Courses
Introduction to AI Agents
- พื้นฐานระดับทักษะ
- 4.8+
- 39.9K
Learn the fundamentals of AI agents, their components, and real-world use—no coding required.
ปัญญาประดิษฐ์
ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
Courses
Learn the fundamentals of AI agents, their components, and real-world use—no coding required.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Explore AI ethics focusing on principles, fairness, bias reduction, and trust in AI design.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Explore what AI is and how to use it responsibly for smarter, more productive work!
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
An introduction to data science with no coding involved.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
A non-coding introduction to cloud computing, covering key concepts, terminology, and tools.
คลาวด์
Courses
Learn the basic concepts of Artificial Intelligence, such as machine learning, deep learning, NLP, generative AI, and more.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Discover how data engineers lay the groundwork that makes data science possible. No coding involved!
วิศวกรรมข้อมูล
Courses
Gain an introduction to data in this hands-on course. Learn the basics of data types and structures, the DIKW framework, data ethics and more.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Data is all around us, which makes data literacy an essential life skill.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
An introduction to machine learning with no coding involved.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Discover the full potential of LLMs with our conceptual course covering LLM applications, training methodologies, ethical considerations, and latest research.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn the fundamentals of statistics, including measures of center and spread, probability distributions, and hypothesis testing with no coding involved!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
Data-driven organizations consistently rely on insights to inspire action and drive change.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
An introduction to data visualization with no coding involved.
การแสดงภาพข้อมูล
Courses
Learn the role Generative Artificial Intelligence plays today and will play in the future in a business environment.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Elevate your data storytelling skills and discover how to tell great stories that drive change with your audience.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Learn the key components of building a strong data culture within an organization.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Discover how to extract business value from AI. Learn to scope opportunities for AI, create POCs, implement solutions, and develop an AI strategy.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
No one enjoys looking at spreadsheets! Bring your data to life. Improve your presentation and learn how to translate technical data into actionable insights.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Learn how to translate business questions to well-formed analytical questions and select the right analytical solutions.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.
วิศวกรรมข้อมูล
Courses
Improve data literacy skills by analyzing remote working policies.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Gain a clear understanding of data privacy principles and how to implement privacy and security processes.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Learn how to blend business, data, and AI, and set goals to drive success with an effectively scalable AI Strategy.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn about LLMOps from ideation to deployment, gain insights into the lifecycle and challenges, and learn how to apply these concepts to your applications.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Gain an introduction to data governance, exploring its meaning, purpose, and how to implement a data governance framework.
การจัดการข้อมูล
Courses
Learn about Large Language Models (LLMs) and how they are reshaping the business world.
ปัญญาประดิษฐ์
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