คอร์ส
Intermediate Data Visualization with ggplot2
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 927 รีวิว
Learn to use facets, coordinate systems and statistics in ggplot2 to create meaningful explanatory plots.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn to use facets, coordinate systems and statistics in ggplot2 to create meaningful explanatory plots.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master Azure Management and Governance with our comprehensive course, ideal for data professionals seeking cloud expertise.
Cloud
คอร์ส
Master data manipulation and analysis techniques such as CASE statements, subqueries, and CTEs in Snowflake.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Machine Learning
คอร์ส
Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master Microsoft Copilot in Word to write faster, understand documents instantly, and collaborate more effectively.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to manipulate and analyze flexibly structured data with MongoDB.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to build your own SQL reports and dashboards, plus hone your data exploration, cleaning, and validation skills.
การรายงาน
คอร์ส
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Machine Learning
คอร์ส
Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Machine Learning
คอร์ส
Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Cloud
คอร์ส
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Machine Learning
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