คอร์ส
Data Strategy
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 1,857 รีวิว
เชี่ยวชาญการจัดการข้อมูลเชิงกลยุทธ์เพื่อความเป็นเลิศทางธุรกิจ
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
เชี่ยวชาญการจัดการข้อมูลเชิงกลยุทธ์เพื่อความเป็นเลิศทางธุรกิจ
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การทำงานของวันที่ใน R และสำรวจโลกของคำสั่ง if, ลูป และฟังก์ชันด้วยตัวอย่างทางการเงิน
การเงินประยุกต์
คอร์ส
คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตด้วย linear regression, generalized additive models, random forests และ xgboost
Machine Learning
คอร์ส
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Cloud
คอร์ส
ในหลักสูตรเชิงแนวคิดนี้ (ไม่ต้องเขียนโค้ด) คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฐานข้อมูล NoSQL หลัก 4 ประเภทและเอนจินยอดนิยม
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
สร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบใน Python ด้วย Plotly
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
สร้างเอเจนต์และโฟลว์ใน Copilot Studio แบบไม่ต้องเขียนโค้ด เพื่อตอบคำถามทั่วไป ดำเนินการ และอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่อนุมัติแล้ว
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
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
เรียนรู้เกี่ยวกับการจัดการความเสี่ยง, value at risk และอื่นๆ ที่ประยุกต์กับวิกฤตการเงินปี 2008 โดยใช้ Python
การเงินประยุกต์
คอร์ส
ยกระดับการพัฒนา Machine Learning ของคุณด้วย CI/CD โดยใช้ GitHub Actions และ Data Version Control
Machine Learning
คอร์ส
คุณจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลจากบริษัทสมมติชื่อ Databel ใน Tableau และต้องหาสาเหตุที่ลูกค้ากำลังยกเลิกบริการ
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้การนำข้อมูลเข้าสู่ Microsoft Fabric ครอบคลุม Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, ความปลอดภัย และการรีเฟรชโมเดล
อื่น
คอร์ส
เชี่ยวชาญเทคนิคการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล เช่น CASE statements, subqueries และ CTEs ใน Snowflake
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญการเขียนโปรแกรม SQL Server ด้วยการสร้าง อัปเดต และเรียกใช้ฟังก์ชันและ stored procedures
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การรักษาความปลอดภัย กำกับดูแล และจัดการ Snowflake ในระดับองค์กร เรียนรู้ RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel และการแชร์ข้อมูลอย่างปลอดภัย
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เข้าใจแนวคิดการลดมิติของข้อมูล และเชี่ยวชาญเทคนิคการทำใน Python
Machine Learning
คอร์ส
Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้เทคนิคสำคัญเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ Java ตั้งแต่ประสิทธิภาพอัลกอริทึมไปจนถึงการปรับแต่ง JVM และมัลติเธรดดิ้ง
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การทำ linear regression และ logistic regression ด้วยตัวแปรอธิบายหลายตัว
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เชี่ยวชาญการใช้ข้อมูล! เรียนรู้ทักษะสำหรับบุคคลและองค์กร เข้าใจพฤติกรรม และสร้างวัฒนธรรมที่คล่องแคล่วด้านข้อมูล
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
ในหลักสูตรนี้ ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การเขียนคิวรีที่ทั้งมีประสิทธิภาพและอ่านเข้าใจง่าย
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เบื่อไหมกับการไล่ตรวจค่าใช้จ่ายทีละรายการเพื่อหาว่ารายการไหนผิดนโยบาย? ไม่อีกต่อไปแล้ว! ใช้ Claude Cowork สร้างรายงานการละเมิดค่าใช้จ่ายที่รวดเร็วและชัดเจน
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
คอร์ส
ฝึกทักษะคณิตศาสตร์การเงินที่จำเป็นด้วยแบบฝึกหัด Excel ใช้งานจริงและตัวอย่างจากโลกจริง
การเงินประยุกต์
คอร์ส
โหลด ทำงานอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพ data pipelines ใน Snowflake ด้วย COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables และเครื่องมือประสิทธิภาพการ query
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
ทำให้มองเห็น สำรวจ และเติมค่าข้อมูลที่หายไปได้ง่ายด้วย naniar แนวทางจัดการข้อมูลหายที่เป็นมิตรกับ tidyverse
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และวิธีโต้ตอบกับฐานข้อมูลเหล่านั้น
การจัดการข้อมูล
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
เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน