คอร์ส
Google: Introduction to Large Language Models
- Basicระดับทักษะ
- 5
- 15 รีวิว
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Cloud
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีการทำงานของพันธบัตร วิธีตั้งราคา และประเมินความเสี่ยงบางส่วนด้วยแพ็กเกจ numpy และ numpy-financial
การเงินประยุกต์
คอร์ส
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Cloud
คอร์ส
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Cloud
คอร์ส
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Cloud
คอร์ส
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
Machine Learning
คอร์ส
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Cloud
คอร์ส
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Cloud
คอร์ส
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีเตรียมและจัดระเบียบข้อมูลของคุณสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
Machine Learning
คอร์ส
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Cloud
คอร์ส
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Cloud
คอร์ส
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Cloud
คอร์ส
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Cloud
คอร์ส
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Cloud
คอร์ส
Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ยกระดับการวิเคราะห์ของคุณด้วยคอร์สลงมือทำนี้ที่ใช้ SQL กับสมุดงาน DataLab
การรายงาน
คอร์ส
Take your Julia skills to the next level with our intermediate Julia course. Learn about loops, advanced data structures, timing, and more.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Cloud
คอร์ส
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
Cloud
คอร์ส
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้กลยุทธ์การตอบคำถามความน่าจะเป็นใน R ด้วยการแก้ปริศนาความน่าจะเป็นหลากหลายแบบ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ประยุกต์ใช้แนวคิดพื้นฐานของการวิเคราะห์เครือข่ายกับชุดข้อมูลจริงขนาดใหญ่ในกรณีศึกษา 4 แบบ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
ปัญญาประดิษฐ์
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