คอร์ส
DataLab with SQL
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 41 รีวิว
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
การรายงาน
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
การรายงาน
คอร์ส
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Cloud
คอร์ส
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Cloud
คอร์ส
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Cloud
คอร์ส
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
การเงินประยุกต์
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
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Cloud
คอร์ส
Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
Cloud
คอร์ส
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Cloud
คอร์ส
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Cloud
คอร์ส
Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.
Machine Learning
คอร์ส
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
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
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Cloud
คอร์ส
Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Cloud
คอร์ส
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Cloud
คอร์ส
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Cloud
คอร์ส
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Cloud
คอร์ส
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Cloud
คอร์ส
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Cloud
คอร์ส
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Cloud
คอร์ส
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Cloud
คอร์ส
Learn strategies for answering probability questions in R by solving a variety of probability puzzles.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Cloud
คอร์ส
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Cloud
คอร์ส
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
Cloud
คอร์ส
Apply fundamental concepts in network analysis to large real-world datasets in 4 different case studies.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
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