คอร์ส
Intermediate Google Sheets
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 802 รีวิว
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
การเตรียมข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
การรายงาน
คอร์ส
Build SQL skills by writing AI prompts that generate queries for sorting, grouping, filtering, and categorizing data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Cloud
คอร์ส
Discover how Marketing Analysts use data to understand customers and drive business growth.
ความเป็นผู้นำ
คอร์ส
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this course, students will learn to write queries that are both efficient and easy to read and understand.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Cloud
คอร์ส
Learn to bring data into Microsoft Fabric, covering Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, security, and model refresh.
อื่น
คอร์ส
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to design Power BI visualizations and reports with users in mind.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn the fundamentals of data visualization using Google Sheets.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Prepare for your next coding interviews in Python.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
การเงินประยุกต์
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