คอร์ส
Introduction to SQL
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 54,105 รีวิว
Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn how to create and query relational databases using SQL in just two hours.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
มีแบบฝึกหัดลงมือทำประกอบทุกขั้นตอน คอร์สนี้สอนทุกอย่างที่ต้องรู้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโค้ด SQL ของคุณเองวันนี้!
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master the Excel basics and learn to use this spreadsheet tool to conduct impactful analysis.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Level up your SQL knowledge and learn to join tables together, apply relational set theory, and work with subqueries.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master the complex SQL queries necessary to answer a wide variety of data science questions and prepare robust data sets for analysis in PostgreSQL.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Enhance your Power BI knowledge, by learning the fundamentals of Data Analysis Expressions (DAX) such as calculated columns, tables, and measures.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to import and clean data, calculate statistics, and create visualizations with pandas.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การรวมข้อมูลจากหลายตารางด้วยการเชื่อมข้อมูลโดยใช้ pandas
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn the key concepts of data modeling on Power BI.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Data Analysis Expressions (DAX) allow you to take your Power BI skills to the next level by writing custom functions.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master data modeling in Power BI.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Build Tidyverse skills by learning how to transform and manipulate data with dplyr.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Apply your skills to import, analyze and visualize Human Resources (HR) data using Power BI.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master your skills in NumPy by learning how to create, sort, filter, and update arrays using NYC’s tree census.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Boost your Excel skills with advanced referencing, lookup, and database functions using practical exercises.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Enhance your reports with trend analysis techniques such as time series, decomposition trees, and key influencers.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Discover the different ways you can enhance your Power BI data importing skills.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Get started with Sigma! Learn how to build and customize simple, interactive dashboards for real-time analytics.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master Excel basics quickly: navigate spreadsheets, apply formulas, analyze data, and create your first charts!
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn SQL Querying with AI by writing prompts, generating queries, and analyzing data to solve real-world problems.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this course youll learn the basics of working with time series data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master data manipulation and analysis techniques such as CASE statements, subqueries, and CTEs in Snowflake.
การจัดการข้อมูล
data science เป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการรับข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่น ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเช่น Python หรือ R และฝึกฝนหลักการของคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือ data science ก็จำเป็นเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียน data science นอกจากการศึกษาแบบเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัย ยังมีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยให้คุณเรียนในจังหวะของตัวเอง ทั้งคอร์สออนไลน์ บทช่วยสอน หนังสือ วิดีโอ และอื่น ๆ
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาเช่น Python, R และ SQL วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้าน data visualization การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้าน machine learning และ deep learning ก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในแง่วิชาชีพ เกือบทุกอุตสาหกรรมสามารถใช้ data science ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านสุขภาพใช้ data science เพื่อตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัทการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ทุกประเภทอุตสาหกรรมใช้ data science สำหรับการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำและการวิเคราะห์การสูญเสียลูกค้า
ใช่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดทั้งในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีรายได้สูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มีรายได้เฉลี่ย $97,609 และได้รับคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีสิ่งสองสามอย่างที่ต้องพิจารณา ประการแรก ปริญญาด้าน data science อาจมีการแข่งขันสูงในการเข้าเรียน มักต้องการเกรดที่ดีอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับ data science ต้องการการศึกษาและความอดทนมาก อาจใช้เวลาหลายเดือนเพื่อฝึกฝนพื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ปฏิบัติจริงมากมายเพื่อให้ได้ตำแหน่งระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์เขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Python มีไวยากรณ์ที่ค่อนข้างเรียบง่าย จึงมักเป็นตัวเลือกแรกสำหรับผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปอาจต้องใช้เวลาศึกษาอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนเพื่อให้ถึงระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือการเรียนรู้เพียงแค่ทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจยังไม่เพียงพอที่จะทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง
เมื่อเชี่ยวชาญพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเจาะลึกในสาขาที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น machine learning, ปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, business analytics, data mining และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา