คอร์ส
Data Transformation in Alteryx
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 755 รีวิว
Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn Excel data validation to improve accuracy, create drop-downs, and manage inventory and orders with confidence.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to create pivot tables and quickly organize thousands of data points with just a few clicks.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Explore Azure services like Compute, Storage, and Automation, with hands-on experience.
Cloud
คอร์ส
Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Create visualizations and dynamic dashboards with Databricks, turning raw data into clear and actionable insights.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Orchestrate data using unions, joins, parsing, and performance optimization in Alteryx.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to leverage statistical techniques using spreadsheets to more effectively work with and extract insights from your data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Use a chatbot to create a study guide tailored to your goals and schedule. Build skills with simple, effective prompts.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Machine Learning
คอร์ส
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Sharpen your skills in Oracle SQL including SQL basics, aggregating, combining, and customizing data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this conceptual course (no coding required), you will learn about the four major NoSQL databases and popular engines.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
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