คอร์ส
การแสดงผลข้อมูลใน Databricks
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 624 รีวิว
สร้างภาพข้อมูลและแดชบอร์ดแบบไดนามิกด้วย Databricks เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นอินไซต์ที่ชัดเจนและนำไปใช้ได้จริง
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
สร้างภาพข้อมูลและแดชบอร์ดแบบไดนามิกด้วย Databricks เปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นอินไซต์ที่ชัดเจนและนำไปใช้ได้จริง
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
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
เรียนรู้วิธีสร้างรายงานและแดชบอร์ด SQL ของคุณเอง พร้อมฝึกทักษะการสำรวจข้อมูล การทำความสะอาด และการตรวจสอบข้อมูลให้คมขึ้น
การรายงาน
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้าง Pivot Table และจัดระเบียบจุดข้อมูลนับพันได้อย่างรวดเร็วด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้ง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแอปพลิเคชัน AI ด้วยฟังก์ชัน LLM ในตัวของ Snowflake Cortex สำหรับการวิเคราะห์ข้อความ การสร้างเนื้อหา และเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การเขียนโค้ด R ให้เร็วขึ้น ค้นพบการทำ benchmarking และ profiling และปลดล็อกความลับของการเขียนโปรแกรมแบบขนาน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้เทคนิคทางสถิติด้วยสเปรดชีตเพื่อทำงานกับข้อมูลและดึงข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ยกระดับทักษะ Java ของคุณด้วยการจัดการไฟล์ ประมวลผลข้อมูล และสร้างโค้ดที่สะอาด ใช้ซ้ำได้ ด้วยเทคนิคจากงานจริง
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
การสร้างภาพข้อมูลเป็นหนึ่งในทักษะที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล คอร์สนี้ช่วยให้คุณนำเสนอผลการค้นพบได้ดีขึ้นด้วย Tableau
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างฐานข้อมูล PostgreSQL และสำรวจโครงสร้าง ชนิดข้อมูล และวิธีทำให้ฐานข้อมูลเป็นปกติ
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
คุณจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลจากบริษัทสมมติชื่อ Databel ใน Tableau และต้องหาสาเหตุที่ลูกค้ากำลังยกเลิกบริการ
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ฝึกทักษะ Oracle SQL ของคุณให้คมขึ้น ครอบคลุมพื้นฐาน SQL การรวมข้อมูล การผสานข้อมูล และการปรับแต่งข้อมูล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีทำความสะอาดข้อมูลด้วย Apache Spark ใน Python
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญ AI สำหรับการตลาด เพื่อวางแผนแคมเปญอย่างชาญฉลาด สร้างคอนเทนต์คุณภาพ และสร้าง AI agents แบบกำหนดเอง
ปัญญาประดิษฐ์
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
เรียนรู้การเริ่มพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้เทคนิคการปรับจูนไฮเปอร์พารามิเตอร์อัตโนมัติใน Python รวมถึง Grid, Random และ Informed Search
Machine Learning
คอร์ส
พัฒนา Polars ให้ไกลขึ้นด้วยการจัดการข้อความ สถิติแบบ rolling การ join DataFrame และการวิเคราะห์ขั้นสูง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีแปลงข้อมูลดิบให้เป็นโมเดลที่สะอาดและเชื่อถือได้ด้วย dbt ผ่านแบบฝึกหัดลงมือทำจากสถานการณ์จริง
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
ปัญญาประดิษฐ์
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
ใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลอันซับซ้อนของ Seaborn เพื่อสร้างภาพข้อมูลที่สวยงามและให้ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ค้นพบว่า Marketing Analysts ใช้ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจลูกค้าและขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจอย่างไร
ความเป็นผู้นำ
คอร์ส
ปลดล็อก Alteryx สำหรับการแปลงข้อมูล เชี่ยวชาญ Crosstab, Transpose และการเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ในคอร์สแบบอินเทอร์แอ็กทีฟนี้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ KNIME Analytics Platform สำหรับการเข้าถึงข้อมูล การทำความสะอาด และการวิเคราะห์ ด้วยแนวทาง no-code/low-code
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
สำรวจบริการ Azure เช่น Compute, Storage และ Automation พร้อมประสบการณ์ลงมือปฏิบัติจริง
Cloud
คอร์ส
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีจัดการข้อมูลและสร้างชุดฟีเจอร์แมชชีนเลิร์นนิงใน Spark โดยใช้ SQL ใน Python
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เข้าใจแนวคิดการลดมิติของข้อมูล และเชี่ยวชาญเทคนิคการทำใน Python
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