คอร์ส
การแสดงผลข้อมูลใน Sigma
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 215 รีวิว
เรียนรู้การสร้างและปรับแต่งกราฟ Sigma เพื่อเล่าเรื่องข้อมูลที่ชัดเจนและน่าสนใจ—ไม่ต้องเขียนโค้ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างและปรับแต่งกราฟ Sigma เพื่อเล่าเรื่องข้อมูลที่ชัดเจนและน่าสนใจ—ไม่ต้องเขียนโค้ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีตรวจจับการฉ้อโกงด้วย Python
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้และใช้ขั้นตอนวิธี Deep Reinforcement Learning อันทรงพลัง รวมถึงเทคนิคการปรับแต่งและการเพิ่มประสิทธิภาพ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
สร้างพื้นฐานที่คุณต้องใช้เพื่อคิดเชิงสถิติและสื่อสารด้วยภาษาของข้อมูลของคุณ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างการคาดการณ์จากข้อมูลด้วย Apache Spark โดยใช้ decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles และ pipelines
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับการจัดการความเสี่ยง, value at risk และอื่นๆ ที่ประยุกต์กับวิกฤตการเงินปี 2008 โดยใช้ Python
การเงินประยุกต์
คอร์ส
ยกระดับคุณภาพข้อมูลในเวิร์กโฟลว์ data science และ data engineering ด้วยไลบรารี Great Expectations ของ Python
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
การรายงาน
คอร์ส
คอร์สนี้ครอบคลุมทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เพื่อสร้างระบบมอนิเตอร์แมชชีนเลิร์นนิงพื้นฐานใน Python
Machine Learning
คอร์ส
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
การรายงาน
คอร์ส
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีแปลงและวิเคราะห์ข้อมูลภายในบัญชี Microsoft Fabric ของคุณ
อื่น
คอร์ส
เชี่ยวชาญการจัดการข้อมูลเชิงกลยุทธ์เพื่อความเป็นเลิศทางธุรกิจ
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญการเขียนโปรแกรม SQL Server ด้วยการสร้าง อัปเดต และเรียกใช้ฟังก์ชันและ stored procedures
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การปรับแต่ง ขยายขนาด และทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูล Polars เพื่อประสิทธิภาพพร้อมใช้งานจริง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การทำ linear regression และ logistic regression ด้วยตัวแปรอธิบายหลายตัว
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorFlow
Machine Learning
คอร์ส
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การเขียนเทสต์ที่มีประสิทธิภาพใน Java ด้วย JUnit และ Mockito เพื่อสร้างแอปที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้อย่างมั่นใจ
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
สำรวจ Data Version Control สำหรับการจัดการข้อมูล ML เชี่ยวชาญการตั้งค่า ทำงานอัตโนมัติให้ไปป์ไลน์ และประเมินโมเดลได้อย่างราบรื่น
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้สถาปัตยกรรม MLOps, เทคนิค CI/CD/CM/CT และรูปแบบอัตโนมัติ เพื่อปรับใช้ระบบ ML ที่สร้างคุณค่าได้ต่อเนื่องในระยะยาว
Machine Learning
คอร์ส
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีจัดโครงสร้างคิวรี PostgreSQL ของคุณให้ทำงานได้ในเวลาเพียงเศษเสี้ยวหนึ่งของเดิม
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีจัดการข้อมูลดิบที่ยุ่งเหยิงซึ่งเก็บในฐานข้อมูล PostgreSQL เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้แนวคิดการเงินพื้นฐานที่สุดด้วย Python และ NumPy
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