คอร์ส
Introduction to Polars
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 391 รีวิว
Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to detect fraud using Python.
Machine Learning
คอร์ส
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
การรายงาน
คอร์ส
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
Machine Learning
คอร์ส
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Cloud
คอร์ส
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using TensorFlow.
Machine Learning
คอร์ส
Analyze text data in R using the tidy framework.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Machine Learning
คอร์ส
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
ความรู้ด้านข้อมูล
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