงภาพข้อมูล
Courses
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
วิศวกรรมข้อมูล
Courses
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Prepare for your next coding interviews in Python.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
การเรียนรู้ของเครื่อง
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการดึงข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การปฏิบัติได้
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรม เช่น Python หรือ R และเชี่ยวชาญหลักการทางคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกเหนือจากวิธีการศึกษาอย่างเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัยแล้ว ยังมีแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกมากมายที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง นอกเหนือจากหลักสูตรออนไลน์และบทเรียนต่างๆ แล้ว ยังมีหนังสือ วิดีโอ และอื่นๆ อีกมากมาย
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาต่างๆ เช่น Python, R และ SQL นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้านการแสดงภาพข้อมูล การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในเชิงวิชาชีพ แทบทุกอุตสาหกรรมสามารถนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านการดูแลสุขภาพใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัททางการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง อุตสาหกรรมทุกประเภทใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำสินค้าและการวิเคราะห์การเลิกใช้บริการของลูกค้า
ใช่แล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่ได้รับค่าตอบแทนสูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ได้รับเงินเดือนเฉลี่ย 97,609 ดอลลาร์ และมีคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีหลายสิ่งที่ควรพิจารณา ประการแรก การเข้าเรียนในหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นมีการแข่งขันสูง มักต้องการเกรดเฉลี่ยสูงอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นต้องใช้การศึกษาและความอดทนอย่างมาก อาจต้องใช้เวลาหลายเดือนในการเรียนรู้พื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ภาคปฏิบัติมากมายเพื่อที่จะได้งานในระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไวยากรณ์ที่ค่อนข้างง่าย ภาษาโปรแกรม Python จึงมักเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ด้านการเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานทางคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปแล้วอาจต้องใช้เวลาเรียนอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนจึงจะอยู่ในระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับเริ่มต้นได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรจำไว้คือ การเรียนรู้เพียงพื้นฐานทางทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจไม่ทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริงได้
เมื่อคุณเชี่ยวชาญพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเลือกที่จะเชี่ยวชาญในด้านต่างๆ ได้มากมาย เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์และข่าวกรองทางธุรกิจ การขุดค้นข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา